大数据技术在物流企业中的应用研究

符建勋

(重庆交通大学经济与管理学院 重庆 400074)



大数据技术在物流企业中的应用研究

符建勋

(重庆交通大学经济与管理学院 重庆 400074)

本文从近年如火如荼的大数据视角出发，通过对大数据技术基本概念和内涵的阐述，引出物流大数据的概念，并对大数据技术在物流企业中应用的好处、思路以及不同的场景进行了分析，旨在探寻大数据技术与物流企业深度结合的新融合点。

大数据；智慧物流；物流企业

一、引言

随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。物流行业是个产生海量数据的行业，大数据技术的应用将推动“智慧物流”更迅猛、更高层次地发展。能否抓住“大数据”所带来的机遇，将成为物流企业提升核心竞争力的关键环节[1]。

面对海量的数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，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[2]。

而所谓物流的大数据，即运输、仓储、配送、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及和沉淀的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。

二、何谓“大数据”

“大数据”一词最早是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，并在近年来因为互联网和信息行业的发展而引起人们的广泛关注。业内专家学者们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时往往会花费过多的时间和金钱。大数据分析长和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据技术的应用越来越彰显出它的优势，其占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种大数据高度依存发展关系的领域正在不断地发展新业务，创新运营模式。通过大数据分析技术，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

三、大数据技术应用在物流企业中所带来的好处

(一)大数据为商业供应链赋能

在新一代信息技术条件下，人事物都在数据化，产生了大量的人与人、人与物、物与物之间的数据。物流业成为统一市场的新经济增长点。数字经济将统一市场，智慧物流是行业发展的新的价值体现。

大数据将成为新的生产要素，将实现商业数据化和数据的商业化。商业数据化是指，所有商业行为均将成为数据，成为“端”，如电子面单采用N-1-N的模式，即前段对接“N”多商家，后端对接“N”多物流公司，平台作为居中的“1”提供技术支持服务，云计算服务使物流业务在线化；数据商业化是指，通过大数据产品开发，将大数据应用到具体业务，如智能打包算法技术，合理安排箱型和提供合理摆放方案等。

(二)大数据优化物流企业资源配置，降低物流成本

路由规划、物流资源配置与成本对于物流企业来讲至关重要，以往关系型数据分析在海量数据面前就显得力不从心了。包括车辆人员安排、运输点设置、配送方式、途径等环节都需要最优化设计和合理安排。大数据采集与分析技术的应用将对物联网、信息网和数据网进行新的梳理，寻找最优解，达到高效配置的效用。

(三)大数据提高物流企业管理水平，提升物流企业竞争力

物流企业在货物的流转与仓配、车辆的追踪与可视化等各个环节都会形成海量的数据，运用大数据技术可以明确整个物流过程中任一环节的现状，包括货物状况、员工效率以及客户满意度等，便于流程管理。此外，大数据技术在员工选择、评价和培训等精细化管理方面同样也发挥着重要的作用，对整个物流企业管理水平和在行业中竞争力的提升大有裨益。

四、物流企业中大数据技术应用的思路

(一)顶层设计

建立数据资产管理战略，作为物流企业总体战略的重要部分，围绕“资源管控”和“服务优化”两个基本命题，在企业整体战略中实施大数据应用的总体方案。既着眼企业的实际情况，又要有长远的规划，在软硬件投入方面更要有指导性的日程安排和保障机制，打破组织壁垒，促进数据资产的沟通与融合。

(二)可视化与数据挖掘

数据可视化无论对于普通物流客户或是数据分析专家来说都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观感受到结果，极致体验。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法可以应付大数据的海量，同时具有非常高的处理速度。

五、大数据技术在不同场景中的应用分析

(一)大数据技术在物流决策中的应用

在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。

(二)大数据技术在物流企业行政管理中的应用

在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析；对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。

(三)大数据技术在物流客户管理中的应用

大数据技术在物流客户管理中的应用主要表现在对客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈等方面。

(四)大数据技术在物流智能预警中的应用

物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。

六、结论

大数据已经渗透到物流企业的各个环节，引起物流企业普遍关注的同时已经给它们带来了高额效益。但是，面对大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。

[1]魏继华.大数据应用对物流企业竞争力的影响研究[J].商业时代，2014，(22)：29-31

[2]张涛.大数据时代物流企业面临的机遇和挑战[J].时代金融，2017，(06)：117-118

符建勋(1992-)，男，汉族，江苏宿迁人，重庆交通大学经济与管理学院硕士研究生，重庆交通大学经济与管理学院，研究方向：物流与供应链管理。