
大数据正新酝造一个支柱产业——物流
大数据对物流的影响越来越大。
提到物流,笔者首先想到了仓库,那种大集团企业里特别大的仓库,不知道您参观过没有?
笔者有一个同学大学是学化工专业的,本科毕业后去做了仓库管理,相比较化工企业生产线工作岗位来说,物流仓库管理岗位没有那么多污染,也没有化学实验可能的烧杯爆炸,环境要舒服很多。
金博尔大学拉尔夫教授从1973年获得博士学位,四十年来研究人机系统与用户系统设计,他认为,海量数据分析时代,企业仓库数据正进入角色转变,企业数据仓库进入了大数据时代,迎接不断增长的需求挑战。
《物流管理与供应链管理评论杂志》主编帕特里克在旧金山多年研究物流与供应链,他认为,在这个大数据时代,所有的大数据将成为竞争的关键,根据麦肯锡研究院(MGI)研究,企业或公司正在寻求如何利用大数据更好地服务客户,免费提供各种开放式数据,同时做好隐私保密与安全。多媒体、社交媒体、物联网的快速发展将推动企业未来数据呈现指数级增长。
移动设备也为物流行业提供了前所未有的实时传输时代,智能手机额和平板电脑接受、处理、发送大量数据,配送中心的电子车、卡车、传感器和装有射频读卡器的拖车等。
全球物流业角度,制造商、零售商、分销商、第三方物流供应商、第三方物流、货运代理、海运、汽车运输、铁路、航空货运、拖车、移动设备、物流枢纽(机场、海港、铁路码头),监管机构(海关)等,在美国物流已经超过了十几万亿美元,大约占国内生产总值的10%以上,发展中国家比如印度,物流占国内生产总值15%以上。
大数据对物流的影响越来越大,无论是托运商,零售商、社交网路、个性化网站、移动设备、供应商、运营商等。物流产业将迎来挑战,行业内或将出现结构变化,海量数据对物流的影响增加。
笔者认为,互联网技术与移动终端技术快速发展与用户几何级快速增长,大数据时代给物流产业带来的影响或将是巨大的:
1、传统企业
传统企业比如化工,生产出各种人们日常所需要的产品,比如毛巾、洗脸盆、肥皂、油漆、汽车用燃料、家庭用天然气等,前些年,这些企业以持续增加投资生产资料来带动企业扩张与发展,生产出产品数量快速增加,并存储在仓库或运送至市场,传统企业投资已经趋于饱和,传统企业亟待转型升级,很多企业也开始关注电子商务,希望通过把线下产品搬到线上,更好地完成销售,或者是与客户的沟通。
2、商场超市
那天看到一篇文章,说是未来的实体店面商场或更多地引入网上商城,顾客进入大商场,就可以用各种终端比如手机或平板上网,在休息间查询商场信息,快速检索想要查找的商品与商品信息,然后可以用终端点击购买,或者快速达到商场指定柜台购买。
一些大商场实体店为了留住客户,不得不提高服务,采取新颖方式,比如体验店,或者是顾客休闲娱乐相结合的各种方式来进行柜台销售。而商场商品也将从线下搬到线上,实现大商场的网上商城。
一些商场可能会减少店面,增加网上业务,商场员工办公室会从商场角落搬到大厦写字楼,同时,增加物流大仓库建设,增加大仓库中各种运输工具,大仓库不再是过去那种简单的存放场所,而是一个大的繁忙的工作场所。工作人员不是简单的看管货物,而是具备现代化物流知识的高级人才,甚至需要会开各种自动化运输工具。
3、家具卖场
笔者所在的这所城市里,有两个较大的家具城,而这一两年发现,实体家具城不见了,听说全部改成了电子商城,而家具也搬到了较远的仓库间里。
4、电子产品
在这所城市里,有一个非常大电子产品商贸城,里面有三四层楼,全部是各种家用小电器,商城内都是外租给一家一家私人柜台,原来呢,商城里顾客很多,都是到哪儿购买便宜又好用的家用小电器,比如台灯、手电筒、收音机、音响、小灯泡等等,如今,很多商城小老板把产品搬到了线上,商场里顾客看起来少了很多。
5、物联网与个性化物流
未来物联网会把小区监控、电视机、彩电、冰箱、私家车、空调、天然气、烟气灶、烤箱、微波炉等各种家电连接起来,相关服务、比如小区通知与服务、家电售后维修、住户水电煤气缴纳、小区安全监控、快递物流服务等实现个性化服务。
随着互联网实现了信息流更快速更便捷,互联网金融实现了货币流支付或转账,那么,物流业将快速发展。笔者认为,物流产业将带动服务业快速发展,物流业保持快速发展,行业规模、服务能力将提升,物流业正在成为下一个支柱产业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-09-04CDA 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 ...
2025-09-01