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成功企业所需的 29 个供应链指标和 KPI

供应链是任何现代企业的支柱：一个不断变化的生态系统，确保从供应商到客户或客户的产品或服务平稳、高效和一致的交付。 

如果您的供应链缺乏结构、愿景和效率或分散，您的商业增长将会受到影响。这就是为什么精确监控和���化供应链管理的相关 KPI 和指标至关重要。

供应链指标将帮助您为许多基本流程和活动设定可靠的基准。通过使用正确的 KPI，您可以使您的公司变得更加高效、更加智能，并最终获得更多利润。

这篇文章将涵盖重要的供应链 KPI，并提供有关您应该跟踪以改进物流流程的 29 个 KPI 的见解。我们还将向您展示如何借助现代KPI 软件来创建专业的供应链仪表板，从而最大限度地发挥这些供应链绩效指标的价值。

但首先，让我们从基本定义开始。

什么是供应链指标？

供应链指标或 KPI 是企业用来评估和优化各种供应链流程的效率和生产力的绩效指标。这些视觉信息可用于管理库存、销售、运输、供应商等。

对于您公司的供应、履行和交付工作的持续增长、演变、发展和成功，供应链绩效指标是您触手 国家明智的电话号码数据 可及的最宝贵的工具。通过收集、策划和分析关键供应链指标 (SCM)，您将能够发现生态系统中的低效率问题，同时利用您当前的优势并制定目标，帮助您的供应链规模扩大并取得公司的成功。虽然您可以选择大量KPI 示例进行评估和优化，但我们重点关注一个列表，帮助您识别潜在瓶颈并确保可持续发展。

让我们回顾一下我们的供应链 KPI 示例列表，以正确理解这一定义。

请记住： 如今，24/7/365 访问信息至关重要。尖端的在线数据分析工具将为您提供这种级别的未开发的数据驱动访问，从而在此过程中增加您的商业前景。

我们的 29 个供应链指标示例

现在您已经熟悉了官方的供应链指标定义，我们将探讨供应链管理的 29 个关键绩效指标 (KPI) 列表，这将帮助您和您的组织走向光明和繁荣的未来。

1. 现金到现金的时间周期

这个无价的 SCM 将帮助您计算将资源转化为真正的现金流所需的时间。使用三个核心比率 - 库存天数 (DOI)、应付账款天数 (DOP) 和应收账款天数 (DOR) - 现金到现金时间周期 KPI 可视化公司付款之间所需的时间段向供应��提供现金以及从客户收到现金时。转换周期越短越好，这种宝贵的见解将帮助您采取正确的措施，以更少的资金运营您的公司。

2. 运费单准确性

将您的物品从供应商运送到仓库或从仓库运送到消费者对于整个运营的成功至关重要，任何问题或错误都可能会造成时间和投资的浪费。

计费准确性对于盈利能力和客户满意度至关重要，因此跟踪此指标将帮助您发现不利趋势，提高整体运输准确性，并最终帮助您的组织发展。以下是运费单准确性的计算方法：

（无差错运费/总运费）*100

3. 完美订单率

对于许多行业的企业来说，这种特殊的见解是最重要的供应链 KPI 和指标之一。完美订单率衡量您无事故交付订单的能力，这最终将帮助您解决诸如不准确、损坏、延迟和库存损失等问题。完美订单率越高越好，因为该 KPI 直接影响您的客户保留率和忠诚度水平。

4. 应收账款周转天数 (DSO)

销售应收天数 (DSO) KPI 衡量您从客户那里收取或产生收入的速度。

从本质上讲，较低或健康的 DSO 数字意味着组织���要更少的天数来收回其应收账款。较高的 DSO 水平表明公司正在以赊销方式向客户销售产品，并且需要更长的时间才能收取有形收入，这可能会阻碍现金流并使利润最小化。通过经常计算，您将能够更快、更有效地收取收入，从长远来看，这将有助于提高您的利润。

5、库存周转率

当今最有用的供应链 KPI 之一侧重于物流 KPI，有助于了解在特定时间范围内整个库存的销售次数。它是高效生产规划、流程策略、履行能力以及成功营销和销售的令人难以置信的指标。通过计算您的准时发货率并将其与行业内的其他竞争对手进行比较，您可以创建清晰的管理报告实践，了解您的立场，并采取适当的行动来随着时间的推移进行改进。这将提高品牌权威并增加利润 - 因此这一点很重要。

6. 投资毛利率回报率（GMROI）

每家公司，无论服务、产品或行业如何，都致力于为其开展的每一项商业活动实现最佳投资回报 (ROI)。保持持续稳定的投资回报率是电子商务持续成功的基础。

GMROI 清晰地表示了库存平均投资的每一迪拉姆（或美元、英镑、欧元、₺）所获得的毛利润：通过将毛利润除以平均库存投资获得的计算结果。通过每月跟踪此 KPI，您将快速了解库存中的哪些项目表现不佳，哪些项目值得进行更多投资 - 就基于业务的信息而言，这是金粉。

7. 仓储费用

我们继续列出包含仓储成本的供应链管理 (SCM) 清单。成本分配以及库存时间和空间的管理对于建立健康的业务运营至关重要。虽然此类费用因仓库而异，但衡量该指标并定期审查以发现机会并减少不必要的成本非常重要。运营仓库设施包括各种成本，例如劳动力成本、仓库租金、水电费、设备支出、材料和信息处理系统，以及与供应、订购和存储货物相关的成本。

要保持较低的支出，首先要充分了解仓库设施的所有流程及其运作方式。这样，您将有更好的机会减少不必要的开销，并采取措施更有效地管理运营并在需要时进行调整。另外，如果您借助专业的在线报告工具定期收集信息，您将有机会依靠您的报告并做出更快、更准确的决策。

8. 供应链成本

供应链成本可应用于规划、管理团队、采购、交付等。监控这些成本将显示公司各部分的效率。对于任何组织来说，增加利润都至关重要，而降低成本是经常采用的策略之一。这样，公司就可以确定任何改进的空间，而无需在此过程中增加销售额。

然而，评估成本降低是否会产生任何意想不到的影响至关重要。例如，如果您的运输成本很高，并且您决定提高卡车的速度和重量，则可能会冒发生事故的风险，并可能对您的组织造成不利后果。您可能还记得，削减一个领域的管理费用可能会增加另一领域的管理费用，因此这部分的仔细分析至关重要。您可以进行基准测试或与竞争对手进行比较，以了解该 KPI 是否稳定、健康，或者您是否需要进行额外调整才能保持竞争力。 

如果您想了解有关公司成本和财务方面的更多信息，我们建议您阅读我们的财务图表指南。

9. 供应链成本与销售额

我们的供应链 KPI 列表继续包含与销售相关的额外成本分析。该指标基本上将您的供应链成本计算为销售额的一部分，本质上，它会告诉您相对于整体的支出有多少。通过计算此类供应链指标，您将能够执行健康的支出分析并建立潜在节省的流程。优化物流意味着尽可能地降低成本，但正如我们所提到的，重要的是在有意义的地方削减成本，而不仅仅是为了减少数量。原因很简单：如果您削减了公司其他部门相应增加的成本，那么最终结果不会产生太大影响。

要了解您是否成功地将支出与销售额进行比较，您只需研究行业基准或将您的公司与竞争对手进行比较即可。这样，您就会知道您的百分比是否太低或太高。无论如何，将您的见解与相关行业的平均水平进行比较至关重要。

10. 准时发货

使用专业的KPI 工具创建的准时发货是您向客户、顾客或合作伙伴运送特定类型的订单可能需要多长时间的绝佳指标。通过此视觉效果，您可以设置相对于每种产品的基准运输时间，从而优化您的运输和交付流程��减少周转时间并提高客户满意度。

11. 交货时间

交货时间是一个注重改善服务的指标。它测量从订单发货到交付到客户家门口的时间。订单必须正确准备并在合理的时间内到达目的地。否则，您的整体服务和给客户的印象可能会受到损害。没有人喜欢等待几天甚至几周才能收到货物。

降低供应链 KPI 并更好地通知客户何时交付货物或产品是有意义的。说明交货将在 4-5 个工作日内到达比说明 1-5 天要好得多。而且，如果你准确、精确地指定时间，客户将会有更好的体验。您还可以提供特殊的送货服务来减少时间，并了解从长远来看您的客户满意度如何提高。您甚至可以将交付指标包含在业务绩效仪表板中并更密切地监控它。 

12. 退货原因

退货原因可以敏锐地洞察导致您的客户和客户退货的各种动机，这一信息对于电子商务公司的持续成功来说是无价的。以易于理解的饼图格式呈现，并重点展示退货的主要原因，您将能够评估自己的薄弱环节并做出改进，从而显着提高您的声誉和整体服务水平。通过获得这种程度的洞察力，您就有很大机会降低回报、提高利润并改善现金流。

13、存销比

我们列表中的关键供应链指标之一，库存与销售比率，对于跟踪至关重要，因为库存对于业务成功至关重要。该指标衡量待售库存量与实际售出数量的比较，以比率表示。它将帮助您调整库存以增加利润，并告诉您公司处理意外情况的能力。

为了保持健康的库存与销售比率，您需要知道如何正确平衡它。如果该比率太高，可能会影响您的库存周转率，因此平衡行为至关重要。现代仪表板制作者可以帮助您创建交互式库存可视化，该可视化将自动更新数据，以便您可以实时监控进度。此外，您将能够调整未来的策略并确保针对您的组织的最佳比率。

14.库存速度（IV）

关键的供应链 KPI、库存速度或 IV，提供了预计在下一个时期或季度内消耗的库存百分比的直观快照。

IV 的计算方法是将期初库存除以下一期间的销售预测，它是一个指标，可帮助您优化库存水平，让您有更大的机会满足消费者需求，并防止您在过多的库存水平上浪费金钱。

15. 供应库存天数

虽然这可能不是最全面或最全面的供应链衡量指标，但库存供应天数特别有用，因为它们可以为您提供相当准确的计算，如果没有库存，则缺货所需的天数没补充。

通过定期跟踪、分析和理解这些洞察流，您可以为紧急情况做好准备并避免任何基于股票的灾难，从而挽救您的声誉和现金流。

这种供应链绩效衡量将让您准确衡量您的履行周期的效率（或低效），并将其分解为特定的行。视觉效果中的每个指标都旨在量化从员工从货架���拿起物品到包装过程完成的那一刻的时间。

一旦您设定了目标并开始跟踪进度，您的供应链中的延迟或弱点就会变得清晰。因此，您可以采取有针对性的行动，将这些问题消灭在萌芽状态，从而缩短整个流程的周期时间。

17. 填充率

供应链管理指标列表中的下一个是填充率。这一重要指标将清楚地表明首次（或首次发货期间）成功履行的客户订单的比例或百分比。

用于衡量供应链进度的最流行的视觉指标之一是填充率，它与整体品牌声誉和客户满意度水平（商业增长和发展的重要驱动力）直接相关。您可以根据首次尝试交付的订单、订单行或单个项目来衡量您的填充率。如果您发现填充率存在任何差异，您可以轻松发现确切的履行因素并迅速提高填充率。

18. 按时完整交付 (OTIF)

就重要的供应链指标而言，OTIF 名列前茅，因为它可以让您全面了解在设定时间范围内的交付成功情况。按时足额交付客户的订单对于您业务的持续成功至关重要。 

根据正确的产品是否按照商定的质量标准交付、是否以正确的数量交付以及是否交付到商定的目的地等因素，该 KPI 将帮助您持续优化结果。如果您的平均 OTIF 率滞后，您可以使用此指标来查明起作用的因素，并做出战略决策来调整您的内部策略或与更可靠的供应商合作。

19. 每单位运费

数据驱动的供应链对于实现可持续改进至关重要，单位货运成本证明了这一概念。供应链管理最重要的 KPI 之一是单位运费，它量化了您运输产品的经济程度。

供应链指标仪表板中的这个特定指标将计算您的总体货运成本除以您已发货的单位数量。您可以使用与您公司相关的任何单位来评估此指标。任何低效的流程都会浪费您的时间、金钱和客户忠诚度。此 KPI 将帮助您避免此类困难。

20. 包装材料的使用

我们的供应链 KPI 清单中的下一个是包装材料的使用。低效的包装流程不仅会造成不必要的浪费，还会消耗您企业的预算。这种可扫描的视觉效果将帮助您自信地跟踪分拣和包装流程中每条生产线使用的包装材料的数量。

通过为您的包装使用情况设定目标或基准（在本例中为 300 克），您可以掌握包装使用情况，并将任何潜在问题消灭在萌芽状态。通过在包装策略失控之前重新评估它们，您可以节省资金，同时由于您新发现的可持续性而提高您的品牌声誉。

21.供应链周期时间

对于任何规模化业务来说，供应链周期时间都是一个重要指标，在跟踪端到端效率时非常有说服力。从本质上讲，这种强大的视觉信息可以深入了解如果您的库存水平为零，则需要多长时间才能完成客户的订单。

您的周期越短，您的链条就越敏捷、适应性强和高效。通过经常跟踪该指标，您可以克服任何拖慢流程的潜在障碍，并采取有针对性的行动。

22. 无损交付

无论您经营什么商品或产品，一定程度的产品损失损坏都是不可避免的。但当情况开始失控时，预算和客户关系可能会变得紧张。使用正确的信息对于密切关注交付流程并将运输途中的产品损坏降至最低至关重要。

对于企业来说，最重要的供应链绩效指标之一 是无损交付，这将使您准确了解有多少包裹完好无损地到达目的地。您可以查明问题所在（从麻烦的履行合作伙伴或交付提供商到糟糕的产品包装），并使用基于实时和历史趋势的见解将其消灭在萌芽状态。

23. 库存天数销售 (DSI)

在我们供应链管理的基本 KPI 清单中，下一个是库存天数或 DSI。这种精明的供应链KPI 仪表板洞察力将帮助您计算您的产品或库存在特定时间范围内的库存天数。

此信息很有价值，因为它使您能够确定您的销售和推销工作的有效性，以及您的库存购买流程与客户的需求或偏好相关的成功程度。如果您发现 DSI 上涨，您可以深入研究原因并制定策略，让您的股票迅速售罄。

24. 收益指数（TEI）

如果您希望牢牢掌握组织使用库存的情况，则可以考虑这种最具洞察力的供应链效率指标。周转收益指数 (TEI) 将毛利率和库存周转率结合起来，以磨练组织的库存管理方法。在这里，您将了解如何利用与持续利润相关的库存，如果您想创造长期增长，这一点至关重要。

定期跟踪这种洞察力将使您清楚地了解库存需要多高或多低才能产生可​​观的利润，为您提供调整流程和策略以实现最大效率的工具。官方给出的公式如下，供大家参考：

周转盈利指数=（存货周转率×毛利率）×100

根据经验，大多数跨行业企业将 TEI 基准设置为至少 150。

25. 准确记录订单

每份订单都附有从安全数据表到客户信息的文档。虽然这些文档的性质可能会根据订单的不同而有所不同，但所有文档的完整、准确和可用非常重要。公司可以使用准确记录的订单指标（最重要的供应链指标之一）来衡量这一点。它使用这个公式：

准确记录的订单 = [（订单总数 - 没有准确记录的订单）/订单总数] x 100

公司可以将此指标与完美订单率、准时交货率、完整交货率和无损坏交货率结合使用，以全面了解其运营情况。

26. 手头几个月

现有月数指标表示假设销售按预测进行，企业无需购买额外库存即可维持运营的月数。它是使用以下公式计算的：

库存月数=（当年平均库存/一年销售成本）x 12

该指标可帮助企业评估其库存策略并制定潜在中断计划。较高的现有月数值表明企业拥有相对于其销售额更多的库存，表明潜在的库存过剩，而较低的值可能表明存在缺货风险，这可能无法满足客户需求。

27. 停留时间

停留时间（也称为滞留时间）是指司机等待接送订单的时间。它可以每天以小时为单位来衡量，如上图所示。

跟踪该指标非常重要，因为它可以表明您的仓库操作在装卸订单方面的效率。多种因素可能导致停留时间过长，例如劳动力不足、订单未按时准备好或需要小心装载的复杂订单。了解这些情有可原的情况可以帮助公司找到可行的解决方法。

28. 拖车利用率

顾名思义，拖车利用率是指您的货物所占用的拖车空间的百分比。在上面的示例中，该指标是按月测量的。每平方英寸都很重要，因为任何未使用的空间都可能会造成收入机会的损失。

该供应链效率指标强调优化卡车装载能力的重要性，以避免过度补偿、燃料成本和车队不必要的磨损。定期监控有助于最大限度地发挥拖车潜力，同时通过有效的规划最大限度地减少费用。例如，根据拖车利用率评估物流可以揭示潜在的成本节省，例如意识到在某些月份只需要 50% 的可用拖车，从而显着降低成本。

29. 运输费用

监控整个订单履行流程的成本对于供应链优化至关重要。平均运输成本提供了从下订单到交付所产生的费用的总体评估。

在此示例中，我们将运输成本分为不同的类别：订单处理、管理、库存运输、仓储和运输。通过计算和评估每个阶段的百分比，企业可以查明过高的成本并确定它们是否符合行业规范。按产品对运输成本进行更深入的分析还可以将产品与其产生的收入进行比较，这可以为企业的盈利能力增加更多背景。

供应链管理仪表板示例

借助现代在线数据可视化工具，您只需点击几下即可创建令人惊叹的供应链管理仪表板，其中包含您所需的所有 KPI。 供应链管理中的每个 KPI 都紧密结合，描绘出一幅生动的图画，推动您的组织向前发展。现在，让我们回顾一些供应链仪表板示例以阐明这一点。

1.供应链管理仪表板

在下面的示例中，我们收集了针对库存指标（例如库存销售比）的见解，您可以将其与库存周转率结合起来，清楚地了解企业的​​财务稳定��。该特定工具的下一个 KPI 是库存持有成本，其次是库存准确性和缺货商品。此示例的目标是避免浪费金钱、留住客户并定义业务的稳定性。

不可否认的是：以持续一致、战略性和数据驱动的方式进行的最佳供应链管理将产生令人难以置信的丰硕的长期成果——这种成果将帮助您的业务随着时间的推移不断发展和扩展。

供应链仪表板是我们最强大的业务仪表板之一，它以易于理解、功能性和可视化的方式呈现供应链绩效的所有关键领域，从库存准确性和周转率到库存销售比。通过深入研究库存管理物流，这个特殊的报告工具（也可以用作交互式仪表板）将帮助您处理意外情况，增强您的库存购买实践，减少运营和财务效率低下，等等。您的库存对于您的商业运营至关重要，因此通过中枢神经中枢跟踪您的库存将确保每项举措都能改善您的业务运营方式，而不是阻碍其发展。

通过在一个直观的工具中跟踪这些关键的供应链绩效视觉效果，您将能够实施不仅具有最大价值的举措，而且还可以确保供应链流程的平稳运行和永久改进，确保车轮上的每一个齿轮正在转向最大效率。

如果您想了解如何创建这样的供应报告，请查看我们富有洞察力的指南，其中包含来自不同行业和职能的示例。

2. 供应链成本仪表板

消费品是另一个依赖有效供应链管理的重要行业。尤其是在成本优化方面，财务分析对于盈利至关重要。全面的BI 仪表板可以帮助您自动化 KPI，并确保您专注于真正重要的事情：眼前的信息、视觉效果和见解。

在此供应链指标仪表板的顶部，您可以看到总净销售额、总成本和平均现金到现金周期的快速概览 - 所有重要的供应链管理指标都可以用来开始您的演示。左侧是按类别划分的成本，包括仓储、运输、库存持有成本、客户服务和库存管理。这些指标下方清晰地概述了供应链成本与销售额的关系。该 KPI 还按日历周进行细分，并与上一期间进行比较。对于所有这些指标，目标是监控它们，以便您可以执行更详细的支出分析并在需要时调整您的策略。

此供应链绩效仪表板的右侧是与成本相关的其他基本信息：现金到现金周期和库存持有成本。如果您想知道需要多少现金来资助持续运营以及根据库存可以赚取多少利润，这些可视化就至关重要。您可以使用正确的供应链仪表板软件轻松创建此类在线仪表板。

3. 仓库KPI仪表板

作为一名忙碌的仓库经理，试图让一切顺利和成功，供应链仪表板是您的朋友。使用正确的供应链管理指标将帮助您即使在压力下也能跟踪重要的成本、发货和库存。

我们的动态仓库 KPI 仪表板旨在以完全易于理解的方式揭示关键趋势以及重要的实时信息。在这里，您可以监控您的准时运输成本，根据地区或国家分析总发货量，细分关键运营成本，并一目了然地查看您的完美订单率。

这个视觉洞察的熔炉提供了帮助仓库经理对其运营策略进行持续有价值的调整的工具，并且它还旨在改进决策过程。如果出现问题，可以在几分钟内发现问题，与正确的操作人员沟通并迅速做出响应。

尽可能的适应能力对于供应链管理的成功至关重要。此供应链 KPI 仪表板中包含的见解使得几乎在任何情况下都可以更快地做出响应。

4. 首席运营官的供应链仪表板

首席运营官的供应链仪表板采用记分卡格式组织，可以鸟瞰四个关键领域的最基本运营指标：分销和运输、订单管理、库存和财务。每个区域都包含比较当前、之前和过去 10 周的基本数据，为 COO 提供做出明智决策所需的实时和历史数据。 

从配送和运输部分开始，由专业仪表板创建者生成的模板显示了按时交货、拖车利用率和相关成本的数据。在这里，我们可以看到运输成本的积极发展，但过去三周的准时交货趋势令人担忧。看到这些高峰和低谷将引起首席运营官的注意，并向他们展示需要在哪里努力。

转向库存部分，数据显示与前一周相比表现不佳的 KPI，例如缺货率上升。并排查看这些指标可以强调这些数据的相互关联性以及一个领域如何影响另一个领域。例如，较高的缺货率可能是最近几周准时交货减少的罪魁祸首。

在订单管理部分，我们看到完美订单率和拣选准确性大多为正数，尽管订单履行可能会略有延迟。这些见解转化为财务部分，首席运营官可以在财务部分分析整个供应链流程的财务结果。尽管由于分销、运输和库存问题，本周的开工率增长了 4.8%，但毛利率依然强劲，表明这些问题并不严重。

为什么供应链指标很重要？

现在我们已经介绍了供应链关键绩效指标示例以及使它们栩栩如生的仪表板，我们将通过回答以下问题进行反思：为什么它们很重要？

出于多种原因，基于供应链的指标对于公司的核心履行和物流战略至关重要。事实上，研究表明，到 2027 年，供应链分析市场的价值预计将达到 168.2 亿美元。这是因为使用分析进行决策有助于企业提高运营、战略和战术效率。

以下是 KPI 跟踪在供应链管理中如此重要的主要好处和原因：

沟通与凝聚力

商业成功的关键之一是沟通。一旦参与流程的每个人都更深入地了解自己的角色，同时获得最大限度发挥潜力所需的信息，供应链机器中的每个齿轮都将变得更顺畅、更经济、更可靠。

像这样的供应链管理 KPI 提供了对宝贵数据的统一访问，这种数据将改善沟通、帮助协作，并确保在每件产品顺利从仓库运送到最终接收者时经济地管理您的库存。

重点数据和供应链见解

在信息时代，由于需要分析的来源、平台和接触点数量不断增加，履行流程可能变得过于复杂。当您管理繁忙的供应链时，在不断扩大的数据堆中涉水很快就变成了一场艰苦的斗争。但关键绩效指标 (KPI) 将使您能够专注于重要的见解。

基于供应链的指标以一种易于理解的视觉格式总结了从一个集��位置真正重要的内容。使用定制可视化将帮助您更好地运行物流运营，并在问题如滚雪球般越滚越大或发现隐藏趋势之前识别任何新出现的问题（库存缺口、库存不足、交付流程瓶颈等），从而显着改善您的整体策略。

反应能力和适应性

供应链 KPI 绩效指标至关重要，因为它们将为您提供始终保持响应能力和适应性所需的所有洞察力。成功的供应链管理要求在任何情况下都具有 100% 的适应性。如果出现问题（当您谈论需要考虑多个阶段的供应链时，几乎总是会在某个时刻出现问题），您必须能够立即修复它。

随着客户需求的不断发展和业务格局的不断变化，确保您的供应链稳健将使您脱颖而出。以供应链为中心的指标将使您有信心和智慧，根据您周围的情况对流程进行有价值的战略改变，同时借助您可以一目了然地分析的有针对性的数据可视化，自信地做出即时决策。您越能始终如一地满足或超过消费者的满足期望，您的业务就会增长得越多 - 基于供应链的视觉效果将帮助您做到这一点。

通过能够做出提供真正价值的预测并在压力下做出明智的选择，您将优化您的供应链，以便在竞争激烈的商业世界中持续取得成功。反过来，这将最大限度地提高您的增长、盈利能力和可持续性。

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数据科学家、数据分析师、数据工程师：角色、技能等

数据驱动当今世界。从释放创新到改进决策流程，数据具有推动每个行业取得成功的潜力。正如我们所知，世界已经被数据���底改变，如果没有任何领域的数据生成的洞察力，世界的运转就会陷入瘫痪。

随着数据影响力的不断扩大，一些与数据相关的工作岗位和机会在全球范围内如雨后春笋般涌现。根据行业报告的调查结果，到 2020 年，数据科学将占所有数字工作的 28%。由于数据创建的快速速度以及理解数据的新兴需求，数据科学利润丰厚。然而，同一份报告也凸显了该领域人才的巨大稀缺。

该领域人才短缺的主要原因 国家明智的电话号码数据 是每个角色所需的技能缺乏明确性。公司希望招聘具有利基、专业技能的人才，而不是多才多艺的人才。如果你想避免被贴上多面手的标签，你首先需要了解三个主要数据角色之间的区别：数据科学家、数据工程师和数据分析师。

人们普遍误解上述角色是可以互换的。在本文中，我们将探讨这些令人兴奋的数据职业的职位描述、组织中的角色、所需的技能组合以及薪资期望。

数据科学家、数据工程师和数据分析师 - 职位描述和组织角色

数据科学家采用先进的数据技术（例如集群、神经网络、决策树等）来获取业务见解。在此职位中，您将是团队中的最高级别，并且应该在机器学习、统计和数据处理方面拥有深厚的专业知识。在获得数据分析师和数据工程师的输入后，您将负责开发可操作的业务见解。您应该具备数据分析师和数据工程师的技能。然而，对于数据科学家来说，技能需要更加深入和详尽。

数据分析师在数据分析团队中担任初级角色。担任此角色时，您需要善于将数字数据转换为组织中每个人都可以理解的形式。此外，您需要精通多个领域，包括Python 等编程语言、Excel 等工具、数据处理、报告和建模基础知识。有了足够的经验，您可以逐渐从数据分析师晋升为数据工程师和数据科学家。

数据工程师是数据分析师和数据科学家之间的中介。作为数据工程师，您将负责配对和准备用于操作或分析目的的数据。这个角色需要您在数据架构的构建、开发和维护方面拥有丰富的经验。通常，在此角色中，您将开始处理大数据，编写大数据报告，并将其发送给数据科学家进行分析。

数据科学家、数据工程师和数据分析师 - 技能组合

编码技能是每个工作角色的核心 - 数据科学家需要掌握 Java、Python、SQL、R、SAS 等编程语言。此外，您还需要了解Hadoop、Spark 和Pig等大数据框架的应用知识。了解深度学习、机器学习等技术的基础知识也可以推动您担任此职位的职业生涯。

当我们谈论数据分析师的角色时，您应该知道它的技术性较低。它是入门级角色，需要了解 SAS Miner、Microsoft Excel、SPSS 和 SSAS 等工具。如果您有 Python、SQL、R、SAS 和 JavaScript 的基本知识，那将是一个加分项。

数据工程师的角色要求您对 Java、SQL、SAS、Python 等编程语言有深入的了解。您还应该擅长处理 Hadoop、MapReduce、Pig、Hive、Apache Spark、NoSQL 和数据流等框架。

数据科学家、数据工程师和数据分析师 - 薪资

作为一名数据科学家，您的年薪高达 137,000 美元。数据分析师的平均年薪预计为 67,000 美元，考虑到这是一个入门级职位，这个数字相当了不起。另一方面，数据工程师的年薪可达 116,000 美元以上。（来源：Glassdoor）

数据科学家、数据工程师和数据分析师 - 您的职责

数据科学家

作为数据科学家，您必须承担的责任包括：

管理、挖掘和清理非结构化数据，为实际使用做好准备。 

开发可以在大数据上运行的模型

理解和解释大数据分析

负责数据团队并帮助他们实现各自的目标

交付对业务成果有影响的结果

数据分析师

作为数据分析师，您必须承担特定的职责，包括：

借助查询从数据库收集信息

启用数据处理并汇总结果

在工作中使用基本算法，如逻辑回归、线性回归等

拥有并展示数据处理、数据可视化、探索性数据分析和统计方面的深厚专业知识

数据工程师

您在此角色中的职责是：

数据挖掘用于从数据中获取见解

将错误数据转换为可用于数据分析的形式

编写数据查询

数据设计和架构的维护

借助额外转换负载 (ETL) 开发大型数据仓库

数据科学家、数据工程师和数据分析师——会雇用你的公司

Facebook、花旗银行、英特尔、亚马逊、施耐德、标准普尔全球、穆迪等公司对数据科学家的需求量很大。作为一名数据分析师，您可以在 Infosys、24/7、Oracle、Southwest、Walmart、VISA、Capital One、Credit Suisse 等公司担任初级职位。最后，数据工程师可以从诸如此类的大公司聘用例如，Google、Apple、Cognizant、Spotify、Microsoft、AT&T、CISCO 和 FLOWCAST 等，以及英特尔和亚马逊等产品公司。

数据科学家、数据工程师和数据分析师 - 结论

无论您选择哪种数据科学职业道路，无论是数据科学家、数据工程师还是数据分析师，数据角色都是非常有利可图的，并且只会从未来人工智能和机器学习等新兴技术的影响中获益。然而，在开始这个行业的职业生涯之前，您需要记住，这些角色是不可互换的，并且需要不同的技能。您需要学会区分他们，因为该行业已经充满了通才，并且现在正因缺乏专家而苦苦挣扎。

希望以数据科学角色开启您的职业生涯？Simplilearn 的综合数据科学训练营将作为进入该领域职业的最佳切入点。该课程包含 68 小时的深入实践学习，还包括使用瞻博网络笔记本和现场行业项目的交互式练习。在整个认证计划中，您将得到由行业资深人士组成的专家团队的指导。

如果您已经是数据工程师或数据分析师，您可以通过此数据科学课程晋升为数据科学家角色。此外，通过全球认可的证书验证您的个人资料，并获得行业项目的实践经验。

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电话号码用户体验：一致地描述“电话字段”的需求

用户对互联网上个人数据的安全和隐私的担忧仍然存在。 这可能包括对身份盗窃的不太严重的担忧或更常见的担忧，例如不想接到营销电话，这使得人们不愿意透露个人信息。

具体来说，我们的基准测试表明，在 60 家最大的电子商务网站中，97% 的结帐过程中需要输入“电话号码”字段； 然而，其中 58% 的网站没有解释为什么有必要这样做。

在 Baymard 的大规模可用性测试中，发现必需但无法解释的电话字段是怀疑网站动机的用户子群放弃的直接原因。

此外，其他一些网站还在结帐时要求用户提供其他个人信息，例如出生日期和性别。 我们的测试还证实，对于某些用户来说，这被视为高度个人信息，他们同样会拒绝提供此信息来完成结帐。

Baymard 对 2,800 多名在线购物者的定量研究显示，14% 的受访者表示他们不会提供电话号码来完成结账。

然而，几乎所有电子商务网站都需要“电话号码”才能完成结账，这使得这一字段成为放弃的潜在唯一原因。

许多网站可能不认为用户的电话号码是用户不愿意提供的高度敏感信息。 毕竟，对于许多网站来说，出于合法原因需要电话号码 — 例如，许多快递公司需要它来处理包裹，或者如果订单出现问题或只是为了提供文本更新，网站可能会使用它。 订单状态。

然而，对于我们的定量研究中 14% 的受访者来说，情况显然并非如此，对他们来说，被要求提供这些信息是一种“交易破坏者”。

此外，只有 5% 的网站需要出生日期和性别，这也会导致许多用户放弃结帐（34% 的用户会提供出生日期，12% 的用户会提供性别）。

因此，虽然用户在结帐时遇到必填的“出生日期”和“性别”字段的可能性要小得多，但如果被要求提供出生日期，则可能放弃的用户数量会增加两倍以上，并且大约有同样数量的用户会选择放弃。 与“电话号码”字段相比，如果他们被问及性别，他们可能会放弃。

为了进一步调查电话号码和隐私问题，我们进行了大规模可用性测试，以确定用户在实际结帐流程中面对现场时如何响应所需的电话号码。 结果在很大程度上支持了我们的定量测试结果。

电话号码和隐私的定性结果

在我们所有的结账可用性研究中，大部分用户在被要求提供电话号码时都表达了强烈的隐私担忧。

“看。 为什么他们需要我的电话号码？ 他们需要那个做什么？ 他们不需要！” “我真的不明白他们需要电话号码做什么？ 通常只要有我的地址就足够了。 你看，所有的沟通都是通过电子邮件进行的。 我从未尝试过通过任何网站致电，如果您需要客户服务，通常很难联系到他们。 所以我觉得这很奇怪。” “通常我不会在像[亚马逊]这样的网站上填写‘电话号码’之类的东西。 我根本看不出他们需要这个做什么。” “他们想要一个电话号码。 嗯，好吧，这是一个地址，人们不应该认为他们需要给他打电话，所以我不知道为什么这是一个要求[用户正在购买一件物品作为礼物]。 我会在这里输入我自己的号码。 当这是一份礼物时，我更希望 ASOS 给我打电话而不是他。” “这很烦人。 他们想要太多信息……他们不需要我的电话号码。 后来有人从印度打电话给我并欺骗我。 我和我丈夫都接到了那些口音很重的人打来的电话，他们试图说英语，告诉我“去你的电脑，它有病毒，只需点击这个”。 他们是从那些 国家明智的电话号码数据 网站上以某种方式获取这些信息的。” “我正在考虑如何才能尽快进行。 他们很高兴在那里写下“可选”。 但后来我发现这个[电话号码]不是可选的。 这太烦人了。 我不想。 真的。 我不想给他们我的电话号码。 [敲击键盘。] 基本上我想尽可能少地打字。 然后我不想接到任何报价的电话，这太打扰了。 这是一个唯一的 ID，所以就像注册一样，我宁愿匿名。 对于这样的事情，我认为他们不应该知道我的电话号码。”

显然，许多用户都强烈希望分享他们的电话号码。 由于大多数与电子商务网站的交互都是通过电子邮件进行的，因此大多数用户根本不明白为什么需要电话号码，并假设最坏的情况，即网站将其电话号码用于营销或与当前订单无关的其他目的。

在我们的测试中，我们发现要求提供电话号码会让大多数用户停下来并暂停，但它也会赶走更多关心自己隐私的用户。

此外，当一些用户感到被欺骗或被迫做某��时，他们会用创造性的方式来逃避请求。

在整个测试过程中，许多用户选择通过提供虚构的电话号码来规避网站的要求，就像上面提到的提交所有 9 的用户一样。 （精通技术的测试用户通常会注意到提交的虚假电话号码。）

如果网站有充分的理由要求提供电话号码，例如快递服务需要该号码来运送某些东西，那么假号码显然会带来很大的问题。

更糟糕的是，如果电话号码被用来验证信用卡数据。 在这种情况下，提供虚假号码可能会导致几乎无法解决的卡验证错误，很可能导致网站放弃。

因此，网站应首先认真考虑电话号码是否确实需要完成结账。 如果不是，则应将其设为可选或删除。

向用户提供为什么需要“电话号码”的原因

然而，对于绝大多数网站来说，电话号码可能是满足用户订单所需的合法要求。

然而有趣的是，我们在测试过程中也一直观察到，需要电话号码但简单地解释为什么需要它以及它将用于什么目的的网站可以减轻绝大多数用户的隐私担忧。

在字段旁边放置简短的内联描述，例如“用于付款验证”、“用于交付问题”或“仅用于订单问题”或任何信息真正用于的用途，是一种有效的模式。 如果需要更彻底的解释，也可以使用工具提示。

同样的修复也适用于移动设备：要么完全取消“电话号码”字段，将其设为可选，要么告知用户他们的电话号码将如何使用。 但是，请注意，当未实现适当的间距和点击区域时，工具提示文本尤其容易给移动设备上的用户带来问题。 因此，就实现而言，简短的内联描述通常是一个安全的选择。

如果法律强制要求获取个人信息，则仅获取必要的信息。 例如，啤酒公司 Carlsberg 仅请求用户的出生年份，以验证用户是否年满 18 岁。 与请求完整的出生日期相比，这可能会少得多的隐私问题（并且完成速度更快）。 当用户输入年份时，他们可能比所需的年龄大或小。 如果需要，他们将看到月份和日期的后续字段。

请注意，上述针对“电话号码”字段的解决方案也适用于用户可能认为要求敏感信息的其他字段，例如“出生日期”和“性别”。 当确实需要用户提供信息时（例如，当有查看网站、产品、论坛或其他帐户相关功能的最低年龄限制时），请考虑仅询问他们的年龄，而不是他们的完整出生日期。

解决正面用户对“电话”领域的担忧

“电话号码”字段是一个有趣的例子，说明可用性测试如何为定量研究期间发现的问题提供解决方案。

根据我们的定量研究结果，要求用户提供电话号码似乎是一个坏主意。 然而，我们的大规模可用性测试会议证明，有一个简单、低成本的解决方案，仍然允许网站收集这些数据 — — 解释为什么需要电话号码，以解决用户潜在的隐私问题���

事实上，在测试过程中，一些用户在面对必填的“电话号码”字段时，最初反应非常消极，并认为该网站“在做某事”（例如，他们的号码将用于营销目的）。

然而，这些用户对必填字段的看法发生了变化，例如，当他们点击解释为什么需要电话号码的工具提示时，“他们想通知我包裹现已发货，这真是太好了” 。

然而，我们的基准测试表明，这种易于实施的解决方案在电子商务中失去了机会，因为 58% 的网站没有解释结账时必须填写的强制性“电话号码”字段的用途。

联系信息：

我们的电话号码：+639851477071 您的 Whatsapp：https://wa.me/8801758300772 或电报：https://t.me/latestdbs 或 Skype：skype:lija.akter?chat

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世界各地数据科学家的薪资

探索世界各地数据科学家的薪资。我们详细分析了数据科学家的薪酬，并研究了如何按行业、技能和工作级别进行细分。

十年前，《哈佛商业评论》 (HBR) 将数据科学称为“21 世纪最性感的工作”。他们接着提到，许多行业都缺乏数据科学家，这意味着对这些专业人员的需求将会增加。此外，据《哈佛商业评论》报道，数据科学家的薪资将极具竞争力——即使是小公司和初创公司的薪资。

十年后，这个行业已经发展。企业生成的数据量呈指数级增长，导致对该领域内不同类型的专业人员的需求增加。已经为数据工程师、机器学习工程师和分析师开发了角色。

这种转变让许多人质疑，到 2023 年，数据科学是否仍然是值得从事的职业，以及该领域的薪酬是否会像以前一样高。人们还对数据科学领域竞争的加剧感到担忧，因为一些人认为该行业已经高度饱和。

在本文中，我们将带您了解世界各地数据科学家的薪资。我们还将按行业、技能和工作级别对这 国家明智的电话号码数据 些工资进行细分。我们将根据您居住的地方帮助确定 2023 年是否仍然值得成为一名数据科学家。您还可以在单​​独的文章中了解世界各地数据分析师的薪资以及顶级数据分析师的职业。

按国家/地区划分的数据科学家薪资

让我们首先详细分析数据科学家在不同国家的薪酬。值得注意的是，薪资数据可能很难准确表示，因为它们可能因角色、组织和个人而有很大差异。即使在一个国家内，工资也可能存在很大差异，并且数据可能并不总是具有代表性。但是，我们引用了我们的消息来源，并建议如果您正在申请数据科学家职位，请考虑您所在领域的一系列职位。所有工资均以当地货币计算。

美国 美国数据科学家的平均基本年薪为102,988 美元。这几乎是全国平均每年55,640 美元的两倍。相比之下，软件工程师的平均年薪为90,388 美元，计算机科学家的平均年薪为95,136 美元。

让我们按州来细分一下。

在加州，数据科学家的平均薪资为119,329 美元，比全国平均水平高出 16%。在纽约，这个数字增加到121,960 美元。

新泽西州的数据科学家年薪为100,312 美元，而在旧金山，这一数字升至115,996 美元。

英国 英国数据科学家的薪酬也远高于其他领域的熟练专业人员。英国数据科学家的平均收入为每年50,362 英镑。

相比之下，该国软件工程师的基本工资为49,089 英镑，而网络开发人员的年薪为37,126 英镑。

伦敦是英国收入最高的城市，平均年薪为59,346 英镑。紧随其后的是爱丁堡，数据科学家的年薪为58,558 英镑，剑桥的基本工资为54,915 英镑。

印度 印度对数据科学家的需求空前高涨。Analytics Insights 指出，到 2026 年，印度将占据全球大数据市场 32% 的份额，创造 200 亿美元的收入。

谷歌、德勤、TCS和安永等公司一直在印度寻找数据科学家。

该国数据科学家的平均基本工资为12,88,691 卢比，尽管这个数字因公司和工作资历而异。根据 Indeed 的数据，高级数据科学家的年薪最高可​​达17,30,524 卢比。

��拿大 加拿大数据科学家的平均年薪约为103,623 美元左右，比全国平均水平高 25%。多伦多是加拿大数据科学薪资最高的城市，平均基本工资为134,302 美元。

其次是密西沙加，数据科学家的年薪为127,349 美元，温哥华则为102,198 美元。

澳大利亚 澳大利亚数据科学家的薪资普遍很高，平均底薪为每年121,801 美元。这几乎是全国平均每年68,298 美元的两倍，使澳大利亚成为成为数据科学家的最佳地点之一。

相比之下，软件工程师的年薪为103,944 美元，计算机科学家的年薪为89,228 美元，网络开发人员的年薪为101,203 美元。

悉尼的数据科学家年薪为134,201 澳元，而墨尔本的数据科学家年薪为133,715 澳元。

德国 德国数据科学家的年薪约为64,000 欧元，高于全国平均水平44,074 欧元。数据科学家的收入高于其他技术专业人员，例如计算机科学家的年薪为37,227 欧元，软件工程师的年薪为60,000 欧元。

柏林的数据科学家薪资很高，平均年薪为97,496 欧元。他们在慕尼黑的收入约为67,662 欧元，在汉堡的收入约为 70,287 欧元。

新加坡 根据Robert Half 薪资指南，数据科学家现在是新加坡最热门的五个招聘职位之一。由于许多世界顶级科技公司都驻扎在那里，该国的数据专业人员获得了丰厚的回报。

新加坡数据科学家的平均基本工资为72,000 新元，高于全国平均水平56,160 新元。

顶级公司数据科学家的薪资

Netflix、Google 和 Meta 等顶级科技公司的薪资始终高于市场平均水平。以下是这些公司的数据科学薪资列表：

Netflix 根据 Glassdoor 的数据，Netflix 数据科学家的平均工资为138,271 美元。这远高于美国全国平均工资。此外，这只是基本工资，除此之外，Netflix 员工还可以享受奖金、灵活的工作时间、带薪育儿假、免费乘车服务和股票期权计划等福利���

元 Meta 数据科学家的薪资甚至比 Netflix 还要高，平均年薪为143,638 美元。近期，该组织还向各级员工开放远程办公。他们甚至开始为员工提供从不同国家调动和工作的机会，从而提供比以往更大的工作灵活性。

谷歌 Google 每年向数据科学家支付约139,070 美元。虽然���歌不允许像 Meta 那样完全远程工作，但该公司仍然提供一些利润丰厚的福利，例如奖金、财务辅导、混合工作模式、教育报销和福利课程。

苹果 Apple 的数据科学家年薪为138,094 美元。与谷歌一样，苹果也采用了混合工作模式，以实现更好的工作灵活性。该公司还提供员工福利，如股票奖励、学费报销、苹果产品折扣、灵活的医疗计划和免费在线课程。

微软 Microsoft 每年向数据科学家支付约138,464 美元。除此之外，员工还可以获得远程工作、灵活的工作安排、学费经济援助、股票购买计划、贷款再融资计划和员工资源小组等福利。

数据科学家的职业发展 如果您在完成学业后申请数据科学工作，您通常会被聘为初级或中级数据科学家，具体取决于公司。随着您资历的增加，您将担任更成熟的角色，并最终领导一个数据科学团队。

数据科学家的职业发展如下：

数据科学家/初级数据科学家

如果您刚刚起步并且没有硕士学位或博士学位，您很可能会被聘用为初级数据科学家。在这里，您将跟随团队中的前辈，学习应用数据科学技术来解决业务问题。

该级别专业人员的估计工资为102,988 美元，尽管这可能会根据教育水平和以前的工作经验而有所不同。

高级数据科学家

在该领域获得大约 3-4 年的经验后，数据科学家通常会晋升到高级职位。他们在这个阶段被赋予更多的责任，并且应该能够自己实施端到端的项目。

高级数据科学家的平均薪资估计为128,225 美元。

数据科学经理

在该行业工作大约 5-7 年后，高级数据科学家将晋升为经理。管理者肩负着监督团队和监督数据科学项目完成情况的责任。

数据科学经理的平均年薪为142,891 美元。

首席数据科学家

首席数据科学家是公司中级别最高的数据科学家。他们管理初级和高级数据科学家，并监督整个团队的方向。员工可能需要长达 10-12 年的时间才能成为首席数据科学家。

首席数据科学家每年的收入约为170,345 美元。

数据科学角色之间的薪资比较 让我们探讨一下数据科学家的薪资���数据科学领域其他工作的比较。

数据科学��与数据工程师

数据科学家的年薪约为102,988 美元，而数据工程师的年薪约为94,316 美元。

当你考虑像 Google 这样的大型科技公司时，这种差异就变得更小了，这些公司数据科学家的年薪为139,070 美元，数据工程师的年薪为137,132 美元。

数据科学家与数据分析师 根据 Glassdoor 的数据，数据分析师的年薪为72,332 美元，远低于数据科学家。

然而，这个数字存在偏差，因为许多分析师仅使用 Excel 文件并且无法编码。如果您作为数据分析师学习 SQL 和 Python 编程等技能，您的收入将会增加。

例如，谷歌的数据分析师年薪约为99,990 美元，低于数据科学家和数据工程师的工资，但远高于全国平均水平。

数据科学家与机器学习工程师 根据 Glassdoor 的数据，机器学习工程师的基本工资为108,174 美元。令人惊讶的是，这比我们迄今为止涵盖的所有其他数据相关角色都要高，这表明机器学习工程师的需求量很大。

谷歌向其机器学习工程师支付约141,398 美元，这也略高​​于他们的数据科学家和数据工程师的工资。

阅读我们关于如何成为一名机器学习工程师的文章，以了解有关该职业的更多信息、为什么它的薪水如此之高以及如何追求它。

如何成为高薪数据科学家？

第 1 步：扩展您的技能 开发者招聘平台 HackerEarth 联合创始人兼首席执行官Sachin Gupta表示，数据科学家必须掌握以下技能才能被聘用并谈判获得更高的薪资：

机器学习：数据科学家必须能够构建预测模型并将其应用于现实世界的数据集。机器学习基础课程将教您使用 Python 来完成此操作。 统计分析：作为数据科学家，您应该能够分析和解释数据以发现有意义的见解。您可以通过统计基础职业轨迹来学习如何做到这一点。 Python 或 R 编程：要学习如何流畅地编码，请参加Python 编程或R 编程课程。 SQL：大约 65% 的数据科学职位列表都需要 SQL。您可以参加SQL 简介课程来学习该语言。 云工具：企业的许多数据科学家需要访问和操作存储在云上的数据。您可以参加“了解云计算”课程来了解云的工作原理。 第 2 步：获得认证 成为一名经过认证的数据科学家将增加您找到工作并获得更高薪水的机会。我们提供数据科学家认证计划，该计划将评估您解决数据科学问题的能力。这是向招聘经理证明您的数据科学知识的好方法。

第 3 步：构建组合项目 最后，您需要向潜在雇主表明您有能力完成端到端数据科学项目。高质量、有创意的项目会给招聘经理留下深刻的印象，并帮助你从其他申请人中脱颖而出，让你有能力通过谈判获得比其他人更高的薪水。