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物流大数据的发展现状

作者:佚名  来源:网络
物流是现代经济的核心之一,国务院印发的《物流业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要以提高物流效率、降低物流成本为重点。因此,在大数据时代背景下,物流行业也必须高度重视统计数据。

物流大数据可以划分为三类:第一是微观层面,包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;第二是中观层面,就是供应链、采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面,基于商品管理,把商品分成不同的类型做数据分析。其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部,但此类尚未进行处理分析,成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方;整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据,即宏观层面,指导物流企业经营管理的各个方面,因此,未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。

目前,物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理,即各个利益主体通过交换的方式,一方将信息的管理权交给另一方,另一方将信息整合起来后形成服务给一方。以菜鸟网络为例,以消费者、商家、物流企业的数据为依托,为商家、快递企业提供预警预测分析,帮助快递企业提前获取这些信息,从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。

大数据技术对物流行业最显著的影响是横向流程延拓,纵向流程压缩简化。从供需平衡角度出发,为供方(物流企业)提供最大化的利润,为需方提供最佳的服务。主要体现在以下几个方面:第一,提高运营管理效率,根据市场数据分析,合理规划分配资源,调整业务结构,确保每个业务均可赢利;第二,预测技术,根据消费者的消费偏好及习惯,预测消费者需求,将商品物流环节和客户的需求同步进行,并预计运输路线和配送路线,缓解运输高峰期的物流压力,提高客户的满意度,提高客户粘度。
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