
行业前沿:大数据时代,能否玩转云物流
随着大数据时代的到来,加上我国物流成本一直居高不下,云物流被寄予厚望。云物流虽然极具发展前景,但是要全面实现它,需要巨大的资金和人力资源作为支撑,玩转云物流仍需时日。
物流行业是一个体积庞大却仍旧在疯狂生长的新兴产业,多年来,我国物流成本居高不下,高成本在吞噬着产业利润的同时,也吓跑了消费者。
为了不让消费者支付越来越高的消费成本,传统物流业开始借助大数据谋求转型之路,各种各样的物流信息平台也如春笋般破土而出。大数据时代下,云物流玩不玩得转?我们共同探个究竟。
倘若拥有云物流,一切堪称完美
云物流其实就是运用云计算的强大通信能力、运算能力和匹配能力,集成众多的物流用户需求,形成物流需求信息集成平台。在云数据交换技术的支撑下,物流企业、货主、车主等相关用户可以通过平台,同步掌握物流每一个环节的信息。同时,“云物流”还可以整合零散的物流资源,实现物流效益最大化。
当前我国物流业仍处于初步发展阶段,企业的物流成本居高不下,有些企业的物流成本甚至占据总成本的30~40%。且不说企业本身,仅是物流企业规模数量,我国就将近有800万家,良莠不齐。对于大的企业来说,可以靠大量的客户流量维持生计,但是对于小的经营主体来说,就得面临生死存亡的考验。追根究底,其实就是由于机制不透明造成信息不对称,从而形成市场的恶性竞争。此外,车辆的空待、空载率也是导致高物流成本的重要因素。就这样,云物流被寄予了降低物流成本、优化竞争市场等厚望。
如果云物流真的能够全面实现,那么,存在的大部分问题能迎刃而解了。车主和货主再也不用为“找不到”对方而烦恼了,通过全国各个信息云平台的搭建,用户可以实现信息共享,重要的是现有的物流资源也可以得到最大限度的整合,物流生态圈也会井然有序地持续发展。
云物流烧钱,多数企业心有余而力不足
不得不承认,云物流确实是个好东西,其发展前景也不可限量。每一个物流企业都想从传统物流或是别的运营模式转变为由大数据、信息化驾驭的云物流。现实却赤裸裸地阐述这样一个事实:想玩得起云物流,必须同时拥有雄厚的资金和丰富的人力资源。
回过头看看,我们不难发现它确实是个烧钱的玩意儿。两年前,云物流概念刚刚兴起,北京星晨急便公司自己投入5000万,加上阿里注资的7000万,试图开始云物流的试验,最后由于投入资金抵不过耗费缺口,导致星晨急便的倒闭。阿里的首次云物流试水也因此遭受挫折。
再者,云物流需要云计算作为技术基础,以计算机信息系统支撑物流系统的运转,还需要行业的各种数据,必须是拥有一定技术人力的企业才敢尝试,并具备尝试带来的资本需求。
能否玩转,还看今朝
在不久的将来,在大数据的助力下云物流必定遍地开花。虽然说不能使每个物流企业都建立自己的物流云平台,但是有实力的大型企业搭建好平台以后,可以为小微企业提供云服务。亦或可以学习山东省,搭建一个能覆盖全省物流企业的云平台,企业可以在平台上免费注册,实现与省平台、合作企业之间的业务数据互联互通,未来还将实现与国家平台的互联互通。这样就可以实现全国信息资源的共享。
科技的时代,发展瞬息万变,相信云物流时代很快来临,届时,产业存在的一切问题都将烟消云散,神马都将成为浮云。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 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 ...
2025-09-04