物流企业如何利用好大数据？
发布时间：2023-07-18 点击：111
随着大数据应用的不断扩大，越来越多的企业开始部署大数据战略。通过大数据技术建设数据中心，挖掘隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，获取效益。企业应将大数据作为战略资源，在战略规划、商业模式、人力资本等方面进行全面部署。
所谓物流大数据，是指运输、仓储、装卸、包装、流通等物流环节所涉及的数据和信息。通过大数据分析，可以提高运输配送效率，降低物流成本，更有效地满足客户服务需求。有效地将所有货物流通、物流快递公司和供需双方的数据结合起来，形成一个巨大的即时信息平台，实现快速、快捷、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户的整个供应链系统或整个行业物流系统的详细分析，提出了一个具有中等指导意义的解决方案。许多***信息平台专业企业已经形成了物流大数据产业。
目前，**出台的物流产业规划和大数据相关政策，包括《第三方物流信息服务平台建设案例指导》、《商业物流标准化专项行动计划》等一系列政策，《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》和《关于推进物流信息化工作的指导意见》，把处理大数据和信息化方法作为物流业转型升级的重要指导思想。
此外，交通运输部正在编制《物流发展“十三五”规划》，统筹发展现代物流，指出要发展智能物流，及时研究制定“互联网”货物物流行动计划，进一步推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用；加强公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
物流大数据产业的生命周期相对较长，一般在5-8年。前期资料积累和降水费时费力。目前，我国物流大数据产业处于起步阶段，预计未来两年将快速发展，率先实现大数据增值。
大数据在物流企业中的应用贯穿于整个物流企业的各个环节。主要在物流决策、物流企业管理、物流客户管理和物流智能预警过程中。
在物流决策中，大数据技术的应用涉及竞争环境分析与决策、物流供需匹配、物流资源优化配置等方面。
在竞争环境分析中，为了实现利益化，需要与相应的物流或电子商务企业合作，对竞争对手进行综合分析，预测其行为和趋势，以便了解在特定地区或特殊时期应选择的合作伙伴。
在物流供需匹配方面，需要对特定时期、特定区域的物流供需情况进行分析，以便进行合理的配送管理。供需形势也需要利用大数据技术，从大量的半结构化网络数据或企业现有的结构化数据，即二维表型数据。
物流资源的配置和优化主要涉及运输资源和仓储资源。物流市场具有很强的动态性和随机性。需要实时分析市场变化，从海量数据中提取当前物流需求信息，优化配置和待配置资源，实现物流资源的合理利用。
大数据技术也可以应用于企业管理。比如，在人力资源方面，在招聘人才时，要选择合适的人才，分析人才的个性、行为和工作匹配；还要分析员工的忠诚度和工作满意度。
大数据在物流客户管理中的应用主要包括客户满意度分析、忠诚度分析、需求分析、潜在客户分析、客户评价和反馈分析。
物流业务具有突发性、随机性、不平衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者的偏好，预测消费者的消费可能性，提前进行商品配置，合理规划物流路线，从而提高物流高峰期的运输效率。
大数据已经渗透到物流企业的各个环节。面对大数据的机遇，物流企业仍然需要高度重视和支持，正视大数据应用中存在的问题。
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目前，**出台的物流产业规划和大数据相关政策，包括《第三方物流信息服务平台建设案例指导》、《商业物流标准化专项行动计划》等一系列政策，《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》和《关于推进物流信息化工作的指导意见》，把处理大数据和信息化方法作为物流业转型升级的重要指导思想。
此外，交通运输部正在编制《物流发展“十三五”规划》，统筹发展现代物流，指出要发展智能物流，及时研究制定“互联网”货物物流行动计划，进一步推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用；加强公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
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在竞争环境分析中，为了实现利益化，需要与相应的物流或电子商务企业合作，对竞争对手进行综合分析，预测其行为和趋势，以便了解在特定地区或特殊时期应选择的合作伙伴。
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大数据技术也可以应用于企业管理。比如，在人力资源方面，在招聘人才时，要选择合适的人才，分析人才的个性、行为和工作匹配；还要分析员工的忠诚度和工作满意度。
大数据在物流客户管理中的应用主要包括客户满意度分析、忠诚度分析、需求分析、潜在客户分析、客户评价和反馈分析。
物流业务具有突发性、随机性、不平衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者的偏好，预测消费者的消费可能性，提前进行商品配置，合理规划物流路线，从而提高物流高峰期的运输效率。
大数据已经渗透到物流企业的各个环节。面对大数据的机遇，物流企业仍然需要高度重视和支持，正视大数据应用中存在的问题。
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