基于大数据环境下的物流企业管理创新分析

摘要：随着互联网的不断发展，物流行业也在不断的向前发展，但现在的物流行业整个工作系统并不是特别完善，而且有些问题还是由于物流企业的管理而造成的，在当前互联网经济创新及互联网大数据平台分析的环境下，创新物流企业的管理模式才可以把物流企业引入到一个新的发展道路上去。而本文主要分析了物流企业管理方面的现状，并结合大数据分析平台提出了一些建议和想法。

关键词：大数据环境;物流企业管理创新;降本增效

现在的社会已经进入了一个大数据时代，大数据具有数据量巨大、种类繁多、价值密度低等特点，大数据在实现客户群体细分、数据建模、降低服务成本等领域的应用已非常普遍。在此背景下，大数据对物流行业的发展有着明显的促进作用，通过对数据的分析来提取有价值的信息和数据，为物流企业的运营及管理决策提供可靠的数据支撑，从而改变了传统的工作模式，规避了大概率的风险事件，也提高了生产效率。为了实现上述目标，要求物流企业重视整体数据化环境的建设，如在实现数据化营销、数据化服务、数据化管理、数据的变现上下功夫，从而为传统物流行业的发展转型提供新的解决方案，为实现物流行业的精细化管理提供了可能。

1.大数据与物流企业管理的联系

在大数据的背景下，企业运营决策、经营决策、内部管理决策等都可以通过数据分析来找出最优解决路径，把大数据技术引入到物流企业每一个管理环节中是一个非常创新的尝试，也是突破物流行业变革瓶颈的一个方法。大数据技术和物流企业管理从一定的关系上说具有一定的联系：比如在物流经营环节中，有很多工作需要员工录入发货人和收货人信息来实现业务的达成、在企业内部会议中，使用会议电话为工具来实现内部的沟通、在货物运输环节，会使用卡车完成货物的流转等等。那么，通过分析业务产生链的数据可以制定相关的营销策略，通过分析会议电话产生的成本可以提出降本增效的措施，通过分析卡车运输的过程中产生的数据，可以系统性的提出公路运输物流可视化的监控技术，来实现货损、油耗、车辆检修等等环节的监控。与传统物流企业相比，通过大数据技术应用的物流企业可以大幅度的提高生产效率和工作质量，实现了物流企业的降本增效，加快了物流企业变革的进程。

2.大数据环境下物流企业管理所存在的问题分析

2.1战略决策的制定过程有待优化

人们对传统物流行业的认识大多只停留货物之间的流转，在移动互联网及互联网经济创新背景下的大数据应用，改变了传统物流人的思想观念，物流企业开始重新梳理战略目标，拓展整个企业的发展道路。关于物流企业的战略定位，不同物流企業均有着不同的想法和方式，但最终的目标是为了效益的提升。尤其是在此次新冠疫情的影响下，不少中小物流企业因为利润下降，成本增加的处境下已经在破产的边缘中徘徊，如何破局，如何从危机中走出，就离不开制定事前的、事中的、事后的发展战略，而在此经济环境下，决策及战略的制定非常需要大数据分析技术的支撑，传统物流人“拍脑袋”做决策的方式已经越来越危险了。

2.2缺少专业的创新管理人才

人力资源建设是每一个企业都必须重视的工作，其建设成功的好坏对整个公司的发展起到重要影响作用，公司中缺少了某些专业的人才，就可能导致整个工作效率的低下。现在的物流企业就存在这样的问题，由于传统物流行业进入门槛低，专业的创新型人才匮乏，影响了物流企业顺应新经济时代物流企业变革的进程。而对物流企业如何建立创新型人才梯队，也是一知半解。这里既有高额人力成本的影响，也有机制文化缺乏带来的制约，没有领导的重视及专业人才的创新，在物流企业里，大数据时代的经济分析就无从谈起，企业只能通过市场反馈进行决策，耗时、耗力、耗人、耗资源的问题就会一直存在。

2.3企业的信息化程度不高

在移动互联网与互联网经济创新背景下，成功的企业无一不是依靠大数据的分析来进行决策。比如国内知名电商平台，京东商城、淘宝、天猫商城等，通过对消费者购买商品数据进行分析，就能更加准确的了解消费者的消费习惯，从而为客户推送类似的产品，避免了盲推造成的成本损耗和消费者满意度下降等问题。而做数据分析的前提离不开企业信息化的建设，企业信息化建设既包含了经营和管理信息化，也包含了生产制造信息化等，因此，要求企业在生产经营的决策过程科学合理、透明与公平。当前物流企业信息化建设因受到各种因素的制约而进展缓慢，信息的处理多依据人工操作，影响了工作效率的同时也造成了较多的失误。

3.在大数据环境下物流企业管理的创新策略研究

3.1 通过大数分析制定战略决策

企业合理完善的战略目标对于企业的发展是非常重要的，物流企业可以分析自身的优劣势来设置适当的战略目标，并依托大数据处理技术来找到符合物流企业的目标客户群体，来细分客户市场，制定消费者画像，然后结合物流企业自身的资源，寻找符合公司运营的合作伙伴促成交易完成，以提高物流企业的核心竞争力。此处已“百度司南”这一工具来简单介绍数据分析细分客户市场，并完成消费者画像的制定。“百度司南”是百度公司于2010年推出的一款应用于营销策划的大数据分析产品，此产品主要功能有：目标人群分布、商区特征分析、开店选址决策、户外广告策划及广告投放监控等功能组成。物流企业在挖掘发货客户时，要充分利用发货客户数据，通过调查、分析和评估三步骤来进行客户细分。比如某物流公司，通过使用“百度司南”工具，输入客户数据后，经过上述三步骤处理，得出了某一产品在产品特性、数量、生产城市及分销渠道后，制定了相应的营销策略后顺利中标，演绎了通过客户数据分析精准获客的真实案例。

3.2 大数据分析改变人力资源部门的工作职能

人力资源的规划对物流企业的发展是非常重要的，大数据在人力资源管理中的应用重点在于对人的归纳和整理，同样会涉及到人力资源数据的采集、整合和分析。在采集方面的转变要实现自动化和多样化，最终形成一个管理健全的人才资源库，并可以依据业务需求匹配资源库，这与传统单一的数据采集有着明显的区别，如，传统采集使用的面试材料的填写;在整合方面实现轮岗制，尤其是非技术性岗位的轮岗，目的是要实现内部资源的整合和共享;在分析方面依然离不开自动化的分析路径，并完善分析途径和分析方法。

在大数据技术背景下，人力资源部门的工作并不只是起到一个服务作用，而是由这种后台服务职能转变为帮助业务部门选拔、培养和发展人才的职能，人力资源部门从一个静态的、被动的状态变成一个主动的、实时动态的转变，以期望人力资源部门增加自身的反馈能力。最终，人力资源部门要完成人才数据库的搭建，完善培养机制，从而保障业务所需要的人才可以精准的匹配到生产运营环节，提高整个物流企业的核心竞争力。

3.3大数据平台搭建及相关信息技术投入

大数据是以互联网发展为基础的，大数据分析平台的搭建并期望能够获得效益产出，这离不开相关信息技术的投入，一是硬件的投入，二是软件的投入、三是人的投入。对于互联网企业来讲，其进行大数据平台的转化有着独特的优势，如专业性较强的人才资源、已有的硬件资源等。而物流企业大部分不是互联网企业，如果排除成本因素的制约，物流企业进行数字化企业的变革会面临着来自业务流程与系统的匹配程度、成本制约及领导层管理理念等挑战，如何形成符合自身业务和管理发展的数据分析平台，离不开专业的外部供应商的支持。這里可以参考中国互联网大数据研究院（国内架构完整、非常权威且非营利性的社会组织）提供的大数据解决方案，通过学习并结合自身实际情况来实现物流企业的数字化转型，最终通过大数据分析平台实现企业的降本增效。

4.结束语

基于以上对物流行业的现状分析来看，大数据技术在数据统计分析、数据算法处理及数据预测三个环节中，帮助物流企业回顾了发展历程，提出了现阶段应该如何制定战略决策，并为后续的发展方向进行预测分析三个方面提供了可能。在国家数字化思维转型大背景下，大数据的运用最重要的是数据的变现，物流企业在市场营销、发展战略决策的制定、内外部治理等方面均离不开数据的支持和应用，因此，数据已然变成了一种重要的资源，获取有价值的数据成为了物流企业保证竞争优势重要手段之一。

参考文献：

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[3]冼威，杨军，李宇航.基于大数据挖掘与分析技术的物流创新人才培养实践[J].中国新通信，2017（18）.

作者简介：

李富强（1990-），男，民族：汉，籍贯：山西省左云县，职称：IPMP-D ，学位：管理学学士，工作单位：上海华振物流有限公司，研究方向：企业管理。