大数据时代物流企业面临的机遇和挑战

随着大数据技术的日益成熟，其应用出现在各行各业中，物流行业作为促进国民经济增长的新兴行业，要尤为注重大数据技术应用对物流企业的影响。从企业发展视角出发，详细探讨在大数据时代，物流企业面临的机遇和挑战，并就目前物流企业大数据技术应用状态，对物流企业大数据技术应用的发展方向提出了一些建议，期待能够为物流企业快速适应大数据时代发展的要求增加助力。

互联网和物联网技术的迅速普及带来了数据的井喷式增长，各行韶关到通化物流各业在运行过程中都产生了大量的数据。物流行业能够产生大量的数据，而大数据应用会推动“智能物流”更迅猛、更高层析地发展[1]。物流企业每天都会产生大量的数据，特别是全程物流，包括运输、仓储、搬运、配送包装等环节，每个环节相互连结构成了一个完整的信息流，假如物流企业可以将这些数据及时、准确的处理，那么对于物流企业来说将是一个巨大的机遇。相反，则是巨大的资源浪费和数据灾难。企业作为国民经济的基本单位，是市场经济的参与者，是发展社会生产力的主要承担着，从物流企业发展的视角出发，研究大数据带来的机遇和挑战对物流企业和物流行业的发展有着借鉴意义。

一、大数据应用带给物流企业的机遇

（一）大数据推动物流企业智慧营销模式的开展

智慧营销是物流企业在营销过程中大数据技术的一种运用，能帮助企业应对不断变化的外部环境，保持高速的发展。大数据技术引领物流业智慧营销的主要表现为可以将数据信息平台中粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据加以整合提炼，提炼数据价值、挖掘有价值的信息，形成物流企业需要的数据资料，洞悉物流发展趋势，便于企业在营销决策中做出更智慧的判断。

（二）大数据优化物流企业资源配置，降低物流成本

速度和规划对物流企业至关重要。货物配送需要最优规划，车辆人员安排、运输点设置、配送方式、途径等环节都需要合理安排。利用大数据技术对物流信息整合分析，物理企业能够更好地掌握各个企业的物流运作网络路线及相关资源配置，形成最佳规划，使得物流资源充分利用，完成有效配置。此外，物流信息平台拥有加盟企业所有物流数据和相关物流规划，能实时掌控物流企业的各种资源和信息，从而可以在不增加额外成本的条件下，通过合理配置物流资源使得各物流企业获得更高的经济效益。

（三）大数据可提高物流企业管理水平，提高物流企业竞争力

大数据能够将信息透明化、智能化，可以实时了解物流任何一个环节的现状和业务，为物流企业的战略划和日常运作提供支撑，提高企业的管理水平。首先，物流企业在流转货物、追踪车辆、仓储等环节都会形成海量的数据，运用大数据技术可以对物流环节产生的数据进行分析和总结，明确物流过程中的任一环节的现状，包括员工效率和客户满意度等，便于流程管理。其次，大数据在员工的选择、评价和培训等精细化管理方面发挥着重要作用，物流人才的管理同样适用。如今，很多物流企业都为员工车辆安装了远程控制系统，能够准确判断司机绩效，为进一步的培训计划提供依据。

二、大数据应用带给物流企业的挑战

（一）数据质量难以保证

大数据应用的首要问题就是数据质量问题。一方面，物流企业的数据来源很多，数据结构也是千差万别，尤其大数据更多的是包含不同格式的半结构化数据和非结构化数据，整合数据并从中获取有价值的信息对物流企业是一个巨大挑战。另一方面，大数据具有低价值性，广州到江西物流由于数据收集成本低、易于获取，在数据量几何级和爆炸式增长的同时，数据的价值密度越来越低，真正有价值的信息难以被使用。且由于自身特征，物流企业对于大数据技术应用要求较高，需要从海量的数据中提取出与企业经营决策相关的数据类型和数据内容，这给物流企业带来另一个巨大的挑战。

（二）用户信息的安全性和隐私性遭到破坏

物流企业在运营期间需要与客户打交道，相对应物流供应链数据就会涉及用户、商家的隐私信息。高价值的、敏感的信息由于大数据采集和处理相对集中，容易引起潜在攻击的注意，易于被不法分子利用，继而为用户和企业带来隐患。因此，物流企业要尤为注意数据的安全性问题，否则一旦泄露，会给用户带来困扰，给企业外界形象和未来发展带来巨大的负面影响。物流企业在大数据应用时也需要注意用户的隐私性，需要注意度的把握，在不能侵犯的信息加以排除后，才能对用户产生的数据加以汇总、整合、分析，以防产生不必要的诉讼问题。

（三）拥有大数据技术的专业人才缺乏

尽管大数据的起源可以追溯到几十年前，但大数据是在近几年才得到快速发展。尤其是2013，大数据得到了政府、企业、学者的广泛关注，从而被称为“大数据元年”。然而从全球来看，目前能够对大数据进行熟练分析和处理的技术人员并不多，利用大数据技术帮助企业经营决策的人才更是缺乏，给大数据技术应用形成了巨大的障碍。物流企业由于其自身特征需要既懂得物流企业运营，又懂得数据挖掘和数据分析的复合型、专业化人才，从而对物流行业大数据技术专业人才提出了更高的要求，因此，物流企业需要更加注重信息管理人才的培养，构建自己的专业分析和管理团队。

三、物流企业大数据应用发展方向

（一）加强数据、信息的集成

鉴于物流供应链数据来源和结构的不同，数据之间往往相互独立，物流企业迫切需要建立一个公共的集成环境，使这些孤立的数据更好的联系起来。数据集成可以消除异构数据之间的差异，通过集成系统可以对数据进行统一操作，可以很好的保证数据的质量问题。数据集成指按照应用要求对海量数据中有价值的数据进行整合、封装、处理的过程，以便数据挖掘的应用数量和质量问题的解决。此外，由于数据的量比较大，采取集中式的的方法似乎可行度不大，物流企业可以采用分布式协作方式，即按照某种标准对数据资源进行划分，得到若干的数据块，再对每一个数据块进行数据集成处理，构成分布式协作系统，然后再对结果和数据进行整合，从而形成最终所需的价值信息。 （二）加快研发探索大数据技术

物流企业在现下面临的数据量是无法比拟的，对实时性决策来说，分析方法的速度和决策显得十分重要。物流企业可以联合协作加快大数据技术应用研究，提高数据挖掘算法的效率和适应性，使挖掘算法具有一定规模的伸缩性。如实时性技术和和分布并行算法技术是物流企业现下提高挖掘效率和实用化的有效途径。此外，物流企业可以将统计语言标准化，提高数据分析效率，如将统计语言标准化为R语言，能够将广泛使用的统计算法得到优化，在短时间内从大量的数据中发现有意义的信息。物流企业还需要实时关注业界对大数据技术的探索，针对大数据的特征，吸收和融合数据挖掘、分析新的技术方法，不断创新和发展。

（三）建立信息安全保护机制

隐私信息的泄露无疑会给用户和企业带来烦恼，而作为数据的收集者和泄露源头，物流企业需要尤为注意信息安全性问题。第一，物流企业的工作人员尤其是涉密人员需要提高安全风险管控意识，遵循可行的安全标准。人员问题至关重要，须提高其安全意识，严控失误，对过去工作中存在技术能力低下、安全意识淡薄、工作责任意识不强的工作人员通过绩效评估的方法筛选上岗，彻底解决员工责任性问题。第二，对大数据应用的整个流程进行监督，确保客户和企业信息的安全性问题，基于用户的便捷性，物流企业应提高物流过程的规范性和安全性，尽可能保证用户信息不丢失、不被窃取。第三，提高以计算机为核心的安全防范和加密技术，以保障数据的稳定性和安全性，严格检查是否存在持续性网络攻击行为并设计可回溯的检测和实时检测方面，对相关问题进行处理。

（四）建立完善的隐私保护机制

马云曾说“必须向银行保护资产那样，保护隐私”，隐私问题这道坎的迈过与否决定了物流企业能否真正服务于民，因此，物流企业须采取积极的态度去面对。一方面，物流企业在应用大数据技术的同时，需要明确规定数据的所有权和使用权，设立监管机构，对与侵犯隐私安全的行为进行严厉惩处，要确保在在数据收集和处理的过程中隐私不被泄露，不被用于当事人不同意、不合理的其他用途。另一方面，物流企业应当使用相关隐私保护技术，包括不可见、完全的去个性化、实用的去个性化、增强隐私保护身份管理、信息隐藏方法、受限的访问控制等。

（五）注重大数据人才的引入、培养和管理

知识经济条件下，人才是核心，具有知识的人才资源是佛山到朔州物流知识经济最重要的资源，一个国家、区域、企业的发展进步与否取决于其拥有的创造知识和利用知识的能力[2]。类似，大数据时代物流企业要尤为注意大数据技术人才。第一，物流企业要建立合理的人才选聘、引入机制，在选聘过程中要转变原有的求高求好的理念，选出符合企业岗位的人才，高薪引入高校人才，为企业注入新鲜血液。第二，人才的培养对于服务质量有着重要作用，物流企业需要在员工引入后加大工作上的培训教育，经常与技术先进、优秀的企业合作交流，给予员工学习和提升自己的机会。第三，人才的管理是最重要的一个环节，物流企业可以建立人才预警机制，采取有效地人才激励措施提升员工的忠诚度、满意度，减少人才流失。

四、结束语

大数据背景下，大数据技术将物流企业从传统物流引向数据物流和网络物流，并且有望发展成为云物流，给物流企业带来了机遇，但同时让物流企业面临诸多挑战。尽管物流企业面临许多挑战，生存压力加大，但这也意味着，只要物流企业能够很好面对这些挑战，解决这些y题，就能够变危为机，发现大数据的商业价值，搭上大数据的时代快车。因此，从物流企业的视角出发，探讨其在大数据技术应用上的发展方向，为物流企业在大数据时代能够更好地发展奠定了基础。