解读大数据对物流企业管理模式的影响

□ 陈晓琪，高文菁

(南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037)

近年来，计算机技术、网络技术、信息技术飞速发展，大数据在诸多行业领域聚集产生。随着大数据的发展，诸多统计数据、物联数据、交易数据等得到整合利用，相关数据的社会价值及商业价值得以展现。如今，大数据的推广应用，正在改变人们的生活方式，并推动新一轮的企业管理变革。在大数据时代，对于物流企业而言，不仅面临着一场机遇，也面临着一场挑战。

1 大数据在物流行业的特征

大数据技术本身具有数据获取量大、数据处理速度快、数据分析能力强、能够应对多种数据处理需求的优势，故一出现就被社会生产、生活的各个方面所利用，帮助很多行业、产业实现了转型升级。

1.1 数据规模巨大

在物流行业中，数据的规模更加巨大，这些数据不仅来源于物流企业的客户和业务，还来源于货物在物流链中的流转数据，物流车的交通数据，货物的全球定位数据等，这个数据量在当前的行业中都能排在前列。

1.2 数据形式多样

如此多的数据来源不仅造成了规模庞大的数据量，还导致需要处理的数据类型繁多，例如：射频识别设备传递来的数据形式与车载GPS数据、时间数据、电子商务交易数据的形式多有不同，格式有可能存在不兼容的情况，有些数据有一定的结构，有些数据只有一部分具有固定结构，还有大量的数据是离散的、无序的、价值密度低的，而后两种数据所占据的比例较大，也是大数据处理的主要对象。

2 大数据引发物流企业管理问题

关于大数据引发物流企业管理问题，应从物流数据处理能力不足、物流设施信息化程度低、大数据专业人才紧缺、个人隐私保密性差等方面分析，具体可参考以下内容，这些都是应用大数据技术进行现代化建设时必须正视的问题。

2.1 物流数据处理能力不足

在物流企业管理中，诸多物流系统，如DWS、WMS等，该类系统的数据存储、分析、处理等功能，尚且存在功能性不足的问题，还有很大的优化、发展空间。通常情况下，该类系统的数据存储、分析、处理等单位，即为TB及GB，并不能满足大规模数据的处理需求，需要进一步提高空间和速度，以满足物流企业的发展需求。探析现阶段的物流数据规模，应以PB、ZB等为单位，而该类系统的数据处理能力，并不能满足实际需求[1]。因此，对于物流企业而言，应致力于解决数据存储、分析、处理等层面的软硬件配置问题，从硬件、软件两方面进行适应性配置，配置问题并非日常运维可以代替的。

2.2 物流设施信息化程度低

在物流企业管理中，诸多基础设施设备，如仓储设备、运输设备、配送设备、数据收集及处理设备等，尚且存在投入不足的情况，严重阻碍了物流行业的发展。相较于美国的人均仓储面积，中国的人均仓储面积仅占其1/14。同时，在物流基础设施设备层面，中国物流企业的基础设施设备信息化程度低，约70%的设施设备，建立于上世纪九十年代，并不能满足大数据时代的发展需求。因此，物流仓储部分的现代化发展也不能被忽视，也要跟上企业发展的步伐，避免出现被仓储部分拖物流企业发展的后腿的现象。

2.3 大数据专业人才紧缺

在大数据时代，物流企业急需大数据专业人才，使之致力于大规模物流数据的采集、分析及处理。然而，诸多物流企业并未认识到大数据专业人才的重要性。同时，我国诸多高等院校，尚未开设物流产业大数据类的专业课程，使物流产业的大数据专业人才的培养成为无源之水，无法有效满足物流产业、企业的发展。由此，在物流企业管理中，由于大数据专业人才紧缺，庞大的物流数据难以得到高效的收集、分析及处理，进而限制了物流行业发展，这是物流行业必须解决的问题。

2.4 个人隐私保密性差

在物流企业管理中，针对大规模物流数据的收集环节，尚且存在个人隐私泄漏问题。该类问题在银行、电信等行业，可谓是屡见不鲜，并将长期伴随互联网行业的发展。在物流企业管理中，对于大规模数据的推广应用，相关人员应做好保密措施，有效规避个人隐私泄漏问题。同时，与个人隐私保密相关的信息，物流企业应采取先进的技术手段，如计算机保密协议等，对相关数据进行加密操作，提升个人隐私的保密属性。

3 大数据革新物流企业管理模式

3.1 基于大数据的营销管理模式升级

在物流企业管理中，物流数据处理，尚且存在效率低、整合程度低等问题，而大数据技术的应用，可有效解决以上问题。探析物流超市营销管理模式，即是采用GIS系统，实现了协调监测管理。针对运输线路、仓储、分拣、融资、客户定制等物流数据，从物流超市角度来看，均具备商品属性。物流超市，即是借助大数据技术所构建的物流信息系统，该系统可统一整合货源、线路、仓储等物流数据，并进行相关数据的高效处理及综合分析。探析商流合一营销管理模式，该模式可实现销售及物流云端的一体化。针对网络平台的物流信息数据及线下的仓储、配送等物流信息数据，将其汇聚在云端平台，并进行统一整合，进而规避物流瓶颈的制约问题，促进电子商务的发展。例如：阿里巴巴自建的智能物流网络“菜鸟网络平台”，或顺丰企业在住宅小区、商业圈内建立的“嘿客”，这些都属于商业与物流结合的典型云端案例，只不过有的是以电子商务企业为主导，有的是以物流企业为主导的，从本质上来讲并无不同，各有优势罢了，也是大数据技术推动物流企业的主要发展方向。物流企业在建立商流一体模式商品配送时，要注意的是商品的质量和价格，利用自己四通八达的物流网络拿到最物美价廉的商品，甚至配送一些易腐烂、易过期的商品，提高这类商品的辐射面积，有效巩固商流一体模式商品配送体系，在电子商务领域中立足。

3.2 基于大数据的运输管理模式优化

在物流企业管理中，对于运输管理领域，可运用大数据技术，构建运输方案。依据数据分析结果，可达成运输路径最优选择、运输成本大幅降低等运输管理目标。在一方面，经过大数据分析，不仅可以提升资源利用率，并规范运输人员行为，还可规划车辆运输路线，并设定设备维修保养周期，有效提升物流企业的经济效益。另一方面，经过大数据分析，对于交通事故成因，可进行追踪调查，并以此为依据，科学调整运输路径，促进运输方案的优化及实施。如今，在物流企业运输管理中，UPS技术得到推广应用，该技术运用大数据分析手段，如ORION数据分析工具，可引导运输人员进入最优运输路线。

3.3 基于大数据的人资管理模式更新

在物流企业管理中，对于人才招聘工作，HR通常要综合分析应聘者的各方面数据，如工作能力数据、性格数据、心理数据等，进而判断应聘者是否满足相关岗位需求，是否符合企业思想和文化。在物流企业的员工考核中，针对在职人员的各方面数据，如工作满意度数据、工作忠诚度数据等，还需要进行综合分析，进而得出相关人员的聘期考核结果，根据考核结果来判断员工是否能够承担更高的职位，是否应该进行升职奖励，还是应该重新考虑岗位。在物流企业人资数据获取层面，应注意规避数据的单一化获取问题，不仅仅从员工的考勤、业务等方面获取数据，不能忽视员工在参加培训活动时的积极性和培训结果，不能忽视员工对企业活动的参与积极性，更不能忽视员工在企业颁布新制度时的反应。究其原因，就在于该类数据不全面，所得到的数据分析结果也就不准确[2]，很容易导致HR无法有效评价员工的实力和发展潜力，直到出了问题才发现员工的跳槽、引发的经济事故、对企业制度的怨言早有预兆。在互联网时代，每时每刻都会产生大量的数据资源。针对相关数据资源，如具备潜在价值的数据资源，进行一系列的分析整理，可有效辅助物流企业人资管理工作。

3.4 基于大数据的决策管理模式改进

在物流企业管理中，大数据技术的应用，可促进企业管理决策。在物流资源配置决策中，物流企业实时关注市场变化情况，通过数据挖掘及分析，可及时掌握市场需求情况，可及时掌握商品在市场中的价格变动，进而实现物流资源的合理配置，开发一些传统物流业务中难度较高的业务形式，例如：水果的全国配送等，有效提高物流业务带来的经济利润，提高物流企业的核心竞争力。同时，经过数据的持续跟进分析，物流企业可不断优化配置方案，从而合理利用各项物流要素。在竞争环境预测分析及决策中，物流企业不仅可以分析本公司数据，还可分析竞争对手的数据，从竞争对手网站、数据统计网站、国家统计局网站等诸多网络平台渠道中获取竞争对手的海量数据，随之采用大数据技术进行分析处理，分析竞争对手的实力和业务能力，分析竞争对手的长期发展趋势，配合市场行情变化就可预测竞争对手的短期动向，打有准备的竞争之战。依据预测结果，物流企业可制定决策方案，并保证方案的科学性。

3.5 大数据推进物流企业客户管理模式的升级

传统的物流企业客户管理工作中，工作人员收集到的客户信息来源比较狭窄，只能从客户的网站评价、日常交流中获取，某些客户的需求和真实体验无法传达给客户经理，因此，可靠度也比较有限。可靠度有限的客户信息不能帮助物流企业快速、准确定位客户的潜在需求，就会导致物流企业开发的服务业务缺乏针对性，不能触及客户的内心，发挥的经济效益低于预期。大数据技术具有数据量广大、来源多样、分析效率高、结果准确度高等优势，应用在物流企业的管理工作中，能够根据客户的过往业务需求、评价、反馈分析出客户的潜在需求，帮助物流企业针对客户的当前需求和潜在需求开发业务、优化业务，这样针对性的优化升级后，物流企业客户的满意度、忠诚度、粘度都能够有效增加，从而有效提高物流企业的经济效益。除了对客户潜在需求的挖掘，利用大数据技术还应该进一步提高客户的个人隐私保护严密性。在大数据技术的基础上，添加保密协议、不对称密钥等技术缺失能够有效降低个人信息的技术性丢失几率，但物流企业管理工作要做的是提升客户经理的管理质量，加强对客户经理、客户信息管理人员的法治意识和职业道德，从人为角度避免客户个人隐私的有意识泄露，提高客户的体验感，避免老客户因隐私泄露问题而流失。

4 结束语

在物流企业管理中，大数据技术的应用，固然会引发诸多问题，如物流数据处理能力不足、大数据专业人才紧缺、客户个人隐私严密度不足等，影响物流企业的可持续发展。然而，大数据技术也为物流企业带来更多的发展契机，物流企业可运用大数据技术促进企业营销、运输、人资、决策、客户管理等方面的管理模式的革新，提高物流企业的核心竞争力。在大数据时代，物流企业应掌握海量优质的数据资源，并结合现代化的管理模式，致力于实现企业的跨越式发展。