淺析在大數據時代背景下如何提升物流供應鏈價值

羅娜

【摘要】近年來，大數據的應用問題引起了理論界和實務界的高度關注。物流業是一個產生海量數據的行業，大數據在物流企業的廣泛應用，對于企業動態適應多變的市場環境、滿足日趨個性化的顧客需求、應對激烈的市場競爭都具有重要意義。本文在分析物流行業大數據特點及其在物流行業的應用特性的基礎之上，研究了大數據應用技術對物流企業競爭力的影響。探討了物流企業利用大數據相關技術提升物流企業競爭力的基本思路。

【關鍵詞】大數據 物流企業 競爭力

當業界還在探討物聯網和云計算等前沿概念的時候，一些國際IT巨頭已經聚焦于物聯網和云計算產業背后的大數據，并努力挖掘其背后的潛在價值能否抓住“大數據”所帶來的機遇，將成為物流企業提升核心競爭力的關鍵環節。這就需要充分認識物流行業大數據的特點、應用特性，明晰大數據相關技術提升物流企業競爭力的作用機制。

一、物流行業大數據的特點

從數據來源來看，主要來自于社會化媒體、互聯網及移動互聯網、電子商務等發面。相應地，物流行業的大數據類型也呈多樣化特點，可以描述如下：人的行為信息、習慣信息、偏好信息、交互數據等；Web文本數據、流量分析數據、電商交易數據、使用者網絡活動數據等。

二、物流行業大數據的應用特征

（一）大數據的應用潛力巨大

在大數據時代，企業的外部數據權重急劇上升，決策價值越來越突出，這意味著僅僅依據占數據總量15% 左右的結構化數據進行決策越來越失之偏頗，物流企業決策者駕馭業務的戰情數位儀表盤其實是殘缺的。大數據應用技術就是能夠妥善解決這些問題的性價比比較高的數據計算與存儲方式。無論是從信息技術應用的契合度還是從短期內投資大數據的可能性進行測度，物流行業都具有大數據應用技術推廣的優越條件。但他們同時還指出，雖然物流行業對“大數據”概念的知曉率為91.8%，但究其應用而言，總體上還處于“認知”階段，這意味著大數據在物流行業應有較大的應用潛力。

（二）大數據的供應鏈特征明顯

物流行業大數據的應用正越來越呈現出供應鏈特征。這個“數據供應鏈”，存在著數據收集、數據處理、數據分析、數據價值提取、數據價值消費等多個環節），參與者包括原始數據提供者、數據收集者、數據平臺商、數據應用技術開發者、數據服務提供者、數據產業投資者，數據價值消費者等多個主體。

三、大數據應用對物流企業競爭力的影響

大數據通過影響物流企業競爭力的環境、資源、能力三個要素，提升其競爭力，而物流企業競爭力的提升則表現為快速反應、穩定可靠、靈活性和彈性提升，顧客滿意度提升，經濟效益提高。如圖1所示。

（1）對資源要素的影響。大數據時代，數據被許多權威人士比作“新型石油”，日漸成為一種戰略性資源和企業的核心資產。大數據及其所承載的知識和信息作為一種極具戰略價值的經濟資源，通過參與企業的經濟活動和營運過程，正在充分地發揮其獨特的整合效應，促進物流企業提高組織效率、降低成本、創新服務、維系良好的品牌形象和客戶關系、增進經濟效益等。

（2）對能力要素的影響。提升物流企業的戰略管理、戰略決策能力。大數據的應用有利于企業推行數據驅動的敏捷決策，從長遠來看，還會推動企業組織架構和業務流程的全面變革，企業決策權力的配置將更合理，決策的制度化、流程化程度更高，決策更公開、透明、精準、有效、可追溯。其次增強物流企業的運作管理能力。大數據的應用可以提升企業業務營運的可視化程度，推動知識和信息在組織內部的共享；精確掌控企業各項資源的運行情況。拓展物流企業的市場營銷能力。大數據應用技術有助于提升市場研究的效率，有關顧客偏好、情緒、消費體驗等真實信息將更容易取得，有利于對目標客戶的精確細分、重點客戶和高價值客戶高效篩選；增進企業創新發展能力。大數據應用有助于企業建立廣泛的外部合作伙伴網絡，推進整體創新戰略，將問題的“搜索者”和“創意者”、“解決者”結合在一起，為合作創新機制的建立提供了動力源泉

四、物流企業推動大數據應用的思路

物流企業應抓住大數據所帶來的機遇，主動借力大數據提升企業競爭力（閆成印，2012 ）。本文推出涵蓋戰略、領導、流程、技能、人員的模式。

（1）戰略：建立數據資產管理戰略，作為物流企業總體戰略的一部分，圍繞“資源管控”和“服務優化”兩個基本命題，在企業整體戰略中要有大數據應用的總體方案。這一方案既要著眼企業的實際情況，又要有長遠的規劃，在軟件和硬件投入方面都要有指導性的日程表安排。

（2）領導：大數據的應用是“一把手”工程，領導的重視是成敗的關鍵。企業領導層應主動變革思維模式，進行實質性的資源投入支持大數據技術的深入應用。

（3）流程：優化數據資產管理和大數據應用的流程。在數據的收集和處理方面，要做好整合，認真發掘組織內部的“休眠數據”并認真評估其價值，同時要高度重視外部數據對企業的戰略價值，推動企業內部的數據處理系統與合作伙伴的相關系統的集成，實現順暢的數據交換和信息交流。

（4）技能：促進大數據應用技術在組織內的擴散，并內化為組織整體技能。推動員工熟悉數據驅動決策下的業務運作，將數據應用視為業務營運的工具和助手。采取措施推動員工數據應用技能的持續進步，促進企業決策者、管理者、業務人員和數據工程師基于數據分析和數據應用的溝通、共享、協同，消除“數據孤島”現象。

（5）人員：有計劃地培養大數據應用的專業人員。這些專業人士應成為“數據工程師”，兼具數學知識、IT技能、業務知識，并能夠作為大數據應用的“先鋒”，引領企業跨越“數據鴻溝”，并能提供專業的數據應用技術服務。

參考文獻：

[1]閆成印.物聯網帶動大數據發展[J].互聯網天地，2012，（11）.