试论大数据时代下物流行业的发展

大数据技术的形成相对较晚，因此目前对其并没有明确的定义。但是，根据大数据技术的实际应用，将大数据定义为数据资源整合利用的一种技术手段。大数据在物流行业的发展应用中占有重要的位置，能够快速、全面收集企业内部数据和外部数据，从而在此基础上深入统计和分析数据，为企业发展提供动态信息态势，最终明确物流行业发展中存在的问题，为物流行业的发展目标设定提供决策性信息支持。

以大数据技术为系统的物流行业一般采用的应用程序能够为企业的稳定发展提高可靠、高效、可伸缩的信息支持，实现企业的信息化管理，最终提升企业市场竞争能力。针对当前我国物流行业的大数据技术的应用构架，对其采集整合、存储处理、数据应用和基本构架进行深入分析。

一、基于大数据技术的物流信息的采集与整合

当前我国物流企业在应用大数据技术实现企业内部采集整合的过程中将数据源于电子商务平台的相关业务相结合，从而创建了结构数据化和非结构数据化两种资源整合平台。在其结构数据化中根据客户基本信息、订车基本信息、公共基础数据、集装箱货运数据、货运运单数据、货票数据等内容处理，建立结构化数据信息库。在结构化数据信息库构建的过程中利用SQL、ETL工具实现数据的导入，并且利用云端数据仓库存储信息资源，实现运输信息数据化管理。对非结构化的数据信息采用ETL技术、元数据抽取技术和编程技术创建货运文档信息、电子邮件信息、日常工作记录信息、货运图像信息、货运语音信息、货运监控信息、系统其他信息等内容，实现货运数据信息的快速汕头到自贡物流查询和检索，以文本分析的形式呈现给使用者，并且在其点击数据的同时，系统实现数据自动挖掘和提取，完成日常非机构化数据信息化处理。

二、大数据背景下物流行业的存储处理

当前我国货运基于大数据技术进行货运物流的改革，在其存储处理上利用大数据技术建立数据库系统，使用源架构，实现主要业务相关对象和行业业务信息存储。此外，部分物流企业在构建大数据技术系统的过程中利用微软并行数据仓库实现企业数据源的存储处理。数据仓库系统和源架构系统实现对铁路货运物流企业信息资源的永久存储和临时存储，满足信息的存储需求，为铁路货运物流企业的信息存储发展带来重大突破。

三、对物流企业数据应用产生的效果

（一）提高物流企业的战略决策能力

在物流行业中应用了大数据，就使得企业在决策时能够快速准确的做出决策，不仅如此，从长远的角度来说，在不断地应用大数据的过程中，会对组织结构和业务流程带来一定的影响，出现全面的变革，使得企业的组织机构更加的合理，将决策权力进行了优化，决策制度的质量更高，决策流程更加的规范。同时，在决策的过程中使用大数据，还可以增加企业的洞察力，将企业中的一些不满以及偏见发现出来，使企业在发展过程中的不利影响全面的消除，更好的把握住商机。

（二）加强物流企业的运作管理能力

在物流行业的运作过程中加入大数据后，就可以提高企业运行的可视化程度，将数据中的信息有效的进行传输，使企业内部都能够进行使用；并且，还可以对企业内部的资源使用状况进行了解，例如底层员工的工作情况，设备的使用情况，运输货物车辆的信息等，根据这些数据可以使企业对工作状况进行更好的了解，进行有效、合理的调度工作，加强了物流企业运营的效率。例如在钢铁行业的物流中，可以及时的了解社会需要钢铁的行情，开展定制化服务、进行有效的管理措施，保证企业的正常运转。

四、大数据背景下物流行业的基本构架

（一）数据来源的多元化

在当前阶段中，网络技术得到了快速的发展，不论是在人们的生活中还是工作中，都大量的使用了网络，不仅对其工作或生活起到了重要的帮助，而且还会出现大量的数据，这些数据就是大数据的主要来源之一，并且是大数据数量最多的来源；同时，在一些第三方平台中，可以根据网络用户的上网习惯，对其进行处理，也可以得到一些数据；而且在报纸、资讯等传统的新闻媒介中，也会出现一些数据。在数据来源多元化的情况下，就使得物流行业的大数据具有了多样化的特点，信息中不仅包括了人们对物品的需求信息、喜好信息，还包括了商品的一些信息，在物流行业运行的过程中，可以有效的利用这些信息来进行工作，使工作进行的更加有效率。

（二）数据结构的多样化

在物流大数据的结构中，根据不同的分类方式可以对其进行不同的分类。根据数据自身结构的不同可以将其分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，结构化数据又称为行数据，指的是储存在数据库里面的数据，可以用二维韶关到抚顺物流表结构将其表达出来。半结构化数据指的是可以根据使用的需要，对其进行扩充的数据，这一结构的特点为数据的内容具有不确定性，如Exchange存储的数据。非结构化数据就是对不能使用二维表结构将其体现出来的数据，例如办公的文档、视频、图文等，这一类结构的数据占了大数据中的绝大部分；根据物珠海到东莞物流流企业进行分类，可以将数据分为内部数据以及外部数据，其中最主要的就是来至于物流行业外部的数据，这一部分数据具有较强的公共性，例如客户的需求信息，市场的行情信息等。而物流行业的内部信息就是其工作的过程中产生的信息，如交易过程中产生的数据、客户关系管理信息等，这些信息往往对物流行业的发展具有重要的作用，具有较高的商业机密性，因此，内部信息具有较强的隐秘性。

五、总结

综上所述，随着大数据时代的到来，我国物流企业面临巨大的风险与挑战，只有实现对现代化物流模式的创新、积极利用电子商务平台迎合市场需求、构建现代化的物流行业网络信息系统才能实现自身产业结构的升级，才能有效的规避市场风险，带动上下游产业的发展，实现经济利益的最大化。