
大数据时代,大数据在物流行业的应用以及影响
物流业是一个产生海量数据的行业,大数据在物流企业的广泛应用,对于企业动态适应多变的市场环境、满足日趋个性化的顾客需求、应对激烈的市场竞争都具有重要意义,也将对物流企业战略决策、运营管理、市场营销、品牌管理、客户关系管理、服务创新等方面产生深刻的影响。对整个行业来说,也有助于物流资源优化配置、物流产业的升级转型。本文在分析物流行业大数据特点及其在物流行业的应用特性的基础上,研究了大数据应用技术对物流企业竞争力的影响。首先,我们了解一下什么是大数据?
大数据(big data),指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理的时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
相对于传统的数据库应用,大数据分析具有数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快等特点。
现今大数据在经济、政治文化等各个领域都得到一定的应用,并产生了深远的影响。物流行业联系着各大企业、公司、商家、家庭和个人,所涉及的数据量非常大且具有一定价值。而大数据恰恰能对这些数据进行快速高效的处理,得到正确有用的信息,对物流行业发展具有重大意义。
1.降低物流成本,提高配送效率
大数据涵盖了许多高新技术,主要包括大数据存储、管理和大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着重要的影响。如采集信息端中的识别、定位和感知,传输信息中的移动互联网技术,以及数据应用和开发方面,将会出现越来越多的数据中心。通过在这些环节中对大数据的充分利用,物流企业可以有效的管理公司员工,快速制定出高效合理的物流配送方案,确定物流配送的交通工具、最佳线路,进行实时监控,很大程度上降低物流配送的成本,大大提高物流配送的效率,给客户提供高效便捷是服务,实现与用户之间的双赢。
2.推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络
大数据时代的到来,有效推动“大物流”体系的形成,实现物流行业的巨大变革。所谓“大物流”是指企业的自有物流(人员、车队、仓库等)和第三方物流企业的配送信息与资源共享,以实现更大限度的利用各方面的资源,降低物流成本。社会“大物流”形成之后,企业可以和第三方物流公司合作,物流企业直接面对市场,它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家,既负责“后”勤,有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源,既保证自己的经济效益,又保证生产企业的经济效益,从而避免各种问题的产生。
以菜鸟网络——阿里巴巴与多家快递公司成立新公司“中国智能骨干网”为例。菜鸟网络专注打造中国智
能物流骨干网将利用先进的物联网技术、云计算等各项互联网技术,建立开放、透明、共享的数据应用平
台,从而为物流公司、电商企业、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服务商等各类企业提供优质服
务,支持物流行业向高附加值领域进一步发展和升级。
3.从价格竞争转向价值竞争
随着近几年电商行业的飞速发展,物流的强大需求确实存在。但这并不意味着物流快递企业们能相安无事地一起分享大蛋糕。相反,目前我国物流快递行业竞争越来越激烈。要想在竞争中占据大的市场,获得更大的利益,各大企业必须要从价格竞争转向价值竞争,提升自己的服务质量。因而物流快递业应该加快引进大数据云计算等技术。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29