物流和供应链管理 (SCM) 被认为是许多发展中经济体的关键优先领域，其可持续性作为社会经济发展的主要Struts之一是一个持续存在的关注领域。 我们设想，物流价值链的构建、监控和评估将越来越依赖于跨学科的大数据和分析 (BD & A) 工具、方法和方法。 我们将大数据基础设施的建设视为实现知识发现的基础，这些知识对物流价值链上的各个利益相关者都有用。 除非对利益相关者群体有某种价值，否则数据（集）中的知识发现过程本身没有意义。 创造价值的过程或数据货币化的过程正日益成为企业应该关注的关键增值。 以“订单”形式传输的信息往往会被扭曲，并可能误导上游成员的库存以及生产和服务决策。 物流价值链上的信息失真会导致效率低下，例如过度的库存投资、糟糕的客户服务、收入损失、错误的产能计划、无效的运输以及错过生产和服务计划。 我们看到大数据和分析的直接联系在解决“牛鞭效应”方面发挥着关键作用，即物流价值链转变为大数据驱动的物流价值链。 因此，虚拟组织的出现现在更加可行，并且是评估业务规划价值链概念影响的相关镜头，其关键前提与数据挖掘和信息共享有关。 论点是，大数据基础设施不仅仅是一个单纯的收集、存储和分析的平台，其最终目标应该是通过数据货币化创造实际的商业价值。 我们在纳米比亚的背景下应用这一概念，纳米比亚是一个西非国家，旨在将自己定位为非洲这一地区的物流中心。 通过应用大数据分析来了解现在和预测未来，可以更好地实现纳米比亚成为“物流国家”的政策目标。 使用大数据分析将供应链端到端链接起来，为获得竞争优势创造了巨大的机会。 在当今竞争激烈的全球市场中，国家物流和供应链的表现是国家竞争力的良好标志。 这解释了过去几年对物流和供应链绩效衡量的兴趣日益增长的原因。 我们认为，这种衡量应该得到大数据和分析的支持。
