第一部分 “大数据”驱动的供应链 / 1 /
第1章 游戏规则的改变者 / 3 /
大数据概要 / 5 /
有何不同 / 10 /
它意味着什么 / 14 /
向大数据分析企业转型 / 18 /
数据驱动的供应链 / 21 /
第2章 大数据推动供应链转型 / 23 /
贯穿供应链始末的四大部分 / 24 /
供应链系统 / 26 /
从生产源头到终端销售 / 30 /
协调整合 / 35 /
智能供应链 / 37 /
第3章 大数据供应链实施的障碍 / 43 /
为什么不是每家企业都在应用大数据分析法 / 44 /
应用大数据分析法存在的障碍 / 46 /
占得先机 / 55 /
第二部分 大数据分析法对供应链各个环节的影响 / 57 /
第4章 大数据分析法对销售的影响 / 59 /
驱动供应链 / 60 /
一切为了顾客 / 66 /
优化定价 / 73 /
推销规划 / 74 /
基于地点的市场营销 / 75 /
营销组合优化的全景 / 78 /
第5章 大数据分析法对制造的影响 / 83 /
制造我们销售的产品 / 84 /
产品设计与创新 / 91 /
改善制造流程 / 96 /
数字化工厂 / 100 /
由智能制造连接的价值链 / 103 /
第6章 大数据分析法对物流的影响 / 107 /
运送销售货物 / 108 /
大数据如何影响物流环节 / 115/
物流活动的整合 / 126 /
第7章 大数据分析法对采购的影响 / 127/
大数据与采购环节 / 128 /
企业到底有多需要大数据分析法 / 134 /
数据业务外包 / 139 /
风险管理 / 142 /
第三部分 构建大数据智能供应链 / 147 /
第8章 构建大数据智能供应链路线图 / 149 /
经验教训 / 150 /
精益求精 / 152 /
如何实现 / 156 /
拆分分区 / 157 /
战略联合 / 161 /
度量的重要性 / 165 /
大数据供应链进程 / 169 /
第9章 发挥大数据分析法的作用 / 175 /
企业战略确定企业发展方向 / 175 /
分析法策略基石 / 180 /
根据成熟路线图发展 / 188 /
销售与运营规划 / 192 /
根据大数据做出决策的人力 / 198 /
第10章 引领企业大数据变革 / 201 /
必要转型 / 202 /
大数据变革的四个阶段 / 207 /
大数据时代的领导者 / 216 /
译者后记 / 219 /