博亚体育app-下载官网—大数据时代下物流企业可以做什么？

本文摘要：在这个信息发生爆炸的时代，物流企业每天都会辈出海量的数据，尤其是全程物流，还包括运输、仓储、运送、仓储、纸盒和再行加工等环节，每个环节中的信息流量都十分极大，使物流企业很难对这些数据展开及时、精确的处置。随着大数据时代的来临，大数据技术需要通过建构数据中心，挖掘出隐蔽在数据背后的信息价值，从而为企业获取有益的协助，为企业带给利润。

在这个信息发生爆炸的时代，物流企业每天都会辈出海量的数据，尤其是全程物流，还包括运输、仓储、运送、仓储、纸盒和再行加工等环节，每个环节中的信息流量都十分极大，使物流企业很难对这些数据展开及时、精确的处置。随着大数据时代的来临，大数据技术需要通过建构数据中心，挖掘出隐蔽在数据背后的信息价值，从而为企业获取有益的协助，为企业带给利润。　　物流企业应用大数据的优势　　面临海量数据，物流企业在大大增大大数据方面投放的同时，不应意味着把大数据看做是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应当把大数据看做是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带给的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。　　（1）信息接入，掌控企业运作信息　　在信息化时代，网购呈现一种大大快速增长的趋势，规模早已超过了空前极大的地步，这给网购之后的物流带给了沈重的开销，对每一个节点的信息市场需求也更加多。

每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据搜集、分析处理方式早已无法符合物流企业对每一个节点的信息市场需求，这就必须通过大数据把信息接入一起，将每个节点的数据搜集并且统合，通过数据中心分析、处置转化成为有价值的信息，从而掌控物流企业的整体运作情况。　　（2）获取依据，协助物流企业作出准确的决策　　传统的根据市场调研和个人经验来展开决策早已无法适应环境这个数据简化的时代，只有现实的、海量的数据才能确实体现市场的市场需求变化。通过对市场数据的搜集、分析处置，物流企业可以了解到明确的业务运作情况，需要确切地辨别出有哪些业务带给的利润率低、增长速度较慢等，把主要精力放到确实需要给企业带给高额利润的业务上，防止无端的浪费。

同时，通过对数据的动态掌控，物流企业还可以随时对业务展开调整，保证每个业务都可以带给赢利，从而构建高效的运营。　　（3）培育客户粘性，防止客户萎缩　　网购人群的急遽收缩，使得客户更加推崇物流服务的体验，期望物流企业需要获取最差的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品仓储的所有信息。

这就必须物流企业以数据中心为承托，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，更进一步稳固和客户之间的关系，减少客户的信赖，培育客户的粘性，防止客户萎缩。　　（4）数据“加工”从而构建数据“电子货币”　　在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以必要分析利用的，绝大部分非结构化数据必需要转化成为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是精确的、有效地的，相当大一部分数据都是延后、违宪、甚至是错误的。

物流企业的数据中心必需要对这些数据展开“加工”，从而检验出有有价值的信息，构建数据的“电子货币”。　　大数据在物流企业中的明确应用于　　物流企业于是以一步一步地转入数据化发展的阶段，物流企业间的竞争渐渐演变数据间的竞争。大数据需要让物流企业需要有的放矢，甚至可以做为每一个客户量身自定义合乎他们自身市场需求的服务，从而政治宣传整个物流业的运作模式。

目前，大数椐在物流企业中的应用于主要还包括以下几个方面。　　（1）市场预测　　商品转入市场后，并会仍然维持最低的销量，是随着时间的流逝，消费者不道德和市场需求的变化而大大变化的。在过去，我们总是习惯于通过使用调查问卷和以往经验来找寻客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往早已是过时的了，延后、错误的调查结果只不会让管理者对市场需求作出错误的信计。

而大数据需要协助企业几乎勾勒出有其客户的不道德和市场需求信息，通过现实而有效地的数据体现市场的市场需求变化，从而对产品转入市场后的各个阶段做出预测，进而合理的掌控物流企业库存和决定运输方案。　　（2）物流中心的选址　　物流中心选址问题拒绝物流企业在充份考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使仓储成本和匿定成本等之和超过大于。针对这一问题，可以利用大数据中分类树根方法来解决问题。

　　（3）优化仓储线路　　仓储线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它仍然影响着物流企业的仓储效率和仓储成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的有所不同市场需求（时间和金钱）等问题，从而用最慢的速度对这些影响仓储计划的因素作出体现（比如自由选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制订最合理的仓储线路。

而且企业还可以通过仓储过程中动态产生的数据，较慢地分析出有仓储路线的交通状况，对事故多发路段的作出提早预警。准确分析仓储整个过程的信息，使物流的仓储管理智能化，提升了物流企业的信息化水平和可预见性。

　　（4）仓库储位优化　　合理的决定商品储存方位对于仓库利用率和运送服务公司的效率具有极为重要的意义。对于商品数量多、销售频率慢的物流中心，储位优化就意味著工作效率和效益。

哪些货物放到一起可以提升服务公司亲率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出有商品数据间的相互关系来合理的决定仓库方位。　　物流企业应用大数据时不存在的问题及对策　　物流企业信息系统中享有数万亿字节的用户信息、商家信息以及业务运营信息，数据早已沦为业务活动的副产品。尽管大数据的应用于意味著大机遇，享有着极大的商业价值，但在应用于的过程中也面对着数据质量、管理政策、资金投入等诸多方面的挑战。

只有解决问题这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为物流企业建构价值。　　（1）大数据的质量和实效性无法做到　　大数据来源有很多，数据结构随着数据源的有所不同而不尽相同，物流企业要想要从多个数据源及时的提供高质量的数据并展开有效地数据统合，是一个极大的挑战。在数据搜集的阶段，由于数据的变化较慢，有效期很短，而且单一的数据结构无法符合物流企业对数据的必须，如果物流企业没动态的搜集所需的数据，那么搜集到的数据很有可能是违宪的，过期的数据，在一定程度上影响着数据的质量。因此，物流企业应当推崇大数据搜集的质量问题，创建专门的数据库和专门的数据仓储设备来储存数据，保证数据的质量和有效性。

同时，数据库管理员应当根据数据的结构设计数据存储和用于标准，以便利数据的较慢加载和利用。　　（2）物流企业高层管理者对大数据技术缺少高度的推崇和反对　　只有获得了物流企业高层管理者的推崇，一系列跟大数据有关的应用于及发展规划才能未来将会获得推展，大数据的价值才能在物流的运营过程中确实的挖出出来。

然而，大数据在中国还正处于不成熟期的阶段，再行再加大数据本身的多样性和复杂性，使得大数据的质量就无法获得有效地、全面的确保，许多的物流企业高层管理人员还没意识到大数据挖掘技术、大数据分析技术给自身企业带给的商业价值究竟有多大，对大数据的了解还没确实提高到企业发展的战略高度。因此，物流企业高层管理者应该强化对大数据的了解，确切大数据在信息时代的确实价值所在，建设完备的数据中心和完备的数据质量保证制度，率领企业庆贺这场没硝烟的大数据战争。

　　（3）数据中心急需专业的数据管理人员（cdo）　　专业数据管理人员的配有才是确保大数据质量的关键，由于大数据本身的多样性、复杂性减少了大数据在处置和管理上的可玩性，现在物流企业急需专业的既懂数据挖掘、数据分析技术，又熟知物流企业运营的复合型技术人才即首席数据官（chief data officer，cdo）。因此，在大数据环境下，物流企业想充分利用这一机遇就必需增大对cdo这样的新型管理人才的聘用。　　（4）将非结构化的数据转化成为结构化的数据是一项极大的挑战　　数据具有结构化数据和非结构化数据之分，结构化数据是指储存在数据库里，不能用二维表格结构来传达的数据；而非结构化数据是指还包括所有格式的文本、图片、办公文档、各类报表html、xml、图像和音频/视频信息等等。

在物流企业的运营过程中，非结构化数据的存储必需要再行转化成为结构化的数据才需要存储，因此，引入先进设备的数据转化成技术是物流企业数据质量的确保。　　（5）数据对外开放与隐私的均衡，亦是众多难题　　在信息时代，用户的各种不道德市场需求都是可以被记录的，甚至各种习惯、嗜好，电话号码，个人信息都会被记录在数据库里，这些数据的外泄必定不会给客户带给一些不必要的侵扰。

因此，面临白热化的物流企业间的竞争，推展数据全面对外开放、应用于和分享的同时，物流企业内部必需完备维护客户隐私的规章制度，同时国家也不应逐步强化隐私法律。　　总结与未来发展　　总之，大数据早已渗透到物流企业的各个环节，引发物流企业广泛注目的同时早已给它们带给了高额效益。但是，面临大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍须要给与高度的推崇和反对，认清企业应用大数据时不存在的问题。

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