大數據背景下物流信息平臺構建研究

[摘 要]物流行業與信息技術的融合，特別是大數據在物流管理中的應用，能夠大大提高行業運行的效率。文章界定了大數據的含義，分析了大數據對物流管理的影響，在此基礎上分析了大數據物流信息平臺管理中存在的問題，并提出了大數據物流信息平臺構建的建議。

[關鍵詞]大數據；物流管理；物流信息平臺

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.095

[中圖分類號]F259.2 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2016）24-0-02

人類文明發展到今天，社會科學技術發生了巨大的改變，人們點擊鼠標、敲擊鍵盤、滑動觸摸屏等都會對互聯網的虛擬世界產生影響，留下痕跡，這些痕跡會轉變為信息與數據，最后整理轉換成資源。對海量數據的采集、整理與分析已改變了人們的生存方式，正在改變著這個世界。合理利用這些大數據有利于降低企業的運營成本，有效地提高生產經營效率，與此同時，如何科學、合理的利用這些數據也給企業的管理者提出了更高的挑戰。通信信息技術、計算機技術、互聯網技術等技術的快速發展深刻地改變了企業賴以生存的外部環境，給企業的生存與發展帶來了更大的機遇。企業生產運營的相關者，如生產商、服務供應商、原材料供應商、政府、客戶、銷售商與傳媒機構等，從競爭者的角色逐漸向利益相關者轉變。信息化的深入利用，網絡化科技成果的不斷轉化，使國家與國家之間、組織與組織之間、人與人之間更加便于溝通和合作。

1 大數據的含義及對物流管理的影響

大數據是近幾年才出現的熱詞，其起步較晚，發展仍不成熟，對其含義目前仍沒有統一的標準，但眾多學者一致認為多樣性、規模性與高速性是大數據的特征。雖然各國政府與學者對其定義不一，但綜合來看，大數據是Web 3.0技術的產物，大數據使人們可以跨越邊界，跳過瀏覽器采集、整理與分析數據，是人類文明的巨大進步。

大數據將各行業、各組織及個人緊密的聯系起來，有效地分析這些大數據有利于提高組織內部人、財、物等資源分配的能力，優化組織運營管理模式，提高組織創新能力，大數據的發展對近些年快速發展起來的朝陽行業——物流業帶來了前所未有的機遇。

首先，物流大數據有助于提升企業的決策能力。在西方眾多的管理思想中，有一種思想認為管理就是決策。眾所周知，正確的決策需要大量的、準確的、及時的信息，這對信息的來源提出了更高的要求。大數據的出現與運用為企業的科學決策提供了保障。順豐公司的成功在很大程度上取決于他們大數據信息平臺的高速運轉，大數據信息平臺的高速運轉提高了公司的核心競爭力。其次，物流大數據對變革運營模式的推動作用。企業經營模式的改變也有賴于大數據。大數據信息平臺的出現有利于實現資源共享，進一步促進企業之間的合作。再次，大數據對人力資源管理顯現出精細化的特點。物流人才的匱乏是目前物流發展的重大問題，大數據的出現有利于對員工的選擇、評價、培訓等管理做出正確的決策，從而優化人才管理的方法與手段。最后，物流大數據對管理控制的提前預警作用。物流是一項系統工程，包括物資采購、組織生產、銷售等環節，大數據的準確處理有利于提高市場需求預測的精準度，同時也可以對商品庫存提出預警，從而優化物流運作流程。

2 大數據物流信息平臺管理存在的問題

2.1 大數據物流實踐落后

歐美日眾多的物流企業大多應用大數據，如包裹可視化管理與運輸的數據化等。聯邦快遞公司采用Senseaware系統實現了可查詢客戶的郵件狀態，聯邦包裹服務公司建立了Orion大數據導航系統，雖然這個項目每年需要投入數億美元，但該系統在尋找最佳線路方面取得了驚人的效果，進而減少了二氧化碳的排放量。國內的大數據物流實踐則比較落后，在這方面順豐有不錯的嘗試，順豐科技在車輛GPRS導航監控系統方面取得了較好的效果，實現了快遞業務到站信息的監控，但圓通速遞、申通快遞、百世匯通、中通快遞與韻達快遞等物流公司在大數據物流方面則鮮有突破。

2.2 大數據物流信息平臺的功能有待完善

近年來，隨著制造業及電子商務的快速發展，物流行業也得到了快速的發展，然由于進入的低門檻，企業規模過小，各企業提供的服務同質化嚴重，行業集中度偏低。企業規模小導致企業無法大力加強物流基礎設施的建設，尤其是信息技術的建設，很多企業在大數據物流平臺建設方面的無序導致錯失發展的機遇。同時，很多企業管理者并不重視大數據的作用，對大數據物流平臺持觀望、甚至懷疑的態度，因此，目前物流大數據信息平臺的搭建也仍有許多地方需要改進，在利益分配、誠信考量、合作等各方面的工作也有待完善。

2.3 大數據萃取及使用能力尚有提高的空間

物流企業是大數據物流平臺的主體，除此之外，生產類的企業、銷售類的公司等各類組織也需要物流服務，也會產生大量的物流信息，也是大數據物流平臺的主體。將零散的數據聚合找出有用的信息是大數據物流平臺設計的關鍵，然而，目前的大數據物流平臺在這方面仍比較薄弱。以阿里集團的“菜鳥驛站”為例，雖然為客戶和快遞公司提供了很多便利，但并沒有使用大數據對驛站地點和數量選擇做出統籌的規劃，嚴重影響了加盟商的收益。

2.4 大數據信息平臺的安全保護存在漏洞

大數據物流平臺涉及多個企業的利益，其安全問題也需要各方的維持。然而，有關大數據平臺的安全事故時有發生，給平臺企業帶來了經營隱患。如快遞公司網站存在漏洞致使黑客入侵快遞公司，泄露客戶個人信息。

2.5 管理者沒有真正將傳統思維模式轉換成數據思維模式

目前，問題導向的影響下，國內大數據物流信息平臺在行車線路的優化、庫存量的界定、物流中心的布局等方面的應用還是比較普遍的，但真正用數據思維來思考和管理的案例幾乎沒有，嚴重束縛了物流大數據信息價值的發揮。

2.6 大數據物流信息平臺缺乏人才

設計與實施大數據物流信息平臺的人才既需要懂倉儲、運輸、配送等物流專業的知識，又要在公司戰略管理方面具有獨到見解。然而物流人才匱乏是不爭的事實，全球大數據相關崗位入職率低的現象非常嚴重。

3 構建大數據物流信息平臺的建議

3.1 完善多方企業合作機制

大數據物流信息平臺需要多方企業的參與，多方企業通過合作來共享利益，因此，平臺的搭建極其關鍵。一般來講，平臺的搭建應以某個具有綜合實力高、創新運營模式和行業內影響力大的企業來完成，并以搭建企業的實力來吸引其他企業的加入。參與者各方應各有優勢，形成互補，從而提高整個物流平臺的經營效率。同時，難以被模仿或被超越獨特價值的物流大數據才是平臺的核心價值。此外，平臺設計應該考慮各方利益，在利益分配方面，應遵循科學、合理的原則，不應該主觀臆斷。

3.2 提高大數據運用能力

數據聚合、數據儲存、數據計算、數據分析和信息運用是大數據處理技術的五個環節。在數據聚合方面，應該使用智能手機、PC機、射頻識別、全球衛星定位系統與傳感器等設備及時、準確、完整的收集貨運量及運輸路線的數據、客戶需求，訂購量的數據、包裝、配送等相關數據，以及倉儲中心位置及庫存數據等數據。數據的儲存一方面要提高存儲空間，另一方面要通過高性能I/O、虛擬存儲技術及網絡存儲系統等存儲虛擬化來實現。在數據計算和分析方面，可以選用數據庫、一體機數據庫、數據集市等商業大數據的分析工具，也可以選用免費的開源性大數據生態圈。

3.3 加強安全防護管理

加強安全防護管理，首先，要加強對大數據物流信息平臺管理人員與員工的培訓，加強管理人員的認識，提高其專業技能，加強對核心數據的保護；其次，精準篩選數據，縮小數據分類模塊，加強對數據的分類管理，并通過邏輯沖突及時交叉驗證。最后，因數據提供者又是數據的使用者，因此嚴格區分大數據區域，加強保護商業機密數據，消除防護盲區，建立實時的安全檢查機制是極其重要的。

3.4 開發大數據信息平臺思維，創新經營模式

互聯網大數據信息時代要求身處在這個時代的企業要在創新經營模式方面有所突破。大數據物流信息平臺的設計與實施也可以借鑒成功的商業模式，進行跨界思考。如參考小米開發物流行業的粉絲模式，物流行業是互聯網經濟唯一面對客戶的服務行業，其擁有海量的客戶信息資源，為吸引粉絲、增加客戶黏度及精準營銷提供了保證；將顛覆出租車行業的Uber模式引入物流領域形成眾包物流模式，借助大數據物流信息平臺使人人成為快遞員，解決最后一公里的配送問題。

3.5 采用多元化的方式引進大數據人才

數據化物流離不開數據人才，面對全球稀缺數據人才的現狀，物流行業應該考慮采用多元化引進人才的方式。首先，可以將大數據物流信息平臺業務外包出去，利用“外腦”解決物流數據問題。外聘更具有專業素養的大數據信息團隊，能有效地突破本公司固有的思維方式，更加能夠從新視角發現物流數據的價值。其次，內部挖掘，培養本公司員工，選擇IT專業的員工到物流崗位，了解物流工作流程；還可以對物流崗位具有大數據基礎知識和較強學習能力的員工進行專業化的培訓。最后，企業可以與高校合作，采取定向培養的方式獲得相關人才。

主要參考文獻

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