数据分析

在供应链上收集数据赚钱

你能预测下个季度纽约高档餐厅最受欢迎的菜单吗?你知道下周供应商X可以送多少鱼片吗?您的车队维护工程师是否通过评估不同设备的维修历史和部件更换趋势，最大限度地减少车辆停机时间?

数字技术从根本上改变了食品行业的市场动态。现在它为顾客提供了更多的选择和更大的便利。它允许厨师通过洞察口味和订单历史来个性化用餐体验。技术还帮助餐馆老板通过分析过去的行为，包括访问模式，在开胃菜和饮料上的花费，以及在社交媒体上向朋友推荐一种新主菜，来培养顾客忠诚度。最重要的是，它提供了对操作的实时可见性，并确保了各功能的可持续性——优化补给计划，能够准确预测以减少浪费，并缩小碳足迹。

数据工具帮助食品服务企业简化操作。健壮的数据解决方案通过连接数据端点和维护数据质量，使企业成为可靠的供应链合作伙伴。统一的生态系统确保数据在从农场到分支的价值链上无缝流动。基于云的平台使用简单的协议，在ERP、销售点、仓库、运输和库存管理系统之间安全地交换大量数据。此外，它还支持来自移动设备、传感器和社交平台的非结构化数据。

从数据中挖掘见解

定义明确的大数据战略将定性和定量数据转换为产生收入的资产。它帮助分析师识别有价值的企业和第三方信息来源，选择工具来丰富主要数据，并开发分析模型，通过从不同角度分析数据来获得上下文相关的见解。例如，天气警报可以用来预测对一个地区的收成、补充产品的销售以及进出该地区的物流的影响。

大数据解决方案将不同来源的数据集成到一个数据湖中，以便进行实时分析和影响业务结果的可行见解。高级解析解使不同的数据集相互关联。例如，定制算法将一条关于零食的推文与“追随者”和季节的社会人口学属性映射在一起，从而发现商业关系，这有助于制定一个自下而上的销售计划。

采用为创新做好准备的分析工具

分析平台通过大数据和粒度信息来盈利。一个城市或社区的“热卖”、美食、菜肴、食材和口味的食品地图对于战略和运营规划是必不可少的。对产品、类别、客户和供应商的深入分析确保计划总是更新和相关的。例如，精确的分析和模拟模型可以帮助用强化的冷冻产品替代新鲜产品，消除无利可图的非食品供应项目，或在仓库员工之间重新分配工作日程。大数据平台可以自动处理新的数据流，以满足业务和监管要求，并将分析性见解整合到运营中。

自助式分析工具使业务分析师和计划人员(企业中的其他人除外)能够灵活地进行创新。用户友好的工具可以快速预测场景，分析意外事件的根本原因，并定位可操作的见解。

整体生活方式的先决条件之一是选择健康的食物。就像饮食计划提供需要消耗的卡路里和营养物质的数据一样，食品服务和物流行业也需要在其供应链上收集数据，以实现瘦身和健康。