信息為企業的決策者提供了重要的決策支撐，對于供應鏈的績效也起著重要的作用。而在大數據海量產生、顧客需求變化莫測、銷售渠道和方式紛繁復雜的今天，信息技術在中國企業所發揮的作用更是難以估量。今天的信息技術包含了用以提升供應鏈績效的數據獲取、數據分析和挖掘的技術、流程和工具，它協同供應鏈中各個環節和職能建立起一條集成、協同和整合的鏈條并且驅動供應鏈的前行。沒有信息技術的支撐，企業就無法知道自己的消費者、消費者喜歡什么樣的商品、之前賣了多少、庫存還剩多少、未來賣多少、促銷如何做、價格怎么定、還要生產/采購多少、需要運輸什么以及運輸到哪等基本問題，信息技術不僅如同企業的眼睛、耳朵，更是要成為企業的大腦和神經中樞。

掌握信息并且挖掘和分析信息以推動決策的制定對于供應鏈的成功是非常的關鍵。日本的7-11、亞馬遜、沃爾瑪、UPS等公司的成功都是建立在掌握信息并且分析信息的集成之上，對于廣大中國企業而言，未來的信息技術是中國企業的供應鏈運營管理的核心基礎，下面的五個重要趨勢都將對信息技術在中國企業供應鏈中的應用產生深遠的影響。

一、海量的即時數據產生

中國企業當下可以獲得的實時數據已經迅速增加，數據的質量、獲取成本、獲取深度和廣度和之前相比都有了很大的改善，而實時數據對于分析一手消費者需求，進而驅動后端供應鏈各個環節都有重要的意義，而不是像以前總是滯后于消費者和市場的真實需求。從消費者的行為、表情和情緒數據，到快遞的運動軌跡和所送商品數據；從天氣數據、交通數據，到行業動態數據；從自己的數據，到經銷商以及各種渠道的進銷存數據，更不用說傳統的歷史銷售數據、庫存數據、采購數據等等，而如何利用海量的實時數據，則成了未來信息技術在供應鏈中應用的一個立身之本。

二、算法驅動的時代來臨

隨著大數據技術的快速發展，我們正在進入“算法驅動時代”。算法每天都會對展示在我們眼前的信息進行分類、聚類、篩選、預測、決策。我們看到的百度上的搜索結果，淘寶上個性化的購買建議，微信上顯示的朋友圈信息，京東的智慧供應鏈體系等等，這些都是算法的結果，而Google就是靠著兩個算法而支撐的一家5000億美元的公司。算法在傳統的供應鏈軟件無論是SAP還是Oracel的應用并不是太深，只有一些簡單的算法，更不用提機器學習的概念。

而隨著數據量的大幅增加，算法的重要性也在日益凸顯，統計技術、智能優化、機器學習中的各種算法如分類、聚類、邏輯回歸、時間序列、相關分析、偏差分析、遺傳算法、優化算法等在供應鏈管理如供應鏈戰略的制定、未來銷售預測、物流網絡優化、供應鏈計劃制定、庫存策略制定等都起到重要作用。一方面是對算法的研究和開發，另一方面則是算法和業務場景以及相關大數據結合建立模型，同時模型參數的調整和配置也是非常的關鍵。

三、軟件即服務（SaaS）迅速發展

SaaS被界定為擁有、交付和管理的軟件。根據Gartner的報告，截止2017年，SaaS占全球軟件銷售的份額超過20%以上。SaaS軟件的供應商往往起點較低，并且與傳統的在線部署的應用軟件相比，它的維護成本、硬件投入、人力投入等相對更低，對于中國的廣大中小型企業來說，這些因素都是至關重要的。并且傳統的軟件企業如SAP、Oracle等都在往SaaS方向進行快速轉型。

四、按需定制的需求迅猛增長

中國企業發展迅速、市場變化莫測、消費者需求也難以琢磨，這樣就讓每個中國企業的所處的行業、業態、自身模式、競爭策略都有自己鮮明的特色和獨到之處，因此對于供應鏈管理軟件的需求也各不相同。軟件提供商要能夠按中國企業的需求定制相應的方案套件，并不是一開始就使用整套方案，而是先通過基礎模塊的使用，跑通模式，并且可在短短數周之內完成并投入運行，然后在逐步進行推廣。美國商業調研公司AMR認為，導入按需定制解決方案的趨勢在未來幾年內將可能增強，因為制造商需要“沒有多余功能”的解決方案。

五、精準預測和快速反應結合

盡管消費者需求變化莫測，但憑借著海量的歷史數據、即時數據、行業數據等還是可以對消費者的行為、需求和走勢進行一定的預判，而且隨著預測算法的精進，預測的精準度也在不斷的提高，無限的逼近精準的極限，人起的作用更加趨向于去判斷和干預。同時，要認識到對消費者需求的完全100%精準預測其實也是一種運氣，所以在復雜的環境之中，大量的不確定性存在的情況下，迅速做出反應來彌補一定的預測偏差，這些也變得越來越重要，因此中國企業需要采用前后都能兼顧的系統加以應對。