大數據在物流業的應用

世界着名諮詢公司麥肯錫於2011年發表了一篇名爲 《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》 的報告，這個早在1978年出現的主題，沉寂了30多年後，又引起了人們的高度關注。相對於傳統的數據庫應用，大數據分析具有數據量大、類型多樣、價值密度低、處理速度快等特點，採用對所有數據進行收集、分類、處理和整理，併爲企業經營決策提供有應用價值的信息。

現今大數據滲透到經濟、政治、軍事、文化以及人們的生活等各個領域，並在一定程度上都得到應用；與此同時大數據時代給物流企業信息化帶來的最大挑戰是如何通過大數據分析提升自身的物流服務水平。物流行業與材料供應商、產品製造商、批發零售商、消費者緊緊地聯繫在一起，所涉及的數據量極大且具有一定經濟價值。而應用大數據分析恰恰能對這些數據進行快速高效的處理，得到準確的具有潛在價值的信息，對物流行業的發展具有強大的推進作用。

2014年的“雙十一”,淘寶物流的訂單相比2013年同期接近翻了一倍，但是整個物流體系運作卻非常順暢，沒有出現以往的爆倉現象。原因何在？整個“雙十一”期間其商品及商品在頁面上的位置，都依靠算法來篩選。大數據是變量，算法則是規則，設定什麼樣的規則，就收穫什麼樣的結果。作爲淘寶和天貓物流支撐體系樞紐的“菜鳥網絡”,根據快遞公司開放的物流數據，結合天貓和淘寶的買家預售、瀏覽、加入購物車、店鋪收藏等行爲，以及商家的備貨數據，給物流合作伙伴提供數據預測。越來越精準的數據分析與預測，使快遞公司在應對上更加準確和從容。

1. 大數據分析給物流業帶來新的變革

大數據技術的戰略意義在於對已掌握信息的專業化處理和價值挖掘，並分析市場中長期發展等。而隨着物流行業對大數據應用的逐漸深入，未來物流行業獲取的數據已不只是行業內部信息，還包括大量的外部信息。

通過對這些數據的判辨，使得物流企業可以預測性的做到爲每家客戶量身定製個性化、差異化的服務。

（1） 大數據分析可以幫助物流企業瞭解行業發展動態

目前，物流企業面對的是一個高度競爭、瞬息萬變的市場環境，許多運輸空載的問題就是由於物流企業缺少通過數據分析和對未來市場做出預判，只看到眼前的業務在增長就盲目地增加運力和倉儲面積，當市場出現萎縮、業務量下滑的時候就會產生大批的富餘運力和空置倉庫，從而導致物流企業的虧損。通過對大數據的分析，物流企業就可以對未來市場和競爭對手的行爲做出一定的預測，及時調整發展戰略，避免盲目的資產投入以減少損失。

（2） 大數據分析可以幫助物流企業增強客戶的忠誠度

對於物流企業來說，分析客戶的行爲習慣可以將他們的市場推廣投入、供應鏈投入和促銷投入回報最大化。利用先進的統計方法，物流企業可以通過用戶的歷史記錄分析來建立模型，預測其未來的行爲，進而設計有前瞻性的物流服務方案，從而整合最佳資源，提高與客戶合作的默契程度以避免客戶的流失。物流企業不僅可以通過大數據挖掘現有存量用戶的價值，還可通過數據更高效地獲得新用戶。

大數據技術正革命性地改變着市場推廣的遊戲規則。通過推動信息交互，推送給客戶服務調整、價格變化以及市場變化等信息，不斷滿足客戶的需求變化。在互聯網背景下營銷將不受時間、地點的限制，也不再只是信息單向流通。更大的不同是，從接觸客戶、吸引客戶、黏住客戶，到管理客戶、發起促銷，再到最終的達成銷售，整個營銷過程都可以只在信息交互中實現，通過了解用戶行爲進行精準營銷。

（3） 大數據分析可以提高物流行業管理的透明度和服務質量

大數據分析通過物流信息交流開放與信息共享，可以使物流從業者、物流機構的績效更透明，間接促進物流服務質量的提高。根據物流服務提供商設置的操作和績效數據集，可以進行數據分析並創建可視化的流程圖和儀表盤，促進信息透明。世界上知名的物流企業目前正在測試儀表盤，將其作爲建設主動、透明、開放、協作型公司的一部分，公開發布物流質量和績效數據還可以幫助客戶做出更明智的合作決定，這也將幫助物流服務提供方提高總體績效，從而提升競爭力。

（4） 大數據分析可以優化物流企業盈利方式通過建立物流行業網絡平臺和社區，平臺可以產生大量有價值的數據，提供寶貴的數據並彙總物流行業客戶的消費記錄，進而進行高級分析，最終提高物流需求方和物流服務提供方的決策能力。平臺的用戶數據分析都是實時進行更新，以確保用戶行爲預測總是符合實際用戶需要；同時，動態地根據這些行爲預測來設計一些市場策略，市場擴張的速度將取決於物流行業大數據採集分析發展的速度。可以建立全國的客戶數據庫，提供準確和及時的物流信息諮詢，將會大幅提高公司的知名度和盈利能力。

　2 大數據在物流業中的發力點

對於物流企業來說，擁抱大數據只是時間的早晚而已。面對競爭激烈的市場，如何快速適應變化多端的市場環境，利用智能篩選分析技術挖掘隱藏在海量數據中的信息價值，來支撐和創新業務模式，將成爲物流行業轉型升級的關鍵所在。

（1） “大數據+物流配送方案優化”模式探索

大數據涵蓋了許多高新技術，主要包括大數據存儲、管理和大數據檢索使用等技術。這些技術對物流行業發展的各個環節都有着重要的影響。如採集信息端中的識別、定位和感知，傳輸信息中的移動互聯網技術，以及數據的應用和開發方面，將會出現越來越多的數據中心。通過在這些環節中對大數據的充分利用，物流企業可有效管理公司員工，快速制定出高效合理的物流配送方案，確定物流配送的交通工具、最佳線路，並實時進行監控，以降低物流配送的成本和提高物流配送的效率，給客戶提供高效便捷的服務，實現雙贏。

（2） “大數據+互聯網供應鏈”模式探索

互聯網時代背景下的物流業是一個新型的跨行業、跨部門、跨區域、滲透性強的複合型產業。大數據的使用將整個供應鏈系統的業務和管理流程進行再改造，從而提高客戶體驗。大數據時代的智慧物流有許多新的發展，但始終還是會圍繞網絡和流程這兩個物流的基本問題發展的。數據挖掘和建模對企業流程的優化已經可以滲透到大部分環節，可以有效地提高物流企業作業的效率，降低人力成本，提高資金的流動速度。

小米科技公司與順豐速運公司的合作就是一個典型的案例。2014年4月8日，小米網站接受的訂單數爲226萬單，當天發貨訂單20萬單。順豐的信息管理與小米的WMS （倉儲管理系統）系統實現了實時對接，出倉訂單一旦生產出來，數據會直接進入順豐的系統，同時使用電子運單的方式，簡化了交接手續和減少了中轉次數，做到實時提貨。

（3） “大數據+物流個性化服務”模式探索

大數據的核心價值是服務，充分利用物流業大數據，針對不同個體能夠提供其最及時需要的服務。大數據讓物流企業爲每個客戶量身定製符合個體需求的產品和服務，從而顛覆製造業和商業的既有模式。在大數據時代的背景下，掌握了數據就相當於掌握了機遇。通過打造物流數據應用平臺，利用物聯網、雲計算等技術，建立數據倉庫，使用數據挖掘等技術來篩選有效客戶信息，在此基礎上，對信息進行分析、整理與分類等操作，並將信息共享給商務企業、倉儲企業、第三方物流服務商等，使整個供應鏈能夠根據信息對客戶需求做出快速反應，以此有針對性的開展個性化服務，讓消費者真正得到更多便利，從而提高客戶滿意度，給物流企業帶來新的.業績增長點。

（4） “大數據+物流信息化”模式探索

企業實現物流信息化，不僅能最大限度減少人工的誤操作，提高揀選配送的效率，降低了物流成本。通過計算機網絡管理爲基礎的物流平臺，突破原有的發展平臺侷限，整合公司資源，細化物流環節，規範業務流程，實現物流環節的高自動化、智能化，從而節省公司運營成本，提高服務能力和水平。

目前，我國物流發展不是很樂觀，發展速度緩慢，難以實現規模化，但隨着“工業4.0”和電子商務產業的發展，我國應大力推動物流行業的互聯網化發展，幫助物流企業不斷地進行改革和創新，提高物流企業的服務質量，以促進我國現代化物流的全面發展。另外，從行業協會和相關政府職能部門的角度還需成立數據管理相應的機構，制定相關流程、制度、規範。數據管理體系在投入運作前，必須進行需求分析、規劃、設計，確保所設計的管理體系是切實可行的、能落地執行，給行業的發展帶來質的改變。

3 大數據在物流業中的展望

在當今快速發展的時代下，物流產業的發展離不開雲計算、大數據及物聯網等綜合運用，這已成爲大勢所趨。未來物流產業的發展不僅如此，它將實現物流信息化、管理自動化（獲取數據、自動分類等等），將各智能終端與互聯網連接，同時增加各物流終端的自動化程度，形成智能化、自主化的流程，減少人工干預等，形成網絡集成管理、全方位的智能化功能等體系，實現物品的自動識別和信息的互聯與共享，真正實現智能物流。

大數據作爲一種新興的技術，它給物流企業帶來了機遇也帶來了挑戰，合理地運用大數據技術，將對物流企業的管理與決策、客戶關係維護、資源配置等方面起到積極的作用。物流企業最終成爲數據驅動型企業，是企業在大數據時代進一步發展的必要條件。因此，不論是優化現存的業務，還是發掘新興業務模式，大數據和新的數據技術都將史無前例地爲物流企業提供技術支撐。

總之，結合互聯網、物聯網的供應鏈管理是物流發展的必然趨勢，也是實業經濟發展的必然，是改變經濟模式的利器，通過信息技術實現商流、物流、信息流、資金流的一體化運作，使市場、行業、企業、個人聯結在一起。

同時，大數據也推動着物流的變革，而這個變革時期也必將派生出更多的發展機會，比如平臺整合，企業聯盟、跨領域企業重組等。我們需要轉換思維角度，在大數據的浪潮下，無論是物流還是其他行業，都是有必要進行大規模的整合和改革。對於從改革中涌現的機會，要採取積極的態度去把握，達到與時代共贏。