大數據技術在物流企業中的應用研究

符建勛

(重慶交通大學經濟與管理學院 重慶 400074)

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大數據技術在物流企業中的應用研究

符建勛

(重慶交通大學經濟與管理學院 重慶 400074)

本文從近年如火如荼的大數據視角出發，通過對大數據技術基本概念和內涵的闡述，引出物流大數據的概念，并對大數據技術在物流企業中應用的好處、思路以及不同的場景進行了分析，旨在探尋大數據技術與物流企業深度結合的新融合點。

大數據；智慧物流；物流企業

一、引言

隨著大數據時代的到來，大數據技術可以通過構建數據中心，挖掘出隱藏在數據背后的信息價值，從而為企業提供有益的幫助，為企業帶來利潤。物流行業是個產生海量數據的行業，大數據技術的應用將推動“智慧物流”更迅猛、更高層次地發展。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[1]。

面對海量的數據，物流企業在不斷增加大數據方面投入的同時，不該僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術，而應該把大數據看作是一項戰略資源，充分發揮大數據給物流企業帶來的發展優勢，在戰略規劃、商業模式和人力資本等方面做出全方位的部署[2]。

而所謂物流的大數據，即運輸、倉儲、配送、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及和沉淀的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求，達到優化供應鏈各方的資源配置和利潤等作用。

二、何謂“大數據”

“大數據”一詞最早是由全球知名咨詢公司麥肯錫提出，并在近年來因為互聯網和信息行業的發展而引起人們的廣泛關注。業內專家學者們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。

大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時往往會花費過多的時間和金錢。大數據分析長和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據技術的應用越來越彰顯出它的優勢，其占領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種大數據高度依存發展關系的領域正在不斷地發展新業務，創新運營模式。通過大數據分析技術，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

三、大數據技術應用在物流企業中所帶來的好處

(一)大數據為商業供應鏈賦能

在新一代信息技術條件下，人事物都在數據化，產生了大量的人與人、人與物、物與物之間的數據。物流業成為統一市場的新經濟增長點。數字經濟將統一市場，智慧物流是行業發展的新的價值體現。

大數據將成為新的生產要素，將實現商業數據化和數據的商業化。商業數據化是指，所有商業行為均將成為數據，成為“端”，如電子面單采用N-1-N的模式，即前段對接“N”多商家，后端對接“N”多物流公司，平臺作為居中的“1”提供技術支持服務，云計算服務使物流業務在線化；數據商業化是指，通過大數據產品開發，將大數據應用到具體業務，如智能打包算法技術，合理安排箱型和提供合理擺放方案等。

(二)大數據優化物流企業資源配置，降低物流成本

路由規劃、物流資源配置與成本對于物流企業來講至關重要，以往關系型數據分析在海量數據面前就顯得力不從心了。包括車輛人員安排、運輸點設置、配送方式、途徑等環節都需要最優化設計和合理安排。大數據采集與分析技術的應用將對物聯網、信息網和數據網進行新的梳理，尋找最優解，達到高效配置的效用。

(三)大數據提高物流企業管理水平，提升物流企業競爭力

物流企業在貨物的流轉與倉配、車輛的追蹤與可視化等各個環節都會形成海量的數據，運用大數據技術可以明確整個物流過程中任一環節的現狀，包括貨物狀況、員工效率以及客戶滿意度等，便于流程管理。此外，大數據技術在員工選擇、評價和培訓等精細化管理方面同樣也發揮著重要的作用，對整個物流企業管理水平和在行業中競爭力的提升大有裨益。

四、物流企業中大數據技術應用的思路

(一)頂層設計

建立數據資產管理戰略，作為物流企業總體戰略的重要部分，圍繞“資源管控”和“服務優化”兩個基本命題，在企業整體戰略中實施大數據應用的總體方案。既著眼企業的實際情況，又要有長遠的規劃，在軟硬件投入方面更要有指導性的日程安排和保障機制，打破組織壁壘，促進數據資產的溝通與融合。

(二)可視化與數據挖掘

數據可視化無論對于普通物流客戶或是數據分析專家來說都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀感受到結果，極致體驗。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些算法可以應付大數據的海量，同時具有非常高的處理速度。

五、大數據技術在不同場景中的應用分析

(一)大數據技術在物流決策中的應用

在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。在競爭環境分析中，為了達到利益的最大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作伙伴。

(二)大數據技術在物流企業行政管理中的應用

在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析；對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。

(三)大數據技術在物流客戶管理中的應用

大數據技術在物流客戶管理中的應用主要表現在對客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋等方面。

(四)大數據技術在物流智能預警中的應用

物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。

六、結論

大數據已經滲透到物流企業的各個環節，引起物流企業普遍關注的同時已經給它們帶來了高額效益。但是，面對大數據這一機遇，物流企業的高層管理者仍需給予高度的重視和支持，正視企業應用大數據時存在的問題。

[1]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

[2]張濤.大數據時代物流企業面臨的機遇和挑戰[J].時代金融，2017，(06)：117-118

符建勛(1992-)，男，漢族，江蘇宿遷人，重慶交通大學經濟與管理學院碩士研究生，重慶交通大學經濟與管理學院，研究方向：物流與供應鏈管理。