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隨著大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)應(ying)用范圍不斷擴(kuo)大(da)，越來越多的(de)企(qi)(qi)業(ye)開(kai)始部署(shu)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)戰(zhan)(zhan)略(lve)。通過(guo)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)技術(shu)構建數(shu)(shu)據(ju)(ju)中心，挖掘(jue)出隱藏在數(shu)(shu)據(ju)(ju)背(bei)后的(de)信息價值，為企(qi)(qi)業(ye)提供(gong)有(you)益的(de)幫助(zhu)，從中獲取利益。企(qi)(qi)業(ye)應(ying)該(gai)把(ba)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)看做是一項戰(zhan)(zhan)略(lve)資(zi)源，在戰(zhan)(zhan)略(lve)規(gui)劃、商業(ye)模式和人力資(zi)本(ben)等方面做出全方位的(de)部署(shu)。

什么是物流大數據?

所(suo)謂物(wu)流(liu)(liu)(liu)的(de)(de)大(da)(da)數(shu)據，即運輸(shu)、倉儲(chu)、搬(ban)運裝卸、包(bao)裝及流(liu)(liu)(liu)通(tong)加(jia)工(gong)等物(wu)流(liu)(liu)(liu)環節中(zhong)涉及的(de)(de)數(shu)據、信(xin)息等。通(tong)過(guo)大(da)(da)數(shu)據分析(xi)可以提高運輸(shu)與配送效(xiao)(xiao)率、降低(di)物(wu)流(liu)(liu)(liu)成本、更有(you)效(xiao)(xiao)地滿足客戶(hu)服(fu)務(wu)要求。將(jiang)所(suo)有(you)貨物(wu)流(liu)(liu)(liu)通(tong)的(de)(de)數(shu)據、物(wu)流(liu)(liu)(liu)快遞公(gong)司、供(gong)求雙方有(you)效(xiao)(xiao)結合，形成一個巨大(da)(da)的(de)(de)即時信(xin)息平臺，從而(er)實現快速(su)、高效(xiao)(xiao)、經濟的(de)(de)物(wu)流(liu)(liu)(liu)。信(xin)息平臺不(bu)是(shi)(shi)簡單地為企(qi)業客戶(hu)的(de)(de)物(wu)流(liu)(liu)(liu)活動(dong)提供(gong)管理服(fu)務(wu)，而(er)是(shi)(shi)通(tong)過(guo)對(dui)企(qi)業客戶(hu)所(suo)處供(gong)應鏈(lian)的(de)(de)整個系統或行業物(wu)流(liu)(liu)(liu)的(de)(de)整個系統進行詳(xiang)細分析(xi)后(hou)，提出具有(you)中(zhong)觀指導(dao)意義(yi)的(de)(de)解(jie)決方案。許多(duo)專(zhuan)業從事物(wu)流(liu)(liu)(liu)數(shu)據信(xin)息平臺的(de)(de)企(qi)業形成了物(wu)流(liu)(liu)(liu)大(da)(da)數(shu)據行業。

國家出臺的政策支持

目前，國家出臺(tai)的(de)與大數(shu)據相關的(de)物(wu)流(liu)行(xing)業規(gui)劃和政策包括：《第三(san)方(fang)物(wu)流(liu)信(xin)息(xi)服(fu)務平臺(tai)建設案例指(zhi)(zhi)引(yin)》、《商貿物(wu)流(liu)標準化專項行(xing)動計劃》、《物(wu)流(liu)業發(fa)展中長期規(gui)劃(2014-2020年)》、《關于推(tui)進(jin)物(wu)流(liu)信(xin)息(xi)化工作的(de)指(zhi)(zhi)導意見》等(deng)一系列政策，將大數(shu)據、信(xin)息(xi)化處理方(fang)法作為物(wu)流(liu)行(xing)業轉型升級(ji)的(de)重要指(zhi)(zhi)導思想。

此外(wai)，交通運(yun)輸部正(zheng)在編(bian)制(zhi)的物(wu)流(liu)發展“十(shi)三五”規劃，其中統籌謀(mou)劃現(xian)代物(wu)流(liu)發展，指出要發展智慧(hui)物(wu)流(liu)，適時研究制(zhi)定“互聯網”貨物(wu)與物(wu)流(liu)行動計劃，深入推進移動互聯網、大(da)數據、云計算等新一代信息技術(shu)的應用(yong);強化公共(gong)物(wu)流(liu)信息平臺建設，完(wan)善(shan)平臺服(fu)務功(gong)能。

物流大數(shu)據行(xing)業的生命周期比較長，一般要在5-8年(nian)，前期的數(shu)據積累和沉(chen)淀(dian)耗時(shi)耗力耗財。目(mu)前，中國(guo)物流大數(shu)據產業正處于起步階段，未來2年(nian)有望快(kuai)速發展，率(lv)先實現大數(shu)據增值。

物流企業如何應用大(da)數據?

大數據在物(wu)流企業(ye)中的應用貫穿了整個(ge)物(wu)流企業(ye)的各個(ge)環節。主要表現在物(wu)流決策、物(wu)流企業(ye)行政管(guan)理、物(wu)流客戶管(guan)理及物(wu)流智能預警等過程(cheng)中。

1、大數據在物流(liu)決策(ce)中的應用(yong)

在物(wu)流決策中，大數據(ju)技術應(ying)用涉及到(dao)競(jing)爭(zheng)環境的分析與決策、物(wu)流供(gong)給與需求匹配(pei)、物(wu)流資源優化與配(pei)置(zhi)等(deng)。

在(zai)競爭環境分析中，為(wei)了(le)達到利益的(de)(de)最大化(hua)，需(xu)要(yao)與合適的(de)(de)物流或電商(shang)等企業合作，對競爭對手進行全面的(de)(de)分析，預測其行為(wei)和動向，從而(er)了(le)解在(zai)某個(ge)區域或是在(zai)某個(ge)特(te)殊(shu)時(shi)期，應該選擇的(de)(de)合作伙伴。

物流的(de)供給與需(xu)(xu)(xu)求(qiu)匹(pi)配方面，需(xu)(xu)(xu)要分(fen)析特定時期、特定區(qu)域(yu)的(de)物流供給與需(xu)(xu)(xu)求(qiu)情況(kuang)，從(cong)(cong)而進行合理的(de)配送管理。供需(xu)(xu)(xu)情況(kuang)也需(xu)(xu)(xu)要采用大(da)數(shu)(shu)(shu)據技(ji)術，從(cong)(cong)大(da)量的(de)半結(jie)構(gou)(gou)化(hua)網(wang)絡數(shu)(shu)(shu)據或企業(ye)已(yi)有的(de)結(jie)構(gou)(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)據，即(ji)二維表類型的(de)數(shu)(shu)(shu)據中(zhong)獲得。

物(wu)流(liu)資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)的配(pei)置與優化(hua)方面，主(zhu)要(yao)涉及(ji)到(dao)運輸資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)、存儲資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)等。物(wu)流(liu)市場(chang)有很強的動(dong)態性(xing)和(he)隨機性(xing)，需要(yao)實時分析市場(chang)變化(hua)情況，從海(hai)量的數據(ju)中提取當前(qian)的物(wu)流(liu)需求(qiu)信息，同時對(dui)已配(pei)置和(he)將(jiang)要(yao)配(pei)置的資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)進行優化(hua)，從而實現(xian)對(dui)物(wu)流(liu)資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)的合理利用。

2、大(da)數據在物(wu)流企業行政管(guan)理中的應用

在(zai)(zai)(zai)企(qi)業行政管理(li)中也(ye)同(tong)樣可(ke)以應(ying)用(yong)大數(shu)據相關技術。例如，在(zai)(zai)(zai)人(ren)力資(zi)源(yuan)方面(mian)，在(zai)(zai)(zai)招聘人(ren)才時，需(xu)要選擇合適的人(ren)才，對人(ren)才進行個(ge)性(xing)分析(xi)、行為分析(xi)、崗位匹配度分析(xi);對在(zai)(zai)(zai)職人(ren)員同(tong)樣也(ye)需(xu)要進行忠誠(cheng)度、工作滿(man)意度等分析(xi)。

3、大數據在物流客戶管理(li)中的(de)應用

大數據在(zai)(zai)物流(liu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)管理中的(de)(de)應用主要(yao)表(biao)現在(zai)(zai)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)對物流(liu)服務(wu)的(de)(de)滿意度(du)分析(xi)、老客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)忠誠度(du)分析(xi)、客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)需求分析(xi)、潛在(zai)(zai)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)分析(xi)、客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)評價與反饋分析(xi)等方(fang)面(mian)。

4、大數據在物流智能預(yu)警中的應(ying)用

物(wu)流(liu)(liu)(liu)業(ye)務具有突發(fa)性、隨機性、不均衡性等特點，通(tong)過大數(shu)據分析，可以有效了解消費者偏好，預(yu)判(pan)消費者的消費可能，提(ti)前做好貨品調配(pei)，合理規劃物(wu)流(liu)(liu)(liu)路線方案等，從而提(ti)高(gao)(gao)物(wu)流(liu)(liu)(liu)高(gao)(gao)峰(feng)期間(jian)物(wu)流(liu)(liu)(liu)的運送效率。

大數(shu)據已經滲透到物流企業的各個環節，面對大數(shu)據這一機(ji)遇，物流企業仍需給予高度的重(zhong)視和支(zhi)持，正(zheng)視企業應用大數(shu)據時(shi)存在的問題。