在今天的中国商业社会，真的要实现数字驱动的供应链金融绝非易事，这是因为我们虽然开始重视了数字对供应链的重要性，也开始在建设大数据库，然而，远未实现数字化所要求的“厚”数据。
最近，数字化成为了最为火热的词汇，特别是大数据支撑的供应链金融，更为成为大家热议的话题。似乎只要实现了数字化和大数据，就能够帮助企业发现供应链金融的机会，设计出诱人的业务，管控好所有的风险。
然而在今天的中国商业社会，真的要实现数字驱动的供应链金融绝非易事，这是因为我们虽然开始重视了数字对供应链的重要性，也开始在建设大数据库，然而，远未实现数字化所要求的“厚”数据。
“厚”与单纯意义的“大”不一样：“大”指的是容量大、多样性和高速度，但真的要实现IBM定义的高价值，却需要实现“厚”。
“厚”是一个立体的概念，即不仅“大”，而且各类数据库之间能实现有效的关联和整合，并且能清晰对整个供应链参与者的业务具有明确的指引。显然，要实现这一目标，绝非一蹴而就。
事实上，目前在数字驱动供应链金融业务方面，存在着三种有“大”无“厚”的状况：
一是，各个部门、各个企业建立了相应的大数据，但是没有能够实现数据的整合和关联。
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