供应链可以很简单，也可以是错综复杂的。复杂的供应链往往由多个公司参与，一个公司内又牵扯到不同部门。例如苹果手机，从元件供应商，到组装供应商，到物流承运商，再到零售门店。所有人都在努力确保货物准时到达，但这并非易事。
供应链的各个参与方经常会发生摩擦和冲突，为了保证供应链的良好运作，供应链主持方往往通过细化各方职责的管理方法来避免彼此推诿，但推诿和互相指责仍然难以杜绝，所有人都觉得自己最委屈，受了欺负。这就涉及到另一个问题，同一个问题，在不同参与方的眼里，一样么？
事实的真相往往是极其复杂的，而供应链生态系统中的每个公司都在不同的文化、数据和情景下工作。相关人员根据其所看到的“事实”，在不同的具体情境下，做出符合其公司文化的选择和判断。让每个人看到的“事实”都能一致，才能进一步讨论大家要为此做哪些工作。
“事实”对账艰巨而重要
在当今的供应链体系中，“事实”的确认和传递也可以被归为“信息流”，我们需要时时刻刻维护信息流的时效性和准确性。这种维护过程，就像财务里的“对账”工作。对“事实”的对账极为艰巨，不像财务对账，可以有各种单据凭证作为审计底稿，“事实”散布在工作的邮件中、会议里，一个电话，一个Excel文件，都可能是“事实”的一部分。更为致命的是，还有人为的“事实”扭曲。虽然有人在极力挖掘“事实”，以确保大家能产生共识，但也有人极力掩盖“事实”，为自己在合作中谋取更有利的位置。
除了这些数千年来都纠缠不清的烦恼，各个公司的工具在掩盖“事实”上也不遑多让。现在每家公司都会有自己单独的数据系统，简单如手写的发货单，复杂如SAP里的BOM表。不同的系统、载体的数据彼此之间流通性极差，甚至有些数据顶着一样的名字，却有不同的涵义，不同的统计口径。这给供应链整体协调增加了巨大的困难，供应链协调者需要在不同系统、载体和统计口径的数据中来回转换，中间掺杂着误判、猜测和“懒得去问个究竟”。
即使在同一家公司之内，数据分析师也往往被各种数据dashboard淹没，分析师需要手写PYTHON代码爬下web数据，研究SQL语句将不同数据库的数据抽取出来，利用Excel整合数据，去海洋般的邮件里寻找某个月的报表，阅读微信聊天记录确认某个业务发生变化的特别原因。再将这些信息清洗、甄别为“事实”，在把自己折腾的精疲力竭之后，还要回答关乎这个公司的最重要的问题：“这个业务下个月能赚多少钱？”，“怎样平衡成本与服务？”，“淘汰掉哪个供应商？”。
这样的流程基本上非常耗时，而且信息往往失真，甚至在业绩或领导的压力下，往往会先射箭后画靶。久而久之，不仅没有发挥效力，还扰乱了公司的决策。这就是看不清“事实”造成的后果。
可见，供应链各个参与方的决策或动作，取决于各方对“事实”的判断，各方看到的“事实”不同，或无法看清“事实”，都会导致其决策或动作互相矛盾、冲突。那么解决这些麻烦的根本之一，就是让大家都能看清同一个“事实”。
“事实”之所有会有不同的版本，除了不同人对同一事实会有不同解读之外，还有一个重要的原因就是，“事实”的来源不同。统一“事实”的来源，“只有一个声音”，可以极大地帮助供应链上各方建立共识，解决矛盾和冲突。
在今天，高度发达的互联网和物联网技术，让建立一个单一数据平台成为了可能，将供应链上各个环节的重要数据上线，即时向所有相关方公开，保持数据和“事实”的中立和透明，让信息标准化，分析方法论标准化，从而减少相关方面如数据分析师的不必要工作，减少不同参与方之间的扯皮和推诿，让大家都更聚焦于自身的职能。总而言之，透明、中立、单一的数据平台对于供应链优化至关重要，是未来供应链协作的重要基石。