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 /