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　　第二步：利用数据，建立对数据的感觉。

　　在数据采集之后，要做两件事情：第一：要形成数据分析处理的流程方法：比如如何根据渠道各种数据做出销售预测，供应链部门如何分析利用各种渠道数据。第二要逐渐形成对数据的敏感性，找到对于数据的感觉。同样的数据，有经验的人能够发现很多问题，而没有经验的人可能觉得数据一文不值。业务部门需要对数据找到感觉，不断挖掘数据的利用价值。比较好的做法定期组织对数据的分析讨论，或者建立专门的数据分析岗位。

　　第三步：要让供应链长期持续优化，企业需要建立经营分析体系。经营分析体系是一个业务优化机制，它包括四个部分：一套反应业务运作情况的指标→定期分析指标值、指标差异原因以及提出解决差异的措施，形成分析报告→定期组织跨部门会议讨论报告，形成解决差异的行动方案→对行动方案的执行进行跟踪确保落实。建立了经营分析体系，就相当于定期对企业进行体检，及时发现问题采取行动。我们公司提供专门的经营分析体系建设服务。

　　不妨对企业变化的轨迹做一个展望：由于每周都能够采集上来经销商的进销存数据（假设85%）以及零售终端数据（假设50%），销售部门在此基础上形成了做销售预测的方法，并能够提供比原来准确得多的预测数据（假设可达到60％的准确度）。产销协调会上能够讨论未来两周或者一月的可执行的销售预测以及第二月的销售分析，指导供应链短期以及中期的行动。供应链部门从库存导向逐步变化为市场导向。渠道信息数据向上游供应商传递，企业自身以及供应商的反应速度加快。未来根据这种运作模式建立信息系统支撑，供应链反应速度可以进一步加快，库存以及缺货都显著降低……