中小微物流企业大数据平台应用研究

2024-02-18徽商职业学院

商场现代化 2024年2期

钱芬徽商职业学院

大数据产业是一个以数据生成、获取、存储、处理、分析和服务为核心的战略性新兴产业，以大数据为基础的信息时代已经到来。大数据可以分析市场环境、把握前沿市场行情，深度挖掘客户需求，帮助企业以最佳方式为客户提供服务，研究大数据平台帮助中小微物流企业提升自身竞争力有重要意义。

一、中小微物流企业发展概述

中小微物流企业是物流产业的重要组成部分，在人才就业和社会进步发展中起着重要作用，他们的共同特点是资本实力相对薄弱，规模相对较小，信息化建设处于初级阶段，物流大数据对企业发展的推助作用认识较浅。

中国物流与采购联合会2022 年《中小微物流企业经营状况调查报告》显示，民营性质企业中小微企业占比高达86.2%。此外调查数据还显示，被调查企业收入规模较小，近三分之一的企业近三年平均主营业务收入规模在100 万元以下。中小微物流企业亏损面过半，生存压力大增，超过一半的被调查企业利润出现亏损，近三分之一的企业利润基本持平，仅有18.4%的企业实现盈利。由此可见，中小微物流企业占比高，但是收入规模小，生存压力巨大，亟须找到可以降本增效的出口。

随着信息技术的成熟，传统运力物流正向信息化物流升级转变，许多物流企业已经认识到物流信息的价值，通过大数据挖掘有价值物流信息，为客户提供更好的服务，实现物流企业降本增效的目的。但有部分中小微物流企业因经营资本、物流信息化建设、大数据人才等方面的限制，无力建设物流大数据平台，借助大数据提升企业竞争力，正面临严峻的经营危机。因此，如何利用大数据让中小微物流企业在市场竞争激烈的环境下长久生存，是值得考虑的问题。

二、中小微物流企业大数据的特点

中小微物流企业相较大型物流企业，其规模、业务量、现金流、物流数据来源都有较大不同，因此中小微物流企业大数据在数据规模、数据类型、数据价值等方面有自身固有的特点，主要包括以下几个方面：

1.数据规模逐渐上升，但积累速度慢

中小微物流企业数据来源于日常的物流业务过程，不同类型的物流企业因其业务类型不同，会产生不同类型的数据，如在采购业务中，客户的采购订单蕴含了客户的名称、客户所在区域、商品或服务的描述和数量等数据；在仓储业务中，产生货物的入库数量、储存货位、库存量以及出库数量等数据；在运输业务中，产生货物的运输方式、货物运输路线、运输里程、运输车辆等数据。还有很多其他物流业务如配送、装卸搬运等，每天都会产生各类型数据。但由于中小微物流企业数据信息化水平有限或物流业务单一，数据采集不够全面，大数据积累速度相对缓慢，很难形成规模效应。

2.数据类型多样

在构建企业大数据平台时，需要收集来自各种数据源的数据。这些数据源包括传感器、终端设备、应用程序和第三方系统等，如利用传感器可以采集货物的温度、湿度等状态数据、监测货车的运输速度等；利用条码识读设备，可以采集商品信息或储运条码所携带的数据；利用GPS 设备，可以采集货物的位置移动信息；利用视频监控设备，可采集图像、音频、视频等数据；利用客户关系信息系统，可以采集客户信息、客户订单等数据。

不同数据源产生的数据格式和结构也各不相同，数据结构一般包括结构化、半结构化、非结构化三种类型，在数据格式上，存在表单、文本、数值、时间、图像等，多样化的数据对数据处理技术及系统提出了更高的要求。因此需要花费大量的时间和精力处理和清理数据，以确保其质量和准确性。

3.数据价值密度低

物流企业在日常经营活动中产生的数据多数是无效的或者低价值的，大数据平台的核心特点，是从海量数据中，挖掘有价值的信息，指导企业运营，辅助决策。如某运输企业每天产生大量运输数据，通过大数据可以分析出企业车辆调度情况、车辆利用率、运输路线合理化程度等，根据企业的业务，推荐合理的运输路线、资源配置等。

此外，大数据对企业的融资、人力资源、营销、贷款、保险乃至商业模式都有极大影响，中小微物流企业每天都在产生大量跟物流有关的数据，数据的规模越来越大，采集的形式也越来越多，然而中小微物流企业因规模小，资金限制，无力构建自身物流大数据平台，对其产生的物流数据也不能很好地分析利用，亟须构建适合中小微物流企业物流大数据平台。

三、中小微物流企业大数据平台应用研究现状

目前，国内中小微物流企业大数据平台研究几乎没有，对物流企业大数据平台的研究与应用主要集中在物流中心、港口、行业数据中心、大规模物流企业、物流网络平台等。

阎永哲等（2016）在《构建宁波港口物流业大数据服务平台的思考》中，提出了数据设施平台、数据处理平台和数据应用平台三部分构建大数据服务平台的建议。田华等（2017）在《物流大数据平台构建模式探析——以铜仁市武陵山物流大数据中心为例》中，分析了武陵山物流大数据中心构建模式、目标以及核心构建模块，指出建立地区大数据平台面临的主要问题及解决途径。张华（2019）的《冷链物流大数据中心设计与构建》论文分析了冷链物流企业中现有信息系统的瓶颈，提出了一种适合于冷链物流大数据项目的管理框架，从战略规划、架构设计和技术方案实施三大方面阐述了大数据项目的实践步骤。杨春林等（2021）在《一种建立中小微企业大数据服务平台的方法》中，提出了通过数据采集、数据聚合、建立专题数据库、建立标签体系，最终建立企业产业链分析平台的方法，以建立中小微企业大数据服务平台。

同时，国外也从技术、架构等方面，研究构建中小微企业大数据平台的方法，Vajjhala N R（2016）发表了《Big Data using Cloud Computing-Opportunities for Small and Medium-sized Enterprises》，描述了使用云计算技术突破技术、人力等资源的限制为中小企业搭建大数据平台；Iguez L（2022）发表了《A Scalable and Flexible Open Source Big Data Architecture for Small and Medium-Sized Enterprises》，提出了一个面向中小型企业的可扩展、灵活的开源大数据架构，解决了中小企业大数据建设面临的基础设施、财务限制、协调等问题。

四、中小微物流企业构建大数据平台的难点

一般来说，构建大数据平台需要大量的财务、技术以及人力投入，这是大多数中小微物流企业不具备或不能接受的。具体包括以下方面：

1.构建物流大数据平台成本高

资金问题是物流企业生存发展的根本，而账期长、垫资多、融资难，是困扰中小微物流企业的最紧迫难题。构建物流企业大数据平台需要大量的成本投入，建设资源要求较高，包括硬件、软件、人力和培训等各个方面，企业需要加强各个物流环节的数字化建设，建立大数据平台所需的软件和硬件基础设施，如视频监控设备、定位设备、射频识别设备、传感器设备、物流信息系统等，而大部分中小微物流企业无法支持如此大的成本支出，从而影响这些企业建设自己的大数据平台。

2.构建物流大数据平台时间长

构建物流大数据平台时间长主要表现在：从需求分析、数据源梳理、软硬件建设到平台交付，物流大数据平台建设周期较长，太长的建设周期不能让中小微物流企业尽快体验到大数据带来的增效，企业通常无法等待如此长的时间资源投入；中小微物流企业由于本身规模小，业务范围狭窄，因此企业本身数据生产力低下，数据类型简单，一方面需要较长的时间进行自身基础数据积累；另一方面还需要打破数据壁垒获取大量外部关联数据，中小微物流企业很难打破这种壁垒；数据积累完成以后，如何挖掘有价值的有助于企业发展的信息需要较长的分析、建模以及迭代验证时间。

3.构建物流大数据平台技术不足

企业大数据平台包含大量数据，需要经过分析、整理才能从中提取有价值的信息。由于数据量庞大，因此企业必须具备数据分析技术以及可使用的专业数据分析工具，这些技术涉及数据采集、处理、存储、分析、管理、保护等多个方面。除基础的硬件技术条件外，更重要的还需具备数据存储技术、数据挖掘技术、大数据计算和处理技术、数据可视化技术、安全隐私保护技术、数据质量管理技术、数据治理和管理技术等，需要同时考虑技术以及企业业务需求。中小微物流企业通常不具备大数据平台建设相关技术，或涉及较浅，无力通过自身技术基础构建大数据平台。

4.物流大数据平台应用水平低

中小微企业构建大数据平台的主要目的是以最小的代价帮助企业对当前问题提供有效的解决思路，为企业的决策提供信息支持，在日趋激烈且复杂的市场环境中获得竞争优势。但是梳理相关研究文献发现，当前很少有中小微物流企业有使用过大数据平台，另外在应用过大数据的中小微物流企业中，主要是通过大数据分析应对企业融资难问题，或作为企业营销制定策略的参考依据，以及帮助完成企业信用风险筛查，大数据在中小微物流企业的应用范围和质量都处于较低水平。

5.物流大数据人才队伍建设亟须加强

大数据作为一种前沿信息技术，企业在应用该技术时需要具备相应的人才队伍，中小微物流企业在物流大数据人才方面的问题非常严重，呈现普遍信息化人才水平较低或无相关人才储备。大数据人才需要具备可视化分析能力、统计分析能力、数据挖掘能力、预测性分析能力、数据质量和数据管理等有关领域知识，物流领域大数据专业人才急剧缺乏，尤其缺乏既熟悉物流行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型数据人才。

五、中小微物流企业大数据平台未来研究方向

1.寻找在成本、时间、技术等难点限制条件下，构建适用于中小微物流企业大数据平台的方法

从前面所分析的中小微物流企业构建大数据平台难点，可以发现当前中小微物流企业构建物流大数据平台有一定的障碍，可以考虑从技术共享、资源开放的等角度解决成本、时间与技术等方面的制约，通过各种物流信息平台整合，建立共享平台，打破数据壁垒，为中小微物流企业大数据平台建设提供低成本的数据服务渠道。在此过程中，还需围绕物流大数据平台建设要求加强自身软硬件建设，为未来提高企业数字化水平，规范数据格式奠定基础，尽快完成企业数字化转型。

2.摸索适合中小微物流企业大数据的应用方式，扩展应用范围，提升应用水平

中小微物流企业经营活动的各个环节都可以利用大数据提升业务效率，如仓储作业优化、配送路线优化、客户服务质量优化、人力资源使用优化、物流网点选址优化等，但目前具体的大数据应用方式方法还处在摸索阶段，中小微物流企业应积极寻找适合自己的物流大数据应用方式。以配送网点选址优化为例，采用重心法模型选址可以确定配送网点的选址，主要考虑的因素有配送成本、配送距离、配送货物量等，该方法能快速确定配送网点的选址，但是该方法考虑的因素有限，忽略了自然条件、经营环境、基础设施条件、交通条件等因素。利用大数据技术拥有海量数据基础、数据来源范围广、数据积累多、数据更新快的特点，通过数据挖掘技术可以获得更全面、准确、实时的参考数据，协助选址，避免传统选址方法存在的问题，从而获得更准确的选址结果。

3.探索适合中小微物流企业大数据平台应用的人才培养

为了加快适应物流大数据平台应用人才培养，可以从以下几个方面考虑：一方面，加强基础人才培养，目前很少有专门的大数据专业，现有人才多是相关专业转型的从业者，因此可通过高校专业设置、社会培训班、企业定向培养等，通过不同周期、多种途径、阶梯培养的方式完成人才建设；另一方面，差异化定位人才需求，大数据平台的建设、维护、使用通过多种途径分工协作，中小微物流企业可通过精准定位大数据平台应用需求，从平台维护以及使用的角度入手，降低人才需求门槛；最后，中小微物流企业也要重视大数据人才的引进，可以从改善工作环境、工资待遇以及与政府联合建立健全人才评价体系等方面，增强对人才的吸引力。