筆者近些年來一直在進行大資料對供應鍊行業應用的探索。随着所在角色以及所接觸的資料技術的變化，認知地圖也在不斷的在更新. 下文将按照時間的推移，主要陳述一下.
角色：某細分領域top品牌商，服務于細分銷售管道供應鍊營運
業務痛點：需要管理的店鋪/倉xsku越來越多，人工拍腦袋已經管理不過來了；需要專業補貨方法論支援；
工作利益相關者：BU（分貨協調），銷售（訂單滿足率），工廠（生産），倉庫（存儲），3pl（配送），關務（清關）
資料能力：先給自己打個标簽，就是【表哥表姐】.為什麼呢？因為此時負責的業務場景有限，基本是單一業務職能，工作決策&彙報基本上沒有什麼是一個excle表格不能解決的，如果有，那就n個excle表格.
抽象一下資料可以幫助業務的核心應用場景如下圖：
随着時間的推移，業務經驗&數字化能力是些積累&提升了：
業務痛點：随着集團産品營運的經驗不斷提升，為了更精準的把控供需比對提高周轉，從商品的角度來安，不同時期采用了不同的供應鍊營運政策，比如說不确定較高的新品階段，就采用集團集中分貨的模式；在有穩定銷量作為支撐的時間段之後，則沿用正常的基于預測或補貨點驅動的庫存營運；
資料能力：表哥表姐之餘，感受到了數字化/系統對營運效率的沖擊：不僅先前多個部門線下依靠excle協調的流程被搬上了系統進行線上操作，基于原先線下操作的excle demo也投入了研發資源更新成了專屬的補貨系統（如下圖）；另外有趣的事，集團的數字化改革事從集團作為整體進行規劃更新的，而非單個業務部門；
一不小心筆者從品牌商切換到了電商平台的業務，相應的，問題複雜度也提高了.
角色：某大型電商平台某事業部供應鍊營運：
業務痛點：供應鍊持續優化，救急; 集團買貨的資金有限，如何給各位産品開發以及店鋪營運配置設定(采購金額如何配置設定給哪個市場的新品/老品/暢銷/引流等等)，以及别總是開發新品，呆滞的商品也是用錢買回來的呀（如下圖）；
資料能力：此時因為涉及的業務衆多，會發生問題的場景也多，是以終于從先前較單薄的表哥表姐更新成了-【大寬表】，這可累壞了資料産品經理，在資料治理有限的事情況，橫跨n個生産系統梳理名額口徑.
至此，從業務的角度去探索數字化賦能差不多是到頭了，是以筆者有幸轉換了視角，從資料的角度出發去看如何支援業務發展.
角色：面向外部企業的，供應鍊資料工具産品經理
業務痛點：如何讓使用者滿意；（但為什麼我從沒有見過滿意的使用者呢？基于筆者有限的認知，示例如下圖：）
資料能力：給你個機會，把以前各種小excle demo，更新成saas工具造福大衆吧，好的，造了.
另外一點是突破了大寬表的眼界，比如說儲存在衆多不同類型資料庫裡的資料可以同步到大資料平台，經過梳理後還可以生成直接面向各個業務場景的資料中台主題域，妥妥的馬拉松技術活.
tips：随着大資料處理的鍊條曾長以及複雜度增加，如圖1中，某生産庫直接滿足特定/單一業務線的速度一去不複返. 如果遇到業務方按圖1中的速度預期提出雪花般量級的需求，但是實際資料梳理又要走大資料平台&領域劃分，那全程基本就是go-die狀态...
随着時間的推移，積累的增加，終于逐漸具體化客戶所需，看看這一條龍似的上帝視角還真不是某個人的認知能搞定的，單一的痛點/功能很難讓使用者買單，人家想要的至少是商品營運一條龍。滿足此需求的必然是一個複雜的工程。
這裡描述的比較抽象以及口語化，對于筆者來說是一個腦内認知地圖架構的描述與記錄，後續有機會挑選部分落地案例共同探讨.