大數據助力電商物流發展

涂江平

[摘要]本文闡述了大數據的定義、特點及對電商物流發展的積極作用，并就大數據與電商物流的進一步融合進行了深入思考。

[關鍵詞]大數據；物流；電商

[中圖分類號]F252[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）42-0022-02

根據國家郵政局2013年11月18日發布的統計結果，11月11日至16日，全國快遞業務總量為3.46億件，超過了之前預計的3.23億件，比2012年同期增長73%。2013年“雙十一”當天，以淘寶網為代表的主要電商全天共產生快遞訂單量約為1.8億件，相當于平日的7.2倍。在快遞企業中，11月12日申通快遞訂單量為1605萬件，攬件量為1203萬件，刷新了中國快遞行業的日訂單量、日攬件量的新紀錄。

短時間內激增的業務量再一次挑戰了中國電商物流的新極限。電商物流企業在享受這場盛宴的同時，能否應對龐大的物流流量高峰，是目前中國物流行業值得思考的問題。然而，從各大媒體報道來看，2013年“雙十一”期間，各電商物流企業并沒有出現爆倉的情況。

電商物流企業之所以在2013年經受住了考驗，最主要的還是得益于對大數據技術的使用。在“雙十一”前期，電商物流企業就未雨綢繆、開始積極備戰。首先通過大數據平臺做好數據的處理和挖掘，然后通過分析歷史數據掌握一般運行規律后，對未來趨勢進行較為精準的預判，最后根據這些預判結論找到之前在電商物流行業鏈條上的薄弱環節，進行逐一完善。

1大數據的定義與特點

何為大數據？ 目前雖然對大數據的概念沒有統一的定義，但是維基百科中定義中只有短短的一句話：“巨量資料（Big Data），或稱大數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。”

其特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB（太字節）級別，躍升到PB（拍字節）級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快，1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

2大數據給電商物流帶來的好處

大數據在海量的數據中發現新的知識，創造新的價值。數據本身轉化為信息，并通過信息的提煉成為普適規律，最終變成企業的利潤。這已經被越來越多的物流企業所認識，如何通過大數據掘金市場，電商物流企業在以下四個方面作出了成功的探索與實踐。

2.1大數據助力電商物流科學決策與智能部署

大數據的核心是發現和預測。通過對數據的挖掘和分析，發現潛藏在數據表面之下的歷史運行規律，并且預測未來運行趨勢。企業在利用大數據資產的過程中，從獲取、整合、治理、分析、預測、科學決策再到采取精確行動，基于大數據做出決策是2013年電商物流企業的一大亮點。

以“菜鳥網絡科技有限公司”（以下簡稱菜鳥網絡）為例。在2013年“雙十一”之前，該公司分析了近四年參加“雙十一”商戶的歷史數據包括商戶所處地理位置、往年訂單量及物流情況等，并對2013年的情況分區域進行預測，并將其預測的網點收發等信息數據與各快遞企業信息共享。各家快遞物流企業根據這些預測，結合物流體系建設的三個重要節點——倉儲、干線和配送來部署相應的物流設施。在倉儲建設方面，針對2012年發生的大規模物流倉儲爆倉等問題，2013年菜鳥網絡與相關13個快遞合作伙伴新增或者改建分撥中心超過150個，增加操作場地超過200萬平方米，分撥中心人員儲備較2012年增加了約40%～50%。在干線建設方面，針對“雙十一”，快遞公司提前組建的臨時百架機隊的規模已經僅次于國航、南航、東航、海航等航空公司的機隊規模。

2.2大數據助力電商物流提升速度

大數據的價值在于從海量的數據中發現新的知識，創造新的價值。物流行業是一個產生大量數據的行業，在貨物流轉、車輛追蹤、倉儲等各個環節中都會產生海量的數據。應用大數據技術，通過對各個物流環節的數據進行歸納、分類和整合，再加上天氣預測、交通預測等數據，進行相關的大數據分析，從而優化線路，使物流車輛行車路徑實行最短化、最暢化，提升了物流運行的速度，減少了物流運行的差錯率。

在2013年“雙十一”期間，阿里集團在配送方面啟動大數據監測。通過數據雷達，商家能清楚地知曉攬收率、在途率、簽收率、異常率等關鍵數據，并對物流訂單實現有效管理。從國家郵政局網站《關于2013年11月郵政業消費者申訴情況的通告》中看，11月消費者對快遞業務申訴的主要問題是快件延誤同比下降0.4%。在訂單量大幅度上升的情況下，延誤率確是下降的，可見提高了物流運行的速度。

2.3大數據助力電商物流流程智能化

電商物流業涉及商流、信息流、資金流、物流等眾多環節和相關信息的有效流動全過程，而且是一個新型的跨行業、跨部門、跨區域、滲透性強的復合型產業。大數據的使用將電商系統的業務和管理流程進行再改造。中國物流學會常務副會長戴定一認為：“大數據時代的智慧物流有許多新的發展，但始終還是會圍繞網絡和流程這兩個物流的基本問題發展的?！蓖ㄟ^數據挖掘和建模對企業流程的優化已經可以滲透到幾乎各個環節，諸如物流流程、會員管理流程、產品管理流程、人力資源優化等企業業務與管理各個方面。各電商物流企業有效地提高了企業的物流效率，降低了人力成本，提高了資金的流動速度，獲得了更多的利潤。

小米科技公司與順豐速運公司的合作就是一個典型的案例。2014年4月8日的米粉節當天，小米官網接受的訂單數為226萬單，當天發貨訂單20萬單。順豐的信息管理與小米的WMS（倉儲管理系統）系統實現了實時的對接，出倉訂單一旦生產出來，數據會直接進入順豐的系統，同時使用電子運單的方式，減少了交接的手續，減少中轉次數，做到實時提貨。從小米官方微博給出的消息：南京用戶下單購買的商品已在當天13點29分妥投；武漢用戶也已在米粉節當天13點32分收到貨品。

2.4大數據助力電商物流服務個性化

大數據的核心價值是服務，充分利用物流業大數據，針對不同個體能夠提供其需要的最及時的、主動的服務。大數據讓電商物流企業為每一個客戶量身定制符合個體需求的產品和服務，從而顛覆整個商業模式?，F代物流運用精益的思想對物流活動進行管理，使消費者在合適的時間，合適的場所，采用合適的物流服務滿足其個性化的需求。在精益物流系統中，顧客需求是驅動生產的原動力，是價值流的出發點。價值流的流動要靠下游顧客來拉動，而不是依靠上游的推動，當顧客沒有發出需求指令時，上游的任何部分不提供服務，而當顧客需求指令發出后，則快速提供服務。首先通過大量的數據采集，采集盡可能多的數據，《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格認為，不是隨機樣本，而是所有數據。即數據的數量優于質量。數據量越大，就能夠解決所有質量上的缺陷。再者通過數據分析挖掘，分析數據之間的相關性，得出數據之間的數據邏輯性或因果性。所以在大數據時代，數據量越大，價值就越大，才能使系統資源精益化，信息網絡精益化，服務內容精益化，服務對象精益化，滿足消費者的個性化需求。

京東的自建物流，為廣大客戶提供的211限時達、一日四送、預約配送、極速達等物流服務；天貓針對“雙十一”前后在外地出差旅游或是無法及時拿到包裹的消費者提供的免費快遞代收業務；易迅的2小時送達的極速達等更精準的差異化的物流服務。這些差異化、個性化物流服務的實現無不體現了大數據在電商企業具體實施。

3關于大數據對電商物流影響的進一步思考

誠然，大數據技術的運用在電商物流中取得了巨大的成功。但是我們不得不面對的是：相比于發達國家，中國的物流業發展相對滯后，第三方物流服務規模小、物流管理體制不健全、物流基礎設施能力不足等瓶頸使得我國的物流成本過高。物流基礎設施滯后帶來中轉效率偏低，進而成為影響物流效率的瓶頸，電商物流企業雖然意識到這一點，并為此紛紛在部分節點加大中轉倉投入，但缺乏全網范圍的優化。同時2013年10月經第十二屆全國人大常委會修訂的新版《消費者權益保護法》于2014年3月15日正式實施，其中首次對網購后悔權有了進一步規范，這讓電商物流企業的物流業務帶來了新的壓力和挑戰。怎樣通過大數據等技術提升電商物流行業的整體競爭水平，未來電商物流企業還需要做得更多、更好。

現階段物流業是典型的資金密集型、勞動密集型、資源密集型產業，更多的電商相關的物流業在信息化程度比較低，對企業自身大資料的采集和統計工作不重視，自身所擁有的大數據資源沒有得到開發和利用等諸多問題。怎樣通過大數據等技術的力量讓物流產業轉型升級為技術密集型，還有待更多的物流同人齊心協力、努力創新才能完成。