数据分析

跨供应链收获数据来赚钱

您可以在下一季度预测纽约高档餐厅的最受欢迎的菜单项目吗？您是否知道下周供应商X可以提供多少鱼片？您的舰队维护工程师是通过评估车辆维修历史和设备课程的组件更换趋势来最大限度地减少车辆停机时间吗？

数字技术从根本上改变了食品行业的市场动态。它现在为客户提供更多选择并提高了便利性。它允许厨师以洞察力和订单历史上的洞察力个性化。技术还通过分析过去的行为，帮助餐厅所有者促进客户忠诚度，包括访问模式，在开胃菜和饮料上花费以及向社交媒体上的朋友提供新的主要课程的客户建议。最重要的是，它提供了对运营的实时可视性，并确保跨函数的可持续性 - 优化补货时间表，使得能够准确预测以减少浪费，并缩小碳足迹。

数据工具有助于食品服务企业简化运营。强大的数据解决方案通过连接数据端点和维护数据质量，使企业能够成为可靠的供应链伙伴。统一的生态系统可确保跨越农场到叉子值链的无缝数据流。基于云的平台使用简单的协议，以便在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。

从数据中挖出洞察力

明确定义的大数据策略将定性和定量数据转换为收入生成资产。它有助于分析师确定有价值的企业和第三方信息的来源，选择要丰富主要数据的工具，并开发分析模型，通过分析来自不同视角的数据来获得上下文见解。例如，天气警报可用于预测对区域的收获，补充产品的销售和物流往返区域的影响。

大数据解决方案将不同的数据来源集成到数据湖中，以实时分析和影响业务结果的可操作见解。高级分析解决方案关联不同数据集。例如，自定义算法地图有关“追随者”和赛季的社会人口统计属性的小吃的推文，以发现业务关系，这有助于准备自下而上的销售计划。

采用准备创新的分析工具

分析平台将大数据和粒度信息批准。“热门卖家”，美食，菜肴，成分和城市或社区的食品地图对于战略和运营规划至关重要。对产品，分类，客户和供应商的钻取分析可确保计划始终更新和相关。例如，准确的分析和仿真模型可以通过增强的冻结版本更换新鲜的生产，消除无利可图的非食品供应商品，或重新分配仓库员工的工作时间表。一个大数据平台自动化新数据流的内容，以解决业务和监管要求，并将分析见解纳入运营。

除了企业中的其他人之外，一家自助分析工具赋予业务分析师和规划者，以灵活的创新方法。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，并找到可操作的见解。

整体生活方式的预先优先座位是健康的食物选择。正如饮食计划一样，提供有关需要消耗的卡路里和营养素的数据，食品服务和物流业也需要在其供应链中收获数据以获得瘦身和适合。