大数据时代物流信息平台构建与建设对策研究

□ 包训艳，王 丹

(浙江长征职业技术学院，浙江 杭州 310000)

1 大数据时代对于物流信息平台的本质诉求

大数据时代的快速迭代和演化，催发出物流信息平台基础数据量的不断扩容，令潜藏于终端市场的物流信息被充分发掘。而这些数据信息对于物流产业的宏观发展意义是超前的、客观的、值得信任的。但是在构建物流信息平台的过程中，随数据量的不断加大，其物流产业发展诉求也会发生一定迁移。从当前物流信息平台的建设成果来看，仍然存在两方面对于大数据时代的发展诉求。

1.1 国际物流贸易量统计

在国际一体化的宏观发展格局中，物流产业的战略定位并非单纯的本土市场，逐步扩增海外物流贸易信息的基础数据采集，是为我国企业提供发展路径的必要参考。这种基于国际物流贸易信息量的统计，对完善物流信息的参考价值具有极为重要的支持作用。因此，在大数据时代，仅以本国物流市场的数据参量作为鸟瞰国际市场的标杆，已经无法满足物流产业阶段性发展的基本诉求。在国际一体化的发展阶段，物流信息平台的建设必须俯瞰国际市场，方能达到预期的发展水平与质量。

1.2 预测物流需求发展量

物流信息平台的最大作用在于对接宏观市场信息，为物流产业地域性发展提供来自大数据分析结果的对比和参考。这种参考价值取决于微观数据的采集量，可以界定为终端市场的微观物流数据信息越为完备，其可利用和参考的价值也会越高。例如：单位时间内该地域的物流总量、对该地区完成单位配送量所需的人力资源、物流资源、配送成本等等。这些关键信息决定了物流产业投资的基本方向。大数据信息是否能够精准对接微观市场，是对于物流产业发展的预测，且需要以更为庞大的数据量为依托，预测出更为精准的物流数据信息。因此，预测物流需求发展量成为物流信息平台在大数据时代最为本质的完善方向。

2 当前物流信息平台构建的关键问题

2.1 国际贸易信息对接较弱

目前多数物流信息平台对国内物流资源的统计数据覆盖面较广，且基础数据量的可参考价值较高。但国际物流贸易量的统计仍然需要依靠海关进出口数据为准，而进出口贸易在跨国地区的数据统计也容易出现基础指标的差异度，故而对海外物流大数据的信息采集并不充分，且基础数据量也并未达到与国内旗鼓相当的数据水平。国际物流贸易中的货主走货航线、货物匹配规模、走货类型等等宏观数的精准度仍然较难控制。故而，目前对外贸易中我国物流信息平台对境外物流产业的需求量预测并不到位，是国际物流贸易信息对接性较弱的重要表现，成为构建大数据物流信息平台的关键问题之一。

2.2 异地终端获取信息量少

国内对于物流市场的基础数据统计，多来自各大物流企业的业务报表，而终端设备的广泛覆盖也对物流数据的精准度产生了必要性支持。诸如丰巢智能快递柜目前在国内的投放量与日俱增。在面向所有快递公司、电商物流提供24h自助开放式的货物提取功能后，平台化的快递收寄交互业务间接统计了该地区的物流需求量。那么物流信息与终端新的匹配度也会随终端设备的引入而无限扩大。但是这种终端设备的优势在国际物流贸易中却很难实现，即便具备RFID扫描功能的手持终端设备已经大量覆盖，但获取物流单量信息的数据量仍然较少，间接造成了异地终端获取宏观数据信息量的限制。故此，异地终端设备投资建设有限，也是国际贸易物流平台获取信息量并不充分的关键性问题。

3 大数据视域下物流信息平台的建设对策

3.1 扩建国际物流信息获取便捷通道

目前国内物流信息平台均为独立性的商业模式运营，依靠对物流企业或不同产业链终端企业的信息业务为获利空间。各大物流信息平台的物流国际贸易获取数据信息渠道各不相同，造成了一定的数据差异性。为了优化物流信息平台的数据信息总体应用价值，需要扩建国际物流信息获取便捷通道。这一便捷通道的建立，可由所有物流信息平台进行资源整合，在现有已调查数据信息中进行相互对比，而后获得最终精准度更高的国际物流信息。虽然这一信息也并不一定完全渗入国际物流贸易的微观市场，但对于把控国际物流数据信息的精准度必然有所助益。在国际物流信息获取路径逐步相互融合，产生了更为细微的识别指标后，方能真正形成更为便捷的国际物流信息获取路径，支持物流信息平台对国际市场分析的大数据精准度。

3.2 扩增物流国际版面基础数据采集

随国内物流企业逐步扩增对外贸易业务，在物流信息平台的建设方面，势必需要考量国际版面的基础数据采集量的产业发展需求。更多的数据信息必须公布于物流市场，才能真正提高物流大数据的可应用价值。故而，物流信息平台的建设，需要全面完善国际物流贸易中的数据信息采集、分类、甄选、细分、统计、梳理。其统计数据类型包括：海关数据、外贸展会数据、全球互联网外贸B2B业务总量数据、境外物流企业官网所发布的外贸盘点数据、以及国际物流参与的金融数据等等。尽量扩增多种数据类型的标准度，扩大其数据量的可应用与借鉴价值，方能支持物流信息平台对物流产业大数据的深度开发，形成更为精准和高识别度的数据价值再造，支持物流产业的快速迭代与发展。

3.3 扩大异地获取物流信息原始参量

异地终端物流信息的获取虽然较为困难，其基础数据量的精准划分并非完全无效。在针对异地获取物流信息的原始参量后，如果能够加大数据分析技术的基础能力，物流信息平台的数据价值也会随之增加。其物流大数据新的处理需要聚焦五个重要环节，分别为数据聚合、存储、计算、分析、运用。在扩大异地获取物流信息原始参量的过程中，均需要围绕五项重点环节展开。首先，数据聚合是集中物流业务的所有原始信息，包括订购量、客户需求、运输线路、货运量、仓储数据、以及配送和包装数据等等，这些数据类型的统计必须具有聚合分析时效性，方能支持物流信息平台的数据精准度逐步加强。其次，物流信息的存储更多的需要依赖于终端设备，诸如RFID射频识别、传感器、智能手机、PC机、GPS全球卫星定位系统等等。这些数据信息的流量必须更为精准，采集数据信息后的存储类型必须再度细分。再次，数据计算与分析，是依靠Hadoop HDFS大数据生态圈、AsterData数据库、Qlik View数据集市等商业大数据来源，再度架设的网络存储系统转化，需要进一步完善其虚拟数据的可存储价值。最后，物流大数据信息的运用，是对于原始数据分析计算之后的应用价值推广。当这一数据信息具备较高的应用价值后，对物流产业的发展则具备了更高的支持作用。方能通过对原始物流数据量的细分，统计分析当前物流产业资源与宏观市场需求的对接程度，形成对于物流管理信息的预测，并规避相应的市场开发风险，为物流企业提供更为有效的参考借鉴。

3.4 扩容物流信息平台预测覆盖广度

京东商城此前自主研发了大数据物流平台操作系统“青龙系统”，该系统前段接口面向客户开放，可广泛收集终端用户的需求信息。这种数据信息来自终端市场，可精准预测未来物流市场的可开发方向与建设维度。在本质上搜集终端客户信息，便是加强预测效果，以及预测覆盖广度的重要支持。物流信息平台在获取了大量终端客户需求信息之后，可在平台后段接口对接物流企业、亦或第三方物流平台，令大数据的分析结果可直接渗透于物流产业，形成神经网络、地图区域划分，打造物流大数据的精准预测功能。为线下物流企业提供单品销售量预测、分拣基数量预测，订单扩大量预测，让物流企业能够从物流信息平台的预测中获得精准信息，支持物流产业的全面发展。

4 结语

综上所述，大数据技术的不断完善，虽然对物流信息平台的建设起到了至关重要的作用，但是如果国际物流信息不能完全对接，亦或预测物流信息的时效性较弱，均会降低物流信息平台的应用价值。基于此，在大数据时代背景下，完善物流信息平台的全面建设，需要扩建国际物流信息平台获取便捷通道，扩增物流国际版面基础数据采集，扩大异地获取物流信息原始参量，扩容物流信息平台预测覆盖广度。