大数据在物流中的应用研究
更新时间:2020-08-24 14:35:01
【摘要】物流产业最近几年发展非常快,物流在发展过程中,涉及到很多数据,如何准确处理这些数据,是物流发展过程中的瓶颈问题
物流产业最近几年发展非常快,物流在发展过程中,涉及到很多数据,如何准确处理这些数据,是物流发展过程中的瓶汕头到三亚物流颈问题。现在很多物流企业都借助于大数据,现在是大数据时代,大数据在物流中的应用,提高了物流企业的工作效率,节约了成本,为物流企业的快速发展,提供了可靠的技术支持。
随着移动互联网的大浪袭来,企业的物流信息化程度也不断加深,物流运营过程中也产生了海量的数据,如何运用大数据进行可视化物流运营管理,是物流行业目前面临的机遇和难题。著深圳到日喀则物流名物流理论“黑大陆”说和“物流冰山”说更是证明物流领域是一块有待开发的黑土地,而数据将会成为开发这块黑土地的利器。要想成为顶级物流企业,就必须重视数据的价值,我们要将数据本身转化为信息,并通过信息的提炼得出普适的规律,让其在创造利润的过程中,变得价值连城"换句话说,大数据分析将是打开物流潜力市场的金钥匙。 珠海到廊坊物流
1大数据与数据挖掘
大数据计算机分析的不可替代性"计算机分析效率高,远远超过人脑的处理速度,针对海量数据,计算机能处理,而人类处理不了,甚至要运用超级计算机处理,站在不同的粗糙粒度,采用不同的时间尺度,看到的信息是不同的,因此要进行全维度分析,这就要靠计算机辅助的人机综合系统,或者完全采用计算机建模分析。这是科技发展带来的优势。
大数据挖掘的定性。什么是大数据挖掘?是针对海量数据的计算机辅助分析,是智能化处理模式,是另类智能"这是一种新的探索领域,过去由于计算机联网水平、处理水平、信息积累能力的限制,人们看不到大数据这个领域,因此就无法针对大数据进行建模处理。由于科技发展,大数据呈现在人们眼前,人们有了新的视野,这时急需的是大数据理论和大数据挖掘的方法以及数据运用。人类认识世界依靠本能,而计算机数据挖掘依靠人类智能,因此一切都需要人类主动探索和构建,如何处理好大数据,从而产生更高的分析智能,是大数据领域竞争的高点。积累数据相对较容易,大数据理论能够指导人们更有效地构建大数据分析和挖掘系统,运用大数据则需要建立在先进、完善的理论基础之上。一环扣一环,成为一套提升智能和竞争力的路径。
2大数据在物流企业中的应用前景
2.1大数据的背景与内涵。大数据的定义在学术界还没有形成共识,但大家普遍赞同大数据是指用现有技术难以在可接受的时间内管理、处理和分析的数据集。广义上,大数据包含三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据管理和分析技术;三是运用数据分析形成新价值。
2.2大数据背景下物流企业变革途径。大数据时代的到来,给物流企业带来了机遇。物流企业靠什么来进行物流决策、物流管理、客户管理?传统的方式中靠人的因素多一点,在信息量巨大、信息瞬息万变的今天,靠企业听积累的有限的原始数据,是不足以对整个物流活动进行掌控的,很容易产生“拍脑袋”决策。解决这一问题最直接有效的方式就是依靠数据。只有用数据来驱动企业决策,企业才能在当前激烈的竞争中立于不败之地。
2.3大数据在物流企业应用的技术路线。大数据技术在物流企业中的应用需要依靠相关技术的进步和提升,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网技术和可扩展的存储系统等。同时还要有掌握相关技术的人才及相关的软件及硬件基础设施。
3物流企业在大数据时代面临的挑战
3.1对海量数据处理性能的要求超过了常规处理器处理能力。常规存储或处理设备的运算或存储量一般以VB或TB计算,而面对汹涌的海量数据,要满足其PB , EB基至ZB的数据存储和处理量,必须要加强处理器软件和硬件设施的配置,这个挑战不仅是物流企业所要面对的,也是IT界听要面对的。
3.2基础设施的不足。基础设施主要表现在物流仓库、运输设备、收集、处理数据的设备等硬件设施方面;物流基础设施和设备投人严重滞后将越来越掣肘快递行业的发展。以物流中心的面积为例,中国人均物流仓储面积仅为美国的1/14;现有物流仓储设施中,超过70%建于20世纪90年代之前,不能满足现代化需求;中国目前5.5亿m2的物流仓储设施的供应量中,达到国际化标准的,不满1000万m2。
3.3技术人才足。在当前信息化时代,物流企业应该具备更多的信息化人才,能应用大数据技术,进行数据的收集与处理,但当前物流企业对信息技术人才还不够重视,或缺乏这方面的专业人才。
3.4对隐私、法律的挑战。如果数据的收集对个人的隐私造成了影响,则会涉及到法律问题;但大数据的收集与利用,都有可能会触及个人隐私,这样的问题一直伴随互联网的发展,在很多的行业,例如电信、银行、网络公司等已屡见不鲜。如何在利用大数据的同时,尽可能地避免对个人隐私的侵害,合理地对数据进行收集、处理、保密,也是大数据在应用过程中所要面对的挑战。
3.5政策的不确定性。由于大数据技术是一种新兴的技术,每一种技术在推广应用时,从国家层面来讲,需要时间进行论证,包括其作用、技术标准的规范等。例如,“云计算”从出现到现在应用逐步成熟以后,国家就逐渐出台了相关的管理、规范意见,在2013年8月,工业和信息化部科技司在工业和信息化部网站上公开征集对《基于云计算的电子政务公共平台总体服务建设实施规范》等18项通信行业国家标准计划项目的意见。大数据的出现,同样会有这样一个过程,而具体的政策和技术应用标准还存在不确定性。