大資料對物流管理有什么影響,大資料對物流管理有什麼影響?

時間 2022-10-23 02:30:18

1樓:匿名使用者

大資料(大資料)指的是大量的資料,這些資料不能通過主流的軟體工具在合理的時間內進行檢索、管理、處理和排序,成為幫助企業決策的更為積極的目的。與傳統的資料庫應用相比,大資料量分析具有資料量大、型別繁多、價值密度低、處理速度快等特點。

大資料已廣泛應用於經濟、政治、文化等各個領域,產生了深遠的影響。物流業與大企業、小公司、家庭和個人有著密切的聯絡,涉及的資料量很大,具有一定的價值。

而海量資料可以快速有效地處理這些資料,獲得正確有用的資訊,對物流業的發展具有重要意義。

大資料涵蓋了許多新技術,包括大資料儲存、管理和大資料檢索等技術,包括資料探勘和智慧型分析。這些技術對物流業發展的各個方面都有重要影響。

越來越多的資料中心,如資訊終端的識別、定位和感知、移動網際網路技術在資訊傳輸、資料應用與開發等方面的應用。

通過這些環節,充分利用大資料,物流企業可以有效地管理員工,迅速建立高效合理的物流配送方案,確定最佳的交通工具、物流配送、實時監控,降低物流配送成本在很大程度上,大大提高物流配送的效率,為客戶提供方便快捷的服務,與客戶實現雙贏。

近年來,隨著電子商務行業的快速發展,對物流的強烈需求確實存在。但這並不意味著物流企業可以和平地共享這塊大蛋糕。

相反,我國物流快遞業的競爭也越來越激烈。企業要想在競爭中佔據較大的市場,在競爭中獲得更大的利益,就必須從**競爭轉向價值競爭,提高服務質量。

因此,物流快遞業應加快引進大資料雲計算技術。

大資料時代的到來有力地推動了「大物流」體系的形成,實現了物流業的巨大變革。所謂大物流,是指企業自身的物流(人員、船隊、倉庫等)與第三方物流企業之間的分銷資訊和資源的共享,以達到更大限度地利用各方面的資源,降低物流成本。

社會大物流形成後,企業可以與第三方物流公司合作,物流企業直接面向市場。根據市場需要,組織和管理部分生產企業的管理人員。它既是「職務」的勤勉,也是「勤勉」的責任。

這樣,物流企業就可以合理、有效地利用資源,既保證了自身的經濟效益,又保證了生產企業的經濟效益,從而避免了各種問題的發生。

2樓:

大資料是指涉及的資料量過大,無法通過當前主流軟體工具,在合理的時間內獲取、管理、處理和整理成更積極的目的資訊幫助企業管理決策。與傳統的資料庫應用相比,大資料分析具有大量的資料和各種型別的價值、低密度、快速的處理速度等。今天的大資料在經濟、政治、文化等領域都有一定的應用,並產生了深遠的影響。

物流行業與主要的企業、企業、企業、家庭和個人有關,涉及的資料量很大,具有一定的價值。而大資料可以準確地快速高效地處理資料,獲取有用的資訊,對物流業的發展具有重要意義。

近年來,隨著電子商務行業的迅猛發展,物流的需求也不斷增加。但這並不意味著物流公司可以毫無意外地分享大蛋糕。相反,中國物流快遞行業競爭日趨激烈。

為了在競爭中占有乙個大的市場並獲得更大的利益,公司必須從**競爭到價值競爭,提高服務質量。因此,物流行業應加快引入大資料雲計算等技術。

大資料時代的到來,有力地促進了「大物流」體系的形成,實現了物流業的巨大變革。所謂「大物流」是指企業自身物流和第三方物流企業的配送資訊和資源共享,從而更多地利用各方面的資源,降低物流成本。「大物流」後的社會形態,可以企業和第三方物流企業,物流企業直接面向市場,根據市場的需要來控制生產企業的數量,組織對「後」經常負責,對「以前」的頻繁負責。

這樣,物流企業就可以有效地組織和利用資源,確保其經濟效益,確保生產企業的經濟效益,避免各種問題。

大資料可以為決策提供支援。

運營資料將使物流管理更直觀,而巨集觀的大資料對物流管理沒有太大的作用。

大資料對物流管理有什麼影響

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4樓:

大資料與

雲計算也有很多方面的差異。雲計算的目的是通過網際網路更好地呼叫、擴充套件和管理計算及儲存資源和能力,以節省企業的it部署成本,其處理物件是it資源、處理能力和各種應用。雲計算從根本上改變了企業的it架構,產業發展的主要推動力量是儲存及計算裝置的生產廠商和擁有計算及儲存資源的企業。

而大資料的目的是充分挖掘海量資料中的資訊,發現資料中的價值,其處理物件是各種資料。大資料使得企業從「業務驅動」轉變為「資料驅動」,從而改變了企業的業務架構,其直接受益者不是it部門,而是業務部門或企業ceo,產業發展的主要推動力量是從事資料儲存與處理的軟體廠商和擁有大量資料的企業。

因此,不難發現雲計算和大資料實際上是工具與用途的關係,即云計算為大資料提供了有力的工具和途徑,大資料為雲計算提供了很有價值的用武之地。而且,從所使用的技術來看,大資料可以理解為雲計算的延伸。

大資料若與雲計算相結合,將相得益彰,互相都能發揮最大的優勢。雲計算能為大資料提供強大的儲存和計算能力,更加迅速地處理大資料的豐富資訊,並更方便地提供服務;而來自大資料的業務需求,能為雲計算的落地找到更多更好的實際應用。當然大資料的出現也使得雲計算會面臨新的考驗。

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大資料對物流的影響?

5樓:匿名使用者

面太廣了,主要解決資訊不對稱的問題,資訊流優化物流

分析大資料對物流管理的影響

6樓:度理所為

給你舉個例子 比如我有 一沿海某漁場十年的銷量及地區我就可以知道 他的運營地的位置嘍 以及該如何調整 各地區的 魚量分配

大資料對於物流行業究竟有什麼樣的影

7樓:育知同創教育

1,推動智慧型物流發展

「資料作為一種新的資源,資料的擁有者將來會獲得越來越大的話語權,整個社會的治理結構與規則將會發生非常深刻的變化,這是每個人都會面臨的社會變遷。」中國物流學會常務副會長、中國物流與採購聯合會專家委員會副主任戴定一認為,智慧型物流是物流的發展目標,而大資料能夠支撐智慧型物流的發展,物流行業和企業要利用好大資料,才能夠真正從變革中受益。

2,驅動電商物流變革

作為當今物流業的發展熱點,電商物流得到了很多關注。中國綜合開發研究院副院長曲建認為,與大資料的結合是電商物流發展的必然趨勢。

3,加速公路運輸整合

作為物流業的重要組成部分,對於公路運輸市場來說,大資料又意味著什麼?對此,香港物流運輸過程透明管理研究院院長南興軍表示,大資料時代要求傳統物流產業發生變革,在運力整合方面未來也將會發生諸多變化。

什麼是大資料,大資料又給物流企業帶來怎樣的發展優勢及具體應用?

8樓:大灬風童鞋

大資料指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

其對物流企業發展帶來的影響主要表現在一下幾個方面:

(1)資訊對接,掌握企業運作資訊

在資訊化時代,網購呈現出一種不斷增長的趨勢,規模已經達到了空前巨大的地步,這給網購之後的物流帶來了沉重的負擔,對每乙個節點的資訊需求也越來越多。每乙個環節產生的資料都是海量的,過去傳統資料收集、分析處理方式已經不能滿足物流企業對每乙個節點的資訊需求,這就需要通過大資料把資訊對接起來,將每個節點的資料收集並且整合,通過資料中心分析、處理轉化為有價值的資訊,從而掌握物流企業的整體運作情況。

(2)提供依據,幫助物流企業做出正確的決策

傳統的根據市場調研和個人經驗來進行決策已經不能適應這個資料化的時代,只有真實的、海量的資料才能真正反映市場的需求變化。通過對市場資料的收集、分析處理,物流企業可以了解到具體的業務運作情況,能夠清楚地判斷出哪些業務帶來的利潤率高、增長速度較快等,把主要精力放在真正能夠給企業帶來高額利潤的業務上,避免無端的浪費。同時,通過對資料的實時掌控,物流企業還可以隨時對業務進行調整,確保每個業務都可以帶來贏利,從而實現高效的運營。

(3)培養客戶粘性,避免客戶流失

網購人群的急劇膨脹,使得客戶越來越重視物流服務的體驗,希望物流企業能夠提供最好的服務,甚至掌控物流業務運作過程中商品配送的所有資訊。這就需要物流企業以資料中心為支撐,通過對資料探勘和分析,合理地運用這些分析成果,進一步鞏固和客戶之間的關係,增加客戶的信賴,培養客戶的粘性,避免客戶流失。

(4)資料「加工」從而實現資料「增值」

在物流企業運營的每個環節中,只有一小部分結構化資料是可以直接分析利用的,絕大部分非結構化資料必須要轉化為結構化資料才能儲存分析。這就造成了並不是所有的資料都是準確的、有效的,很大一部分資料都是延遲、無效、甚至是錯誤的。物流企業的資料中心必須要對這些資料進行「加工」,從而篩選出有價值的資訊,實現資料的「增值」。

,大數椐在物流企業中的應用主要包括以下幾個方面。

(1)市場**

商品進入市場後,並不會一直保持最高的銷量,是隨著時間的推移,消費者行為和需求的變化而不斷變化的。在過去,我們總是習慣於通過採用調查問卷和以往經驗來尋找客戶的**。而當調查結果總結出來時,結果往往已經是過時的了,延遲、錯誤的調查結果只會讓管理者對市場需求做出錯誤的信計。

而大資料能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的行為和需求資訊,通過真實而有效的資料反映市場的需求變化,從而對產品進入市場後的各個階段作出**,進而合理的控制物流企業庫存和安排運輸方案。

(2)物流中心的選址

物流中心選址問題要求物流企業在充分考慮到自身的經營特點、商品特點和交通狀況等因素的基礎上,使配送成本和匿定成本等之和達到最小。針對這一問題,可以利用大資料中分類樹方法來解決。

(3)優化配送線路

配送線路的優化是乙個典型的非線性規劃問題,它一直影響著物流企業的配送效率和配送成本。物流企業運用大資料來分析商品的特性和規格、客戶的不同需求(時間和金錢)等問題,從而用最快的速度對這些影響配送計畫的因素做出反映(比如選擇哪種運輸方案、哪種運輸線路等),制定最合理的配送線路。而且企業還可以通過配送過程中實時產生的資料,快速地分析出配送路線的交通狀況,對事故多發路段的做出提前預警。

精確分析配送整個過程的資訊,使物流的配送管理智慧型化,提高了物流企業的資訊化水平和可預見性。

(4)倉庫儲位優化

合理的安排商品儲存位置對於倉庫利用率和搬運分揀的效率有著極為重要的意義。對於商品數量多、出貨頻率快的物流中心,儲位優化就意味著工作效率和效益。哪些貨物放在一起可以提高分揀率,哪些貨物儲存的時間較短,都可以通過大資料的關聯模式法分析出商品資料間的相互關係來合理的安排倉庫位置。

上海歐堅及其旗下倉儲積極學習大資料,並將其運用到對倉庫的日常管理當中。取得一定的成效。

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