大數據時代物流企業面臨的機遇和挑戰

【摘要】隨著大數據技術的日益成熟，其應用出現在各行各業中，物流行業作為促進國民經濟增長的新興行業，要尤為注重大數據技術應用對物流企業的影響。從企業發展視角出發，詳細探討在大數據時代，物流企業面臨的機遇和挑戰，并就目前物流企業大數據技術應用狀態，對物流企業大數據技術應用的發展方向提出了一些建議，期待能夠為物流企業快速適應大數據時代發展的要求增加助力。

【關鍵詞】大數據 物流企業 機遇 挑戰

互聯網和物聯網技術的迅速普及帶來了數據的井噴式增長，各行各業在運行過程中都產生了大量的數據。物流行業能夠產生大量的數據，而大數據應用會推動“智能物流”更迅猛、更高層析地發展[1]。物流企業每天都會產生大量的數據，特別是全程物流，包括運輸、倉儲、搬運、配送包裝等環節，每個環節相互連結構成了一個完整的信息流，假如物流企業可以將這些數據及時、準確的處理，那么對于物流企業來說將是一個巨大的機遇。相反，則是巨大的資源浪費和數據災難。企業作為國民經濟的基本單位，是市場經濟的參與者，是發展社會生產力的主要承擔著，從物流企業發展的視角出發，研究大數據帶來的機遇和挑戰對物流企業和物流行業的發展有著借鑒意義。

一、大數據應用帶給物流企業的機遇

（一）大數據推動物流企業智慧營銷模式的開展

智慧營銷是物流企業在營銷過程中大數據技術的一種運用，能幫助企業應對不斷變化的外部環境，保持高速的發展。大數據技術引領物流業智慧營銷的主要表現為可以將數據信息平臺中粗放、零散、低效、高耗的物流企業數據加以整合提煉，提煉數據價值、挖掘有價值的信息，形成物流企業需要的數據資料，洞悉物流發展趨勢，便于企業在營銷決策中做出更智慧的判斷。

（二）大數據優化物流企業資源配置，降低物流成本

速度和規劃對物流企業至關重要。貨物配送需要最優規劃，車輛人員安排、運輸點設置、配送方式、途徑等環節都需要合理安排。利用大數據技術對物流信息整合分析，物理企業能夠更好地掌握各個企業的物流運作網絡路線及相關資源配置，形成最佳規劃，使得物流資源充分利用，完成有效配置。此外，物流信息平臺擁有加盟企業所有物流數據和相關物流規劃，能實時掌控物流企業的各種資源和信息，從而可以在不增加額外成本的條件下，通過合理配置物流資源使得各物流企業獲得更高的經濟效益。

（三）大數據可提高物流企業管理水平，提高物流企業競爭力

大數據能夠將信息透明化、智能化，可以實時了解物流任何一個環節的現狀和業務，為物流企業的戰略規劃和日常運作提供支撐，提高企業的管理水平。首先，物流企業在流轉貨物、追蹤車輛、倉儲等環節都會形成海量的數據，運用大數據技術可以對物流環節產生的數據進行分析和總結，明確物流過程中的任一環節的現狀，包括員工效率和客戶滿意度等，便于流程管理。其次，大數據在員工的選擇、評價和培訓等精細化管理方面發揮著重要作用，物流人才的管理同樣適用。如今，很多物流企業都為員工車輛安裝了遠程控制系統，能夠準確判斷司機績效，為進一步的培訓計劃提供依據。

二、大數據應用帶給物流企業的挑戰

（一）數據質量難以保證

大數據應用的首要問題就是數據質量問題。一方面，物流企業的數據來源很多，數據結構也是千差萬別，尤其大數據更多的是包含不同格式的半結構化數據和非結構化數據，整合數據并從中獲取有價值的信息對物流企業是一個巨大挑戰。另一方面，大數據具有低價值性，由于數據收集成本低、易于獲取，在數據量幾何級和爆炸式增長的同時，數據的價值密度越來越低，真正有價值的信息難以被使用。且由于自身特征，物流企業對于大數據技術應用要求較高，需要從海量的數據中提取出與企業經營決策相關的數據類型和數據內容，這給物流企業帶來另一個巨大的挑戰。

（二）用戶信息的安全性和隱私性遭到破壞

物流企業在運營期間需要與客戶打交道，相對應物流供應鏈數據就會涉及用戶、商家的隱私信息。高價值的、敏感的信息由于大數據采集和處理相對集中，容易引起潛在攻擊的注意，易于被不法分子利用，繼而為用戶和企業帶來隱患。因此，物流企業要尤為注意數據的安全性問題，否則一旦泄露，會給用戶帶來困擾，給企業外界形象和未來發展帶來巨大的負面影響。物流企業在大數據應用時也需要注意用戶的隱私性，需要注意度的把握，在不能侵犯的信息加以排除后，才能對用戶產生的數據加以匯總、整合、分析，以防產生不必要的訴訟問題。

（三）擁有大數據技術的專業人才缺乏

盡管大數據的起源可以追溯到幾十年前，但大數據是在近幾年才得到快速發展。尤其是2013，大數據得到了政府、企業、學者的廣泛關注，從而被稱為“大數據元年”。然而從全球來看，目前能夠對大數據進行熟練分析和處理的技術人員并不多，利用大數據技術幫助企業經營決策的人才更是缺乏，給大數據技術應用形成了巨大的障礙。物流企業由于其自身特征需要既懂得物流企業運營，又懂得數據挖掘和數據分析的復合型、專業化人才，從而對物流行業大數據技術專業人才提出了更高的要求，因此，物流企業需要更加注重信息管理人才的培養，構建自己的專業分析和管理團隊。

三、物流企業大數據應用發展方向

（一）加強數據、信息的集成

鑒于物流供應鏈數據來源和結構的不同，數據之間往往相互獨立，物流企業迫切需要建立一個公共的集成環境，使這些孤立的數據更好的聯系起來。數據集成可以消除異構數據之間的差異，通過集成系統可以對數據進行統一操作，可以很好的保證數據的質量問題。數據集成指按照應用要求對海量數據中有價值的數據進行整合、封裝、處理的過程，以便數據挖掘的應用數量和質量問題的解決。此外，由于數據的量比較大，采取集中式的的方法似乎可行度不大，物流企業可以采用分布式協作方式，即按照某種標準對數據資源進行劃分，得到若干的數據塊，再對每一個數據塊進行數據集成處理，構成分布式協作系統，然后再對結果和數據進行整合，從而形成最終所需的價值信息。

（二）加快研發探索大數據技術

物流企業在現下面臨的數據量是無法比擬的，對實時性決策來說，分析方法的速度和決策顯得十分重要。物流企業可以聯合協作加快大數據技術應用研究，提高數據挖掘算法的效率和適應性，使挖掘算法具有一定規模的伸縮性。如實時性技術和和分布并行算法技術是物流企業現下提高挖掘效率和實用化的有效途徑。此外，物流企業可以將統計語言標準化，提高數據分析效率，如將統計語言標準化為R語言，能夠將廣泛使用的統計算法得到優化，在短時間內從大量的數據中發現有意義的信息。物流企業還需要實時關注業界對大數據技術的探索，針對大數據的特征，吸收和融合數據挖掘、分析新的技術方法，不斷創新和發展。

（三）建立信息安全保護機制

隱私信息的泄露無疑會給用戶和企業帶來煩惱，而作為數據的收集者和泄露源頭，物流企業需要尤為注意信息安全性問題。第一，物流企業的工作人員尤其是涉密人員需要提高安全風險管控意識，遵循可行的安全標準。人員問題至關重要，須提高其安全意識，嚴控失誤，對過去工作中存在技術能力低下、安全意識淡薄、工作責任意識不強的工作人員通過績效評估的方法篩選上崗，徹底解決員工責任性問題。第二，對大數據應用的整個流程進行監督，確保客戶和企業信息的安全性問題，基于用戶的便捷性，物流企業應提高物流過程的規范性和安全性，盡可能保證用戶信息不丟失、不被竊取。第三，提高以計算機為核心的安全防范和加密技術，以保障數據的穩定性和安全性，嚴格檢查是否存在持續性網絡攻擊行為并設計可回溯的檢測和實時檢測方面，對相關問題進行處理。

（四）建立完善的隱私保護機制

馬云曾說“必須向銀行保護資產那樣，保護隱私”，隱私問題這道坎的邁過與否決定了物流企業能否真正服務于民，因此，物流企業須采取積極的態度去面對。一方面，物流企業在應用大數據技術的同時，需要明確規定數據的所有權和使用權，設立監管機構，對與侵犯隱私安全的行為進行嚴厲懲處，要確保在在數據收集和處理的過程中隱私不被泄露，不被用于當事人不同意、不合理的其他用途。另一方面，物流企業應當使用相關隱私保護技術，包括不可見、完全的去個性化、實用的去個性化、增強隱私保護身份管理、信息隱藏方法、受限的訪問控制等。

（五）注重大數據人才的引入、培養和管理

知識經濟條件下，人才是核心，具有知識的人才資源是知識經濟最重要的資源，一個國家、區域、企業的發展進步與否取決于其擁有的創造知識和利用知識的能力[2]。類似，大數據時代物流企業要尤為注意大數據技術人才。第一，物流企業要建立合理的人才選聘、引入機制，在選聘過程中要轉變原有的求高求好的理念，選出符合企業崗位的人才，高薪引入高校人才，為企業注入新鮮血液。第二，人才的培養對于服務質量有著重要作用，物流企業需要在員工引入后加大工作上的培訓教育，經常與技術先進、優秀的企業合作交流，給予員工學習和提升自己的機會。第三，人才的管理是最重要的一個環節，物流企業可以建立人才預警機制，采取有效地人才激勵措施提升員工的忠誠度、滿意度，減少人才流失。

四、結束語

大數據背景下，大數據技術將物流企業從傳統物流引向數據物流和網絡物流，并且有望發展成為云物流，給物流企業帶來了機遇，但同時讓物流企業面臨諸多挑戰。盡管物流企業面臨許多挑戰，生存壓力加大，但這也意味著，只要物流企業能夠很好面對這些挑戰，解決這些難題，就能夠變危為機，發現大數據的商業價值，搭上大數據的時代快車。因此，從物流企業的視角出發，探討其在大數據技術應用上的發展方向，為物流企業在大數據時代能夠更好地發展奠定了基礎。

參考文獻

[1]代湘榮.淺議中小物流企業聯合體—物流超市[J].物流技術，2012（3）：172-173+212.

[2]韓峰.知識經濟條件下人才的重要性及選拔策略[J].工業技術經濟，2001（5）：32-31.

[3]魏繼華.大數據應用對物流企業競爭力的影響研究[J].商業時代，2014（22）：29-31.

[4]姚堯.大數據時代的智能物流[J].中國經濟信息，2013（7）：70-71.

作者簡介：張濤（1990-），男，漢族，江蘇泰州，南京師范大學商學院，碩士生，研究方向：金融學。