大數據對物流行業的影響研究

摘 要：在互聯網飛速發展和數據爆發式增長的背景下，依靠人力操作為主來完成物流工作的傳統工作模式逐漸被淘汰。能否利用大數據技術提高物流業各環節的工作效率并降低活動成本，是企業面臨的的重要問題。本文通過對相關概念和物流業行業現狀進行分析，從不同角度分析了大數據對物流行業的影響。

關鍵詞：大數據;物流行業;發展現狀;影響

作為振興規劃十大產業之一，物流業是現代產業體系的重要組成部分。近些年來，隨著經濟的不斷增長和互聯網的廣泛運用，信息量呈現出爆發式增長的趨勢，物流業數據處理的難度增大。大數據技術對數據的高效處理，能夠提高企業的綜合協調管理，有效解決物流業各環節的問題。因此，從不同角度對大數據給物流產業帶來的影響進行分析具有現實意義。

1.相關概念及研究

1.1大數據的含義及特征

物聯網、云平臺等技術的應用標志著大數據時代的到來，大數據已成為互聯網時代的專有名詞。維基百科將其定義為無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集。周鳴爭（2018）認為大數據是對大量數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。吳月梅（2018）在4V的基礎上提出了新時代大數據的5v特征，即Volume、Velocity、Variety、Value和Veracity。

1.2物流行業的發展研究

隨著經濟全球化和全球服務經濟的發展，作為一個新興的復合型服務部門，物流產業正在全球范圍內迅速興起。物流被稱為企業的“第三利潤源”（張榕，2018），已被列入十大產業振興規劃當中。在物流行業發展以來，全國已經打造了十個智慧物流配送示范城市、50個智慧物流配送示范基地（王建華，2019）。作為物流產業構成主體的物流企業，其在經營運營期間會產生海量的數據（張奇芹，2019）。

2大數據背景下物流業的發展現狀

2.1基礎設施層面

物流行業是為了保證社會生產和社會生活的供給，由多種行業整合的結果。在基礎設施層面，中國的基礎設施設備陳舊、信息化程度低，一方面無法在有限時間內處理爆發式增長的數據流量，另一方面在數據處理方面功能性不。而在行業內，存在著物流基礎設施之間不配套的現象，物流行業中的各部門不能很好地相互連接，從而間接的影響信息的傳遞。

2.2信息層面

隨著信息技術的發展與完善，物流業也從最初的以人力操作為主，變成以信息化、數字化為主。在短期內，行業內還未能形成信息共享的物流管理平臺，企業無法有效的跟外界交流，因此企業在在經營中工作大量重復，面對不同市場情況時的應對能力較低。從工作過程來看，存在包括員工和客戶大量在內數據隱私泄漏的安全問題，各類數據通過不法手段被竊取或販賣。

2.3人才層面

在大數據時代，物流行業除了對基礎設施的需求，也急需物流類的大數據專業人才。從人才數量上來說，物流產業對人才的需求量激增，而高校并沒有同步增加人才培養的數量和培養課程體系;從人才質量上來說，重理論而輕實踐一直是高校培養學生存在的問題，物流行業對專業人才的要求更是綜合性的;從人才結構上來說，相對于分揀、運輸等初級工作，物流專業對具備全面的理論知識及數據收集分析能力的高級人才的需求更迫切。

3大數據技術對物流業的影響

3.1業務層面

大數據技術的應用通過分析系統內的成交數據，從而將時間、路程等各種因素考慮在內，從而制定最優的運輸、取貨路線組合方案;在運輸過程中，大數據分析還將具體的路線情況與實時的行車信息有效結合，從而提供更精確的路線導航服務，提高企業運輸環節的效率。其次，根據數據庫內庫存數據分析，可以預測出客戶對貨物需求情況，從而提前對提供的產品或服務做出調整。

3.2成本層面

從運營的角度來看，運用大數據一方面能夠有效地對物流運輸過程實時監控，規范運輸人員行為。從產品的角度來看，對門店分布、運送地址的監控使得企業可以在最短時間內確定距離最近的門店，保證了產品從出庫到接收的時間，節省了路途上的人力、物力損耗。從平臺的角度來看，企業間物流消息和數據資源的共享合作也降低了溝通的成本和物流成本。

3.3信息層面

通過大數據技術的應用，行業內的物流信息平臺實現了信息共享與融合。從企業內部來看，借助物流信息系統，管理層可以及時獲取實時的采購、生產、客戶等數據，便于將信息統一整合。而從企業外部來看，大數據技術一方面能夠增加企業和客戶之間的聯系，對客戶的偏好需求進行收集。同時，這種大規模數據的收集也增加了信息安全風險，個人隱私泄露問題層出不窮。

3.4決策層面

在物流企業管理中，大數據技術可以幫助企業制定管理決策。從行業層面來看，企業可以掌握行業中市場的變動，了解市場上產品或服務的需求波動，從而提前做好準備。此外，企業通過企業官網、國家統計局等渠道對競爭對手進行跟蹤，能夠了解競爭對手的業務能力，分析競爭對手的發展戰略。同時，企業通過大數據技術對企業內部可以實現實時的動態監測，結合市場行情變化和競爭對手的發展，制定出最有優勢的企業戰略。

3.5客戶層面

人們的生活水平逐步提高，顧客對物流服務的要求也更具多樣化。傳統物流企業收集客戶信息往往是通過日常交流、網站評價，收集效率低下，信息真實度也有待考量。大數據技術使得物流企業能夠與顧客隨時隨地的交流，通過追蹤客戶消費記錄和評價反饋，進一步分析出客戶真實的需求偏好和潛在需求。進一步地，通過對業務進行針對性的開發，使物流服務在滿足客戶個性化需求的同時，又避免了無差別投入而造成的資金浪費，最終提高既能企業的口碑和又能增加經濟效益。

4結論

目前我國的物流體系發展還不完善，隨著互聯網的發展和信息技術水平的提高，物流業面臨著更多的挑戰。在大數據時代背景下，物流業可通過物聯網和云平臺等信息技術更新基礎設施、降低運營成本、豐富服務內容、制定戰略決策，從而提升物流產業的智能化和自動化程度、提高企業的核心競爭力，在物流行業的競爭市場中先行于競爭對手獲得優勢。

參考文獻：

[1]周鳴爭，陶皖等.大數據導論[M].北京：中國鐵道出版社，2018.

[2]吳月梅.大數據時代企業戰略競爭情報研究方法探究[J].競爭情報，2018，14（01）：40-48.

[3]張榕.大數據對物流行業的影響[J].中國管理信息化，2018，21（04）：36-37.

[4]王建華.大數據時代物流信息平臺構建與建設對策研究[J].中國市場，2019（08）：171-172.

[5]張奇芹. 大數據與物流企業商業模式創新[D].河北工程大學，2019.

作者簡介：陳陽（1996-），女 ， 漢 ，河北省邯鄲市，在讀研究生，研究方向：創新管理。