計算機大數據分析對智慧物流的影響

關云虎

(營口理工學院，遼寧 營口 115001)

隨著信息技術的快速發展，一個大規模數據應用、分享的時代已經來臨。其將全部搜索到的信息進行存儲，同時對其作出分類，進而為相關的商業組織提供服務。搜索網站的本質就是在對數據進行采集與分析，并加以監控和預測后的結果，因此計算機大數據將大控制與大預測帶給了我們生活和工作中的方方面面。在計算機大數據的當前時代，數據不單單具有簡單的記錄作用，同時還可以對消費者的習慣與行為作出了記錄，具有較大的社會和經濟價值。而當前，大數據在我國快速穩定發展的物流業中更是具有不可估量的作用。而在大數據相關理論和技術的指導下，創新了無論物流企業數據獲取的方式，也極大的創新了整個物流服務模式。

一、大數據時代物流大數據的收集和分析

(一)物理大數據的收集

不論是互聯網、物聯網，還是傳感器、車聯網和移動設備等，都是物流大數據的主要來源。所以，第一就是要多方面獲取數據，之后再實時分析數據，對有用的信息進行掌握與運用。從當前來看，數據收集主要包括從互聯網日志進行數據收集、通過傳感器進行數據收集以及Web進行數據收集等渠道來源。日志收集，主要是通過各種平臺所出現的大量日志信息進行數據收集。例如QQ、微信、微博等社交平臺上所產生的大量文本和圖片等數據，消費者在電子商務平臺上網購時所以瀏覽過的網頁而產生的相關大量的商品評論和歷史記錄等方面的信息。而傳感器收集則是對電子標簽、GPS等傳感器中的空間、時間以及環境等方面的信息進行收集，通過對這些信息進行實時地收集，從而在物流配送中讓大數據及時監控以及智能監控等。Web數據收集則計算機使用者在對數據進行清洗和歸類時從中獲取有價值的相關數據。

(二)物流大數據的分析

在對物流數據收集后，通過對其進行錄入、存儲和處理之后，應該對數據的價值進行分析。通過深度學習，對電子商務和社交網絡中出現的大量時間進行有效的分析、解釋和學習。從傳統的物流相關分析來看，主要都屬于低模型和淺層次上的配置，但是伴隨大數據發展的迅猛之勢，許多互聯網公司對更加復雜的數據處理模型進行了開發，從而使數據信息的有效分析變得更具有針對性。

二、物流配送中物流大數據可視化系統的應用

(一)通過多媒體實現信息的信息可視化

在傳統時代，大部分企業主要通過成本利潤數據對比的方式對有效信息進行直觀展示。在大數據時代，多媒體技術可以通過對文件信息以及文字圖片的詳細表述等讓信息可視化得以實現。同時，還能夠結合實際情況進行表格的繪制，讓所要表達的信息更加的直觀。此外，在進行物流配送時，還能夠通過語言報警和線路提醒等方法使動態信息可視化得以實現。

(二)通過預警提示促進無論服務有效性的提高

在對數據信息進行可視化處理以后，作為物流企業來說應該對戰略部署進行調整，從而促進決策有效性和準確性的提高，而使風險發生率得以有效降低。而在進行物流配送的過程中能夠通過不同顏色的運用，來對不同環節的實際狀況進行表示，進而實現可視化預警，從而促進物流倉儲信息準確性的有效提高。此外，還可以通過包裝、信息調度以及分揀等方面的預警工作，增強物流服務的有效性，促進客戶滿意度的提升。

三、大數據時代智慧物流生態鏈的構建

要保證物流企業在快速發展的社會經濟背景下能夠快速提升，應該制定出明確的互聯網行動計劃，將智慧物流融入到制造行業當中，進而使物流業朝著智慧化方向轉型，增強物流管理工作的便捷性，而給構建智慧物流生態鏈提供更好的支持。

(一)構建物流業數據信息平臺

為了大數據系統的構建，作為工作人員來說，應該對互聯網、傳感器以及物聯網和移動設備中的信息進行整合，通過云計算對數據進行篩選，使數據可視化得以實現，進而構建完善的物流數據信息平臺。此外，還可以對搜索查詢進行開放，給客戶提供物流服務、裝備租賃以及商品物流等方面的信息。另外，還可通過物流數據信息公共平臺，將每個物流企業中的數據信息實現共享，同時通過協同運作等方式使物流運輸資源調配以及線路規劃等可視化和專業化得以實現，而充分的展現物流業大數據供應鏈的特點。

(二)與外部行業大數據平臺相對接

首先，和電商大數據平臺相對接。電子商務的發展與物流行業的支持是無法分離的。所以，作為企業而言，應構建獨特的物流配送模式，把以往車等貨的供需模式朝著貨等車的供需模式轉化，對消費者的實際需求進行有效控制和預測，使電子商務的運輸體和經濟體能夠實現高效運作，實現利益和效率的共贏。

其次，與生產企業大數據平臺相對接。要做到讓數據信息能夠在各平臺間進行流動，就要對生產企業在采購材料和運輸成品等方面需求予以明確，進而給生產企業提供具有個性化特征的物流解決方案。

再次，要做到金融和港口大數據平臺的對接，而達成數據間的交換，便于給需要進出口貨物的企業提供較為方便的辦理流程，而在時間成本節約的同時促進工作效率的提高。