数据是指在一定时间内不能被常规软件工具捕获、管理和处理的数据集。它是一种庞大的、高速增长的、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，具有更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力。为了有效利用大数据，在供应链中进行决策，首先要建立好的大数据库，具备分析和整合大数据的能力，这些能力应该专注于大数据的具体内容。
1、数据类型
数据类型包括数据类型、收集方式和方法。供应链中的大数据主要有四种类型：结构化数据、非结构化数据、传感器数据和新数据。虽然关于数据和分析能力对供应链管理的重要性的研究和报告很多，但关于非结构化数据对供应链的影响和作用的研究相对较少。然而，社交媒体数据对于供应链管理是非常重要的。运营商利用社交媒体数据来规划供应链活动、供应链风险管理和市场开拓，深入挖掘社交媒体的具体机制数据，影响供应链绩效。需要使用多种研究和测量方法，包括技术分析、内容分析和网络分析。
2、大数据质量
企业在分析大数据时，必须考虑数据的质量。低质量的数据不仅会影响公司的决策，而且对公司不利。事实上，数据的有效性取决于数据的质量，随着大数据的重要性越来越大，对高质量数据的需求也越来越大。
3、大数据分析技术
此外，大数据分析不仅有助于获得新的见解，还有助于提高预测的准确性，而这些好处都是基于数据挖掘和统计分析。如果没有分析来分析数据，那么大数据就是一堆“数据”，可以说毫无价值。大数据需要分析，但如果没有足够的数据进行分析，就不得不依赖分析工具。当然，如果分析不研究大数据，它只是数学和统计学的一种工具和应用方法，并不能显示出它对企业的价值。
