编者按
供应链系统错综复杂。从承运人到托运人再到零售商，所有节点都在为确保货物准时、完整地到达它们需要去的地方而努力，努力不断减少差错。
尽管如今的供应链系统在整体实施上已经有很大的改善，但在数据协调方面仍有巨大的进步空间。传统方式上，供应链生态系统中的每个合作伙伴都在各自不同的信息系统中记录并工作，这使得在数据集上保持一致并查明订单或货物出现问题时究竟发生了什么上非常困难。也使得合作伙伴在驳斥拒付、进行季度业务审查或准确确定谁应对这些问题负责时会缺乏清晰证据记录。
而如今很多供应链管理公司已经开始想办法令供应链整体运营更加灵活，并应用较为成熟的新技术来推动他们的业务向前发展。但上下游的数据协作和数据完整性这一重要因素却一直难以突破。
数据协调是一项重大（且成本高昂）的供应链挑战
在当今的供应链商业模式中，一个主要挑战是托运人和承运人无法轻松协调他们的数据。在衡量其运营的有效性时，这成为一个巨大的问题。特别是遇到商品问题或客户体验问题时数据的不一致所导致问题更加明显。
每家公司都使用单独的操作系统或数据库（有时是多个系统）；如KPI和SLA 等重要信息会单独存储。这使得跨利益相关者协作变得具有挑战性，并且在发生供应链问题时几乎不可能确定责任方过失造成的直接间接损失。
而如需将供应链上下游信息串联起来，也需要数据分析师处理海量的报表，手动将来自如TMS和ERP等系统的数据串在一起，以了解供应链生命周期并揭示重要问题，例如：“为我的零售商提供服务的真正成本是多少？”、“我该如何平衡成本与服务？”和“谁是成本最高的运营商？”。
将数据整合并处理的过程本质上是片面的、耗时的，并且经常导致数据不准确或丢失。然后再使用不可信的数据来推动采购决策、运营商绩效讨论和零售商谈判。这导致与供应链内部合作伙伴间讨论的低效甚至供应链问题加剧，进而造成成本增加，客户体验下降等损失。
供应链经营或管理者需要能够连接链条上不同的数据集，并将它们与关键指标、服务水平协议和相关的奖惩措施联系起来，并最终与供应链上的合作伙伴一同验证数据。数据协作将使供应链经营或管理者有机会审核服务问题并纠正业务习惯，并使他们能够了解在哪里表现不佳，是否存在冗余成本，以及他们可以在哪里优化他们的网络以提高效率和服务。
想象一下当进入一个系统时，在那里信息流十分畅通，并且对到底发生了什么在不同方面的表述都保持一致，而不是争论哪个数据是正确的；或者能够衡量被客户投诉或错过提货的真实成本。这就需要供应链系统中存在一个中立的单一事实来源系统可以对多方开放使用并促进供应链上下游进行合作。
解决方案：协作绩效管理
通过引入一个协助绩效管理系统将会为供应链管理者以及参与者提供一个中立的平台，并通过单一平台衡量各个关键指标的综合以及不同角度的表现情况。这种透明度和一致性创造了信任，并帮助承运人和托运人更快地发现问题（而不是等到出现问题时再来解决运营挑战）。通过现代化的绩效管理工作流程，合作伙伴可以在标准化的事实来源上保持一致，同时规范和纠正他们有缺陷的数据。
协作绩效管理可以是由供应链中最重要节点发起其他上下游参与的过程，也可以是合作伙伴间通力合作而打造，这方面没有优劣之分。然后这些标准化数据可以提高整个供应链生态系统的效率，从优化物流绩效的监控到与全行业的基准测试，再到高效的零售商罚款管理、连通的采购工具使用等等。
总结
数据协作对于优化供应链、提高整体服务水平和建立对复杂业务伙伴关系的信任至关重要。凭借这种供应链的透明度，团队可以正确评估开展业务的成本，并根据数据做出有影响力的决策。供应链的数据协作会促进对于供应链优化更深入的思考，并将更多关注放在清晰、可信赖的数据上。