□闫碧洁
　　大数据分析在数字供应链平台中的应用，有力地推动了大宗商品行业高质量发展，同时，也催生出一批以数据为核心的大宗商品信息服务商，为大宗商品贸易及生产企业提供专业的数据分析服务。
　　数据作为数字经济发展的核心引擎，正逐渐成为创新驱动经济高质量发展的重要支点。发挥数据的作用，对于促进大宗商品流通行业健康发展、培育创新优势至关重要。
　　5月9日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏在2024年“数据要素×”大赛启动仪式上表示，释放数据要素乘数效应，关键是在千行百业中创造更加丰富的应用场景，在创新应用中探索流通路径、提升数据质量，推动数据进入社会化大生产，加快数据要素化进程，真正让数据“动起来、用起来、活起来”。
　　本次大赛设置了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳12个赛道，以行业真实需求出题，让行业实际应用答题。在参赛条件上，企事业单位、科研院所、高校等均可报名参赛，鼓励跨行业、跨专业、跨领域联合组队；在激励政策上，进入总决赛的团队将获得与政府投资基金、产业投资基金、央企投资机构、创业投资机构、银行等的对接渠道；在赛程安排上，采取“地方分赛+全国总决赛”的方式，总决赛将在今年四季度进行。
　　记者了解到，赛程设置的12个赛道中有多个领域是《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》中提及的重点领域，其中商贸流通、交通运输、金融服务等领域的数据应用与大宗商品流通行业息息相关。随着大数据分析在大宗商品数字供应链场景中的应用，对企业的运作方式和经营决策产生深远影响。
　　传统的供应链管理依赖于历史数据和预测。大数据分析引入外部因素，如社交媒体趋势、天气模式和经济指标，以强化需求预测。准确的需求预测有助于优化库存管理，减少过剩库存并最大限度地减少短缺。通过分析企业的经营数据以及税务、工商、水电、物流、法务等数据，可以对企业进行精准画像，从而对供应商关系做出明智的决策。在风险管理方面，大数据分析有助于识别漏洞并制定风险缓解战略。实时监控和预测建模能够实现前瞻性风险管理，最大限度地减少供应链运营中断的影响。此外，大数据分析可以优化路线，最大限度地减少延误，降低运输成本。通过分析交通模式、天气状况和送货时间表，企业可以提高物流效率，确保及时向客户交付货物。同时，有助于跟踪环境影响，评估碳足迹，并确定需要改进的领域。企业可以做出数据驱动的决策，以创建更可持续的供应链。
　　大数据分析在数字供应链平台中的应用有力地推动了大宗商品行业高质量发展，同时也催生出一批以数据为核心的大宗商品信息服务商，为大宗商品贸易及生产企业提供专业的数据分析服务。大宗商品信息服务企业的关键业务为资讯服务和咨询服务，这是国外同行业公司最具有竞争优势、利润率最高的业务，也是用户衡量大宗商品信息服务提供商服务能力和水平的重点。记者了解到，目前国内大宗商品信息服务行业已经出现了包括卓创资讯、上海钢联等在内的数个大型企业。国外的大型信息服务企业如普氏能源资讯、ICIS等也通过在中国设立分部的方式参与国内大宗商品信息服务市场的竞争。专业的数据分析有利于建立起适合中国经济和市场规模的大宗商品价格标杆体系，以提高大宗商品现货市场交易效率，让大宗商品交易有据可依，帮助提升中国市场在全球大宗商品领域的影响力。
　　业内人士指出，产业数字化升级的过程同时也是数据要素成长的过程，随着数字供应链渗透各产业领域，数据要素在应用场景中发挥的乘数效应将逐渐显现，为大宗商品流通领域创造更大价值。