供应链数据分析的整个运作过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：这是供应链数据分析的第一步，需要收集各种与供应链相关的数据。这些数据可能包括订单数据、库存数据、运输数据、供应商信息等。这些数据可以通过各种方式获取，如手动输入、自动采集、API接口等。
2. 数据清洗：在收集到的数据中，可能会存在一些错误、重复或不完整的数据，需要进行清洗和处理。这包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
3. 数据分析：在清洗完数据后，可以进行更深入的分析。这可能包括描述性分析（如计算平均数、中位数、方差等）、预测性分析（如使用时间序列分析预测未来的库存需求）和规范性分析（如评估供应商的质量）。
4. 结果应用：根据分析结果，可以制定相应的策略和决策。例如，如果发现某个供应商的交货时间过长，可能需要寻找新的供应商或者改进现有的供应链流程。
5. 持续监控：供应链是一个动态的过程，需要持续监控和调整。因此，需要定期进行数据分析，以适应市场的变化和业务的需求。
在整个过程中，可能需要使用到一些特定的工具和技术，如数据库管理系统、统计分析软件、机器学习算法等。同时，也需要有专业的知识和技能，如统计学、数据分析、供应链管理等。
