物流大数据发展对策研究

鲍 克，沈笑慧，方 源

（浙江省电子信息产品检验所，浙江 杭州310007）

0 引 言

随着移动互联、物联网、大数据等新技术的发展，全球物流行业正在迎来新一轮产业升级。中国作为名副其实的全球第一物流大国，物流行业也正经历着快速变革和创新，智慧物流概念就在这种环境下孕育而生[1,2]。智慧物流是一种以信息技术为支撑，在物流运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等环节实现全面感知、系统分析并根据已有策略自我调整的现代综合物流概念[3,4]。智慧物流使物流行业的物理资源和信息资源得到系统化、规范化的整合和激活[5]。随着国家层面相关政策的出台，我国部分省市已开始着手启动智慧物流项目建设，相关部门也在积极推进技术规范和标准的制定，智慧物流正在智慧城市的大框架下落地生根。

在智慧物流体系中，每时每刻都在产生海量的数据，利用大数据技术全面整合、深入提炼有效数据并引导各类数据发生奇妙的“化学反应”，将能产生巨大的经济效益和社会效益。目前，大数据技术已成为智慧物流建设的重要发力点[6]。

1 物流大数据的概念

大数据作为一种新兴概念，不同研究机构对其的定义略有不同。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。高德纳咨询公司则定义大数据为无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。各个机构对大数据定义虽有不同，但都认为大数据具有数量庞大、形式多样、结构复杂，传统技术难以实时处理等特性[7]。

物流大数据则是指，现代物流行业的从业者和消费者所产生的各类数据，包括物流公司、快递员、仓储平台、寄件人、收件人等所产生的数据，以及影响物流行业其他领域所产生的数据，如物流经济数据、线上消费数据、交通运输数据等。物流大数据涉及的数据规模十分巨大，主要分布在邮政部门、物流企业和电商平台，如果能有效利用这些数据，将会给物流业产生巨大的价值。

2 物流大数据的典型应用

2.1 大数据在邮政管理部门的应用

对于邮政管理部门来说，主要通过大数据的应用提升管理的科学化和服务的智慧化。

（1）邮政管理部门可以通过建立完善的行业管理平台（如物流企业管理平台、物流车辆管理平台、承运管理平台等），健全物流信息采集报送机制，实现各类业务信息的横向联通，通过各类业务数据间的关联分析提升管理水平；

（2）邮政管理部门可以通过物流大数据感知全国范围内的物流行业发展态势，并依据行业趋势及时调整相关政策，为物流行业的健康发展提供保障。

2.2 大数据在物流企业的应用

大数据在物流企业中的应用主要集中在以下三个方面：

（1）市场分析。大数据技术可以帮助企业分析当前市场的需求信息，掌握同业竞争者的情况，预测新产品的目标市场和目标人群，进而合理控制企业的库存并安排生产计划等。

（2）仓储中心选址。利用大数据技术可以为物流企业在建立物流中心时提供帮助，物流中心选址需要综合考虑商品的目标市场、交通状况、人力薪资等因素，利用大数据分析方法有助于成本最小化，进而获得最大利润。

（3）配送路线优化。货物配送路线优化与配送效率和配送成本直接相关。利用大数据分析技术，可以根据客户需求、交通情况等因素，计算出最优的运输方案，制定最合理的配送路线。

2.3 大数据在电商平台的应用

对于电商平台而言，可以利用物流大数据的分析结果，准确推算商品的在途运输时间，进而以最小的成本选择最优的物流方式，这对于从事保鲜产品经营等限时运送的电商平台尤其重要。通过精准化的时间安排，可以让货物在合适的时间到达目的地址，由客户亲自对货物验收，一定程度上提升了客户的购物体验。此外，通过物流大数据可以分析各区域人群的消费习惯和消费能力，使电商平台的销售布局更有针对性。

2.4 大数据在金融平台的应用

物流服务往往贯穿于企业运营的始终，通过分析融资企业的物流数据可以初步判断企业的经营状况进而降低银行和金融借贷机构的授信风险。这种基于物流数据的信贷模式为解决中小企业融资问题提供了新的解决方案。此外，融资企业在向银行或金融借贷机构借贷时，往往会以货物为质押物，通过物流大数据可以让借贷机构对在运货物的行踪进行监管，确保质押物安全、完整。

3 物流大数据发展面临的问题

3.1 未形成数据共享交换机制

邮政管理部门和物流企业间、物流行业和上下游行业间缺乏有效的数据共享协作机制，存在信息孤岛现象，未能实现围绕产业发展的数据共享、数据协同和数据融合，更难以对数据进行深入挖掘和全面分析，充分发挥物流大数据的价值。由政府部门掌握的物流数据（如气象、地质、交通、从业人员等数据）未对企业完全开放，物流企业难以获得低成本、高质量的数据。

3.2 物流大数据专业人才缺乏

物流大数据分析需要分析纷繁复杂的物流数据，挖掘数据之间的相关性，需要大量的专业技术人才，但大数据作为一门新兴学科，大多高校尚未开设大数据专业和相关课程，大数据人才存量和增量严重不足，且大部分集中于IT行业。此外，物流行业涉及的数据较为专业，要对其进行分析和挖掘还需要一定的物流基础，这进一步制约了物流行业大数据人才的引进和培育。

3.3 未建立大数据领域标准规范体系

在信息采集过程中，不同的企业采集信息的规定不统一，这使得信息难以有效衔接，或者造成数据重复、数据缺失，难以充分发挥大数据的作用。此外，大数据作为一种宝贵的信息资源，具有巨大的经济价值，这使得大数据成为了不法分子侵害的目标。当前，缺少保障大数据安全的技术标准、技术规范，数据面临着严峻的信息安全风险。

3.4 物流企业对大数据技术重视不足

我国物流行业仍处于粗放型发展阶段，不少物流企业仍把信息化作为信息技术在经营业绩统计等方面的简单应用，对大数据的价值缺少准确认识。邮政部门和信息化主管部门对物流企业缺乏有效引导，物流企业主观上缺少信息化升级的动力。此外，建设大数据基础设施资金投入较大，这也给物流企业发展大数据带来了疑虑。

4 物流大数据发展对策

要推动物流大数据的应用发展，必须紧密依托智慧物流的相关政策，有效利用已有的物流信息化软硬件资源，加强基础数据资源的建设和管理，充分整合政府主管部门、物流企业和相关行业的数据资源。

4.1 建立物流大数据互联体系

由邮政管理部门和物流行业协会牵头，整合物流产业数据，建立物流产业大数据共享模式；建立与上下游行业的数据协作共享机制，整合政府部门掌握的气象数据、交通数据，实现对物流行业预测、监管、分析、决策等环节的全过程管理。由邮政管理部门和信息化主管部门牵头，建立基于大数据的智慧物流服务平台，鼓励物流企业将业务数据迁入该平台。

4.2 推进大数据标准体系建设

积极推进物流大数据标准体系建设，组织邮政管理部门、物流企业、行业协会以及上下游行业企业联合参与物流大数据标准建设，进一步规范物流数据采集、交换、传输、存储方法，为数据共享和数据协作提供标准保障。密切关注已有标准的修订工作，争取早日将大数据纳入《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》等标准。

4.3 加强大数据专业人才培养和技术研发

邮政管理部门、物流企业应加强与高校的合作，创新人才培养模式，培育一批既掌握大数据技术，又具备物流行业相关知识的复合型专业人才；科技部门应加大对大数据领域的资金投入，加快物流大数据应用技术的研究，特别是大数据安全领域的研究和数据安全检测工具的研发，对于大数据和信息安全领域的高科技企业给予一定的政策支持。

4.4 加大大数据的宣传力度

信息化主管部门应加大对物流大数据的宣传力度，主动向物流企业介绍国家在智慧物流领域的相关政策，选取基础条件较好的物流企业开展智慧物流和数据共享试点；邀请大数据领域的专家为物流企业开展技术培训，让物流企业了解大数据技术的应用价值，提升物流企业主动进行信息化升级的意愿。

5 结 语

目前，如何通过基于大数据技术的智慧物流驱动物流行业转型升级已成为各级邮政管理部门和物流企业的一项重要研究课题。本文以物流大数据基本概念和典型应用为切入点，分析了我国物流大数据的发展现状，并从共享机制构建、行业标准体系建立、人才队伍培养和技术研发等维度对物流大数据的发展提出了建议。当前，国内外对物流大数据的研究和应用都还处于起步阶段，将云服务和物流大数据相结合是下一步研究的方向。

[1]薛东.探索基于智慧旅游的大数据平台体系构建[J].电子测试，2017（9）：66-67.

[2]童婧，刘春艳.基于大数据的智慧物流发展策略研究[J].现代经济信息，2017（11）：355-356.

[3]王欣悦.我国智慧物流发展问题及对策研究[J].铁道运输与经济，2017，39（4）：37-41.

[4]石亚萍.基于物联网的智慧物流[J].物流技术，2011，30（17）：44-45.

[5]张春霞，彭东华.我国智慧物流发展对策[J].中国流通经济，2013，27（10）：35-39.

[6]章合杰.智慧物流的基本内涵和实施框架研究[J].商城现代化，2011（23）：44-46.

[7]张鸿斌.旅游大数据发展策略探索[J].计算机时代，2017（9）： 88-90.

[8]余蓉，曾川江，赵霖潇.浅析科学技术对物流经济的影响[J].物联网技术，2017，7（5）：74-75.