大数据在物流企业中的应用

文／田雪司维鹏刘莹莹

摘要：随着信息技术和网络的蓬勃发展，各行各业业涌现

了海量的数据。尤其是在物流企业，在大数据时代来临之后，企业间的竞争愈演愈烈。如何应对大数据时代带来的机遇和挑战，成为物流企业普遍关注的焦点。本文分析了大数据时代，物流企业面临的机遇和挑战，阐述了大数据技术在物流企业中的应用，以及在应用过程中存在的问题和解决对策。

关键词：大数据；物流企业；数据挖掘；数据分析

引言

在这个信息爆炸的时代，物流企业每天都会涌现出海量的

数据，特别是全程物流，包括运输、仓储、搬运、配送、包装

和再加工等环节，每个环节中的信息流量都十分巨大，使物流

企业很难对这些数据进行及时、准确的处理。随着大数据时代

的到来，大数据技术能够通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数

据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来

利润。大数据作为一项前沿性课题引起了国内外学者的广泛关

注，并取得了一定的成效，但是专门针对物流企业还没有系统

的研究。本文通过分析大数据环境下，物流企业的大数据技术

应用等问题，为以后学者的研究提供有益的参考。

1、物流企业应用大数据的优势

面对海量数据，物流企业在不断加大大数据方面投入的同

时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息

技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据

给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资

本等方面作出全方位的部署。

(1）信息对接，掌握企业运作信息

在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已

经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的

负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生

的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不

能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数

据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数

据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的

整体运作情况。

(2）提供依据，帮助物流企业做出正确的决策

传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应

这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市

场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业

可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务

带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够

给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过

对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确

文／田雪司维鹏刘莹莹

保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。

(3）培养客户粘性，避免客户流失

网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业运作务过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。

(4）数据“加工”从而实现数据“增值”

在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据

是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。

2、大数据在物流企业中的具体应用

物流企业正一步一步的进入数据化发展的阶段，物流企业

间的竞争逐渐演变成数据间的竞争。大数据能够让物流企业能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合他们自身需求的服务，从而颠覆整个物流业的运作模式。目前，大数据在物流企业中的应用主要包括以下几个方面。

(1）市场预测

商品进入市场后，并不会一直保持最高的销量，是随着时

间的推移，消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了，延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的估计。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业的库存和安排运输方案。

(2）物流中心的选址

物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营

特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本和固定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用大数据中的分类树方法来解决。

(3）优化配送线路

配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直

影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等

问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，37

快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。

(4）仓库储位优化

合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效

率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益.哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。

3、物流企业应用大数据时存在的问题及对策

物流企业信息系统中拥有数万亿字节的用户信息、商家信

息以及业务运营信息，数据已经成为业务活动的副产品。尽管大数据的应用意味着大机遇，拥有着巨大的商业价值，但在应用的过程中也面临着数据质量、管理政策、资金投入等诸多方面的挑战。只有解决这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为物流企业创造价值。

(1）大数据的质量和实效性难以把握

大数据来源有很多，数据结构随着数据源的不同而不尽相

同，物流企业要想从多个数据源及时的获取高质量的数据并进行有效地数据整合，是一个巨大的挑战。在数据收集的阶段，由于数据的变化较快，有效期很短，而且单一的数据结构难以满足物流企业对数据的需要，如果物流企业没有实时的收集所需的数据，那么收集到的数据很可能是无效的，过期的数据，在一定程度上影响着数据的质量。因此，物流企业应该重视大数据收集的质量问题，建立专门的数据库和专门的数据仓储设备来储存数据，保证数据的质量和有效性。同时，数据库管理员应该根据数据的结构设计数据存储和使用标准，以方便数据的快速读取和利用。

(2）物流企业高层管理者对大数据技术缺乏高度的重视和

支持

只有得到了物流企业高层管理者的重视，一系列跟大数

据有关的应用及发展规划才能有望得到推动，大数据的价值才能在物流的运营过程中真正的挖掘出来。然而，大数据在中国还处于不成熟的阶段，再加上大数据本身的多样性和复杂性，使得大数据的质量就无法得到有效、全面的保证，许多的物流企业高层管理人员还没有意识到大数据挖掘技术、大数据分析技术给自身企业带来的商业价值到底有多大，对大数据的认识还没有真正提升到企业发展的战略高度。因此，物流企业高层管理者应当加强对大数据的认识，清楚大数据的在信息时代的真正价值所在，建设完善的数据中心和完善的数据质量保证制