物流業(yè)的大數(shù)據(jù)何時不再是口號

(文章來源：長風網(wǎng))

早上七點，旭日東升，某某物流公司已經(jīng)開始了工作，今天的任務(wù)是在11點之前給8家公司配送貨物。
 
從貨物出庫，選擇車輛和司機、裝貨只花了半個小時，因為手持終端可以讓倉管員在偌大的倉庫中準備找到貨物，內(nèi)部系統(tǒng)根據(jù)之前的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析，推薦出性能良好、載貨情況合適的車輛和精神狀態(tài)良好的司機，連裝貨順序系統(tǒng)也幫規(guī)劃好。
 
雖然是上班早高峰，但系統(tǒng)推薦了一條合理的路線，避開了擁堵路段，按照往常習慣，司機會先去A公司，但系統(tǒng)預測出所需貨物的公司近日接待情況欠佳，需要等 候半個小時才能收貨，司機毫不猶豫遵循系統(tǒng)的建議先去了B公司。途中，車輛忽然停了下來，原來它探測到20米外有一個滾動的皮球，接著便沖出一個小孩，原 來車輛已經(jīng)預測出其中的危險……
 
上述是小編對未來物流配送場景的構(gòu)想，從物流公司接收到配送任務(wù)、貨物出庫、安排車輛和司機、裝車、出行路線、避開危險等這一系列的行為中，都離不開大數(shù) 據(jù)技術(shù)的支撐，通過海量數(shù)據(jù)的收集、存儲、轉(zhuǎn)化、預測等，最后得出科學的、快捷的、可靠的數(shù)據(jù)分析與建議，大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的使用可達到降低成本、提高效 益的目的。未來，大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)的普及應(yīng)用或許正如小編所想吧。
 
大數(shù)據(jù)已經(jīng)炒爛，物流行業(yè)使用大數(shù)據(jù)是否得心應(yīng)手？
 
大數(shù)據(jù)這個概念已經(jīng)提出來好幾年，曾一度被炒作至頂峰，眾多企業(yè)扎堆推出大數(shù)據(jù)解決方案，資金、人力、關(guān)注度持續(xù)上升。近兩年，大數(shù)據(jù)話題轉(zhuǎn)向冷卻，但是 大數(shù)據(jù)分析的價值會繼續(xù)下去，企業(yè)關(guān)注的重點應(yīng)該是如何采取正確的策略、流程和方法從大數(shù)據(jù)分析中獲得價值。在這樣的大環(huán)境下，物流企業(yè)應(yīng)該如何去真正把 握大數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)跨越式發(fā)展？
 
馬云的菜鳥網(wǎng)絡(luò)可以說是順應(yīng)大數(shù)據(jù)時代應(yīng)運而生的，為打造物流大數(shù)據(jù)平臺，菜鳥網(wǎng)絡(luò)與國內(nèi)物流快遞企業(yè)合作，進一步開放彼此數(shù)據(jù)，聯(lián)合打造國內(nèi)首家物流大 數(shù)據(jù)分享平臺，平臺內(nèi)容涉及云計算、信息產(chǎn)品、信息安全等多個方面，未來可實現(xiàn)快遞市場分析、質(zhì)量指數(shù)服務(wù)、客戶挖掘、數(shù)據(jù)預測等功能。還有各式各類的云 物流平臺的涌現(xiàn)，貨運APP、車聯(lián)網(wǎng)的誕生，這都是互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)作用之下的產(chǎn)物，不管是數(shù)據(jù)的采集、優(yōu)化的方式、服務(wù)內(nèi)容的選擇還是服務(wù)的精準性，都離 不開大數(shù)據(jù)。
 
寬帶資本基金董事長田溯寧曾經(jīng)表示，3-5年內(nèi)會看到大數(shù)據(jù)在各個方面的應(yīng)用。然而在物流行業(yè)的應(yīng)用是否還停留在起步階段？物流市場的預測、物流中心的選 址、配送路線的優(yōu)化等等是否已經(jīng)真正應(yīng)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)？小編根據(jù)物流各界的反應(yīng)以及人們的切身感受來總結(jié)，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的概念與落地存在相當?shù)木嚯x?，F(xiàn)實 中，一些物流公司的產(chǎn)品打著大數(shù)據(jù)的旗號進入市場，強調(diào)自己是做大數(shù)據(jù)的，但其實他們的數(shù)據(jù)分析能力慘不忍睹，存在招搖撞騙的嫌疑。北大教授王漢生就說 過：大數(shù)據(jù)更像是一個口號，一種公共宣傳的需要。我們都知道大數(shù)據(jù)好用，但是理想很豐滿，現(xiàn)實很骨干，怎么來，怎么用依然還沒弄清楚，大數(shù)據(jù)不過是被人不 斷神化！
 
物流行業(yè)挖掘大數(shù)據(jù)寶藏有何難題？
 
大數(shù)據(jù)是金礦銀礦，但不是金山銀山，它是需要技術(shù)挖掘的，這些巨大的商業(yè)價值在挖掘的過程中也面臨著數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量控制、技術(shù)轉(zhuǎn)化、管理政策等諸多方面的挑戰(zhàn)。怎樣獲取這些大數(shù)據(jù)是一個問題，需在資金投入、研發(fā)團隊打造方面的決心和魄力。
 
1、傳統(tǒng)思維的禁錮。大數(shù)據(jù)首先引領(lǐng)的是思維的變革，再到技術(shù)的變革，但我國物流業(yè)相對發(fā)達國家來說比較傳統(tǒng)，從業(yè)人員的整體素質(zhì)不高，企業(yè)高層對大數(shù)據(jù)的重視程度不夠，思維不夠開拓，從而影響技術(shù)的變革。
 
2、采集困難。海量的數(shù)據(jù)需要高精準的硬件設(shè)備采集，但我國物流行業(yè)上所運用的硬件設(shè)備相對落后，加上數(shù)據(jù)變化快和有效期短的特點，數(shù)據(jù)質(zhì)量和有效性難以保證。
 
3、數(shù)據(jù)共享困難。大數(shù)據(jù)需要數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)作為支撐，并不是一個公司就能解決的問題，物流行業(yè)的散、小、亂、差并不利用數(shù)據(jù)的融通，反復號召的聯(lián)盟組織也是聯(lián)而不盟的狀態(tài)。
 
4、沒有核心技術(shù)人才。大數(shù)據(jù)本身的多樣性、復雜性增加了大數(shù)據(jù)在處理和管理上的難度，所有，專業(yè)的數(shù)據(jù)管理人員是關(guān)鍵，在物流企業(yè)既懂得數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析技術(shù)，又熟悉物流企業(yè)運營的復合型技術(shù)人才尤其難得。此外，數(shù)據(jù)的開發(fā)和隱私也是應(yīng)該權(quán)衡的問題。
 
5、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化是挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式的復雜多樣的，文本、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在物流企業(yè)的運營過程中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲必須要先轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)才能夠存儲，因此，引進先進的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化技術(shù)是物流企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。
 
總之，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在物流企業(yè)滲透，引起物流企業(yè)普遍關(guān)注，大數(shù)據(jù)所隱藏信息價值不會輕易袒露，高喊口號之外需要物流企業(yè)的決心和魄力去挖掘。當然，我們相信，隨著思維的轉(zhuǎn)變、技術(shù)的進步，管理的變革，大數(shù)據(jù)一定有實質(zhì)性變化，行動終會有成果。