解讀大數據對物流企業管理模式的影響

（北京中鐵工業有限公司 北京 100040）

近幾年，國內信息技術、網絡技術、物聯網技術飛速發展，信息技術和大數據技術在物流行業的應用能夠加快物流數據的流轉，實現物流數據的共享。大數據的推廣應用給物流企業帶來的變革，物流公司要正視大數據在運輸、倉儲、配送等業務的應用。

一、大數據在物流業的應用特征分析

大數據具有海量數據處理的能力，且數據處理較快，具有極強的數據分析能力，應對多種數據處理的要求。大數據與各行各業的融合，會助推各行各業的發展和轉型升級。

（一）數據規模較大

在當前物流產業中，隨著物流公司業務的增長，公司內的數據量也在逐年遞增，物流公司的基本數據來源不僅僅局限于客戶，還源于貨物在流轉中的運輸數據及物流運輸車的運輸數據和各個貨物定位數據。物流數據隨著物流量的增長而使數據呈現指數級的增長態勢，因此物流數據規模較大。

（二）物流數據的形式多樣

物流公司內部數據來源多樣化，也會造成數據量規模龐大，因此導致處理數據的類型日益增多，有些是運輸和倉儲現場傳出來的視頻識別數據，以及車載使用的GPS數據和電子商務交易數據，這些數據格式不一、有些數據不能夠兼容。很多的數據都是處于無序的流動狀態，這些數據量較大，且增加了數據的處理難度。

二、大數據在物流企業應用的問題分析

（一）物流數據處理能力不足

在物流公司內包含了倉儲系統、運輸系統、分揀系統，這些系統都有自身的數據存儲和分析的功能，但這些系統數據分析能力薄弱、功能不完善。因此物流公司的運營系統還有待提升，物流公司目前的數據存儲系統空間不大，需要在未來海量數據處理時，進一步提高物流數據存儲空間和物流數據的處理效率，才能滿足物流公司現代化發展要求。探索現代化的物流數據保護模式，在未來應該以Pb、Zb作為數據存儲單元，才能夠滿足未來數據存儲的需要。但是目前有些物流公司仍然使用TB和GB的數據存儲單元，這種低位的數據存儲空間會影響公司的數據管理能力提升。部分中小型物流公司在當前的數據處理和存儲的硬件軟件設施上還存在諸多問題，需要在軟件和硬件兩個方面進行必要的適應性配置。

（二）物流實施信息化程度偏低

在物流公司運營中，物流公司內有倉儲設施、運輸設備，及裝卸搬運配送的設備，數據的收集采集數據處理的設備，但是有些物流公司限制于自身資金實力，導致物流公司給這些設備的資金投入力度不足，就會嚴重地影響了物流未來的發展。在國內的倉儲運輸的設施層面，設施信息化程度偏低，而且很多中小型的物流公司仍然使用上世紀制造出來的設備。現有的物流倉儲設備不能夠跟進現代化的發展步伐，就會出現信息化程度偏低，影響了物流公司的發展步伐。

（三）大數據人才欠缺

在大數據信息時代下，物流公司需要大量的專業性數據分析人才用于海量數據的分析處理，但是目前一些物流公司對專業化數據分析人才重視度不足。很多的高校并沒有開始專業化的物流數據分析課程，導致物流公司缺乏專業數據分析人才。在物流行業中，大數據人才欠缺，使得物流公司海量的數據信息難以進行專業化的分析處理，會影響物流公司的穩健運轉[1]。

三、大數據對物流企業管理模式的創新研究

（一）利用大數據來促進營銷模式的創新升級

在當前物流公司運營中，物流數據的處理存在著處理精度偏低、效率低的問題，用大數據工具可以有效處理以上問題。在物流公司內，要探索使用大數據營銷管控模式，并以GPS系統來實現對車輛設備運行的監測，針對企業的運輸業務、倉儲業務、裝卸搬運等相關業務，來制定營銷策略。數據超市是指將物流企業的服務看成商品，即在物流數據超市內，利用大數據來構建物流信息管控平臺，該平臺以整合物流公司的貨源信息、信用信息、賬戶信息，并且要實現相關數據的高度關聯及深度挖掘。

在物流公司內部要深入探討商業與物流合一的營銷管控模式，該模式能夠進一步推動營銷與物流端的一體化發展，針對于現有物流互聯網信息平臺、物流數據管控及線下倉儲及配送等物流信息數據匯集。并將數據集成于云端的信息平臺上，并實現物流數據的統一整合，這樣才能夠有效地規避物流管理瓶頸的制約問題，進而進一步促使電子商務平臺的高效發展。例如，順豐公司在各個小區或商業圈搭建零售配送網絡點，將商業與物流結合。公司利用這些終端運行數據來深度挖掘的潛在需求，用大數據來推動物流企業公司的快速發展。物流公司也要構建出商業物流一體化運行模式，進一步助推商品的配送效率提升。加強商品價格和服務和及商品質量信息的利用，完善商品配送網絡，才能獲得更多的經營利潤，同時也能夠高效地配送一些高價值商品，拓寬了商品配送的服務面[2]。

（二）大數據技術下運輸管控模式優化

在物流公司的運營管理中，尤其是對物流運輸系統通過使用大數據工具來合理地設計運輸路線，并且設計出高效的運輸方案，針對于到目前的數據結果進行數據化分析，選擇最佳路徑，以降低運輸成本。經過大數據工具的高效分析，可以顯著提高運輸資源利用效率，而且還能夠進一步規劃車輛行駛路線，設定各個車輛設備的保修時間周期，來有效提高物流公司的經濟效益。通過大數據工具的分析，能夠挖掘交通事故的成因，進行事故追蹤調查分析，并以此為依據，進行科學的設計。例如，在物流公司運輸業務中，會使用GPS技術，該技術會利用大數據軟件來分析運輸數據信息，并且幫助運輸工作人員獲取最佳最優運輸路徑[3]。

（三）應用大數據來推動人才管理模式的變革

在物流公司運營管理中，對于高端人才的招聘是企業的重要工作之一。HR在招聘員工時，要利用大數據的工具來分析應聘者的性格能力、工作經驗、心理等各方面的數據信息，來研判該應聘人員是否符合公司崗位的要求，是否適應企業文化要求。公司員工考核要針對在職員工工作滿意度考核、工作作風考核，對這些人員進行綜合的研判分析，才能夠得出有關人員的考核結果。根據結果來評判該員工是否能夠承擔更高的工作職位，以及是否可以得到一定的精神獎勵，要做出是否重新更換崗位，物流公司在人事工作上，利用大數據來了解職工在工作能力方面的短板之處。要求員工在日常工作中，需要向人事部門反饋自己工作不足之處，這樣才能夠幫助人事管理人員設計培訓計劃，提高員工參與培訓活動的積極性。如果人事管理人員獲得的數據不夠全面，數據不精準，那么很難幫助人事管理人員去分析該員工的工作能力，以及分析該員工的內在發展潛力，直到員工跳槽，才使人事人員意識到企業經營管理出現了一些問題。在當前大數據時代下，各公司每天運營都會產生海量的數據信息，也要針對這些數據資源進行深度地分析，才能夠輔助物流公司人事工作的改革[4]。

（四）利用大數據來改進決策管理模式

在物流公司運營中，使用大數據工具可以促使企業高效地決策，利用大數據來高效地配置物流資源。公司的高管要重在關注外部市場發展狀況，通過組織人員收集市場信息，并且能夠精準地掌控好市場的發展狀況。掌握現有物流運輸服務價格波動狀況，來實現公司物流服務的價格靈活設計，及高效調整，公司內部運輸倉儲設施資源的合理配置。重點開發一些現代化，及時性物流配送業務，來為公司帶來更可觀的經濟利潤，進一步提升物流公司核心競爭優勢。通過對數據的研究，數據持續跟蹤分析，這才能夠引導物流公司不斷優化設計方案，進而取高效利用各類型的數據。通過利用大數據的研讀分析功能，幫助物流公司合理地配置資源，設計資源分配方案，并會利用公司各項應用要素。在激烈的競爭環境中，利用大數據來為公司的高管提供更精準的決策支持，物流公司員工可以利用大數據工具來分析公司內部的運營數據信息，也可以分析競爭對手的信息，從競爭對手的公司網站，及國家政府機構發布的信息等多個渠道，來獲取與競爭對手相關的數據資源，利用大數據高效的關聯分析，來了解和掌握對手的業務運作狀況[5]。

結束語：

在物流公司現代化運營中，使用大數據工具會引發許多問題，由公司內部數據處理欠缺，這會影響公司未來的穩定發展。大數據也會為公司帶來很多的發展契機，公司可以用大數據來進行公司內部倉儲、運輸設備資源的分配，為公司決策、人事工作和客戶管理提供更多的運營模式創新建議，進一步增強物流公司的管控實力和運營競爭能力。在大數據發展的背景下，公司還需要掌握海量的數據信息，并結合現代化運營方式來制定跨越式的運營發展路徑，制定公司未來的發展戰略。