大數據時代物流管理信息化升級對策分析

（一）按照同業競爭要求，設置信息標準物流行業競爭十分激烈，隨著要素市場配置資源的功能逐漸增強，當前物流行業的同業競爭日益加劇。面對這種新的競爭局面，哪一家物流企業率先完成“智慧物流”建設，就能夠快速的獲取“同業質量標準體系管理制定權”，進而引領整個行業的發展，并透過價值鏈的利益分成，獲取大利潤（當前經濟學界普遍認為同業質量標準體系管理制定權的獲得，可以占到同行業總利潤的70%）。在大數據時代物流管理信息化升級時期，應該注重設置信息標準，按照同業競爭中共同建設“智慧物流”的升級目標，積極研發設計一些與物流行業、物流企業、物流管理密切對應的標準信息指標。比如，物流管理中的成本控制一直受到物流產業鏈條的制約，其成本控制相對較弱，此時，就可以借助數據分析技術，在物流管理要素、資本要素之間進行數據關聯性分析，并使其在對應性佳的環節，降低成本支出，進而在整體上降低成本指標。這樣，既不影響其服務品質，也可以提高物流管理效率，做好內部控制管理。由此，能夠實現對同業成本指標的牽引，迫使其它企業以自身制定的成本指標作為參考標準等。

（二）依據信息升級需求，建設數據倉庫“智慧物流”系統的建設，屬于新型物流管理模式構建范疇，在實際操作中，以數據倉庫（也稱數據庫）為基礎，通過“感知層+傳輸層+云端層+應用層”完成相關數據的采集、獲取、傳輸、預測、應用。以當前一些大型企業的物流數據化管理為例，其中就通過應用大數據分析技術，全面提高了自身的物流管理效率，能夠實時在線的對整個物流產業鏈條進行資源調配。在物流管理實踐中，針對各個環節建立數據倉庫之后，運用信息管理系統的通信技術，就能夠將所有的獨立數據倉庫進行通信連接，進而對各個環節之間的貨物配置情況進行圖形化的清晰監測，并根據數據量測算，分析哪個環節的資源配置存在不足或者有所剩余，進而通過“在線數據分析+現場指揮調度”的方案，實現整個物流管理鏈條的數據化管理。當前一些運輸機械設備與稱重設備的智能化，已經能夠從訂單處理環節，對所有進入物流管理環節的貨物，實時數據實時采集、快速傳輸、集中分析，并在云端層完成數據預測后，將分析結果分發到各個環節的管理部門，為其提供指導意見。建設數據倉庫是當前物流管理中的重中之重。

（三）設立數據分析部門，開展數據分析目前，大部分存在物流管理的企業，已經設立了數據分析部門，物流企業也不例外。從當前的建設情況看，一些企業主要采用在信息管理部門，增設數據分析項目的方案；一些企業則直接建立數據分析部門。前一種方案，重點集中于對信息管理系統提供的數據進行綜合分析。后一種方案，則將物流管理的市場影響因素、物流管理環節資源配置情況、客戶需求等進行綜合分析，旨在通過數據分析部門，推進企業的系統性分析，進而開發與挖掘物流管理的數據化管理優勢。建議結合自身企業的規模、經營業務范圍，設立匹配的數據分析項目，并開展相關數據分析工作。

（四）運用人力資源管理，增強人才培育在大數據時代的物流管理信息化升級中，相對稀缺的是人才。從人才需求方面看，主要集中于業務熟練程度與數據分析能力兩大方向。在當前物流信息化升級目標已經確定的情況下，物流企業應該按照現代人力資源管理體系，合理的研發設計一些培訓方案。比如，一方面，通過招聘路徑，以當前就業市場為準，選擇一些與自身轉型升級需求相一致的人才，包括物流管理人才、數據分析人才等。另一方面，可以通過自身信息化管理建設經驗，制定一些培訓方案，先開展物流管理相關理論知識的培訓，使企業所有人才的知識結構獲得有效健全。再，借助專門化的業務技能培訓，細化其業務處理能力、數據倉庫建設能力、數據分析處理能力等。

在我國互聯網快速發展、壯大過程中，互聯網技術與市場經濟之間的資源融合，催生了網絡購物，擴增了電子商務的應用范圍。并在此基礎上，逐漸形成了以物流服務環節為中介連接“網絡虛擬世界”與“現場世界場景”的新局面，促進了物流行業的快速崛起與發展。當前，物流行業也以信息技術為基礎，全面提升了其物流管理水平，應用信息化管理提高了服務品質與運營效率。借助信息化管理向數據化管理的轉型，物流企業也正在全面推進自身向著“智慧物流”方向升級。建議從系統性升級與配套性促進的思路，積極增強物流管理數據網絡的構建，配套做好標準化建設與數據庫建設，進而通過人力資源的高效配置，全面促進數據分析技術的應用。

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