京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代物流信息的机遇与挑战
全社会物流费用与GDP比例近年来一直徘徊在18%左右,但是市场经济不够规范,部分企业诚信缺失,企业营业能力比较弱,因此,物流行业还有很大提高空间。
IT技术应用不足。我国物流体系虽然做得很好,但是跟国际物流相比远远不够。大数据也有弊端,虽然带来了数据高度集中,但是如果数据毁坏丢失,风险是灾难性且难以承受的。
物流信息技术跨入大数据时代,物流行业面临着巨大的机遇与挑战。全社会物流费用与GDP比例近年来一直徘徊在18%左右,但是市场经济不够规范,部分企业诚信缺失,企业营业能力比较弱,因此,物流行业还有很大提高空间。
2013年物流行业杀出一匹黑马――菜鸟物流,欲求整合行业,使物流信息实时对接。菜鸟物流的出现是因为市场的向往和中国快递物流需求的飙升。目前,国内物流“三通一达”业务70%来自淘宝天猫,但是淘宝自建物流体系还是要依靠传统物流方式。2014年6月12日阿里巴巴与中国邮政达成战略协作,中国邮政全国相当广泛,最大的优势是仓库,与其达成合作,可以把中国邮政的闲散资源整合起来。中国物流企业在仓库、土地等资源竞争上存在劣势,远远达不到国际化。在这个过程中由于种种原因没有办法建自己的仓库,逐渐这些仓库都被国际物流公司占据,所以我国物流企业未来的空间会越来越少。
另外,IT技术应用不足。我国物流体系虽然做得很好,但是跟国际物流相比远远不够。最近有一个新概念――“数字工业经济”,认为未来所有公司都将成为IT公司,未来企业发展将走上IT,更准确讲所有公司的预算就是IT预算,所有公司都是IT公司,每个员工都是数字武装起来的。其实,IT最重要的是软件,所有平台、设备最终的灵魂是软件,未来软件和数据中心一样将是大趋势。云计算和大数据都是软件,云计算诠释软件定义,软件即服务,提供给用户服务是服务商运行在云计算的基础。
大数据是什么?大数据就是海量数据,软件是大数据的驱动力、引擎,软件改变世界。大数据把很多不相关的数据通过大数据技术关联、分析,发现之间的关联并得出一个结论,找出一个预测。大数据能为物流做什么?快件量的陡增并没有造成快件大面积延误,大数据可以做。大数据的典型案例就是天猫的“双11”,通过大数据分析“双11”有一个很有意思的现象,浙江收到快件3.5万个,发出11.8万个,没有大数据平台,阿里不可能达到几百亿收入。国外的几大物流公司都已开始用云计算、大数据技术服务企业发展。DHL(中外运敦豪国际航空快件有限公司)是全球最大物流中心之一,他们根据实时情况做到精确取货、交货。联邦快递是世界上最大快递集团之一,可以让包裹主动反馈,使客户任何时间得知包裹情况,实时更新和客户所处的地理位置,使包裹更快速、精确送达到客户手里。UPS(联合包裹服务公司)特有的基于大数据分析,可以实时分析车辆、包裹、用户喜好、送货信息,全程通过GPS跟踪,计划到2017年让每一位司机缩短1英里,增加派送力。
但是,大数据也有弊端,虽然带来了数据高度集中,但是如果数据毁坏丢失,风险是灾难性且难以承受的。另外,大数据时代没有隐私,隐私跟大数据相互结合,双方不断碰撞,而政府或者部门对大数据的方案有自己的需求,民众对保护个人隐私也在积极争取。在安全层面,我们都认识到信息安全的根本是技术装备的自主可控,目前安全防护在中国取得了巨大成功,国家非常重视数据库、操作系统等领域的自主创新,但真正实现产业化投入市场使用的很少,最重要的问题是产业链问题,数据库整个系统中没有支撑应用的环境。国内目前使用的数据库存储技术,以及上下游产业链技术都是国外开发的,存在壁垒,不兼容国产技术,所以有很大风险,因此只能靠产业竞争,靠市场来逐步发展自主可控的技术。另外,我们对互联网设备进行审查,国家制度很完善,但是执行得并不好,因此应尽快对网络安全立法,才能真正解决网络安全问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25