大数据在物流中的应用研究

大数据在物流中的应用研究

作者：文雪巍秦秀媛

来源：《商情》2016年第22期

【摘要】物流产业最近几年发展非常快，物流在发展过程中，涉及到很多数据，如何准确处理这些数据，是物流发展过程中的瓶颈问题。现在很多物流企业都借助于大数据，现在是大数据时代，大数据在物流中的应用，提高了物流企业的工作效率，节约了成本，为物流企业的快速发展，提供了可靠的技术支持。

【关键词】大数据物流应用研究

随着移动互联网的大浪袭来，企业的物流信息化程度也不断加深，物流运营过程中也产生了海量的数据，如何运用大数据进行可视化物流运营管理，是物流行业目前面临的机遇和难题。著名物流理论“黑大陆”说和“物流冰山”说更是证明物流领域是一块有待开发的黑土地，而数据将会成为开发这块黑土地的利器。要想成为顶级物流企业，就必须重视数据的价值，我们要将数据本身转化为信息，并通过信息的提炼得出普适的规律，让其在创造利润的过程中，变得价值连城"换句话说，大数据分析将是打开物流潜力市场的金钥匙。

1大数据与数据挖掘

大数据计算机分析的不可替代性"计算机分析效率高，远远超过人脑的处理速度，针对海量数据，计算机能处理，而人类处理不了，甚至要运用超级计算机处理，站在不同的粗糙粒度，采用不同的时间尺度，看到的信息是不同的，因此要进行全维度分析，这就要靠计算机辅助的人机综合系统，或者完全采用计算机建模分析。这是科技发展带来的优势。

大数据挖掘的定性。什么是大数据挖掘？是针对海量数据的计算机辅助分析，是智能化处理模式，是另类智能"这是一种新的探索领域，过去由于计算机联网水平、处理水平、信息积累能力的限制，人们看不到大数据这个领域，因此就无法针对大数据进行建模处理。由于科技发展，大数据呈现在人们眼前，人们有了新的视野，这时急需的是大数据理论和大数据挖掘的方法以及数据运用。人类认识世界依靠本能，而计算机数据挖掘依靠人类智能，因此一切都需要人类主动探索和构建，如何处理好大数据，从而产生更高的分析智能，是大数据领域竞争的高点。积累数据相对较容易，大数据理论能够指导人们更有效地构建大数据分析和挖掘系统，运用大数据则需要建立在先进、完善的理论基础之上。一环扣一环，成为一套提升智能和竞争力的路径。

2大数据在物流企业中的应用前景

2.1大数据的背景与内涵。大数据的定义在学术界还没有形成共识，但大家普遍赞同大数据是指用现有技术难以在可接受的时间内管理、处理和分析的数据集。广义上，大数据包含三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据管理和分析技术；三是运用数据分析形成新价值。

2.2大数据背景下物流企业变革途径。大数据时代的到来，给物流企业带来了机遇。物流企业靠什么来进行物流决策、物流管理、客户管理？传统的方式中靠人的因素多一点，在信息量巨大、信息瞬息万变的今天，靠企业听积累的有限的原始数据，是不足以对整个物流活动进行掌控的，很容易产生“拍脑袋”决策。解决这一问题最直接有效的方式就是依靠数据。只有用数据来驱动企业决策，企业才能在当前激烈的竞争中立于不败之地。

2.3大数据在物流企业应用的技术路线。大数据技术在物流企业中的应用需要依靠相关技术的进步和提升，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网技术和可扩展的存储系统等。同时还要有掌握相关技术的人才及相关的软件及硬件基础设施。

3物流企业在大数据时代面临的挑战

3.1对海量数据处理性能的要求超过了常规处理器处理能力。常规存储或处理设备的运算或存储量一般以VB或TB计算，而面对汹涌的海量数据，要满足其PB ， EB基至ZB的数据存储和处理量，必须要加强处理器软件和硬件设施的配置，这个挑战不仅是物流企业所要面对的，也是IT界听要面对的。

3.2基础设施的不足。基础设施主要表现在物流仓库、运输设备、收集、处理数据的设备等硬件设施方面；物流基础设施和设备投人严重滞后将越来越掣肘快递行业的发展。以物流中心的面积为例，中国人均物流仓储面积仅为美国的1/14；现有物流仓储设施中，超过70%建于20世纪90年代之前，不能满足现代化需求；中国目前5.5亿m2的物流仓储设施的供应量中，达到国际化标准的，不满1000万m2。

3.3技术人才足。在当前信息化时代，物流企业应该具备更多的信息化人才，能应用大数据技术，进行数据的收集与处理，但当前物流企业对信息技术人才还不够重视，或缺乏这方面的专业人才。

3.4对隐私、法律的挑战。如果数据的收集对个人的隐私造成了影响，则会涉及到法律问题；但大数据的收集与利用，都有可能会触及个人隐私，这样的问题一直伴随互联网的发展，在很多的行业，例如电信、银行、网络公司等已屡见不鲜。如何在利用大数据的同时，尽可能地避免对个人隐私的侵害，合理地对数据进行收集、处理、保密，也是大数据在应用过程中所要面对的挑战。

3.5政策的不确定性。由于大数据技术是一种新兴的技术，每一种技术在推广应用时，从国家层面来讲，需要时间进行论证，包括其作用、技术标准的规范等。例如，“云计算”从出现到现在应用逐步成熟以后，国家就逐渐出台了相关的管理、规范意见，在2013年8月，工业和信息化部科技司在工业和信息化部网站上公开征集对《基于云计算的电子政务公共平台总体服务建设实施规范》等18项通信行业国家标准计划项目的意见。大数据的出现，同样会有这样一个过程，而具体的政策和技术应用标准还存在不确定性。

参考文献：

[1]张国伍.大数据与智慧物流——“交通7+1论坛”第三十七次会议纪实[J].交通运输系统工程与信息. 2015（01）

[2]刘新兴.大数据视角下完善我国公路物流业税收征管模式的探索与实践[J].税收经济研究.2015（01）

[3]胡康.大数据分析方法在管理会计中的应用探索[J].中国总会计师.2015（03）

[4]马庆祥.大数据背景下现代物流企业信息资源重组问题探讨[J].湖北科技学院学报.2015（06）

[5]王鑫龙.大数据环境下的物流开放平台业务及应用方案研究[J].中国商贸.2014（18）

注：中国物流学会研究项目《反向物流中大数据应用研究》，项目编号：2016CSLKT3-183；

中国物流学会研究课题《“互联网+”背景下的物流信息资源共享模式研究》项目编号：2016CSLKT3-182。