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L6M4：
2022年5月CIPS六级科目——《采购职业的未来战略性挑战》考试主题公布如下：
《 大数据》（Big data）
定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 [3]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
开题背景：
大数据对供应链的影响1
大数据对供应链的影响主要体现在以下几个方面：
提高供应链的透明度和效率：大数据技术可以帮助企业整合各个环节的信息，提高供应链的透明度和效率。通过对原材料供应数据和销售数据的分析，企业可以更好地规划生产计划和调整产品策略。
优化资源分配：大数据技术可以帮助企业更好地理解市场需求，优化资源分配，降低成本，提高服务质量，从而提升企业的竞争力。
降低库存成本和缺货风险：通过分析历史销售数据、市场趋势、季节性因素和宏观经济指标，大数据分析可以更准确地预测产品需求，帮助企业避免库存过多或过少，降低库存成本和缺货风险。
提升供应链的响应速度：大数据技术使得企业能够更频繁地构建模型和预测需求变化，提高供应链的响应速度和灵活性。
大数据在供应链管理中的具体应用
需求预测：通过分析历史销售数据、市场趋势、季节性因素和宏观经济指标，大数据分析可以更准确地预测产品需求，帮助企业避免库存过多或过少，降低库存成本和缺货风险。
供应链优化：大数据分析可以帮助企业识别供应链中的瓶颈和低效环节，进行优化，提高供应链的效率和透明度。
资源分配：大数据技术可以帮助企业更好地理解市场需求，优化资源分配，降低成本，提高服务质量。
大数据在供应链管理中的挑战
数据量和数据质量的挑战：供应链管理过程中产生的数据量巨大，需要有效挖掘和利用。同时，数据的质量和准确性也是影响大数据应用效果的关键因素。
技术和人才短缺：大数据技术的应用需要专业的技术和人才支持，许多企业对大数据的重要性认识不足，没有充分了解其价值。
安全和隐私问题：在利用大数据进行供应链管理时，如何保护企业和客户的隐私，防止数据泄露，是一个重要的挑战。
请各机构将本主题转发报考该科目的考生，提前储备大数据相关知识，考试题目将以此主题展开提问。
本科目考试为闭卷笔试考试，主观题，试卷由结合主题背景的论述题构成，共计2道，每题25分，满分50分。通过分数：25分。考试时间2小时，考试过程中不得携带任何纸质或电子资料，如经发现，均作违纪处理。
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