Contexto: Este trabalho explora os principais processos da cadeia de suprimentos impactados pela utilização de técnicas de big data analytics. Ainda que estes conceitos estejam sendo extensivamente aplicados para o gerenciamento da cadeia de suprimentos, o número de trabalhos que examinam e classificam os principais processos na literatura atual ainda é escasso. Objetivo: Este artigo, portanto, fornece uma classificação da literatura atual sobre a utilização de big data anlytics e fornece uma percepção de profissionais da área em relação a esse tema. Método: Um mapeamento sistemático da literatura foi elaborado e realizado com base em diretrizes práticas bem estabelecidas. No total, 50 estudos primários foram analisados e categorizados, selecionados por meio de um cuidadoso processo de filtragem de uma amostra de 5.437 estudos para responder seis questões de pesquisa formuladas. Além disto, uma survey foi elaborada e aplicado com profissionais atuantes na área. Ao total, 25 profissionais responderam um questionário com onze questões, sendo que dez procuram explorar a importância do big data analytics para as áreas da cadeia de suprimentos abordadas neste trabalho, e uma tem a intenção de elencar as três áreas onde o BDA pode ser mais impactante. Resultados: Mais de 60% dos estudos estão diretamente ligados à área de gerenciamento da cadeia; a maioria dos estudos realizou estudos empíricos, mas raramente classificaram ou detalharam os procedimentos metodológicos; quase 50% trazem modelos para otimização de algum processo ou previsões para uma melhor tomada de decisão; Mais de 50% dos profissionais que atuam na área acreditam que os processos onde big data analytics podem contribuir de forma efetiva são referentes ao gerenciamento de estoque e ruptura. Conclusões: Este estudo serve como uma base para que novas pesquisas e trabalhos futuros aconteçam, pois fornece uma revisão da literatura, apontando as principais áreas que estão sendo abordadas e faz um relacionamento com o entendimento destas áreas na prática.