文|大观

编辑|宇儿

【资料图】

近年来，由于互联网时代大数据技术的不断进步和生产力的快速发展，企业对于供应链成本控制上相关问题的重视程度越来越高。

研究背景与意义

1. 研究背景

对于企业有效进行成本控制而言， 供应链成本控制是优化、减少整个供应链总成本的革新思路 。

作为一种跨联企业间的成本控制方式，供应链成本控制不但将视野拓展到了企业外部，更将成本的蕴意赋能到整个供应链之上。

持续降价的压力和企业盈利的必然要求，迫使企业必须探寻降低成本的方法，以此来 应对降价带来的利润缩水危机 。

在众多降低成本的方法策略已尽数被其他企业抢占先机的情况下，再次另辟蹊径已然是一个巨大的挑战。

企业自身运作中的环节与因素已然不必再思考，降低成本最后的机会便应着眼于供应链。

且在大数据快速发展的视角下， 传统的成本控制方法与企业的成本控制目标愈加背离 。

因此，将大数据与供应链成本控制相结合，加强供应链成本控制已成为企业提高效益的重要途径。

电商企业每天都会产生大量的数据，通过构建大数据背景下整个供应链信息平台进行数据的存储加工、加强信息共享，从而 实现供应链成本的系统性管理是顺应时代发展的必然选择 。

大数据技术能否赋能电商企业有效推进供应链成本控制，对电商企业的健康发展而言具有重要意义。

本文的研究对象苏宁易购是中国电商企业排行居前的O2O智慧零售商，在互联网零售时代，都离不开大数据技术的加持。

基于大数据视角探索其在电商企业供应链成本控制方面的意义与价值 ，与苏宁易购目前成本控制存在的问题进行对标分析。

为苏宁易购如何加强大数据技术在供应链成本控制上的运用以及产生实效提出对策建议。

2. 研究意义

本文通过将大数据相关理论研究与苏宁易购供应链成本控制的数据研究相结合，对大数据技术在苏宁易购供应链成本控制上的运用进行分析。

在问题视角下为苏宁易购利用大数据技术实现供应链成本控制提供参照，以点带面为我国电商企业如何在大数据技术提供的机遇下控制企业供应链成本提供借鉴。

（1）理论意义

从目前来看，中国是全球数据量最大且种类最为丰富的国家，庞大的数据为我国企业提供了另辟蹊径的思路，亦成为了学者关联研究的聚焦点。

苏宁易购经过近几年的革新已经进入了快速发展的轨道， 特殊的商业形式为其带来了大量可用数据 。

追求更低的成本是电商企业竞争与实现盈利的基本目标 ，在成本控制上如何创新思路是目前的难点，大数据技术以及庞大的数据量为成本控制提供了新视角。

本文以供应链成本控制中大数据技术的应用研究为理论基础，以苏宁易购为具体切入视角，为我国电商企业进一步运用大数据赋能供应链成本控制提供样本参照。

（2）现实意义

立足于电商行业角度分析，大数据技术凭借其具有高度共享力的特性，为空间位置上不相邻的多个平等独立企业搭建了沟通的桥梁。

大数据提供的契机使他们能够通过谈判协商达成合作，形成动态的企业联盟。

只有不断进行数据信息之间的交叉融合，进一步扩大信息共享的格局。

大数据技术加持下数据信息的决策价值才能凸显， 数据信息成本属性的不断加深使其在成本控制方面的利用价值也不断提高 。

本文通过对苏宁易购近五年来各项成本数据进行分析，探寻大数据应用下的成供应链本节约点。

以此辐射到电商企业等相关行业进一步加深在成本控制方面运用大数据技术的认识和重视。

进而从企业角度分析，如今苏宁易购的运营生态呈现网络化与动态化的显著特征， 上下游合作企业和竞争对手共同生活在由互联网钩织的同一网络生态系统中 。

除了基于大数据价值转化为目标的信息共享联盟体，供应链是另一个将大规模企业集群联系在一起的纽带。

两类促使企业合作共赢的联系因素， 在大数据技术的加持下实现了转化与融合 。

因此将大数据技术与苏宁易购供应链成本控制结合研究从而形成对策建议，具有实际可操作性和现实意义。

国内外研究现状

1. 国外研究现状

（1）在大数据技术及其应用方面

国外学者对于大数据的研究集中于大数据技术在未来发展情况的预测方面。

James Mckinney认为大数据对于未来GPS、医疗、制造、零售业行业会产生较大的影响从而生成新型发展模式；

Sicong等 在大数据的背景视角下对中国经济的影响因素和变动情况 进行了衡量分析；

Sahar Sohangir等重点预测了大数据影响下未来金融行业的发展趋势， 金融波动分析与大数据技术的共向性与交融性证明了大数据在金融发展方面的指向标作用 ；

Jorge Angel Gonzalez Ordiano等证明了大数据技术的预测能力和基准比较方面发挥的作用。

而在大数据应用方案方面，Abdul - Quayyum Gbadamosi等提出了一个大数据设计方案库。

在这个方案库中的BIG - DOR系统将客户与制造商、供应商的信息联系起来，将BIM、大数据等在单一框架内成功整合，并利用该框架开发一个非现场施工的设计方案评估系统；

John Holdren主要探讨了大数据技术在公共管理及个人信息保护方面的应用， 为大数据的合理利用提供了前置可行性视角 。

（2）在供应链成本控制方面

供应链成本控制的整体视角下，Guiherme Luz Tortorella等在实践作用、情景模式和绩效评价方面对供应链管理的体现进行了分析研究；

Esmaeili等则认为供应链可以分为两个等级，对于企业两级供应链而言， 影响最优销售策略和定价的因素是货物的提前期以及零售商的服务水平 。

而在供应链成本控制成为企业竞争创新视角及其他重要意义的研究证明方面，Mohammad等认为供应链力量因其在库存方面的控制作用从而使得企业的贷款成本得以降低。

同时供应链的相关问题也是企业外部融资能力的有力证明；

Izabela Ewa Nielsen，Subrata Saha从分销商和零售商两个主体角度对 批量采购、分期采购、多周期采购和大宗采购 进行了对比分析。

从而获得零售商采购成本控制难度更大且利润更低的结论；

YnteK .van Dam提出了运用可持续营销的方式来降低营销成本从而为企业创造利润的观念，意在推进企业进行主动营销管理从而实现可持续发展。

而部分学者认为物流成本是供应链成本控制上的一个突出矛盾点，Wilson认为 物流成本占总成本比重较大 ，是致使企业较高成本的重要因素，因而应着重控制。

Ramazan Kaynak创新视角研究逆向物流成本的影响，认为企业与第三方物流公司合作可以实现效率和降低逆向物流成本的双赢。

Ravi Kain，Ajay Verma通过理论模型与实操证明了企业对物流成本进行控制能够提高自身竞争力，为企业供应链中物流成本的融入提供了路径。

（3）在大数据技术与成本控制相结合方面

在大数据技术与成本控制的相关性分析方面，学者采用数据分析、模型分析等多种方式进行论证，Cheneta认为企业可以依靠大数据业务分析“BDBA”业务能力来获取较大的竞争优势。

“BD”处理具有速度、多样性和容量三方面特性的数据 ，而“BA”则分析从数据中获得洞察力的能力，以此相结合从证明与反向论证的双层角度进行揭示。

同时，他也实证了在“LSCM”（物流和供应链管理）中，大数据分析能够提高企业整体的业务绩效；

Biswas，Sanjib等对于大数据和供应链管理的相关性进行了分析研究，并基于当前数据管理的情况为SCM构建了技术水平可视化的中心架构。

进一步到供应链管理中的大数据运用，学者们的研究展现了多样化的切入视角。

Samuel Fosso认为 大数据在供应链管理中的应用需要以未来发展的视角进行研究 ，从实践的角度对供应链管理中大数据的应用进行实效性观测和未来发展前景的展望；

Aisha Siddiqa则从 实时应用（如科学实验、社交网络和电子商务） 的大数据分析的初步过程——储存视角切入，并介绍了截至目前亚马逊、谷歌和Apache等提出的在大数据存储方面的相关行业标准。

而在大数据在成本控制中的应用于管理方面，Osef Oehmen引入了供应链风险管理（SCRM）视图为供应链金融风控的建立运营提供了理论依据。

并运用相互关联的模型建设方法构建了 供应链风险结构模型和供应链风险动态模型 两种新的风控方法。

前者描述了供应链风险的原因和影响的系统，后者用于模拟风险的动态效应；

Virgil Popa认为优化现金流供应链是加强风险控制的解决方案，并从信息流管控角度和计算机技术协同管理在物流方面的引入进行分析研究。

讨论了传统风控模式即建立VICS（自愿性行业间商业标准），SCC（供应链委员会）和CSCMP（供应链管理专业委员会）如何引入互联网并实现技术革命；

Dennis Broeders等提醒了大数据使用与分析过程中滥用现象的发生， 建议完善监管机制从而保证数据使用的安全性 。

2. 国内研究现状

（1）大数据技术及其应用方面

随着大数据技术的发展，大数据所带来的机遇与挑战受到各方主体关注。

从整体视角与发展走向来看，孟小峰等从大数据背景下数据资源管理的影响因素切入探讨了大数据时代带来的变革切入点与紧迫感；

洪海玉为大数据赋予了一种新型资产的地位，认为 随着时代的发展，大数据的资产地位将会“水涨船高” ；

王伦生，柳景峰再次重申了信息化时代背景下大数据在社会运转中不可或缺的作用。

在大数据技术的应用领域，大数据技术在电商企业的运用优势得以证明且亟需扩大认识；

巴音查汗通过证明大数据技术在物流网络中的大规模应用来证明大数据的优势；

王贺敏创新性地将财务共享服务中心与大数据优势相结合，认为结合两者的优势从而 构建的新型财务共享服务中心平台能够提高财务管理成效 ；

李成飞运用统计的方式发现成本领域目前还未出现在大数据技术应用排名前十五的方向中。

由此可观之大数据在企业成本控制领域的应用是亟待重视的，亦证明了 大数据在供应链成本控制上的应用是降低成本的创新视角 ，值得探索。

而对于大数据技术应用的安全保障和技术支持方面，部分学者也提出了不同见解。

王萍利从计算机信息安全的角度切入，分析了大计算机信息安全领域大数据技术应用的现状。

认为对于计算机安全的重视应该伴随着 计算机信息技术、大数据技术、云计算技术 的迅速发展而迅速提升；

武海龙着重研究了大数据应用技术，对大数据典型技术架构、大数据存储与管理、大数据处理和分析等关键技术进行了介绍，为企业等应用提供了参考。

（2）供应链成本控制方面

在宏观视角下供应链成本控制基础理论研究方面，沈红等将成本核算的层级深入及会计信息系统架构置入供应链成本控制的视角下进行分析；

邱海永、周晶运用博弈论， 以回收成本信息是否对称为区分 ，对供应链制造商和零售商两个主体因定价策略不同所导致的风险进行比较；

郭晓雪剖析供应链各个流程环节的成本构成，多位学者从不同的角度对供应链成本控制进行了举例及明理阐释。

对于供应链成本控制在企业成本控制的地位与重要意义方面，刘戈以苹果公司举例，对其实现售价高但是成本低的运营经验加以透析。

提出 企业获取竞争优势的创新渠道就是供应链成本控制 ，并进一步指明了企业研究的重点是整合供应链上下游和充分利用资源；

王立新认为供应链管理可以帮助企业整合内、外部资源优势，以降本增效的双重效果赋能企业提高企业成本控制成效；

聂利洁认为企业间竞争的首要战地便是供应链之间的竞争，企业的长远发展依赖供应链的成本控制。

在供应链成本控制的有效策略方面，费聪、郭杰英强调应以链条视角切入全方位加强供应链成本控制的认识， 加强链条上各部门之间的配合 ，如此才能实现利润最大化。

申强等结合制造供应链和服务供应链管理理论特性，创造出符合“互联网＋”和“云计算”特点的供应链成本控制模型。

对于目前 企业供应链成本控制 存在的问题和不足方面。

陈媛指出在塑造内部供应链管理流程时，信息化不足、内部控制的条件与要求重视不够、成本核算不够准确、内部衔接不够流畅、库房管理混乱等问题亟待重视。

（3）大数据技术与成本控制结合研究方面

大数据技术在企业成本控制方面的应用需要建立在企业间合作共享的基础之上。

郑志新认为应基于电商产业集群建立数据共享平台并完善管理机制，而共享平台的建立应基于数据搜集、整理、存储、处理、共享、应用等环节来构建；

肖序，曾辉祥亦认为 企业间完善的供应链关系管理能够对加强供应链网络设计的可持续化产生积极影响 。

部分学者将成本控制的各个环节拆分从而有针对性地进行研究，提出相应环节下大数据应用的优势和具体方法。

文勇、黄华着眼于采购成本方面，前者利用大数据分析技术构造出ＥＲＰ管理系统中采购成本控制模型；

后者以采购环节的典型特征为切入点，提出了 在企业内部培养采购环节数据化管理人才、增加采购成本数据化模块 ，在企业外部层面全面开放数据化交易平台的对策；

而部分学者从整体成本视角切入，李丽林、李志霞认为大数据时代企业成本费用控制存在的问题集中在理念偏差、内部控制的设计和执行存在偏差、管理体制不健全等方面；

刘慧云，黄世敏提出运用大数据进行精细化管理的理念。

在大数据应用与成本控制的对策研究方面。

刘俊巍，乔瑞中认为首先应明确采购岗位责任弥补缺陷，其次应借助大数据分析实施精准销售、实现及时库存管理以及提高物流的信息化水平；

郭晔则认为 在大数据下的成本控制程序 ，集中于产品采购成本、产品研发成本、库存运维成本、宣传推广成本、销售成本、物流运输成本等方面。