基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的物流服務(wù)創(chuàng)新分析

收稿日期：2023-09-01

作者簡介：龔淑娟（1994），女，福建寧德人，碩士研究生，泉州經(jīng)貿(mào)學(xué)院管理系助教，研究方向為物流經(jīng)濟、供應(yīng)鏈管理。

此文為以下項目的研究成果：國家自然科學(xué)基金重點項目（71942002）；福建省教育系統(tǒng)哲學(xué)社會科學(xué)研究項目（JAS22343）；泉州市社會科學(xué)規(guī)劃項目（2022H24）；泉州經(jīng)貿(mào)學(xué)院青年教師教育教學(xué)項目（XYQN202206）。

摘" 要：當前大數(shù)據(jù)在運輸和物流領(lǐng)域的主要應(yīng)用包括運輸規(guī)劃、天氣路線、監(jiān)測/跟蹤和安全領(lǐng)域，但面臨技術(shù)壁壘、競爭條件等挑戰(zhàn)。以亞馬遜為例，分析企業(yè)將大數(shù)據(jù)和分析如何與商業(yè)結(jié)合，為物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新提供新思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)分析；物流服務(wù)創(chuàng)新；數(shù)字物流

中圖分類號：F50" " " 文獻標識碼：A" " 文章編號：2096-3769（2024）01-057-07

物流不僅能夠增加價值且成為了商業(yè)活動中至關(guān)重要的因素。如今，物流已成為一個龐大的行業(yè)，2016年我國社會物流總額為229.7萬億元，物流業(yè)總收入達到7.9萬億元[1]。從2016年到2022年，社會物流總額已增長至347.8萬億元，所有物流部門的復(fù)合年增長率也呈現(xiàn)穩(wěn)定增長[2-3]。國內(nèi)外環(huán)境的變化與發(fā)展，給物流發(fā)展提供機會的同時也增加了一定的壓力，提升物流服務(wù)質(zhì)量是近年來物流行業(yè)追求高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，通過服務(wù)創(chuàng)新提質(zhì)增效。為了面對全球競爭并滿足新信息技術(shù)時代的最新要求，數(shù)字化和采用新信息技術(shù)已成為所有運輸和物流公司和組織改進其活動的必要條件。運輸和物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在催生大量且不斷增長的海量數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)具有高速和多樣化的數(shù)據(jù)源，也稱為大數(shù)據(jù)。借助龐大的數(shù)據(jù)集，挖掘有效信息以執(zhí)行有價值的運營改進，可在運輸和物流領(lǐng)域創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價值。

一、理論研究現(xiàn)狀

關(guān)于物流服務(wù)創(chuàng)新，Chapman等[4]提出物流服務(wù)創(chuàng)新是所有涉及物流服務(wù)或與之相關(guān)的創(chuàng)新活動和行動，通過創(chuàng)新提高物流服務(wù)的額外價值。Kuo Y K[5]認為在企業(yè)層面，服務(wù)創(chuàng)新是指客戶行為與企業(yè)決策的交互影響。目前國內(nèi)外相關(guān)研究分為兩類視角，一類的研究聚焦于創(chuàng)新模式。Charles Moller[6]通過分析新技術(shù)在機場行李中的運用從而提出系統(tǒng)的服務(wù)設(shè)計模式。劉丹[7]提出產(chǎn)業(yè)物流集成服務(wù)創(chuàng)新模式和物流與其他流集成服務(wù)創(chuàng)新模式。王坤[8]等提出物流企業(yè)要在開放式創(chuàng)新下跨組織協(xié)作開展服務(wù)創(chuàng)新活動。劉陽[9]則認為電商物流企業(yè)加強服務(wù)創(chuàng)新，要通過從產(chǎn)品和服務(wù)過程兩方面實現(xiàn)。劉念[10]論證了服務(wù)創(chuàng)新能力存在三種模式的躍遷。另一類則著手于對物流服務(wù)創(chuàng)新影響因素的研究。Grawe[11]等指出知識因素對物流服務(wù)創(chuàng)新的重要性，張樹山[12]指出企業(yè)內(nèi)外部IT能力、內(nèi)外部創(chuàng)新開放性均對物流服務(wù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響，謝鳳華[13]等認為企業(yè)參與的維度、企業(yè)接觸和企業(yè)投入對企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新績效具有顯著正面影響。

關(guān)于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，王琦峰[14]提出了基于云物流的物流產(chǎn)業(yè)集群服務(wù)創(chuàng)新模式。王宏偉[15]認為大數(shù)據(jù)在物流服務(wù)中的創(chuàng)新包括基本物流服務(wù)的創(chuàng)新和增值物流服務(wù)的創(chuàng)新。羅葳[16]認為只有將大數(shù)據(jù)融入物流服務(wù)企業(yè)的日常工作，不斷創(chuàng)新、優(yōu)化，才能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。張曉芹[17]以菜鳥、京東、順豐等為例分析大數(shù)據(jù)技術(shù)對電子商務(wù)物流服務(wù)過程的優(yōu)化和重構(gòu)。

在物流行業(yè)，大數(shù)據(jù)比以往任何時候都更廣泛地用于支持和優(yōu)化運營流程，包括供應(yīng)鏈管理。大數(shù)據(jù)在開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)、規(guī)劃供應(yīng)、管理庫存和風(fēng)險以及提供定制服務(wù)方面發(fā)揮著重要作用。本文分析當前大數(shù)據(jù)在運輸和物流領(lǐng)域的主要應(yīng)用，并討論當前面臨的挑戰(zhàn)，并為未來的研究確定方向，為企業(yè)利用大數(shù)據(jù)提高管理效率提供間接經(jīng)驗。

二、傳統(tǒng)物流行業(yè)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)上，物流被認為是制造業(yè)和消費的支撐行業(yè)，主要被視為一種成本，但此后它已成為連接生產(chǎn)者和消費者的主要行業(yè)。制造企業(yè)將基于ICT的供應(yīng)擴張以滿足消費者的需求視為關(guān)鍵的增長戰(zhàn)略，由于包裹運輸需求的急劇增加，快遞服務(wù)行業(yè)顯著增長。

（一）現(xiàn)狀

復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)代物流涉及到眾多供應(yīng)商、制造商、經(jīng)銷商和零售商之間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致物流鏈條的延長和復(fù)雜性增加。

前端和末端效率限制。傳統(tǒng)物流行業(yè)在前端（包括采購、訂購和庫存管理等）和末端（包括最后一公里配送和逆向物流）存在效率限制和困難。

信息不對稱。物流環(huán)節(jié)中的信息流通不暢、信息不透明，導(dǎo)致信息不對稱問題，增加了物流管理的難度。

低效的運輸與倉儲管理。傳統(tǒng)物流行業(yè)的運輸與倉儲管理往往比較低效，存在配送時間長、倉庫利用率低等問題。

（二）優(yōu)勢

近年來，為促進物流業(yè)的發(fā)展和提升競爭力，我國物流相關(guān)政策不斷完善。以下是我國物流相關(guān)政策和發(fā)展物流業(yè)的優(yōu)勢：

政策支持。政府出臺了一系列政策，如促進物流信息化、推動物流網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、降低物流成本等措施，為物流行業(yè)的發(fā)展提供支持和指導(dǎo)。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。我國積極推進基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施，包括高速公路、鐵路、航空港口等，提高了物流運輸?shù)男屎捅憬菪浴?/p>

區(qū)域布局優(yōu)勢。我國地域廣闊，東西南北物流通道發(fā)達，形成了以沿海港口、內(nèi)陸港口和沿江沿海開放城市為支點的物流網(wǎng)絡(luò)，為物流業(yè)的快速發(fā)展創(chuàng)造了條件。

電子商務(wù)發(fā)展。隨著電子商務(wù)的興起，我國物流業(yè)得到了迅速發(fā)展，物流企業(yè)加大了對倉儲、配送、快遞等環(huán)節(jié)的投資，提升了服務(wù)質(zhì)量和效率。

人力資源優(yōu)勢。我國擁有豐富的勞動力資源，物流從業(yè)人員數(shù)量龐大，為物流企業(yè)提供了源源不斷的人力支持。

創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用。我國物流業(yè)積極引進和應(yīng)用先進技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等，提高了物流管理和運輸服務(wù)水平。

（三）挑戰(zhàn)

變化的消費者需求。消費者對物流服務(wù)的需求日益多樣化和個性化，如電商平臺、即時配送等新業(yè)態(tài)，對物流行業(yè)提出了更高的要求。

成本壓力。物流行業(yè)面臨著物流成本上升的挑戰(zhàn)，包括運輸成本、人工成本、能源成本等，這使得降低物流成本成為一項重要的挑戰(zhàn)。

環(huán)境可持續(xù)性。隨著環(huán)境問題的日益凸顯，物流行業(yè)需要面對可持續(xù)發(fā)展的要求，例如減少排放、推動綠色供應(yīng)鏈等，這給物流行業(yè)帶來了環(huán)境壓力和變革的挑戰(zhàn)。

技術(shù)變革。物流行業(yè)正面臨著數(shù)字化、自動化和智能化的技術(shù)變革，如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一套用于收集、存儲、處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)工具和方法，它包括各種硬件、軟件和算法，旨在幫助組織和企業(yè)從海量的、多樣化的數(shù)據(jù)中提取價值，獲得洞察力并做出更明智的決策。

（一）分布式計算

在物流行業(yè)中，分布式計算可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、實時監(jiān)控和路線規(guī)劃等方面。通過將大規(guī)模的物流數(shù)據(jù)進行分割和并行處理，可以提高數(shù)據(jù)處理的效率和速度，從而更好地管理和優(yōu)化物流運作。其優(yōu)點主要有：可以處理大量的物流數(shù)據(jù)，加快數(shù)據(jù)處理速度；可以提供可伸縮性，根據(jù)需求增加或減少計算資源。但分布式計算需要專門的硬件和軟件基礎(chǔ)設(shè)施來支持，增加了成本和復(fù)雜性。

（二）數(shù)據(jù)挖掘

在物流行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于需求預(yù)測、異常檢測和運輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面。通過分析物流數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，可以提高倉儲和運輸?shù)男?，減少成本和風(fēng)險。優(yōu)點在于可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大數(shù)據(jù)中的規(guī)律和關(guān)聯(lián)性，提供預(yù)測性和預(yù)警能力，幫助做出更準確的決策。但應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘時數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)清洗是一個挑戰(zhàn)，對數(shù)據(jù)的準確性和完整性要求較高。此外，挖掘到的模式和關(guān)聯(lián)性可能只是統(tǒng)計上相關(guān)，而并非因果關(guān)系。

（三）機器學(xué)習(xí)

在物流行業(yè)中，機器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于路徑優(yōu)化、異常檢測和需求預(yù)測等方面。通過使用大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，可以自動學(xué)習(xí)和改進物流算法，提高運營效率和準確性。例如可通過學(xué)習(xí)大規(guī)模數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，自動調(diào)整算法來適應(yīng)新的情況；還可以處理大量復(fù)雜的物流數(shù)據(jù)，并提供更準確的預(yù)測和優(yōu)化方案。但要實現(xiàn)以上功能需要大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建準確的模型，且有些模型的解釋性可能較低，尤其是理解和解釋模型的決策過程較為困難。

（四）文本挖掘和自然語言處理

在物流行業(yè)中，文本挖掘和自然語言處理可以用于處理供應(yīng)鏈和客戶反饋等文本數(shù)據(jù)。通過分析文本中的情感、主題和關(guān)鍵信息，可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求和反饋。能夠從海量的文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察力，同時加強供應(yīng)鏈管理、客戶關(guān)系管理和市場營銷的效果。缺點則是文本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性可能較低，需要進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。不同語言和文化之間的差異可能會影響文本挖掘和自然語言處理的準確性和效果。

（五）數(shù)據(jù)可視化

在物流行業(yè)中，數(shù)據(jù)可視化可以用于展示實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、運輸路徑和供應(yīng)鏈可視化等方面。通過圖表、圖形和地圖等可視化工具，可以更直觀地理解和分析大數(shù)據(jù)，支持實時決策和運營管理?？梢蕴峁┲庇^、易于理解的數(shù)據(jù)展示和分析方式，快速掌握大量的數(shù)據(jù)信息。

四、案例分析

亞馬遜（Amazon）是全球最大的電子商務(wù)和云計算公司之一，其物流網(wǎng)絡(luò)覆蓋全球。但亞馬遜如今不再只局限于純電商，已經(jīng)開始涉足云計算、人工智能等行業(yè)。亞馬遜大數(shù)據(jù)平臺作為其核心業(yè)務(wù)，在企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、處理與管理等方面得到了廣泛的應(yīng)用，為企業(yè)的數(shù)據(jù)處理提供了一個高效、安全、功能強大的數(shù)據(jù)處理體系，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)改進其物流運營，提供高效、準確的物流服務(wù)。

（一）平臺框架與主要組件

亞馬遜大數(shù)據(jù)平臺是一個包含了S3存儲、EMR計算、Kinesis數(shù)據(jù)流、Redshift數(shù)據(jù)倉庫、Glue數(shù)據(jù)處理等一系列功能的系統(tǒng)[18]。各個功能模塊之間的有機結(jié)合，構(gòu)成了一個完整、靈活的數(shù)據(jù)處理體系，使用戶能夠靈活地處理各種數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)格式如圖1所示，工作原理和功能如圖2所示。

（二）主要應(yīng)用

1.需求預(yù)測與庫存管理

通過對大量訂單數(shù)據(jù)的分析，亞馬遜能夠準確預(yù)測商品的需求量，及時調(diào)整庫存儲備，以確保供應(yīng)的及時性和減少庫存積壓。

2.路線規(guī)劃與運輸優(yōu)化

亞馬遜使用大數(shù)據(jù)和實時交通數(shù)據(jù)進行智能路線規(guī)劃，選擇最佳運輸路徑和方式，以降低運輸成本和交貨時間。

3.物流運作監(jiān)控與調(diào)整

亞馬遜利用大數(shù)據(jù)來監(jiān)控物流運作中的各個環(huán)節(jié)，包括倉儲、分揀、配送等等，通過實時數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)運作的高效和問題的快速定位與解決。

（三）痛點創(chuàng)新

1.解決海量數(shù)據(jù)傳輸慢問題

亞馬遜面對海量數(shù)據(jù)的傳輸難關(guān)時，研發(fā)了一種45英尺長的集裝箱重卡AWS Snowmobile，可解決一系列問題，例如：海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全、傳輸速度等，甚至可以輕松完成整個數(shù)據(jù)中心的遷移，目前傳輸效率達到單次100PB，工作原理如圖3所示。目前已順利為多家有PB、EB級數(shù)據(jù)傳輸需求的企業(yè)完成該項服務(wù)。

2.克服數(shù)據(jù)存儲困難

在平臺運行過程中，不同情形下，出于目的和需求，將會以多樣的方式采集、捕獲數(shù)據(jù)，而不同的數(shù)據(jù)來源引起數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理方式的差別較大，僅靠以往傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫無法滿足不同的需求和使用情景。數(shù)據(jù)倉庫作為優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，在分析事務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)線應(yīng)用程序的關(guān)系數(shù)據(jù)方面具有一定的優(yōu)勢，可將數(shù)據(jù)經(jīng)過清理、豐富和轉(zhuǎn)換作為平臺、用戶的“單一信任源”，具有很強的可靠性。但面對非關(guān)系數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫就無法較好地處理。因此AWS提出數(shù)據(jù)湖，即除關(guān)系數(shù)據(jù)外，各類的非關(guān)系數(shù)據(jù)也可儲存，還可以對各類數(shù)據(jù)進行SQL查詢、大數(shù)據(jù)分析和全文搜索等，很好地彌補了數(shù)據(jù)倉庫，二者的區(qū)別比較，如表1所示。

（四）創(chuàng)新實踐的效果評估

1.實踐效果

亞馬遜基于大數(shù)據(jù)的物流服務(wù)創(chuàng)新實踐取得了顯著的效果，主要包括：（1）提升了物流運輸?shù)臏蚀_性和可靠性，提供了定時送達的保證。（2）優(yōu)化了倉儲和庫存管理，減少了過多的庫存積壓，并提高了庫存周轉(zhuǎn)效率。（3）通過智能路線規(guī)劃和運輸優(yōu)化，降低了運輸成本，提高了物流運輸?shù)男?。?）實現(xiàn)了快速響應(yīng)和調(diào)整，能夠迅速處理物流異常和問題，提供優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)。

2.問題與挑戰(zhàn)

盡管亞馬遜在大數(shù)據(jù)的物流服務(wù)創(chuàng)新方面取得了重要成果，但仍然面臨一些問題和挑戰(zhàn)：（1）數(shù)據(jù)安全和隱私：處理大數(shù)據(jù)需要大量的客戶信息和交易數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)安全和隱私保護是亞馬遜物流服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵問題。（2）技術(shù)復(fù)雜性：大數(shù)據(jù)處理和分析需要強大的技術(shù)基礎(chǔ)和專業(yè)知識，這對于一些中小型物流企業(yè)來說是一個較大的挑戰(zhàn)。（3）數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性：大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和決策依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，因此確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性是一個重要的挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對這些問題和挑戰(zhàn)，亞馬遜需要繼續(xù)加強對數(shù)據(jù)的安全保護，加強技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，同時加強數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)準確性的驗證。同時，亞馬遜可以與物流合作伙伴共享數(shù)據(jù)，推動整個物流行業(yè)共同發(fā)展，并進一步提升物流服務(wù)水平。

五、基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的物流服務(wù)創(chuàng)新趨勢

（一）大數(shù)據(jù)和物流服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展趨勢

人工智能和機器學(xué)習(xí)的融合。在大數(shù)據(jù)和物流服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展中，人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）的融合將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。通過AI和ML技術(shù)，可以對大數(shù)據(jù)進行更深入的分析和挖掘，從而實現(xiàn)更準確的預(yù)測、優(yōu)化和決策。例如，在物流運輸中，AI和ML可以用來優(yōu)化貨物路線、預(yù)測需求、提高配送效率等。AI和ML的融合還可以提供更智能化的客戶服務(wù)。通過分析客戶數(shù)據(jù)和行為模式，系統(tǒng)可以自動學(xué)習(xí)并提供個性化的物流解決方案，例如根據(jù)客戶的偏好和需求，提供定制化的運輸方案、智能的物流跟蹤功能等。

（二）物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和5G技術(shù)的發(fā)展將進一步推動大數(shù)據(jù)和物流服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）可以連接各種設(shè)備和傳感器，使得物流過程中的各種數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r收集和傳輸，提供更全面、精確的數(shù)據(jù)支持。例如，通過傳感器，可以實時監(jiān)測貨物的溫度、濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)，以確保貨物的安全性和質(zhì)量。而5G技術(shù)的高速和低延遲特性將大大改善數(shù)據(jù)傳輸和通信能力，這將使物流服務(wù)商能夠更快速、實時地進行數(shù)據(jù)分析和決策，提高運輸中的響應(yīng)速度和精確性。此外，5G技術(shù)還可以支持更廣泛的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接，加強物流網(wǎng)絡(luò)的智能化和互聯(lián)互通。

綜上所述，人工智能和機器學(xué)習(xí)的融合以及物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的應(yīng)用將成為大數(shù)據(jù)和物流服務(wù)創(chuàng)新的主要趨勢。這些技術(shù)的發(fā)展將為物流服務(wù)商提供更多的數(shù)據(jù)支持和智能化能力，進一步提升物流效率、可靠性和客戶滿意度。

（三）持續(xù)改進與新模式的探索

1.綠色物流與可持續(xù)發(fā)展

大數(shù)據(jù)在物流服務(wù)創(chuàng)新中可以促進對綠色物流和可持續(xù)發(fā)展的探索。通過采集和分析大量的環(huán)境數(shù)據(jù)，例如交通擁堵情況、空氣質(zhì)量等，物流服務(wù)提供商可以優(yōu)化路線規(guī)劃，減少能源消耗和排放，從而降低對環(huán)境的影響。此外，大數(shù)據(jù)還可以用于監(jiān)測和評估供應(yīng)鏈中的可持續(xù)性因素，例如原材料來源、生產(chǎn)過程的能效等。通過跟蹤和分析這些數(shù)據(jù)，物流服務(wù)商可以了解供應(yīng)鏈中的環(huán)境熱點和潛在的可持續(xù)發(fā)展風(fēng)險，并采取相應(yīng)的改進措施。

2.跨界合作與產(chǎn)業(yè)生態(tài)

大數(shù)據(jù)的使用還促進了物流服務(wù)創(chuàng)新中的跨界合作和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展。物流服務(wù)提供商可以與其他領(lǐng)域的企業(yè)和科技公司合作，共享數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，共同創(chuàng)造更高效、智能的物流解決方案。例如，物流提供商可以與電商平臺合作，將訂單數(shù)據(jù)與物流數(shù)據(jù)進行整合，實現(xiàn)快速配送和物流跟蹤。同時，物流企業(yè)還可以與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司、大數(shù)據(jù)分析公司等進行合作，共同開發(fā)智能物流系統(tǒng)和平臺，提供更全面、準確的物流服務(wù)。通過跨界合作，物流服務(wù)商可以實現(xiàn)資源共享、創(chuàng)新共贏，提高物流服務(wù)的整體水平。同時，建立健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)有助于推動物流服務(wù)創(chuàng)新的持續(xù)改進，促進合作伙伴之間的共同發(fā)展。

大數(shù)據(jù)的價值在很大程度上取決于物流企業(yè)所挖掘的數(shù)據(jù)類型和使用方式。大數(shù)據(jù)并不意味著盲目追求數(shù)據(jù)的質(zhì)與量，最重要的是如何將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對物流服務(wù)創(chuàng)新有價值的數(shù)據(jù)。因此，應(yīng)當按照企業(yè)目標和未來重點發(fā)展領(lǐng)域來決定所要收集的資料的種類和范圍。高效地運用大數(shù)據(jù)，能夠使中小企業(yè)獲得更多有價值的信息，從而逐漸在市場上占據(jù)主導(dǎo)地位，獲得更大的發(fā)展空間，而具有一定規(guī)模的大型物流企業(yè)同樣可借助大數(shù)據(jù)在保持原有優(yōu)勢的基礎(chǔ)上進一步獲得可持續(xù)增長的機會。

六、結(jié)論

由于物流企業(yè)從各種來源獲得和產(chǎn)生不同類型的大量數(shù)據(jù)，物流的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新得到了實現(xiàn)，主要在運輸路徑、天氣路線、監(jiān)測/跟蹤和安全領(lǐng)域。本文認為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用可以深入了解物流服務(wù)中的因果關(guān)系和相關(guān)性，從而改善決策，創(chuàng)新服務(wù)。然而，在物流中如何有效收集和處理數(shù)據(jù)存在重大挑戰(zhàn)，例如技術(shù)挑戰(zhàn)、競爭條件帶來的挑戰(zhàn)等。大數(shù)據(jù)在物流服務(wù)創(chuàng)新中持續(xù)改進與新模式的探索方面，綠色物流與可持續(xù)發(fā)展以及跨界合作與產(chǎn)業(yè)生態(tài)都是重要的方向。這些創(chuàng)新和探索將推動物流服務(wù)向更可持續(xù)、智能化和協(xié)同化的方向發(fā)展。

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Analysis of Logistics Service Innovation Based on

Big Data Applications

GONG Shu-juan1，2

（1.Department of Management， Quanzhou Vocational College of Economics and Business， Quanzhou， Fujian 362000； 2.School of Economics and Management， Fuzhou University，

Fuzhou， Fujian 350108）

Abstract： The main applications of big data in transportation and logistics include transportation planning， weather routes， monitoring/tracking， and security， but they face challenges such as technological barriers and competitive conditions. This paper takes Amazon as an example to analyze how enterprises integrate big data and analysis with business， providing new ideas for enterprises in logistics service innovation.

Key words： Big Data； Big Data Analysis； Logistics Services Innovation； Digital Logistics