大數據時代物流信息的機遇與挑戰

鄔玉良

全社會物流費用與GDP比例近年來一直徘徊在18%左右，但是市場經濟不夠規范，部分企業誠信缺失，企業營業能力比較弱，因此，物流行業還有很大提高空間。

IT技術應用不足。我國物流體系雖然做得很好，但是跟國際物流相比遠遠不夠。● 大數據也有弊端，雖然帶來了數據高度集中，但是如果數據毀壞丟失，風險是災難性且難以承受的。

物流信息技術跨入大數據時代，物流行業面臨著巨大的機遇與挑戰。全社會物流費用與GDP比例近年來一直徘徊在18%左右，但是市場經濟不夠規范，部分企業誠信缺失，企業營業能力比較弱，因此，物流行業還有很大提高空間。

2013年物流行業殺出一匹黑馬——菜鳥物流，欲求整合行業，使物流信息實時對接。菜鳥物流的出現是因為市場的向往和中國快遞物流需求的飆升。目前，國內物流“三通一達”業務70%來自淘寶天貓，但是淘寶自建物流體系還是要依靠傳統物流方式。2014年6月12日阿里巴巴與中國郵政達成戰略協作，中國郵政全國相當廣泛，最大的優勢是倉庫，與其達成合作，可以把中國郵政的閑散資源整合起來。中國物流企業在倉庫、土地等資源競爭上存在劣勢，遠遠達不到國際化。在這個過程中由于種種原因沒有辦法建自己的倉庫，逐漸這些倉庫都被國際物流公司占據，所以我國物流企業未來的空間會越來越少。

另外，IT技術應用不足。我國物流體系雖然做得很好，但是跟國際物流相比遠遠不夠。最近有一個新概念——“數字工業經濟”，認為未來所有公司都將成為IT公司，未來企業發展將走上IT，更準確講所有公司的預算就是IT預算，所有公司都是IT公司，每個員工都是數字武裝起來的。其實，IT最重要的是軟件，所有平臺、設備最終的靈魂是軟件，未來軟件和數據中心一樣將是大趨勢。云計算和大數據都是軟件，云計算詮釋軟件定義，軟件即服務，提供給用戶服務是服務商運行在云計算的基礎。

大數據是什么？大數據就是海量數據，軟件是大數據的驅動力、引擎，軟件改變世界。大數據把很多不相關的數據通過大數據技術關聯、分析，發現之間的關聯并得出一個結論，找出一個預測。大數據能為物流做什么？快件量的陡增并沒有造成快件大面積延誤，大數據可以做。大數據的典型案例就是天貓的“雙11”，通過大數據分析“雙11”有一個很有意思的現象，浙江收到快件3.5萬個，發出11.8萬個，沒有大數據平臺，阿里不可能達到幾百億收入。國外的幾大物流公司都已開始用云計算、大數據技術服務企業發展。DHL（中外運敦豪國際航空快件有限公司）是全球最大物流中心之一，他們根據實時情況做到精確取貨、交貨。聯邦快遞是世界上最大快遞集團之一，可以讓包裹主動反饋，使客戶任何時間得知包裹情況，實時更新和客戶所處的地理位置，使包裹更快速、精確送達到客戶手里。UPS（聯合包裹服務公司）特有的基于大數據分析，可以實時分析車輛、包裹、用戶喜好、送貨信息，全程通過GPS跟蹤，計劃到2017年讓每一位司機縮短1英里，增加派送力。

但是，大數據也有弊端，雖然帶來了數據高度集中，但是如果數據毀壞丟失，風險是災難性且難以承受的。另外，大數據時代沒有隱私，隱私跟大數據相互結合，雙方不斷碰撞，而政府或者部門對大數據的方案有自己的需求，民眾對保護個人隱私也在積極爭取。在安全層面，我們都認識到信息安全的根本是技術裝備的自主可控，目前安全防護在中國取得了巨大成功，國家非常重視數據庫、操作系統等領域的自主創新，但真正實現產業化投入市場使用的很少，最重要的問題是產業鏈問題，數據庫整個系統中沒有支撐應用的環境。國內目前使用的數據庫存儲技術，以及上下游產業鏈技術都是國外開發的，存在壁壘，不兼容國產技術，所以有很大風險，因此只能靠產業競爭，靠市場來逐步發展自主可控的技術。另外，我們對互聯網設備進行審查，國家制度很完善，但是執行得并不好，因此應盡快對網絡安全立法，才能真正解決網絡安全問題。

（作者為北京中科同向信息技術有限公司總經理）