数字化转型目前是很多企业在着手铺陈的战略方向，那么，为什么要做数字化供应链转型，它给企业带来哪些好处？以及，如果要实施，是否有框架的方法论可以供企业参考？
全球经济大环境下，不可控的因素因全球供应链复杂度的提升而越发受到重视，因为其会导致企业内部运营的稳态常常受到外部变因的冲击，可预测性下降；另一方面，工业4.0的一些关键技术，比如物联网，现今大火的AI算法，区块链技术等等，使得我们抓取端到端中各个节点的实时数据，应用更复杂和匹配实际情况的模型算法等，有了技术上的可实现性。因此，在困难之下也有应对之法，数字化转型成为很多企业破局的关键战役。
数字化供应链有哪些好处？
大量底层高颗粒度的数据，带来的效率提升
首先，如果能够抓取到不止企业自身的运营节点数据，也能取到上游供应商，甚至上上游，到下游客户的关键交易数据，那么，就基本实现了端到端数字供应链中的基础，即形成了数据的整合和共享，具备了打通全链路的基本条件。数据即信息，运用这些信息可以洞察出很多运营改善的空间。这是数字供应链的“数字”二字的地基。
改善预测
需求预测是企业和客户之间交互，输入给到供应链并启动后续运行的非常关键的数据，它的准确性一直是很多企业，尤其产品迭代速度较快，市场变动因素较多的行业，非常重视的业务改善内容。
提升需求预测的质量，涉及两大方面，即定性预测和定量预测。定性预测强调外部市场环境，竞争对手，产品市场发展趋势等外部数据源的影响；定量预测着重于从企业内部入手，如何从历史销售数据，产品迭代规划，淡旺季等信息中提炼关键信息。而对于数字化之路而言，这两者的改善是一体两面的，因为AI等技术手段的提升，高级的分析工具，强大的数据库，本身就给到了定性和定量预测分析非常有效的助力。
高效协同，改进决策流程和质量
在大量数据的基础之上，可以通过数据流的特点设计对应的框架，必要的话搭建高度自动化的运营流程、生产流程、库存管理流程，并且，数据流，业务流的变化会涉及进一步的企业的组织结构的迭代，最终极大提高企业的供应链运营效率，并将供应链多个利益相关者，部门之间的协作从原始的线性的低效的模式转换为高效的跨部门协同。
另外，在协同的过程中，上述的端到端的数据可以通过控制塔等技术手段实现有层级的可视化，辅助决策层通过可视化的数据呈现，前瞻性地看到潜在的风险和机会，不仅仅是“事后救火”的信息共享，更重要的是事前预警，综合分析，洞察问题和机会。