常晓亮
对外经济贸易大学 北京100000
摘要：目前，我国是大数据快速发展的新时期，大数据时代的来临，使得我国物流行业得到快速发展，特别是现代物流管理系统中，大数据相关的各种技术得到了广泛应用，成为社会发展的必然趋势。对于我国物流管理企业而言，虽面临了重要的发展机遇，但也在潜移默化中增加了生存压力。所以企业要想保持可持续发展，就需要正确认识大数据时代的机遇和难点，采取更加科学合理的应对措施。
关键词：大数据时代；物流管理企业；机遇与难点
引言
1大数据的内涵
对于“大数据”（Bigdata），麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不仅要在于掌握庞大的数据信息，更重要的是而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作是一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，将数据转化未决策信息，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的关键主要因素。物流企业也可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递制定最优的战略决策、最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的解决方案优惠信息，从而避免欺诈行为的出现从而提升市场竞争力。
2大数据时代物流管理企业的发展难点
2.1系统建设问题
信息化改造指的是针对物流管理中的一些较为陈旧老旧的系统，通过改造将其不同部门之间的系统转变为标准化。虽然经过了一定程度的改造，但是还有很多的系统不兼容问题出现。就像在不同地区的一些库存信息等因为不兼容的问题就会导致标准也不统一，最终导致了不能实现信息共享，一些库存的货物也不能按照需求进行有效的调配，最终导致管理效率低下。
2.2库存管理模式较为落后
企业物流管理过程中需要建立有效的库存管理模式，但是由于我国大数据下的企业物流管理发展时间较短，所以有关库存管理模式的制定还并不太完善，落后的库存管理模式难以提升企业物流管理的效率和质量。同时，企业管理层对于大数据的认知不全面，导致库存管理信息的获取过于片面。而且库存管理信息传递的不及时也引起了客户的反感，这不利于企业积累长期客户，因此库存管理体系也需要加以优化。
2.3智能化服务水平有待提高
物流企业在运营过程中产生的数据呈现出指数增长的趋势，各个服务环节数据规模庞大，类型多样化。但很多物流企业仅仅只能处理结构化数据，对于一些半结构化数据和非结构化数据的处理能力不足，导致智能化服务水平低，比如，在库存管理过程中无法有效降低库存积压，无法全面把握物流运作过程，无法建立客户完整档案等。再加上数据爆炸式增长，对信息安全防护工作提出了新的要求，物流企业能否严防自身的服务信息和运营数据，将成为企业持续健康发展的主要依据。
3大数据时代下物流管理企业的发展策略
3.1优化配送路线
在物流管理中使用大数据可以根据商品的特点和客户的不同需求来对货物做出最优的配送路线，比如在选择运输方案和运输路线等等，物流企业在配送过程中会产生大量的数据，如果客户需求比较着急，就可以根据大数据快速的分析出最优的交通路线，通过大数据分析交通事故的多发时段，从而及早做出预警，从而对整个物流配送的过程进行精准的分析，提高物流配送管理的智能化，提高物流管理水平的信息化水平。
3.2系统开展信息化建设
如今信息化的发展还需要物流管理中的各个部门之间实现信息的共享，所以不仅需要进行信息化的改造，更需要不断地将物流信息的标准化。例如，在对同一个数据库进行使用的过程中，需要将其中的存储信息进行标准化，同时进行电子化改造，以此来实现信息的有效共享，这在物流管理中是一个非常重要的环节。若是改造中出现问题或是未统一数据信息，就难以实现信息共享。所以在改造的过程中，还需要所有部门都进行合作，像一些顶层的部门需要系统地对相关的工作人员进行培训。在系统调试好之后，还需要对其整个系统进行优化和完善，最终采用条形码扫描技术来进行信息的采集。
3.3充分利用现代技术创新物流管理模式
电子商务的发展掀起了网上购物热潮，同时也对物流管理提出了新的要求，作为企业要充分利用现代技术搭建和完善自己的网络物流体系。首先要加强对信息技术和大数据的应用，生产商、供应商和销售商建立统一的信息化平台，共享信息，互助互利，建立长期的合作关系，减少临时合作，这样不仅会增加交易成本，还不利于物流可持续的发展。其次物流管理要标准化和专业化，充分利用互联网的技术构建完整的物流管理系统，有统一的管理系统，不仅可以物流管理的时间和成本，避免重复工作，还能提高物流覆盖率和快捷性。对客户需求和建议可以及时记录，不断完善该系统，使其更加满足客户需求。然后还要对库存进行专业化的管理，商品储存也是物流中的关键一环，要准确记录库存信息，保证商品正常流通，争取就近取需，提高物流效率，也为商品运输节省时间，给客户提供更好的购物体验。然后还要充分利用人工智能技术辅助解决物流中遇到的问题，减少客户咨询问题时的等待时间，提高物流服务质量。总之，作为企业，要不断加强供应链管理，从采购、库存和分销管理等各个方面入手，同时利用数据分析和预测方法控制企业物流成本和风险，用科学专业的手段完善物流管理系统。
3.4对库存管理体系进行优化
提升物流管理工作需以优化库存管理体系为前提，在优化过程中需依靠大数据技术，建立现代化库存管理体系，对库存信息进行系统化的综合管理，优化库存信息，让库存管理环境的安全性得到有效提升。通过大数据构建库存管理体系，并对库存管理的项目进行细分，录入所有的有效信息，让客户能够根据自己的需求，对库存信息进行搜索，快速的了解物品的库存状态，提升物流管理效率。
3.5大数据技术在智慧物流商物管控中的应用
大数据背景下智慧物流商物数据包括大宗商品数据和零售商品数据。大数据在商物管理中的应用可以使得对商品管理在时间空间上进行智能化决策，科学管理商物的流通节点及流通通道，实时掌控商物的流量流向。商品的流量流向呈现动态变化的特点，物流企业运用大数据技术及时捕捉到商品的生产厂商数据、供应商数据、商品市场数据、商品流量数据、商品流向数据、消费者购买数据、消费者行为习惯、竞争对手数据等，运用分布式存储、云存储技术、SQL/NoSQL技术对数据进行整合管理、按照结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的分类对数据进行分类管理，通过云计算技术、并行处理技术、网络技术等对数据进行处理，建立关于商品流量流向、流通结构等方面的数学模型，对相关指标进行分析，再运用关联分析、聚类分析等大数据分析挖掘技术，从中找出对商品流量流向、流通结构影响最大的指标，排除干扰分析结果的指标，得出最优的解决方案，以调整商品的流通结构使之合理化，控制商品的流量流向，对商品流通的核心节点及流通通道实现实时控制，进而还可以预测商品未来的需求情况，开拓新的市场，扩大业务的范围，实现商品流通过程的精细化、可视化管控。
4.结语
大数据已经渗透到物流企业管理的各个环节当中，在经营模式创新和业务流程优化方面都扮演着重要角色，为物流管理企业发展提供了重要的机遇。通过大数据手段，物流管理企业能够充分掌握业务运作情况，判断不同业务和客户需求间的联系，减少决策过程中的弊端。但与此同时，物流管理企业仍需高度关注大数据时代的发展问题，并积极寻求解决办法，制定应对措施，保障物流管理企业能在大数据时代的竞争中占据有利地位。
作者：常晓亮 对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员
参考文献
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