在利用大数据分析优化供应链运作时，可以采取以下步骤：
数据采集：首先要确保收集到足够丰富的数据，包括供应商信息、库存数据、订单信息、运输数据等，以便进行深入分析。
数据清洗与整合：对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性，消除数据中的噪音和错误，统一数据格式。
数据分析工具：选择合适的数据分析工具，如人工智能算法、机器学习模型等，对整合后的数据进行分析和挖掘隐藏的信息。
预测需求：通过分析历史数据和市场趋势，预测未来的需求情况，以便供应链能够更好地调整库存和生产计划。
优化库存管理：利用大数据分析，优化库存管理策略，避免库存积压或缺货情况，降低库存成本，提高资金利用效率。
供应商管理：通过分析供应商数据，评估供应商绩效，选择合作伙伴，建立长期稳定的供应关系，降低采购成本，提高供应稳定性。
运输优化：利用大数据分析优化运输路线、运输方式和运输计划，降低运输成本，提高运输效率，缩短交货周期。
实时监控：建立实时监控系统，通过大数据分析监测供应链各个环节的运作情况，及时发现问题并进行调整，提高供应链的灵活性和应对能力。
案例：某电子产品制造公司利用大数据分析优化供应链管理，通过分析销售数据和库存数据，实现了准确预测市场需求，优化了生产计划和库存管理，降低了库存成本和缩短了交货周期，提高了客户满意度和市场竞争力。