2.2 管理智能化：大数据重构物流管理模式

大数据开启物流智能化管理新模式

在互联网时代下，网络信息技术在人们的日常生活与工作中得到广泛应用，给诸多用户的生活带来了便利，并提高了人们的工作效率，同时产生了许多数据信息，成为大数据的重要来源，为企业提供了丰富的数据资源。另外，很多第三方平台能够对用户的信息浏览行为进行记录，通过数据分析，挖掘其中的商业价值。以报纸、电视为代表的传统媒介，也为企业提供了数据来源渠道。

受到数据来源多元化的影响，物流行业获取的数据信息也十分丰富，比如网络用户的个人偏好、对商品的需求信息、消费习惯等，以及商品有关数据，物流企业能够在数据统计与分析的基础上，不断调整自身的运营，完善自身的管理与服务体系，提高整体运营效率，更好地对接市场需求。

物流行业运营过程中涉及多种类型的数据资源。以数据结构为标准进行划分，数据资源分为三种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据能够直接保存到数据库中，可通过二维表结构清晰地展示给使用者。

半结构化数据不同于结构化数据，还能够在原有基础上进行扩充，且数据本身具有模糊性特征，无法直接保存到数据库中。非结构化数据指的是，无法通过二维表结构向使用者展示的数据，包括图片、文档、音视频数据，但这种数据在大数据中占据相当大的比例。

以物流企业为基准进行划分，数据包括两种：内部数据与外部数据，顾名思义，外部数据来源于物流行业之外，这类数据的透明度较高，包括市场发展趋势分析数据、客户需求数据等。内部数据则是物流企业在运营过程中产生的数据资源，包括客户关系管理数据、订单信息等等，这类数据对企业的正常发展及运营起到支撑性作用，应该得到企业的重视，避免泄露商业机密而使企业面临风险。

概括而言，国内物流企业在大数据应用过程中仍然存在许多问题，为了推动企业的转型升级，管理者需要对传统物流模式进行改革，发挥网络平台的优势，在把握市场需求的基础上，打造完善的物流行业网络信息系统，提高企业对外部市场环境的应对能力，加强与产业链上其他环节企业之间的合作，逐步拓宽企业的利润空间。

数字化时代已然来临，除了大数据之外，云计算、物联网等技术也为物流行业的发展起到积极的推动作用。在这样的时代背景下，物流企业会加大信息化建设投入，提高数据统计与分析能力，并实现不同智能终端与互联网之间的顺畅连通，强化企业对自身运营各个环节的管理，采用先进的技术设备代替传统的人工操作，完善自身的网络体系，实施信息化管理，提高对货物的识别、分拣速度，充分发挥大数据分析的助推作用。

对物流企业而言，大数据的应用既能够有效促进企业的发展，也对企业提出了更高的要求，如果企业能够将大数据应用与自身发展需求相结合，制定切实可行的发展计划，就能提高自身的管理能力，拉近与客户之间的距离，提高内部资源的利用率。

在数字化时代下，物流企业的发展离不开数据的支撑，这也是企业进行转型升级的必经之路。所以，在数据技术应用的基础上，物流企业能够对传统业务模式进行改革，拓宽自身的发展道路。

综上所述，物流行业在未来的发展过程中，将运用大数据、云计算、物联网实现对供应链的智能化管理，在商业模式方面进行创新，利用信息技术加快企业的整体运转，对市场变化、行业发展、消费者反馈信息等进行获取，并据此制定企业后续的发展规划。

另外，大数据的应用能够促进物流行业的转型，在这个过程中，物流企业应该加强与其他合作企业的联系，及时洞察市场发展机遇。身处数字化时代背景之下的物流企业，应该在认清自身发展情况的基础上，积极实施改革，立足于长远发展角度进行战略制定。

大数据对传统物流管理模式的影响

在计算机技术、数据处理技术、网络信息技术迅速发展的情况下，大数据在人们日常生活和生产中发挥了越来越重要的作用，为各行各业的高效管理与服务奠定了扎实的基础，物流企业也不例外。

物流企业在大数据挖掘的过程中要尽可能多地获取有价值的数据，但事实上物流企业很难做到这一点。但是，物流企业可以通过缩小调查范围尽可能多地获取数据，可以预先设定一个数据获取比例。当然，企业也可以通过对属性进行细分来尽可能多地获取数据，比如无法获取全部时间的数据，企业可以设定一个时间间隔，获取某个时间段内的数据。随着技术不断发展，企业越来越有可能获取全部数据。

由于“大数据”主要处理历史数据，所有即便数据的准确性不是很高，也不会造成多么严重的不良影响。大数据分析主要揭示了现象间的关联关系，为关联关系的准确性提供了有效保障，为决策者提供了重要参考。物流企业直接使用数据分析得出的结论，可以使决策效率得以有效提升。

◆适应不断变化的外部环境

物流管理的外部环境包括政治环境、技术环境、社会环境和经济环境等等，这些环境始终处在不断变化状态。物流企业要想保持自己的竞争优势，就必须不断调整自己的发展目标与发展策略，让自己的经营理念、发展目标与外部环境相适应。显然，大数据技术能使这一问题得以有效解决。

物流企业使用大数据处理技术对海量数据进行处理，可获取更加快捷、及时、准确、科学、有价值的综合数据信息，对外部环境产生更清醒地认识，以在外部环境发生变化时能采取有效措施予以应对，做出客观评估，对这些变化带来的机遇与挑战做出准确判断，找到外部环境的变化规律，以明确未来的发展方向，制定科学的发展战略。

◆改变物流管理的内部环境

随着大数据价值的显现，大数据逐渐成了物流企业潜在的重要资产，如何科学有效地使用大数据成了企业亟需考虑的关键问题。物流企业的管理者将大数据引入管理，如此一来，大数据就对物流管理企业的内部环境产生了一定的影响，进而使物流企业的内部环境发生了重大改变。

（1）提高物流管理的透明度

物流企业将大数据引入管理，可使物流信息的流通更加开放、通畅，可使信息共享程度得以切实提升，从而使物流机构的绩效更加透明，使物流服务质量得以显著提升。为了让客户做出合理的选择，提升客户对物流服务的满意度，物流服务商必须将与绩效、物流质量有关的信息公开发布出来，这一行为必须以大数据技术为支撑。同时，在大数据技术的支持下，物流服务商可提升绩效，推动企业实现持续发展。

（2）提高物流的战略决策水平

物流企业以大数据为支撑做出的企业决策可避免惯性思维、定式思维带来的消极影响，切实提升自己的战略决策能力，把握行业发展动向，紧抓战略机遇。供应链的总体效能对物流管理竞争力的高低有着极其重要的影响，所以物流企业可在保证顾客隐私、商业机密安全的前提下与供应链上下游企业共享数据，对服务进行优化，减少浪费，提升物流效率。

（3）制定切合实际物流市场策略

物流行业的网络平台和社区每天都会产生大量有价值的数据。物流企业通过对这些数据进行加工处理，可获得价值极高的信息，使物流需求方与提供方的决策能力得以大幅提升。物流平台的数据量极大，且数据处在实时更新状态，利用大数据技术对这些数据进行处理，对市场需求进行预测，可制定出更加科学、合理的市场策略。物流行业通过采集、分析、加工大数据，可为客户提供准确的信息，使企业知名度、顾客忠诚度得以切实提升。

大数据分析在物流领域的应用优势

如今，大数据重新成为大众关注的焦点。大数据分析的特征主要体现为：海量数据资源、多元化信息类型、数据分析耗时短、价值密度低等，企业利用大数据分析技术，能够从海量信息资源中进行价值提取，并为企业的决策制定提供精准的参考。

近年来，大数据的研究已经蔓延到多个领域，并开始影响人们的日常生活，其应用也取得了初步成效。在大数据普遍应用的今天，物流企业开始注重信息化建设，并力求借助大数据的应用完善自身服务体系。

从价值链的角度进行分析，物流企业与材料供应商、产品生产企业、各级经销商分属于价值链的不同环节，在其运营过程中能够产生许多数据信息，并蕴藏着巨大的商业价值。企业借助于大数据分析技术，可以在短时间内完成对数据资源的深度加工，实现价值提取，加速企业的整体运营，提高其竞争实力。

企业通过大数据分析，能够对现有的数据资源进行价值提炼，对市场的总体发展走向进行预测。当物流企业对大数据的应用进入到成熟阶段，其信息来源将不再局限于企业所属行业内，数据管理者还会对其他相关领域的数据进行采集。在数据获取与分析的基础上，物流企业能够提前掌握顾客的需求与偏好，采用定制化模式为顾客提供相对应的服务。

◆帮助物流企业了解行业发展动态

现阶段下，物流企业所在的整个市场处于快速变化之中，企业在发展过程中还要应对来自其他竞争对手的挑战。如果企业只关注当下的业务发展情况，在不清楚市场未来发展趋势的前提下，就进行仓库扩建，并购置更多运输车辆，一旦市场需求量下降，物流企业就会面临仓储资源闲置、运力浪费的问题，不利于企业的长远发展。相比之下，物流企业利用大数据分析技术，能够对市场走向及行业发展动态进行把握，据此进行战略制定，实现资源的优化利用。

◆帮助物流企业增强客户的忠诚度

从物流企业发展的角度来分析，对客户需求及行为习惯的了解，能够有效提高企业在营销推广方面的针对性。借助于领先的技术手段，物流企业能够获取用户的相关信息，并根据其以往的行为选择，对其今后的行为趋向进行判断，据此完善自身的物流服务体系，实现优势资源的集中利用，更好地对接用户的需求，进而提高客户的忠诚度。

如今，越来越多的企业开始通过大数据分析进行推广模式的创新。物流企业利用网络平台的传播优势，向客户提供有关自身服务、运营、市场环境的相关信息，与客户之间实现高效的双向互动，并最大限度地突破时空因素的限制。在信息交互过程中，企业能够将信息传递给客户，聚焦客户的目光，逐步提高客户的忠诚度，并对客户群体实施精细化管理，组织营销活动，直至完成销售目的。

◆提高物流行业管理的透明度和服务质量

随着大数据技术在物流行业的普遍应用，该领域将一改之前信息闭塞的状态，转而将物流机构的绩效信息进行公开，驱使物流企业进一步完善自身的服务体系。物流服务提供商需要对其运营过程中的数据进行记录并公开，为客户的选择提供更多参考信息。

如今，世界领先的物流企业已经开始实施透明化管理，致力于通过改革传统运营模式加强各个部门之间的联系，发挥企业整体的协同效应，并方便客户根据其提供的绩效信息进行决策。这种运营模式也能够促进企业进一步完善其服务体系，为消费者提供更加满意的服务。

◆优化物流企业盈利方式

物流企业应该打造专业性网络信息平台，利用该平台对企业的数据资源进行汇总，对客户的消费信息进行统一管理，并在此基础上进行数据分析与深度处理，为物流企业及客户的决策制定提供更加有效的参考信息。

因为用户的需求变动较大，平台必须及时更新企业获取的用户信息。另外平台可以根据对现有用户行为的分析，对未来的市场需求变化进行推测。从一定程度上来说，物流企业的数据分析能力，能够影响其市场拓展的规模与进度。为了提高企业的影响力，增加企业的利润获得，物流企业可以联合其他公司，成立全国性的客户数据系统，为客户提供更加周到、细致的物流服务。

大数据物流管理存在的问题及对策

物流管理信息系统会产生大量数据，这些数据包括用户信息、商家信息、业务运营信息等等，经大数据应用技术处理，这些数据将迸发出巨大的商业价值，为企业带来重大的发展机遇。但这些大数据在应用过程中也存在诸多问题，只有解决这些问题，企业才能紧抓发展机遇，将大数据在物流管理中的价值充分发挥出来。

◆提高数据质量和实效性

物流企业的数据来源非常多，数据来源不同，数据结构也不同，数据质量自然无法得到有效保障。物流企业要想从多个渠道获取高质量的数据，有效地对数据进行整合，面临着巨大挑战。因为这些数据在实时变化，且变化速度极快，有效期较短，如果物流企业没有对这些数据进行及时收集，数据所蕴含的价值就会流失。如果企业对这种数据进行处理就会得到错误的信息，从而做出错误的决策。因此，物流企业必须构建专门的数据库，引入专门的数据仓储设备对这些数据进行存储，借先进的数据采集技术为数据质量及数据的有效性提供强有力的保障。

◆重视和支持大数据技术的应用

物流企业要想让自己有关大数据应用及发展的规划有效落地，就必须对大数据技术的应用予以高度重视和支持，让大数据的价值充分展现出来。在国内，大数据技术的应用尚不成熟，数据质量无法保证，再加上物流行业及物流企业的高层管理人员对大数据挖掘、分析、应用所产生的价值没有深入认识，尚未将大数据应用纳入企业或行业的战略体系。为此，要想推动大数据技术在物流领域广泛应用，物流企业必须对大数据的价值做出清醒地认识，创建数据中心，推动大数据技术得以广泛应用，让物流企业对大数据带来的价值与机遇进行有效利用。

◆配备专业的数据管理人员

要想保证大数据的质量及应用效果，物流企业必须聘用专业的数据管理人员。因为数据复杂多样，使得数据处理及管理难度较大。目前，物流企业亟需具备数据挖掘技术、数据分析技术、物流运营能力的复合型人才。所以，物流企业要想对大数据进行有效利用，就必须采取各种手段做好这方面人才的引入、培养工作。

◆处理好物流数据开放与隐私的关系

以供应链管理为前提的物流数据信息必须能与供应链上下游企业共享，当然不是所有的信息都要共享，而是对那些能提升供应链物流效率、降低物流成本的信息进行共享。在此之前，企业管理人员必须对物流数据进行有效甄别，将那些可共享的信息发布出来，同时做好企业机密信息的保护工作。在当今物流企业竞争激烈的形势下，物流企业必须在全面开放、共享、应用数据的同时做好客户隐私、企业机密信息的保护工作，不仅企业要为此建立完善的规章制度，国家也要为此制定相关的法律法规。