2.2 管理智能化：大數據重構物流管理模式

大數據開啟物流智能化管理新模式

在互聯網時代下，網絡信息技術在人們的日常生活與工作中得到廣泛應用，給諸多用戶的生活帶來了便利，并提高了人們的工作效率，同時產生了許多數據信息，成為大數據的重要來源，為企業提供了豐富的數據資源。另外，很多第三方平臺能夠對用戶的信息瀏覽行為進行記錄，通過數據分析，挖掘其中的商業價值。以報紙、電視為代表的傳統媒介，也為企業提供了數據來源渠道。

受到數據來源多元化的影響，物流行業獲取的數據信息也十分豐富，比如網絡用戶的個人偏好、對商品的需求信息、消費習慣等，以及商品有關數據，物流企業能夠在數據統計與分析的基礎上，不斷調整自身的運營，完善自身的管理與服務體系，提高整體運營效率，更好地對接市場需求。

物流行業運營過程中涉及多種類型的數據資源。以數據結構為標準進行劃分，數據資源分為三種：結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。其中，結構化數據能夠直接保存到數據庫中，可通過二維表結構清晰地展示給使用者。

半結構化數據不同于結構化數據，還能夠在原有基礎上進行擴充，且數據本身具有模糊性特征，無法直接保存到數據庫中。非結構化數據指的是，無法通過二維表結構向使用者展示的數據，包括圖片、文檔、音視頻數據，但這種數據在大數據中占據相當大的比例。

以物流企業為基準進行劃分，數據包括兩種：內部數據與外部數據，顧名思義，外部數據來源于物流行業之外，這類數據的透明度較高，包括市場發展趨勢分析數據、客戶需求數據等。內部數據則是物流企業在運營過程中產生的數據資源，包括客戶關系管理數據、訂單信息等等，這類數據對企業的正常發展及運營起到支撐性作用，應該得到企業的重視，避免泄露商業機密而使企業面臨風險。

概括而言，國內物流企業在大數據應用過程中仍然存在許多問題，為了推動企業的轉型升級，管理者需要對傳統物流模式進行改革，發揮網絡平臺的優勢，在把握市場需求的基礎上，打造完善的物流行業網絡信息系統，提高企業對外部市場環境的應對能力，加強與產業鏈上其他環節企業之間的合作，逐步拓寬企業的利潤空間。

數字化時代已然來臨，除了大數據之外，云計算、物聯網等技術也為物流行業的發展起到積極的推動作用。在這樣的時代背景下，物流企業會加大信息化建設投入，提高數據統計與分析能力，并實現不同智能終端與互聯網之間的順暢連通，強化企業對自身運營各個環節的管理，采用先進的技術設備代替傳統的人工操作，完善自身的網絡體系，實施信息化管理，提高對貨物的識別、分揀速度，充分發揮大數據分析的助推作用。

對物流企業而言，大數據的應用既能夠有效促進企業的發展，也對企業提出了更高的要求，如果企業能夠將大數據應用與自身發展需求相結合，制定切實可行的發展計劃，就能提高自身的管理能力，拉近與客戶之間的距離，提高內部資源的利用率。

在數字化時代下，物流企業的發展離不開數據的支撐，這也是企業進行轉型升級的必經之路。所以，在數據技術應用的基礎上，物流企業能夠對傳統業務模式進行改革，拓寬自身的發展道路。

綜上所述，物流行業在未來的發展過程中，將運用大數據、云計算、物聯網實現對供應鏈的智能化管理，在商業模式方面進行創新，利用信息技術加快企業的整體運轉，對市場變化、行業發展、消費者反饋信息等進行獲取，并據此制定企業后續的發展規劃。

另外，大數據的應用能夠促進物流行業的轉型，在這個過程中，物流企業應該加強與其他合作企業的聯系，及時洞察市場發展機遇。身處數字化時代背景之下的物流企業，應該在認清自身發展情況的基礎上，積極實施改革，立足于長遠發展角度進行戰略制定。

大數據對傳統物流管理模式的影響

在計算機技術、數據處理技術、網絡信息技術迅速發展的情況下，大數據在人們日常生活和生產中發揮了越來越重要的作用，為各行各業的高效管理與服務奠定了扎實的基礎，物流企業也不例外。

物流企業在大數據挖掘的過程中要盡可能多地獲取有價值的數據，但事實上物流企業很難做到這一點。但是，物流企業可以通過縮小調查范圍盡可能多地獲取數據，可以預先設定一個數據獲取比例。當然，企業也可以通過對屬性進行細分來盡可能多地獲取數據，比如無法獲取全部時間的數據，企業可以設定一個時間間隔，獲取某個時間段內的數據。隨著技術不斷發展，企業越來越有可能獲取全部數據。

由于“大數據”主要處理歷史數據，所有即便數據的準確性不是很高，也不會造成多么嚴重的不良影響。大數據分析主要揭示了現象間的關聯關系，為關聯關系的準確性提供了有效保障，為決策者提供了重要參考。物流企業直接使用數據分析得出的結論，可以使決策效率得以有效提升。

◆適應不斷變化的外部環境

物流管理的外部環境包括政治環境、技術環境、社會環境和經濟環境等等，這些環境始終處在不斷變化狀態。物流企業要想保持自己的競爭優勢，就必須不斷調整自己的發展目標與發展策略，讓自己的經營理念、發展目標與外部環境相適應。顯然，大數據技術能使這一問題得以有效解決。

物流企業使用大數據處理技術對海量數據進行處理，可獲取更加快捷、及時、準確、科學、有價值的綜合數據信息，對外部環境產生更清醒地認識，以在外部環境發生變化時能采取有效措施予以應對，做出客觀評估，對這些變化帶來的機遇與挑戰做出準確判斷，找到外部環境的變化規律，以明確未來的發展方向，制定科學的發展戰略。

◆改變物流管理的內部環境

隨著大數據價值的顯現，大數據逐漸成了物流企業潛在的重要資產，如何科學有效地使用大數據成了企業亟需考慮的關鍵問題。物流企業的管理者將大數據引入管理，如此一來，大數據就對物流管理企業的內部環境產生了一定的影響，進而使物流企業的內部環境發生了重大改變。

（1）提高物流管理的透明度

物流企業將大數據引入管理，可使物流信息的流通更加開放、通暢，可使信息共享程度得以切實提升，從而使物流機構的績效更加透明，使物流服務質量得以顯著提升。為了讓客戶做出合理的選擇，提升客戶對物流服務的滿意度，物流服務商必須將與績效、物流質量有關的信息公開發布出來，這一行為必須以大數據技術為支撐。同時，在大數據技術的支持下，物流服務商可提升績效，推動企業實現持續發展。

（2）提高物流的戰略決策水平

物流企業以大數據為支撐做出的企業決策可避免慣性思維、定式思維帶來的消極影響，切實提升自己的戰略決策能力，把握行業發展動向，緊抓戰略機遇。供應鏈的總體效能對物流管理競爭力的高低有著極其重要的影響，所以物流企業可在保證顧客隱私、商業機密安全的前提下與供應鏈上下游企業共享數據，對服務進行優化，減少浪費，提升物流效率。

（3）制定切合實際物流市場策略

物流行業的網絡平臺和社區每天都會產生大量有價值的數據。物流企業通過對這些數據進行加工處理，可獲得價值極高的信息，使物流需求方與提供方的決策能力得以大幅提升。物流平臺的數據量極大，且數據處在實時更新狀態，利用大數據技術對這些數據進行處理，對市場需求進行預測，可制定出更加科學、合理的市場策略。物流行業通過采集、分析、加工大數據，可為客戶提供準確的信息，使企業知名度、顧客忠誠度得以切實提升。

大數據分析在物流領域的應用優勢

如今，大數據重新成為大眾關注的焦點。大數據分析的特征主要體現為：海量數據資源、多元化信息類型、數據分析耗時短、價值密度低等，企業利用大數據分析技術，能夠從海量信息資源中進行價值提取，并為企業的決策制定提供精準的參考。

近年來，大數據的研究已經蔓延到多個領域，并開始影響人們的日常生活，其應用也取得了初步成效。在大數據普遍應用的今天，物流企業開始注重信息化建設，并力求借助大數據的應用完善自身服務體系。

從價值鏈的角度進行分析，物流企業與材料供應商、產品生產企業、各級經銷商分屬于價值鏈的不同環節，在其運營過程中能夠產生許多數據信息，并蘊藏著巨大的商業價值。企業借助于大數據分析技術，可以在短時間內完成對數據資源的深度加工，實現價值提取，加速企業的整體運營，提高其競爭實力。

企業通過大數據分析，能夠對現有的數據資源進行價值提煉，對市場的總體發展走向進行預測。當物流企業對大數據的應用進入到成熟階段，其信息來源將不再局限于企業所屬行業內，數據管理者還會對其他相關領域的數據進行采集。在數據獲取與分析的基礎上，物流企業能夠提前掌握顧客的需求與偏好，采用定制化模式為顧客提供相對應的服務。

◆幫助物流企業了解行業發展動態

現階段下，物流企業所在的整個市場處于快速變化之中，企業在發展過程中還要應對來自其他競爭對手的挑戰。如果企業只關注當下的業務發展情況，在不清楚市場未來發展趨勢的前提下，就進行倉庫擴建，并購置更多運輸車輛，一旦市場需求量下降，物流企業就會面臨倉儲資源閑置、運力浪費的問題，不利于企業的長遠發展。相比之下，物流企業利用大數據分析技術，能夠對市場走向及行業發展動態進行把握，據此進行戰略制定，實現資源的優化利用。

◆幫助物流企業增強客戶的忠誠度

從物流企業發展的角度來分析，對客戶需求及行為習慣的了解，能夠有效提高企業在營銷推廣方面的針對性。借助于領先的技術手段，物流企業能夠獲取用戶的相關信息，并根據其以往的行為選擇，對其今后的行為趨向進行判斷，據此完善自身的物流服務體系，實現優勢資源的集中利用，更好地對接用戶的需求，進而提高客戶的忠誠度。

如今，越來越多的企業開始通過大數據分析進行推廣模式的創新。物流企業利用網絡平臺的傳播優勢，向客戶提供有關自身服務、運營、市場環境的相關信息，與客戶之間實現高效的雙向互動，并最大限度地突破時空因素的限制。在信息交互過程中，企業能夠將信息傳遞給客戶，聚焦客戶的目光，逐步提高客戶的忠誠度，并對客戶群體實施精細化管理，組織營銷活動，直至完成銷售目的。

◆提高物流行業管理的透明度和服務質量

隨著大數據技術在物流行業的普遍應用，該領域將一改之前信息閉塞的狀態，轉而將物流機構的績效信息進行公開，驅使物流企業進一步完善自身的服務體系。物流服務提供商需要對其運營過程中的數據進行記錄并公開，為客戶的選擇提供更多參考信息。

如今，世界領先的物流企業已經開始實施透明化管理，致力于通過改革傳統運營模式加強各個部門之間的聯系，發揮企業整體的協同效應，并方便客戶根據其提供的績效信息進行決策。這種運營模式也能夠促進企業進一步完善其服務體系，為消費者提供更加滿意的服務。

◆優化物流企業盈利方式

物流企業應該打造專業性網絡信息平臺，利用該平臺對企業的數據資源進行匯總，對客戶的消費信息進行統一管理，并在此基礎上進行數據分析與深度處理，為物流企業及客戶的決策制定提供更加有效的參考信息。

因為用戶的需求變動較大，平臺必須及時更新企業獲取的用戶信息。另外平臺可以根據對現有用戶行為的分析，對未來的市場需求變化進行推測。從一定程度上來說，物流企業的數據分析能力，能夠影響其市場拓展的規模與進度。為了提高企業的影響力，增加企業的利潤獲得，物流企業可以聯合其他公司，成立全國性的客戶數據系統，為客戶提供更加周到、細致的物流服務。

大數據物流管理存在的問題及對策

物流管理信息系統會產生大量數據，這些數據包括用戶信息、商家信息、業務運營信息等等，經大數據應用技術處理，這些數據將迸發出巨大的商業價值，為企業帶來重大的發展機遇。但這些大數據在應用過程中也存在諸多問題，只有解決這些問題，企業才能緊抓發展機遇，將大數據在物流管理中的價值充分發揮出來。

◆提高數據質量和實效性

物流企業的數據來源非常多，數據來源不同，數據結構也不同，數據質量自然無法得到有效保障。物流企業要想從多個渠道獲取高質量的數據，有效地對數據進行整合，面臨著巨大挑戰。因為這些數據在實時變化，且變化速度極快，有效期較短，如果物流企業沒有對這些數據進行及時收集，數據所蘊含的價值就會流失。如果企業對這種數據進行處理就會得到錯誤的信息，從而做出錯誤的決策。因此，物流企業必須構建專門的數據庫，引入專門的數據倉儲設備對這些數據進行存儲，借先進的數據采集技術為數據質量及數據的有效性提供強有力的保障。

◆重視和支持大數據技術的應用

物流企業要想讓自己有關大數據應用及發展的規劃有效落地，就必須對大數據技術的應用予以高度重視和支持，讓大數據的價值充分展現出來。在國內，大數據技術的應用尚不成熟，數據質量無法保證，再加上物流行業及物流企業的高層管理人員對大數據挖掘、分析、應用所產生的價值沒有深入認識，尚未將大數據應用納入企業或行業的戰略體系。為此，要想推動大數據技術在物流領域廣泛應用，物流企業必須對大數據的價值做出清醒地認識，創建數據中心，推動大數據技術得以廣泛應用，讓物流企業對大數據帶來的價值與機遇進行有效利用。

◆配備專業的數據管理人員

要想保證大數據的質量及應用效果，物流企業必須聘用專業的數據管理人員。因為數據復雜多樣，使得數據處理及管理難度較大。目前，物流企業亟需具備數據挖掘技術、數據分析技術、物流運營能力的復合型人才。所以，物流企業要想對大數據進行有效利用，就必須采取各種手段做好這方面人才的引入、培養工作。

◆處理好物流數據開放與隱私的關系

以供應鏈管理為前提的物流數據信息必須能與供應鏈上下游企業共享，當然不是所有的信息都要共享，而是對那些能提升供應鏈物流效率、降低物流成本的信息進行共享。在此之前，企業管理人員必須對物流數據進行有效甄別，將那些可共享的信息發布出來，同時做好企業機密信息的保護工作。在當今物流企業競爭激烈的形勢下，物流企業必須在全面開放、共享、應用數據的同時做好客戶隱私、企業機密信息的保護工作，不僅企業要為此建立完善的規章制度，國家也要為此制定相關的法律法規。