大数据对物流企业的作用研究论文

1、掌握企业关键信息

传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，物流管理必须以大数据技术为支撑，对物流运行过程中每一个节点的信息进行整合，再通过数据中心对数据进行分析处理，转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中的数据信息。

2、为物流企业做出正确决策提供依据

传统的物流企业一般是领导人员根据市场调研情况和个人的经验进行决策，已经不能适应现代信息化社会的需要。市场发展需要真实的反应，要对物流企业在运行中的大量数据进行分析，通过这些信息帮助物流企业进行科学有效的判断和决策

3、通过二维码技术实现物流一体化管理

二维码技术已经成为大数据技术创新之后实现公司现代化的主要技术手段。二维码技术能够对物流系统中的各种货物和服务进行准确的标识，只要对货物上的二维码进行扫描，就能及时掌握现代物流企业管理系统各环节的运行情况及状态。

4、优化物流配送途径

在物流管理中运用大数据技术，可以根据顾客的不同要求为他们的货物制定最优的运输配送路线。例如，根据货物特点选择合理的运输方案和最优的运输路线等。物流企业在进行配送的过程中会自动产生大量的数据，可以根据这些数据迅速分析得出最优的运输交通方式和路线，分析交通事故的多发路段，及时做出预警，从而对物流配送的全过程进行精准的分析，提高物流配送工作的智能化水平，提高物流管理的信息化水平。

5、预测物流市场

传统物流企业使用调查问卷的方式了解客户需求，耗费了大量的人力、财力、物力，而且周期较长，由于信息的滞后性导致管理者做出错误的判断。大数据技术能够有效帮助物流企业及时了解客户的需求变动，收集真实有效的数据对市场变化进行预测，有助于物流企业及时根据市场变化调整策略。

6、构建“智慧物流”

大数据技术对“智慧物流”的应用意义主要体现在两个方面。首先，基于目前移动端和互联网物流信息基础技术的大力发展，物流服务行业可以设计搭建物流公共信息服务平台，推出物流云数据服务，为我国现代物流行业大数据技术的快速发展应用提供重要的技术保障。其次，以大数据技术为依托的智慧物流产业具备货物信息相互联通的优势，确保物流配送时效，提高物流企业配送效率。

大数据与云计算也有很多方面的差异。云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力，以节省企业的IT部署成本，其处理对象是IT资源、处理能力和各种应用。云计算从根本上改变了企业的IT架构，产业发展的主要推动力量是存储及计算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业。而大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息，发现数据中的价值，其处理对象是各种数据。大数据使得企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”，从而改变了企业的业务架构，其直接受益者不是IT部门，而是业务部门或企业CEO，产业发展的主要推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业。因此，不难发现云计算和大数据实际上是工具与用途的关系，即云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而且，从所使用的技术来看，大数据可以理解为云计算的延伸。大数据若与云计算相结合，将相得益彰，互相都能发挥最大的优势。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。当然大数据的出现也使得云计算会面临新的考验。可以 中国 物流 交易中心看看

1、大数据在物流决策中的应用

在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。

在竞争环境分析中，为了达到利益的大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。

物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。

物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

2、大数据在物流企业行政管理中的应用

在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。

3、大数据在物流客户管理中的应用

大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。

4、大数据在物流智能预警中的应用

物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。

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