大数据对物流发展的影响
更新时间:2020-10-12 19:00:01
摘要随着网络化信息化的快速发展,大数据时代已经到来,人们也越来越意识到大数据的价值。随着大数据技术的不断发展对各行各
维克托・迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中论证了一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。近年来,人们也越来越意识到大数据的价值,并借助一定的技术手段发掘大数据的潜在价值将其转换成对企业更有用的资源优势。大数据技术对各行各业都带来了不可忽视的影响,物流行业也不例外,且ξ锪餍幸涤凶鸥深刻的影响。
1.大数据技术概述
1.1大数据技术的概念
大数据技术是近几年兴起的学术术语,对于大数据的概念还没有达成统一共识。但从广义上讲,大数据又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料、规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
1.2大数据技术的特点
①数据规模巨大(Vo珠海到宝鸡物流lume):大数据的特征首先就体现为“规模大”,存储单位从过去的GB到TB,直到PB和EB。②数据类型繁多(Variety):广泛的数据来源,决定了大数据类型的多样性。大数据类型大体可分为三类:一是结构化数据;二是非结构化数据;三是半结构化数据。③价值密度低(Value):这是大数据的核心特征。由于大数据的数据规模大,导致所有数据中有价值的数据所占的比例就更小。④处理速度快(Velocity):这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。数据的增长速度快和处理速度快是大数据高速性的重要体现。
2.大数据对物流发展的影响
2.1大数据改变了物流系统结构
借助大数据技术和物联网模式,智慧物流系统总体结构主要由感知层、网络层、云平台层和应用层组成。通过感知层设备进行数据的采集,经由网络层传输数据至云平台,云平台层的整合数据为应用层的智慧物流应用提供数据支持。具体结构由上至下分别为:
应用层:信息处理、追踪监控、车辆调度、仓储与配送管理、路径规划及市场预测等。
云平台层:海量数据存储、高性能计算、信息处理交换以及智能分析挖掘。
网络层:无线通信网、无线传感网、自组织网络、宽带互联网及 Wi-Fi 网络。
感知层:扫码终端、仓库、输送机、货架、托盘、集装箱汕头到凉山物流、车辆、轮船及货机等。
2.2大数据引领物流运作新模式
大数据时代的到来,有效推动“大物流”体系的形成,实现物流行业的巨大变革。“大物流”是指企业的自有物流和第三方物流企业的配送信息与资源的共享,以实现更大限度地利用各方面的资源,降低物流成本。2013年,由阿里巴巴耗资3000亿元打造的中国智能物流骨干网(CSN)――菜鸟网络平台,就是利用先进的物流网技术、云计算等各项互联网技术,建立的开放、透明、信息共享的数据应用平台,从而为物流公司、电子商务企业、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服务商等各类企业提供优质服务,支持物流行业提供高附加值服务的同时实现降低物流成本。菜鸟网络平台也是大数据环境下“商流合一”的智慧营销模式,实现销售与物流云端一体化,有效解决了物流这一瓶颈资源对电子商务发展的制约。
2.3大数据促使物流技术迈向一个新台阶
随着信息技术的不断发展,以及大数据时代的到来,我国的物流业得到了迅猛发展,尤其在现代物流管理信息系统中,与大数据相关的各种信息技术也得到了广泛应用。目前,一维条码作为一种识别技术在物流领域已经得到了长足发展和广泛应用。作为大数据时代的产物,二维条码也将在物流领域得到广泛应用。由于二维条码有携带信息量大、可脱离后台数据库使用等优点,所以二维条码可解决一维条码信息密度小、占用面积大、没有数据库使用受限等的问题。随着智能手机的普及和消费习惯的改变,人们只需通过智能手机扫描二维码即可实现对货物的跟踪管理,甚至货物原产地、包装材料等信息的及时获取。
大数据时代也将促使射频识别技术迈向一个新台阶。20世纪末,“数据仓库之父”比尔提出了大数据的概念。但由于传感技术、网络技术、射频识别技术等物联网相关技术并未得到广泛发展,因此大数据概念也未得到重视。当今物联网技术的普及使大数据有机会得以发展,所以说大数据的产生源于物联网技术的普及与应用。反过来,大数据的发展也对物联网技术的发展起到支持作用。作为物联网发展的主要技术之一,射频识别技术也会以大数据技术的发展为契机得到长足发展。
2.4大数据时代对物流信息平台提出了更高要求
一般认为,凡是能够支持或者进行物流服务供需信息的交互或交换的网站,均可视为物流信息平台。大数据时代的到来使得传统的物流信息平台已经不能满足物流业发展的需求,而需要大数据物流信息平台的支持。所谓大数据物流信息平台是指将多方参与者的物流海量数据信息收集整理形广州到南通物流成信息资源,通过互联网交互传递以提供物流服务的平台。在大数据时代背景下,存在于社会任何行业、组织及个人不可能独善其身,或者成为数据贡献者,或者成为数据采集者,参与者通过平台实现资源合理分配、优势互补,最终实现1+1>2的协同效应。现有大数据物流信息平台包括:物流公共服务平台、政府物流监管信息平台、电商物流平台、区域配送平台、行业物流平台、供应链物流平台、公路货运信息平台、物流金融服务平台及在线仓储平台。