本章要点
随着全球经济一体化的形成，企业与企业之间的竞争突破了国与国的范围而变得日趋剧烈。同时，顾客的消费需求也朝着多样化、个性化方向发展。企业要在竞争中取得优势地位，必须改变原来传统的信息系统，采用先进的信息技术进行供应链的优化和重组，实现供应链上各个节点的信息共享，从而缩短订货提前期，降低库存水平，提高搬运和运输效率，减少递送时间，提高订货和发货精度以及回答顾客的各种信息咨询，提高供应链的整体竞争力。本章首先介绍了供应链管理系统的结构体系以及其中的信息技术，然后对当前热门的技术进行了探讨，分别对数据仓库、数据挖掘、协同商务、商务智能和企业应用集成的概念和其在供应链中的应用进行了分析，最后给出了一个协同产品商务的实例。
7.1供应链管理系统的结构体系和信息技术
7.1.1供应链管理系统的结构体系
供应链管理是基于最终客户需求，对围绕提供某种共同产品或服务的相关企业的信息资源以基于Internet技术的软件产品为工具进行管理，从而实现整个渠道商业流程优化的一个平台。供应链管理的内涵包括以下七个方面，它们共同形成了供应链管理的结构体系。
1.供应链管理强调价值的整体创造与分享
对于最终客户而言，为其提供价值的不是某一个单独的企业，而是众多企业。众多企业有机组成了一条价值链，这条价值链在物理上体现为为了提供某种共同产品或服务，通过产品供需关系联结在一起，称为供应链。供应链的整体效率和价值创造能力并不指某一个企业的效率和价值创造能力。供应链管理以整个供应链作为管理对象，其根本目的是通过协调、优化链上各个环节的共同努力，为最终客户创造价值，并享受最终客户提供的价值回报。最终客户通过供应链获取自己所需要的价值，同时也将自己的回报反馈给整个供应链，但这种价值回报并不是平均分配在供应链的每一个环节上，不同环节通过供应链管理获得的收益并不相同，也不是一成不变的。
2.供应链管理以最终客户需求为管理起点
供应链管理关注的焦点是最终客户所获取的价值，以最终客户价值最大化为管理目标，而最终客户价值最大化则以有效满足最终客户需求为实现手段，既在合适的时间和地点、以合适的方式和价格、将合适的产品提供给合适的用户。
3.供应链管理以商业流程优化为实现策略
供应链管理关注的不是某一个企业内部的流程效率，而是企业之间的协同效率。借用系统论的方法，供应链的效率主要取决于商业流程的优化程度，而不是某个企业内部的业务流程优化程度，所以供应链管理必然以供应链上各个环节之间的商业流程优化为基本的实现策略。
4.供应链管理以渠道为核心管理范围
供应链管理不可能面面俱到，必须集中在最能够创造价值的区域，所以供应链管理基于最终客户需求，重点关注以核心企业为中心的渠道的商业流程优化，也就是以渠道为核心管理范围。
5.供应链管理以最终客户需求为核心的信息资源在供应链中的获取、应用和反馈为管理内容
供应链管理通过商业流程的动态优化来提高整个供应链的效率和价值创造能力，其作用机理就在于企业将获取的最终客户需求信息与自身的产品提供能力和商业伙伴的产品提供能力进行匹配，对外确定自己的供需计划并将其传递给自己的相关商业伙伴（核心是渠道成员），对内确定自己的产品提供计划。供需计划和产品提供计划的制订过程就是对最终客户需求的应用和反馈过程。
企业在将自己的供需计划传递给相关商业伙伴后，将进一步通过监控相关商业伙伴的反应实时调整和优化自己的产品提供计划和供需计划，形成以一个信息处理为核心内容的动态优化过程，减少供应链中相关企业的等待、重复、投机和错误行为，借助优化的信息处理结果指挥物流和资金流的运动，实现物流、资金流的更优化配置。
从信息角度来看，供应链管理过程中需要处理的信息包括四个方面：一是最终客户需求信息；二是企业自身资源和能力信息；三是相关伙伴的资源和能力信息；四是综合处理前三类信息形成的供需计划信息。所以，供应链管理强调内外信息资源的同步处理，以整个供应链对最终客户需求信息的获取、应用、反馈为主线。
6.供应链管理以相应的软件为基本实现工具
供应链管理以信息处理为核心管理内容的特性，决定了供应链管理实现工具必须以相应的信息系统为有形化的实现手段，其核心是相应的供应链管理软件。
由于国情和竞争环境不同，企业行为的基本模式不同，所以国外的供应链管理软件功能与中国企业真正需要的供应链管理软件功能相比有很大的区别。
国外企业应用的供应链管理软件以整个供应链的整体计划与优化为核心内容，功能主要包括：需求预测与协同预测、生产排程（生产计划、调度计划及多工厂计划）、ATP分析、分销策划、配送计划、高级计划及优化、仓库管理等。
中国企业的供应链管理以渠道为核心管理范围，其应用的供应链管理软件功能主要包括：
①需求管理，包括最终客户需求的预测、发布、控制等，关注对最终客户需求的准确掌握和发布，是供应链管理软件的基础。
②渠道管理，包括销售渠道管理和供应渠道管理，关注最终客户需求在整个供应链中的应用和反馈，如产品目录、价格管理、渠道库存、销售计划、采购计划、订单管理、情报中心等，是供应链管理软件的核心。
③促销管理，包括促销计划、促销品管理等。
④采购管理，包括供应商的选择与评估、采购订单管理、采购合同管理等。
⑤集成管理，包括数据同步复制、二次开发、标准中间件等，处理信息在不同系统之间的共享。
⑥综合分析，提供相关的报表功能，对渠道运行情况进行监控和分析。
供应链管理以整个供应链对最终客户需求信息的获取、应用、反馈为主线的特性决定了供应链管理所需要的信息系统与其他信息系统之间有密不可分的关系，所以供应链管理与其他信息系统之间自然会涉及信息交换关系，各自的信息处理结果要反馈给对方。但双方并不会超越边界承担对方的信息处理任务，尽管目前ERP已出现了向SCM扩展的趋势。
供应链管理软件通常应是对最佳供应链商业流程的软件化、产品化表达，企业应用供应链管理软件的过程，本身就是一个向最佳供应链商业流程看齐、实现供应链商业流程优化的过程。
7.供应链管理以基于Internet技术的软件应用平台建设为实现方式
由于供应链管理涉及多个不同的产权主体，这些不同的产权主体分布在不同的地理区域，要求能够以经济、高效的技术手段进行信息沟通，而Internet技术以其特有的优势，已成为目前信息沟通的主要方式。所以供应链管理的主流趋势是以Internet访问为基本应用方式。Internet已成为供应链管理最重要的技术基础之一。供应链中的企业通过Internet调用供应链管理平台上的相关应用，同时以Internet为技术（包括HTTP技术、数据中心、数据可视化等）手段，以供应链管理平台为中心相互联结和沟通，形成一个物理上的供应链。同时各个产权主体以Internet为技术基础、以充分参与供应链管理为目标改造自己的内部信息系统。
通过以上分析可以发现，整个供应链管理体系结构的核心是基于最终客户需求的渠道商业流程优化，而流程优化的实现必须依赖于一个相应的供应链管理平台，所以软件功能设计和平台建设就成为供应链管理实现的两个根本措施。
7.1.2供应链管理的信息技术基础
现代信息技术（Information Technology，IT）奠定了信息时代发展的基础，同时又促进了信息时代的到来。它的发展以及全球信息网络的兴起，把全球的经济、文化联结在一起。任何一个新的发现、新的产品、新的思想、新的概念都可以立即通过网络，通过先进的信息技术传遍世界。经济国际化趋势的日渐显着，使得信息网络、信息产业发展更加迅速，使各行业、产业结构乃至整个社会的管理体系发生深刻变化。现代信息技术是一个内容十分广泛的技术群，它包括微电子技术、光电子技术、通信技术、网络技术、感测技术、控制技术、显示技术等。在21世纪，企业管理的核心必然是围绕信息管理来进行的。最近几年，技术创新成为企业改革的最主要形式，而IT的发展直接影响企业改革和管理的成败。就目前来说，信息技术与供应链管理的应用热点主要有数据仓库、数据挖掘、协同商务、商务智能和企业集成应用等。
7.2数据仓库
7.2.1数据仓库的概念
数据仓库（Data Warehousing）概念始于20世纪80年代中期，首次出现在“数据仓库之父”BillInmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的认识的不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，数据仓库有了一个更为精确的定义：“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。”
所谓主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如收入、客户、销售渠道等。所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
所谓与时间相关，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时刻到当前各个阶段的信息。根据这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
所谓不可修改，是指一旦某个数据进入数据仓库以后，一般很少对其进行修改，更多的是对信息进行查询操作。
依据上面的定义，有人可能会把数据仓库简单地理解为仅仅是一个大型的数据存储机制，是一个静态的概念。实际上，数据仓库更像一个过程，这个过程涉及数据的收集、整理和加工，生成决策所需要的信息，并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的正确决策。数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从业务系统中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，供管理人员进行分析使用。因此数据仓库是一个动态的概念，应该称为数据仓库技术。
数据仓库并没有严格的数据理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。通常按其关键技术部分分，数据仓库分为数据的抽取、存储与管理、数据的表现这三个基本方面。
联机分析处理技术（Online Analytical Processing，OLAP）、数据挖掘技术（Data Mining，DM）一起，组成了基于数据仓库的决策支持系统（DSS）。
一个数据仓库的基本体系结构中应有以下几个基本组成部分：
①数据源，为数据仓库提供最底层数据的运作数据库系统及外部数据。
②监视器，负责感知数据源发生的变化，并按数据仓库的需求提取数据。
③集成器，将从运作数据库中提取的数据经过转换、计算、综合等操作，集成到数据仓库中。
④数据仓库，存贮已经按企业级视图转换的数据，供分析处理用。根据不同的分析要求，数据按不同的综合程度存储。数据仓库中还应存储元数据，其中记录了数据的结构和数据仓库的任何变化，以支持数据仓库的开发和使用。
⑤客户应用，供用户对数据仓库中的数据进行访问查询，并以直观的方法分析结果。
7.2.2数据仓库在供应链管理中的应用
目前，企业信息化建设呈现出“数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化”的发展趋势。数据仓库在数据集中、分析处理上的重要作用使其在ERP、DSS、CRM等项目中得到大力应用，成为信息化建设的基础模块。
供应链管理通过消除企业之间各种形态的信息化孤岛，建立跨企业的信息共享与业务集成，使企业能够更好地整合和优化利用各方的社会资源，分享和占有更多的市场机会，为企业和社会创造更大的价值。而数据仓库通过整合所有有关数据，建立一个统一的信息平台，通过强有力的查询优化功能，提供辅助决策支持。供应链与数据仓库紧密集合，共同构建信息化的基础平台。
我们知道，供应链上有信息流和物流。但在目前，信息供应链并没有完全发挥对物流供应链运作的指导作用。电子商务虽然是解决信息流、商流、资金流的有效途径，但它不能将基本的业务数据转换成知识，处理业务规则中的决策。由此，大量的、杂乱的数据堆积到供应链成员内部，传统的联机事务处理系统（如MIS、OAS等）也只擅长处理面向事务层的操作型数据。可见，目前的信息供应链仅实现了数据传输功能（由于数据集成度低，传输效率并不高），而信息供应链中积累的大量历史数据并未被充分利用和开发。
