关键词：大数据；存货管理

　　一、大数据概述

　　（一）大数据概述

　　大数据是一个抽象概念。目前普遍认为，大数据是高容量、高生产速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。大数据并非大量数据的简单无意义的堆积，数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。数据间是否具有结构性和关联性，是“大数据”与“大规模数据”的重要差别。

　　（二）大数据研究与应用现状

　　研究方面大数据理论并不是十分重要，大数据的关键是如何更好的使用庞大的数据。大数据已延伸到各行各业中应用，企业的财务管理也是其中之一。通过大数据分析，财务管理者可以分析数据的过程中全面了解企业现状以及问题，更加及时的评价企业的财务状况和经营成果，从而解释经营活动中存在的矛盾和问题。大数据会进一步提高企业财务的自动化水平，更可以分析企业趋势走向来更好的为企业领导者作出正确决策提供依据。

　　二、传统存货管理

　　（一）传统存货现状

　　1、存货采购。传统的采购主要是供应商选择。企业会选择合适的供货商商品质量，符合单位采购标准。企业选择供货商不管是初步筛选还是实地考察，相对而言主观性较大，更多的是参考供应商本身提供的各类书面文字材料，以及市场的口碑和经验。选择供应商虽然有一些标准比如质量、价格等，但尚未形成一个全面的供货商综合评价体系，不能对供货商作出全面、具体、客观的评价。

　　2、存货仓储管理。仓储管理是指企业在仓库和仓库中储存的物资进行管理。仓库是连接供应和需求的桥梁，作为流通中心的仓库必须以最大的灵活性和及时性满足需要。传统仓储管理首先注重安全，即仓库安全保障企业物资不外流，二是在发货效率上尽力提高，如提高保管效率，有效利用库内容积，根据出库频率确定摆放位置等等。

　　3、存货数量。传统的企业存货量分为两种，生产存货和产品存货。生产存货数量一般为满足生产的正常供给，多以生产的供给的经验速度来控制进货速度和频率。人为的控制性较大，经验判断也经常会带来一些问题。销售企业，主要的存货为待销商品，企业无法准确预估销售量。可能导致存货过多或者过少，过多的存货增加企业的仓储管理费用，存储产品时间过长也可能导致产品过时，导致滞销。进货量过少会使企业错过机会，无法获得销售额。

　　（二）传统存货管理的主要缺陷

　　传统的存货管理虽然对企业存货有一定的管理成果，但管理较粗糙，主要的缺点有以下几点。首先，主观性较大，不管是企业供应商选择还是企业存货数量，销量，等都没有太具体的选择标准，主要以经验为主，所以主观性较大。个人判断影响整个企业的发展。其次是管理不够精确，进货数量和销货数量等只能做大概估计，来进行进货及生产。为了保证生产的正常进行以及满足客户销售合同，再次传统的存货都保持在较高的水平，以防止生产停滞以及违约合同等情况。这样使得企业存货存储成本和风险较高。

　　三、以京东商城为例分析大数据下企业存货管理

　　京东商城作为现代网络购物的龙头企业之一，拥有巨大的销售量。而库存更是很大的一个方面。京东商城作为网络购物的典范，在数据取得收集方面拥有天生的优越性。所有的购物均来自网络订单，而这极大的方便了数据的收集，有天然的大数据实施基础条件。

　　（一）京东商城简介

　　京东商城作为中国最大的自营电商商城，拥有118个大型仓库，占地面积230万，2045个配送站，1045个自提点，覆盖1855县区，合作伙伴60000家，2013年的订单量高达3.233亿。库存管理是其最重要的管理内容之一。

　　（二）大数据下的库存管理应用

　　目前，京东结合了大数据的库存管理体系已基本形成，主要由5部分组成：销量预测，补货系统，健康库存，供应商管理，智慧选品及定价。

　　1、销量预测。京东改善库存问题，主要是通过系统的经营策略以及内部的调整。京东通过十几年的销售数据，再结合季节的变化、人均销售、促销等因素，用一定的算法来预测未来的趋势，确定库存及未来销售的量。根据不同产品的大数据分析，京东建立了新品模型、保守模型、不动销模型、决策树模型、月均价格模型、市场需求回归模型等销量预测模型，而且在大数据分析过程中，京东还注意了数据清洗，减少干扰。