大数据在物流行业中的应用
基于分析大数据在物流行业中的应用，首先针对大数据、物流以及大数据在物流行业中应用的优势展开深入分析，其次通过预测市场变化、物流中心的地址选择、配送路线的优化以及优化仓库储位这几点分析出大数据在物流行业中的具体应用；最后针对大数据在物流行业中应用存在的主要问题展开分析，并提出相应的应对策略，以此来使得物流行业的服务水平大大提高，進而促进我国物流行业长远稳定的发展。
大数据；物流行业；应用；优势
引言
随着电子商务产业在我国的兴起和发展，网络购物成为了新时代背景下人们最为常见的消费方式，因此物流行业也快速的发展了起来。而在物流行业发展的过程中，遇到的最大难题就是数据信息准确及时的处理。因为在物流整个过程中，不管是包装、运输、配送，还是搬运储存，每一个环节中都会产生大量的数据信息。而在我国步入到大数据时代后，将大数据应用到物流行业中，就可以借助大数据技术建立相应的数据中心，以此来将信息数据中的潜在价值充分挖掘出来，这样就可以使得物流行业的服务水平大大提高，进而促进我国物流行业长远稳定的发展。
一、大数据以及物流的概述
（一）大数据
对于大数据而言，其就是指产生速度极快、体量极大，并且具备非结构化性质的数据集合，在筛选和清洗数据时不可以在固定时间里使用普通的数据处理软件来进行[1]。大数据在应用时，主要具备处理速度快、数据量巨大、繁多的数据种类以及蕴含巨大价值这几个特点。而对于大数据技术来说，这属于一种从结构复杂且数量庞大的数据结合中获取信息的能力。对于大数据处理技术而言，其主要包括计算处理、知识展现、数据捕捉、数据分析以及储存管理这五个环节。
（二）物流
对于物流而言，这是一种将包装、搬运、装卸、运输、信息、仓储以及库存等多个活动综合起来的集成式管理。物理主要的任务就是最大程度的降低各个活动中成本支出，将最好的物流服务提供给顾客。其活动内容主要包括物料的包装、装卸、搬运；预测顾客需求；处理、运输、配送、仓管顾客的订单；物流设施的选址和布局等。
二、大数据在物流行业中应用的优势
（一）可以有效对接信息，掌握物理行业运营情况
在时代的发展下，网购已经成为了一种普遍的生活现象，并且规模也在逐年增加[2]。但是网购的发展却给物流行业带来了极大的压力和负担，而且在物流每一个环节中所产生的数据量也是巨大的。在这种情况下，以往的数据采集、分析以及处理方式已经无法满足现阶段物流行业信息处理的实际需求了。而大数据在物流行业的应用，就可以有效收集和整合各个环节的数据信息，实现信息对接，之后借助数据中心来对海量的数据信息进行分析和处理，以此来将其转变成为有价值的信息，进而来对物流行业的运营情况进行整体掌握。
（二）有助于物流企业制定正确的决策
在以往企业做决策的时候，一般都是通过市场调研所得的数据以及个人经验来确定，但是这种方式对于现今这个数据化时代已经无法适应了，若是想要真正了解到市场需求的变化，那么就需要大量真实的数据[3]。在物流行业中应用大数据，那么物流企业就可以通过大数据来对收集、分析和处理海量的市场数据，以此来帮助物流企业对业务运营的具体情况进行了解，这样就可以防止无端浪费的出现。与此同时，大数据的应用，还可以帮助物流企业实时掌控自身的数据信息，以此来合理调整自身的业务，这样就可以使得每个业务的利润都得到保证，进而将物流企业的高效运营实现。
（三）有助于客户粘性培养，防止客户流失
随着网络的普及，网购的人数与日俱增。在这种情况下，客户对于物流服务体验越来越重视。在使用物流的过程中，客户希望物流企业带给自己更好的服务，并且在物流运作的过程中，可以对商品配送的所有信息进行掌握。为了可以满足这一要求，那么物流企业就离不开数据的支持[4]。大数据的应用，就可以深入分析和挖掘这些数据，并且对于数据的分析结果也可以进行合理利用，这样不但可以加深物流企业与客户之间的关系，提高客户对物流企业的信赖程度，而且还可以对客户的粘性进行有效培养，进而防止客户流失现象的发生。
（四）有助于数据价值的提高
对于物流行业在运营各个环节所产生的数据信息来说，只有小部分可以直接利用的结构化数据，大多数的数据都是非结构化的，都是需要转化成为结构化数据才可以进行分析和存储，这样就会导致数据的有效性和准确性受到影响。而大数据的应用，就可以有效加工物流企业所产生的数据，并且还可以从中将有价值的数据信息筛选出来，以此来使得数据利用的价值大大提升。
三、大数据在物流行业中的具体应用
对于物流行业而言，其正朝着数据化的方向发展。在此背景下，物流行业中的市场竞争也逐渐从企业竞争逐渐转变成了数据竞争。从现阶段，大数据在物流行业中实际的应用情况来看，其主要被应用在以下几个方面中：
（一）预测市场变化
对于一个商品而言，当其进入到市场中后，并不会始终保持在最初的高效量中，在时间不断变化的情况下，消费者的实际需求以及消费行为也会不断发生变化[5]。以往物流行业在寻找客户资源的时候，一般都是通过自身积累的经验以及调查问卷等方式进行收集数据，这种方式所收集到数据通常都是过时的，并且调查结果也不够准确，进而导致管理者所做出的决策以及预测的市场变化情况发生错误。而在物流行业中有效应用大数据，并将大数据中所蕴含的价值充分挖掘出来就可以帮助企业全面准确的了解到客户的实际需求以及行为，有效利用这些精准的数据，不但可以真实全面的将市场的变化需求反映出来，而且还可以有效预测出产品在市场中各个阶段的发展，以此来对物流企业的运输安排方案以及库存进行合理的控制。
（二）物流中心的地址选择
在确定物流中心的地址时，就需要物流企业应该要与自身经营的特征、周边的交通情况以及商品所具备的特点等相结合，只有满足所有的要求才可以有效降低配送成本。基于此，就可以借助大数据中的分类树方式来进行解决。
（三）配送路线的优化
对于配送线路来说，其会对物流企业配送的成本以及效率造成直接影响[6]。基于此，将大数据应用到物流企业中，其就可以借助大数据来对客户的实际需求商品的規格以及特征等信息进行有效分析，针对其中的影响因素来快速做出配送计划，进而从中确定最佳的配送线路。与此同时，大数据还可以结合在配送过程中所产生的实时数据信息来对配送线路上的交通情况进行分析，这样就可以提前对事故多发路段进行预警。由此可以发现，在物流配送线路中应用大数据，不但可以对整个配送过程进行精准的分析，而且还可以将物流配送的智能化管理实现，这样就可以使得物流企业的可预见性以及信息化水平有效提高。
（四）优化仓库储位
对商品储存位置进行合理的安排，不但可以使得商品搬运分拣的效率以及仓库的利用率提高，而且还可以还使得物流中心的经济效益以及工作效率有效提高[7]。通过大数据中的关联模式法来对商品数据间存在的关系进行分析，之后依据分析结果来对仓库位置进行合理安排，以此来确定哪些商品可以放在一起，哪些商品的储存时间比较短。
四、大数据在物流行业中应用时存在的主要问题以及应对策略
在物流企业的信息系统中存在海量的信息数据，这些数据是业务活动开展的基础。在物流企业中应用大数据不但代表着机遇，同时在数据的背后也蕴含着极大的商业价值。但是在实际应用的过程中也会面临着多方面的挑战。只有将这些挑战问题都解决，才可以将大数据应用的作用充分发挥出来，进而可以为物流企业创造更大的价值。
（一）很难确保大数据的实效性以及质量
对于大数据来说，因为其来源比较广泛，所以数据源不同，数据结构也会因此存在一定的差异性[8]。就物流企业而言，若是想要在这么多数据源中得到高质量的数据，并有效整合这些数据是比较困难的。与此同时，在收集数据的过程中，因为数据的变化是比较快的，所以数据的有效期都比较短，这样单一的数据结构对于物流企业实际的数据需求是无法满足的。因此，对于物流企业来说，若是不能做到所需数据的实时收集，那么就会导致所收集到的数据极有可能是过期或者是无效的，进而对数据的质量造成一定程度的影响。基于此，作为物流企业，对于大数据收集的质量一定要给予高度重视，并且还应该要构建专门的数据仓储设备以及数据库等来对数据进行存储，以此来使得数据的有效性和质量得到保证。此外，为了可以快速的利用和读取数据，那么数据库的管理人员应该要结合数据结构来对数据使用和储存的标准进行设计。
（二）物流企业高层管理人员不够重视大数据技术的应用
在物流运作的过程中，若是想要充分挖掘出大数据的价值，那么在应用大数据是就应该要得到物流企业高层管理人员的重视，这样才可以有规划的应用和发展大数据[9]。但是，因为大数据在我国物流行业中的应用还处于在初级发展阶段，并且大数据还具有复杂性以及多样性的特点，所以很难有效保证大数据的质量。与此同时，很多物流企业的高层管理人员没有认识到大数据技术深入挖掘和应用的重要性，所以并不能充分发挥出大数据为企业所带来的巨大商业价值。基于此，就需要不断加强物流企业高层管理人员对大数据的认识，深入挖掘大数据所蕴含的巨大价值，并对数据质量保证制度以及数据中心不断进行完善，这样才可以使得物流企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
（三）数据中心缺少专业的数据管理人员
使得大数据质量得到保证的关键因素就是专业的数据管理人员。但是因为大数据具有复杂性以及多样性等特征，所以就导致数据管理和处理的难度大大增加了。因此，现阶段的物流企业需要更多熟悉物流企业运营，并且专业性极强的复合型技术人才。基于此，物流企业在大数据环境下，就应该要不断招聘新型的管理人才，以此来使得大数据的质量得到保证。
（四）其他问题
对于数据来说，其分为非结构化数据和结构化数据。而在物流企业实际运营的过程中，若是想要储存非结构化数据，那么就需要先将其转化成为结构化数据，这样才能进行储存。在这个过程中，若是想要使得物流企业的数据质量得到保证，那么就需要积极引进先进的数据转化技术[10]。与此同时，在信息化时代背景下，人们的行为习惯以及需求都是可以被记录的，这些被记录的数据就会被储存在数据库中，但是这些数据一旦发生泄漏，那么就会对客户造成一定的骚扰。基于此，在物流行业中实现数据全面共享、开放以及应用过程中，在物流企业的内部还应该要对客户隐私保护制度不断进行完善，这样才可以有效平衡数据隐私和数据开放之间存在的矛盾。
综上所述，在我国，物流属于战略基础性产业，其发展有助于促进我国国民经济的发展。将大数据应用到物理行业中，不但可以快速精准的了解到物流行业的运营情况以及发展趋势，而且还可以使得物流行业运行的效率大大提高。基于此，为了可以将大数据所具备的价值充分挖掘出来，那么物流企业就应该要针对现阶段大数据应用中存在的主要问题来提出有效的应对策略，这样才可以更好促进物流行业的发展。
课题名称：基于物流行业的数据治理实践与研究。课题编号：KYYB07，柳州城市职业学院院级课题
[1]李鹤，王琳.大数据技术在我国现代物流业发展中的应用[J].市场周刊（理论研究），（03）：42-43+65.
[2]寻惟德，陈征，陈焕新，郭亚宾，袁玥，刘桢.数据挖掘技术在冷链物流行业的应用[J].制冷与空调，，18（03）：78-85.
[3]崔根桦.大数据在物流管理中的应用与前景[J].中国储运，（07）：-.
[4]陈启运，薛亮，郑竞恒.基于新兴技术应用的物流商业模式转型分析及建议[J].物流工程与管理，，42（06）：32-33+31.
[5]胡梦蝶.物流服务平台数据赋能与服务创新能力关系研究[D].广东外语外贸大学，.DOI：10.
[6]徐龙闪，张秀芳.浅析大数据对物流企业管理模式的影响[J].太原城市职业技术学院学报，（09）：32-34.
[7]谢鹏辉.基于区块链的第四方物流信息平台构建研究[D].昆明理工大学，.DOI：10..
