近年来，许多公司投资了需求规划、预测、质量和物流系统，。这些组织现在面临着数据模型不一致的问题。因此，开发基于数据的洞察力既繁琐又耗时。
追求更灵活架构的公司可以通过制定数据策略和重新评估当前的主数据管理规则来避免这些问题。
支持数据分析的架构组件包括数据湖、数据管道、事件流以及自动化和分析引擎。在转型过程中，有远见的高管不会抛弃充满业务逻辑的遗留系统。他们会将其纳入新架构中。
成功的企业明白，其供应链组织需要一种安全、高效的方式与合作伙伴、客户和更广泛的生态系统交换数据和信息。这意味着追踪供应链每个阶段的投入和附加值，从原材料采购到分销给客户。生态系统中的上游供应商和合作伙伴通过汇集有关投入及其转化过程的信息来提高可见性。循环商业模式可以延长产品的使用寿命并优化运营的环境足迹，也需要追踪下游产品，甚至超越销售点。
为了追踪产品从制造到销售的全过程，公司的供应链架构需要与各种内部和外部系统交换数据。这些系统是分散的，通常针对特定行业，解决特定用例。Surgere 的 AutoSphere 就是一个示例，这是一个面向汽车原始设备制造商、其供应商和运 澳大利亚邮件列表 输服务提供商的云平台。
该平台识别并追踪整个供应链中的资产，例如，允许供应商实时跟踪可回收包装容器。这改善了容器的分配、可用性和分发，优化了物流成本和服务水平。另一个例子是 MediLedger，这是一个分散的区块链平台，由制药公司联合建立，以遵守美国食品和药物管理局的《药品供应链安全法案》，该法案要求制造商从 2023 年开始使用数字系统来存储交易信息和药品历史。
采用自适应架构方法的公司可以快速添加特性和功能，而不会破坏系统和解决方案之间的现有关系。这使公司能够做出更多由人工智能和机器学习驱动的数据驱动决策，并实时优化供应商、内部用户和客户互动。该架构还为公司构建控制塔作为现有系统的智能覆盖提供了坚实的基础。最后，更换过时的解决方案更容易、更便宜，因此组织可以不断创新和扩展新功能。