物流与供应链管理论文物流与供应链论文

1数据仓储技术简介

随着现代电子信息技术的普及，各类商业交易也开始广泛利用电子设备，这些交易储藏了大量信息，如果能够有效利用这些资料，必然能更好地了解交易现状，把握交易趋势。在这种背景下，1994年由W.H.Inmon[1]提出数据仓储（Data Warehousing）概念，即数据仓储是指支持管理决策过程的、主题导向的（Subject Oriented）、整合的、长存而不会挥发消失的、随时间变化的数据集合。Kimball（1996）[2]认为数据仓储是从交易系统抽取出来的一群静态数据，是一个用来支持决策的数据库。Y.Zhuge（1995）[3]提出数据仓储是经整合的信息体，用于查询和分析。这些不同定义都指出数据仓储具有主题性、整合性、历史性等特性，并能够协助管理者进行科学决策。

数据仓储的数据来源分为内部数据和外部数据两部分。内部数据是由各种异质性数据库中整合而来的数据，特别是指从在线交易系统OLTP（On-Line Transactional Processing，即由数据库所连结出来的在线查询分析程序）所得来的数据。外部数据主要为市场资料，以便了解企业本身对市场的反应效率。这样的市场分析可以协助企业在利润较高的市场投入更多资源，同时在竞争性高的市场寻求适当的切入点。数据仓储所包含的是全企业的信息，这些信息是为了整体的数据分析而整合多个OLTP系统而来，一般而言，数据仓储是由数个主题领域所组成，例如客户、产品等，可用于战术与策略上的决策支持。数据仓储的数据量的范围可能从50 gigabytes（GB）到1terabyte（TB），其建置与管理往往非常昂贵且耗时；建立的方法通常是从上到下由统筹的信息服务单位主导。

与数据仓储密切相关的两个概念是数据超市和数据挖掘。数据超市（Data Mart）是数据仓储的子集，主要目的提供给企业中个别的部门执行特定决策支持系统，通常是由下到上利用部门的资源来建置。数据超市通常只有特定主题的汇总或详细资料。对于部门别的数据仓储来说，数据超市是一个较为低廉也更容易扩充的解决方案。数据挖掘（Data Mining）是从巨大数据仓储找出有用信息的一种过程与技术，若将数据仓储比喻作矿坑，数据挖掘就是深入矿坑采矿的工作。

2数据仓储技术在台湾花卉供应链物流管理中的应用中国台湾花卉产业主要由台北花卉供应链、台

数据仓储技术在物流管理中的应用与前景——

—以中国台湾花卉供应链的物流现况分析为例

卢凌霄

（南京农业大学中国新农村建设研究院江苏南京210095）

摘要：数据仓储技术利用电子化交易系统抽取数据，分析市场行情，该技术在中国台湾花卉供应链物流管理中的应用有效提高了花卉的流通效率，便于花农更好的应对市场需求，使消费者以更实惠的价格采购到同类产品，同时帮助批发商选择最合适的鲜花供应商。大陆农产品批发市场可以借鉴台湾花卉供应链利用数据仓储技术分析市场行情、调节供求的方法，整合不同类型农产品的流通资料，提高流通效率。

关键词：数据仓储；台湾；花卉供应链

收稿日期：2010-10-17

基金项目：江苏省社科联研究课题（10-c-12）

作者简介：卢凌霄（1982-），女，湖北十堰人，博士，讲师，研究方向为区域经济。E-mail:lingxiao.lu@

农业科技展望

中花卉供应链、彰化花卉供应链、台南花卉供应链、高雄花卉供应链组成。花卉供应链的成员包括：生物科技厂商，负责生产花卉种子、幼苗、球根或进口特殊球根；产地花农，负责花卉的种植与照顾；合作社，负责收集收获后的花卉并以经济规模物流方式运送；批发市场内交易双方通过荷兰式拍卖来决定花卉的价格；零售店负责将花卉直接贩卖给消费者[4]。

台湾花卉供应链一直存在高人力成本问题，从生产到消费过程，一枝花可能要经数十人之手，过多的环节延长了花卉流通时间，也增加了销售价格。20世纪90年代最困扰台湾花卉产业问题是营销效率。花卉供应人有数千人，供应人每天要决定将花卉产品往哪条供应链运送。如果大家同时往台中供应链运送，则中部花卉价格会暴跌，而台北花卉价格则会高涨。比如20世纪90年代某天台北花卉平均价格为55元，而台中平均价格为31元，相似产品但价差1/3，如果花农猜错供应链，损失就非常大。如何平衡台湾各花卉供应链间的价格是经营者面临的最大挑战。

在这个背景下，1990年台湾花卉产业大力投入自动化科技来降低成本，台北花卉批发市场拍卖作业自动化是亚洲第一个成功案例，引起日本东京大田花卉批发市场模仿，而中国大陆、韩国等地的花卉拍卖作业自动化也都与台湾带头的拍卖自动化革命有密切的因果关系。为提高花卉营销效率，管理者开始利用数据仓储（Data Warehouse）技术提供花卉的业务情报（Business Intelligence,BI），即花卉批发信息分享热线（Flower Wholesale Information Shar-ing Hotline,Flower WISH）。目前，花卉批发信息分享热线运作已融入各花卉供应链的日常营运作业中，该系统可以提供花卉交易数据、交易数据内容分级与分享、供应人与承销人的运销决策、市场调查与调货、花卉的物流分析与预测、交易金额查询等多项功能。操作花卉批发信息分享热线能力已被台湾花卉产业列入考花卉拍卖员执照的必考项目。

花卉批发信息分享热线运行方式是花卉拍卖钟通过因特网接上数据超市，台北花卉资料超市、台中花卉资料超市、彰化花卉资料超市、台南花卉资料超市、高雄花卉资料超市等5个数据超市再整合为台湾花卉数据资料仓储。整个工程由下而上来建构以提高成功率，各花卉批发市场的全力配合更是工程成功的最重要因素。系统拥有在线分析处理功能（On-Line Analytical Processing，OLAP），利用供应单位、产地市场、交易日期、拍卖均价、销售市场、花卉品种、等级、包装材料等数十项物流衡量值（Measure）来分析不同市场花卉供应情况，预测花卉物流的价格趋势。花卉批发信息分享热线应用范围非常广泛，比较常见的有如下3种：（1）物流专家系统设计案例。将数据仓储中花卉交易数据当作训练样本得到花卉交易的运销法则，用这些运销法则来建立专家系统，从而协助判断市场形势。具体说来，假设某次玫瑰花交易产生了12批残货，可以这些残货数据为样本就可找出发生残货的若干条规律，将这些规律总结出来，建设成专家系统，以后花农运送玫瑰花可依专家系统推理与建议来进行营销决策并避免残货产生。（2）价格与等级分析案例。用统计方法计算出花卉等级与价格的关系，比如以前花农不知道玫瑰花卉等级与价格关系，现在可用统计回归技术计算出资料仓储中各玫瑰花品种、等级与价格关系的方程式，花农依这些式子及自己生产条件来进行玫瑰花卉的生产规划。一般等级越高的玫瑰花，通常其生产成本也会更高，如果某等级玫瑰花价格减掉成本后的获利不错，则花农会挑该等级玫瑰花来生产[5]。（3）最佳供应人选拔案例。如何从众多供应人里挑选出最优秀供应人是批发商必须面对的问题，以前是凭感觉和印象选拔最佳供应人，现在可从数据仓储里产生，通过将不同花农历次交易的平均拍卖价格和残货百分比进行对比，可以发现花卉产品单价高且残货量低的花农。

在台湾，花卉批发信息分享热线使用已融入各花卉供应链的日常营运作业中并产生重大影响，用数据仓储提供的物流信息来改善营销效率是流通链条上各流通主体最普遍利用的业务。传统农业里，整合信息技术来提升农产品的营销效率一直是各项农产品供应链努力的目标，花卉批发信息分享热线的出现在这个方向建立了典范，随着技术的不断成熟和推广，花卉批发信息分享热线的成功应用案例会越来越多。

3数据仓储技术在大陆农产品流通前景分析中国大陆农产品流通体制几经变革，在20世纪80年代改革开放后基本朝着市场化方向发展。目前已经初步形成以产销地批发市场、农贸市场与超市