物流系統中大數據應用模式研究①

張 寧，王春雨

物流作為跨越空間和時間的輔助性、服務性作業互動，作業活動組織復雜，環節繁多，需要經過運輸、倉儲、裝卸、搬運等多項活動的有機銜接才能完成整個流程。所以物流活動需要大量的數據支撐物流活動開展的系統化和完整化，同時物流活動過程中也會產生大量的數據，以便能夠將物流各活動的開展狀態及時準確描述，方便物流過程控制和管理。這樣，在物流活動過程中注入和產生的數據經過積累，就形成了物流大數據。

物流大數據的應用，可協調整個物流活動，有利于物流決策，能使物流活動的開展更科學有效。

一、物流大數據描述

作為服務性、輔助性作業活動，物流活動銜接著企業、商家、終端用戶等多個市場主體，作業活動過程中會涉及大量的數據，蘊含著巨大的價值。物流系統的大數據，即采購、運輸、儲存、流通加工、裝卸、搬運、包裝、銷售、物流信息處理等物流環節中涉及的直接或間接與物流相關的各種數據。

隨著云計算等技術的發展，大數據的處理方法越來越成熟。通過一定的技術方法對物流大數據進行處理，利用大數據客觀、真實、穩定性的特點，挖掘大數據背后物流系統的運轉規律，對指導物流系統的科學運作具有重要的意義。

(一)物流大數據的分類

一般物流大數據可以分類兩類:物流直接相關大數據和物流間接相關大數據。

1.物流直接大數據是物流過程中直接使用的數據。一般可以根據使用目的分為兩類:物流活動控制大數據和物流活動狀態描述大數據。

(1)物流活動控制大數據是在物流業務運作過程中，用于控制物流活動進程的指令數據?？刂拼髷祿俏锪骰顒娱_展的依據，是決定物流活動實施的決策指令集。

(2)物流活動狀態描述大數據是物流活動開展過程中，對活動過程開展的狀態進行記錄的數據，這些數據能夠反映物流開展的進程、進展的效果等物流狀態。所以物流狀態描述數據是物流活動實施的狀態描述數據集。

2.物流間接相關大數據是物流過程中，與特定物流活動開展無直接關系，但是卻與物流活動密切相連的數據。這些數據主要包括物流活動對象數據、物流網絡數據、物流活動頻率數據等內容。一般可以劃分為內部環境數據和外部環境數據。

(1)內部環境數據是指物流企業內部的物流活動背景數據，如物流設備、設施的數量、狀態，如物流網絡的布局和覆蓋度等情況。這些物流內部環境數據決定了物流活動開展的基礎。

(2)外部環境數據是企業開展物流活動的外部環境，主要包括客戶數據、物流對象數據以及外部物流基礎環境數據等，這些數據描述了企業開展物流活動的環境友好度，是企業物流活動的大背景。

(二)物流大數據的意義

經過積累后的物流大數據，可以對企業的物流活動具有重要的指導意義。物流直接大數據可以反映企業物流活動質量的發展變化情況，能夠有效對物流過程中的關鍵點進行識別、能有效分析物流活動過程中的問題節點。物流間接大數據能夠揭示企業的物流能力發展情況，能夠描述宏觀物流環境的發展變化趨勢，有利于更好的指導物流活動的開展方向。

數據是描述物流系統狀態的唯一和根本來源，在大數據體系下，物流系統的環節復雜性、波動性導致的準確描述性困難、作業活動空間跨度大的數據協調性困難，這些都可以很好的解決。所以，大數據在物流系統的運行中將有很重要的意義。

二、物流系統大數據功能

提高物流企業管理水平，促進物流企業的科學決策，提高物流企業的經營效益是物流大數據最根本的功能。

(一)大數據為物流企業決策提供依據

市場情況需要真實反映物流企業運行過程中的數據分析，從而利用這些信息幫助物流企業做出科學有效的決策。大數據能夠進行物流環境分析，大數據能夠合理組織物流資源的配置，從而能夠更好地指導物流決策。

(二)大數據在物流企業行政管理中的應用

物流企業同樣存在行政管理職能，各種行政管理工作必然需要和物流業務的運營有機的聯系在一起，所以，物流大數據可以間接的在各種行政管理職能中發揮應用。一般大數據能夠挖掘事物背后規律性的內容，這樣就可以指導企業在行政管理中，利用規律去有預設的開展各項工作，有助于工作開展的穩定性和合理性。

(三)大數據在物流客戶管理中的應用

滿意度分析、客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析等在客戶關系管理中的重要內容，都是物流大數據涵蓋的內容。通過大數據對這類信息的挖掘和分析，在物流客戶管理中可以對這些分析的成果進行合理有效的利用，從而可以鞏固客戶關系，提高客戶對企業的信賴度，從根本上預防客戶流失。

(四)大數據在預測市場中的應用

物流活動的服務性，使得物流企業的客戶具有較強的流動性。物流企業尋找客戶的過程耗費大量的人力、財力、物力等資源，而且周期較長，同時可能會做出錯誤的判斷。大數據能夠幫助企業發現客戶的需求和變化，有效的利用數據，預測市場的變化，從而幫助企業靈活調整運輸方案。

三、物流大數據應用機理

大數據應用在物流系統的各個方面，能有效描述物流系統結構中各要素的內在工作方式及諸要素在一定環境下的相互聯系，相互作用模式。在物流企業的管理運作過程中，靈活的使用大數據，可以幫助企業在各個管理階段、各項管理活動中有效地提高管理水平，更好地開展物流經營運作活動。

(一)大數據在物流企業計劃職能中的應用

隨著社會經濟活動節奏越來越快，計劃的制訂和執行也需要更加的快捷和靈活。物流企業屬于服務型企業，面臨的市場情況更加復雜，物流活動計劃更需要科學有效的依據。對各種數據進行分析，及時根據所得的海量數據，推導未來的發展趨勢，合理的對物流活動的各個環節進行預測，預先制定相應的計劃，能夠很好地穩定企業的運行秩序，使企業在多變的環境中有條不紊地開展活動。

(二)大數據在物流企業組織、領導職能中的應用

健全合理的運作流程和結構對增加企業價值起著重要作用，組織結構設計不合理會導致決策鏈過長，經營效率低下，同時也會導致成本較高，資源消耗大等問題。

大數據的應用能夠優化組織結構，便于企業實現自我優化、自我管理目標。大數據技術對組織領導職能的影響，可以讓物流企業深入挖掘調研信息，設計合理有效的管理控制系統，優化企業結構的發展模式。加快物流信息系統的構建，建立合理的物流信息管理評估體系，上下聯動快速反應，尤其是對采購、庫存、運輸等業務流程的控制上。在大數據時代，物流管理人員通過對企業的現有資源進行整合，對業務流程進行管理，建立適合企業發展的管理機制。

(三)大數據在物流企業控制職能中的應用

物流企業的控制職能是按照預定的計劃或目標進行檢查、監測，分析實際完成情況與預定計劃之間的差異，及時分析原因，制定對策，采取措施，保證企業目標的實現。

控制活動中，最重要的是計劃與執行的背離原因分析。而大數據能夠穩定的描述狀態，能夠深入的分析各種問題，這就為物流控制職能的開展提供依據，使得組織復雜的物流企業的控制職能能夠憑借規律開展控制活動，控制決策更加科學和合理。

四、物流大數據應用模式

(一)企業數據自營模式

物流企業擁有海量的數據，物流企業如具備大數據處理技術，具備一定剖析能力，就能夠根據數據分析改進現有產品或預測未來。采用自用模式，企業可以有效地利用技術手段對生產經營數據和日常管理數據進行全覆蓋，可以全面地對企業的生產經營情況進行大數據深層挖掘、分析、提煉，最后通過數據的剖析評價，最終服務于管理者的決策。

(二)數據租售模式

物流環境數據具有來源廣、渠道多的特點，所以通過物流企業自身的資源，很難將物流環境數據進行全面的收集和整理。通過數據租賃的模式，利用一些專業機構和部門的專長，快捷方便的獲取一些物流環境大數據，有利于企業全面了解物流發展的環境，有利于企業物流戰略的合理設定。

(三)數據平臺模式

該模式主要通過建立平臺，實現數據的分析、分享和交易等功能。數據平臺模式主要包括數據分析平臺模式、數據分享平臺模式、數據交易平臺模式。數據分析平臺一般能夠提供大數據處理的功能。數據分享平臺一般不提供數據處理功能，僅提供大數據本身。而數據交易平臺一般能夠根據客戶的需要提供一些個性化的大數據服務。

物流企業可以根據自身的情況需要，靈活選擇數據平臺，實現自己的特定數據需求。

(四)數據倉庫模式

數據倉庫模式通常需要具備決策工具和高水平的分析人才才能為企業提供新型報告和決策支持。這種數據應用模式適合決策性企業，在物流企業中，能幫助企業實現智能化改進業務流程，輔助企業進行監視成本，幫助企業提高物流運作質量。

(五)數據眾包模式

該模式適合創新性企業應用，以大數據為出發點，通過搜集消費者的海量數據，進行數據測試和評價，進行數據挖掘，可以分析物流問題，改進物流產品，也可以對物流新產品進行開發創意，能夠為企業的發展開拓發展思路。

(六)數據外包模式

物流企業將數據收集、數據處理等業務分離開來，外包給專門的數據處理機構，優化企業內部資源，使得物流企業更加專注于核心業務的開拓。同時外包給專門的數據處理機構，利用先進的大數據處理技術，更加專業化，更便于企業直接利用數據進行決策。

五、結論

物流活動中的各類大數據，都對物流企業的運作管理具有重要的意義。物流直接大數據能夠服務于物流企業的物流活動決策，物流間接大數據能夠為物流企業的戰略提供指導。

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，也給物流企業帶來了良好的經濟效益。物流大數據為物流企業分析物流規律、尋找利潤源和增長點、幫助提高運營和管理的水平、促進企業實現可持續發展。