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大数据时代将“革新”物流业

作者:admin  日期:2015/6/17 10:27:24  阅读:3519
应用大数据分析恰恰能对这些数据进行快速高效的处理,得到准确的具有潜在价值的信息,对物流行业的发展具有强大的推进作用。

   世界著名咨询公司麦肯锡于2011年发表了一篇名为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的报告,这个早在1978年出现的主题,沉寂了30多年后,又引起了人们的高度关注。相对于传统的数据库应用,大数据分析具有数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快等特点,采用对所有数据进行收集、分类、处理和整理,并为企业经营决策提供有应用价值的信息。现今大数据渗透到经济、政治、军事、文化以及人们的生活等各个领域,并在一定程度上都得到应用;与此同时大数据时代给物流企业信息化带来的最大挑战是如何通过大数据分析提升自身的物流服务水平。物流行业与材料供应商、产品制造商、批发零售商、消费者紧紧地联系在一起,所涉及的数据量极大且具有一定经济价值。而应用大数据分析恰恰能对这些数据进行快速高效的处理,得到准确的具有潜在价值的信息,对物流行业的发展具有强大的推进作用。

  2014年的“双十一”,淘宝物流的订单相比2013年同期接近翻了一倍,但是整个物流体系运作却非常顺畅,没有出现以往的爆仓现象。原因何在?整个“双十一”期间其商品及商品在页面上的位置,都依靠算法来筛选。大数据是变量,算法则是规则,设定什么样的规则,就收获什么样的结果。作为淘宝和天猫物流支撑体系枢纽的“菜鸟网络”,根据快递公司开放的物流数据,结合天猫和淘宝的买家预售、浏览、加入购物车、店铺收藏等行为,以及商家的备货数据,给物流合作伙伴提供数据预测。越来越精准的数据分析与预测,使快递公司在应对上更加准确和从容。

    一、大数据分析给物流业带来新的变革

   大数据技术的战略意义在于对已掌握信息的专业化处理和价值挖掘,并分析市场中长期发展等。而随着物流行业对大数据应用的逐渐深入,未来物流行业获取的数据已不只是行业内部信息,还包括大量的外部信息。通过对这些数据的判辨,使得物流企业可以预测性的做到为每家客户量身定制个性化、差异化的服务。

    1.大数据分析可以帮助物流企业了解行业发展动态。目前,物流企业面对的是一个高度竞争、瞬息万变的市场环境,许多运输空载的问题就是由于物流企业缺少通过数据分析和对未来市场做出预判,只看到眼前的业务在增长就盲目的增加运力和仓储面积,当市场出现萎缩、业务量下滑的时候就会产生大批的富余运力和空置仓库,从而导致物流企业的亏损。通过对大数据的分析,物流企业就可以对未来市场和竞争对手的行为做出一定的预测,及时调整发展战略,避免盲目的资产投入以减少损失。

    2.大数据分析可以帮助物流企业增强客户的忠诚度。对于物流企业来说,分析客户的行为习惯可以将他们的市场推广投入、供应链投入和促销投入回报最大化。利用先进的统计方法,物流企业可以通过用户的历史记录分析来建立模型,预测其未来的行为,进而设计有前瞻性的物流服务方案,从而整合最佳资源,提高与客户合作的默契程度以避免客户的流失。物流企业不仅可以通过大数据挖掘现有存量用户的价值,还可通过数据更高效的获得新用户。大数据技术正革命性地改变着市场推广的游戏规则。通过推动信息交互,推送给客户服务调整、价格变化以及市场变化等信息,不断满足客户的需求变化。在互联网背景下营销将不受时间、地点的限制,也不再只是信息单向流通。更大的不同是,从接触客户、吸引客户、黏住客户,到管理客户、发起促销,再到最终的达成销售,整个营销过程都可以只在信息交互中实现,通过了解用户行为进行精准营销。

    3.大数据分析可以提高物流行业管理的透明度和服务质量。大数据分析通过物流信息交流开放与信息共享,可以使物流从业者、物流机构的绩效更透明,间接促进物流服务质量的提高。根据物流服务提供商设置的操作和绩效数据集,可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘,促进信息透明。世界上知名的物流企业目前正在测试仪表盘,将其作为建设主动、透明、开放、协作型公司的一部分,公开发布物流质量和绩效数据还可以帮助客户做出更明智的合作决定,这也将帮助物流服务提供方提高总体绩效,从而提升竞争力。

    4.大数据分析可以优化物流企业盈利方式。通过建立物流行业网络平台和社区,平台可以产生大量有价值的数据,提供宝贵的数据并汇总物流行业客户的消费记录,进而进行高级分析,最终提高物流需求方和物流服务提供方的决策能力。平台的用户数据分析都是实时进行更新,以确保用户行为预测总是符合实际用户需要;同时,动态的根据这些行为预测来设计一些市场策略,市场扩张的速度将取决于物流行业大数据采集分析发展的速度。可以建立全国的客户数据库,提供准确和及时的物流信息咨询,将会大幅提高公司的知名度和盈利能力。

   二、大数据在物流业中的发力点

   对于物流企业来说,拥抱大数据只是时间迟早而已。面对竞争激烈的市场,如何快速适应变化多端的市场环境,利用智能筛选分析技术挖掘隐藏在海量数据中的信息价值,来支撑和创新业务模式,将成为物流行业转型升级的关键所在。

    1.“大数据+物流配送方案优化”模式探索。大数据涵盖了许多高新技术,主要包括大数据存储、管理和大数据检索使用等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着重要的影响。如采集信息端中的识别、定位和感知,传输信息中的移动互联网技术,以及数据的应用和开发方面,将会出现越来越多的数据中心。通过在这些环节中对大数据的充分利用,物流企业可有效管理公司员工,快速制定出高效合理的物流配送方案,确定物流配送的交通工具、最佳线路,并实时进行监控,以降低物流配送的成本和提高物流配送的效率,给客户提供高效便捷的服务,实现双赢。

    2.“大数据+互联网供应链”模式探索。互联网时代背景下的物流业是一个新型的跨行业、跨部门、跨区域、渗透性强的复合型产业。大数据的使用将整个供应链系统的业务和管理流程进行再改造,从而提高客户体验。大数据时代的智慧物流有许多新的发展,但始终还是会围绕网络和流程这两个物流的基本问题发展的。数据挖掘和建模对企业流程的优化已经可以渗透到大部分环节,可以有效地提高物流企业作业的效率,降低人力成本,提高资金的流动速度。小米科技公司与顺丰速运公司的合作就是一个典型的案例。2014年4月8日,小米官网接受的订单数为226万单,当天发货订单20万单。顺丰的信息管理与小米的WMS(仓储管理系统)系统实现了实时对接,出仓订单一旦生产出来,数据会直接进入顺丰的系统,同时使用电子运单的方式,简化了交接手续和减少了中转次数,做到实时提货。

    3.“大数据+物流个性化服务”模式探索。大数据的核心价值是服务,充分利用物流业大数据,针对不同个体能够提供其最及时需要的服务。大数据让物流企业为每个客户量身定制符合个体需求的产品和服务,从而颠覆制造业和商业的既有模式。在大数据时代的背景下,掌握了数据就相当于掌握了机遇。通过打造物流数据应用平台,利用物联网、云计算等技术,建立数据仓库,使用数据挖掘等技术来筛选有效客户信息,在此基础上,对信息进行分析、整理与分类等操作,并将信息共享给商务企业、仓储企业、第三方物流服务商等,使整个供应链能够根据信息对客户需求做出快速反应,以此有针对性的开展个性化服务,让消费者真正得到更多便利,从而提高客户满意度,给物流企业带来新的业绩增长点。

    4.“大数据+物流信息化”模式探索。企业实现物流信息化,不仅能最大限度减少人工的误操作,提高拣选配送的效率,降低了物流成本。通过计算机网络管理为基础的物流平台,突破原有的发展平台局限,整合公司资源,细化物流环节,规范业务流程,实现物流环节的高自动化、智能化,从而节省公司运营成本,提高服务能力和水平。目前,我国物流发展不是很乐观,发展速度缓慢,难以实现规模化,但随着工业4.0电子商务产业的发展,我国应大力推动物流行业的互联网化发展,帮助物流企业不断的进行改革和创新,提高物流企业的服务质量,以促进我国现代化物流的全面发展。另外,从行业协会和相关政府职能部门的角度还需成立数据管理相应的机构,制定相关流程、制度、规范。数据管理体系在投入运作前,必须进行需求分析、规划、设计,确保所设计的管理体系是切实可行的、能落地执行,给行业的发展带来质的改变。

   三、大数据在物流业中的展望

   在当今快速发展的时代下,物流产业的发展离不开云计算、大数据及物联网等综合运用,这已成为大势所趋。未来物流产业的发展不仅如此,它将实现物流信息化、管理自动化(获取数据、自动分类等等),将各智能终端与互联网连接,同时增加各物流终端的自动化程度,形成智能化、自主化的流程,减少人工干预等,形成网络集成管理、全方位的智能化功能等体系,实现物品的自动识别和信息的互联与共享,真正实现智能物流。

   大数据作为一种新兴的技术,它给物流企业带来了机遇也带来了挑战,合理地运用大数据技术,将对物流企业的管理与决策、客户关系维护、资源配置等方面起到积极的作用。物流企业最终成为数据驱动型企业,是企业在大数据时代进一步发展的必要条件。因此,不论是优化现存的业务,还是发掘新兴业务模式,大数据和新的数据技术史无前例的为物流企业提供技术支撑。

   总之,结合互联网、物联网的供应链管理是物流发展的必然趋势,也是实业经济发展的必然,是改变经济模式的利器,通过信息技术实现商流、物流、信息流、资金流的一体化运作,使市场、行业、企业、个人联结在一起。同时,大数据也推动着物流的变革,而这个变革时期也必将派生出更多的发展机会,比如平台整合,企业联盟、跨领域企业重组等。我们需要转换思维角度,在大数据的浪潮下,无论是物流还是其他行业,都是有必要进行大规模的整合和改革。对于从改革中涌现的机会,要采取积极的态度去把握,达到与时代共赢。

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