大數(shù)據(jù)應(yīng)用對物流企業(yè)競爭力的影響研究

魏繼華

內(nèi)容摘要：近年來，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題引起了理論界和實務(wù)界的高度關(guān)注。物流業(yè)是一個產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)的廣泛應(yīng)用，對于企業(yè)動態(tài)適應(yīng)多變的市場環(huán)境、滿足日趨個性化的顧客需求、應(yīng)對激烈的市場競爭都具有重要意義，也將對物流企業(yè)戰(zhàn)略決策、運營管理、市場營銷、品牌管理、客戶關(guān)系管理、服務(wù)創(chuàng)新等方面產(chǎn)生深刻影響。對整個行業(yè)來說，也有助于物流資源優(yōu)化配置、物流產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。本文在分析物流行業(yè)大數(shù)據(jù)特點及其在物流行業(yè)的應(yīng)用特性的基礎(chǔ)上，研究了大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)對物流企業(yè)競爭力的影響，探討了物流企業(yè)利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)提升物流企業(yè)競爭力的基本思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 物流企業(yè) 競爭力 提升

引言

當業(yè)界還在探討物聯(lián)網(wǎng)和云計算等前沿概念的時候，一些國際IT巨頭已經(jīng)聚焦于物聯(lián)網(wǎng)和云計算產(chǎn)業(yè)背后的大數(shù)據(jù)，并努力挖掘其背后的潛在價值（閆成印，2012；劉禹，2013）。物流行業(yè)是個產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)將推動“智慧物流”更迅猛、更高層次地發(fā)展（姚堯，2013）。能否抓住“大數(shù)據(jù)”所帶來的機遇，將成為物流企業(yè)提升核心競爭力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這就需要充分認識物流行業(yè)大數(shù)據(jù)的特點、應(yīng)用特性，明晰大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)提升物流企業(yè)競爭力的作用機制。

物流行業(yè)大數(shù)據(jù)的特點

（一）來源復(fù)雜，類型繁多

從數(shù)據(jù)來源來看，大致可以歸納為8個方面：社會化媒體、互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)（劉禹，2013）；傳感器網(wǎng)絡(luò)、鏈接設(shè)備、智能終端、實時監(jiān)控設(shè)備；商業(yè)智能BI、企業(yè)輔助決策系統(tǒng)；計算機、平板電腦、手機、其他移動設(shè)備、移動存儲；物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、RFID、GPS、GIS等物流信息技術(shù)的應(yīng)用（舒文瓊，2013）；云計算、第三方數(shù)據(jù)處理技術(shù)、第三方平臺的應(yīng)用；專業(yè)研究報告、行業(yè)資訊、行業(yè)活動記錄；其他大交互、大交易數(shù)據(jù)來源。

相應(yīng)地，物流行業(yè)的大數(shù)據(jù)類型也呈多樣化特點，可以描述如下：人的行為信息、習(xí)慣信息、偏好信息、交互數(shù)據(jù)等；Web 文本數(shù)據(jù)、流量分析數(shù)據(jù)、電商交易數(shù)據(jù)、使用者網(wǎng)絡(luò)活動數(shù)據(jù)等；各類設(shè)施設(shè)備采集的數(shù)據(jù)——傳感器讀數(shù)、運營數(shù)據(jù)、實體數(shù)據(jù)、車載信息、儀表讀數(shù)，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)等；企業(yè)內(nèi)部基干類系統(tǒng)和信息類系統(tǒng)所采集或處理的各類數(shù)據(jù)——輔助決策信息、運營數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、HR數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、顧客數(shù)據(jù)、呼叫記錄、市場數(shù)據(jù)等；計算機使用數(shù)據(jù)和移動設(shè)備使用數(shù)據(jù)等；基礎(chǔ)地理位置信息、RFID讀取信息、GPS映射數(shù)據(jù)、圖像文件、車載信息、時間與位置數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、高分辨率影像、矢量、遙感及動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)等；CRM、KDD、DWH、流量監(jiān)測、查詢應(yīng)用、分析器等應(yīng)用數(shù)據(jù)；報告資訊、科研數(shù)據(jù)、調(diào)研數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、公共信息。

（二）結(jié)構(gòu)多維，格式多樣

物流行業(yè)的大數(shù)據(jù)，可以從多個維度進行解構(gòu)：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（劉禹，2013；Elena Geanina Ularu et al.，2012）。物流行業(yè)的大數(shù)據(jù)既包括存儲在數(shù)據(jù)庫里的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括日志文件、XML文檔、JSON文檔和電子郵件等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而更多的數(shù)據(jù)類型是辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半機構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)約占大數(shù)據(jù)總量75%-85%。

內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)。物流企業(yè)的大數(shù)據(jù)既有來自企業(yè)經(jīng)營的內(nèi)部交易數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)，也有來自其他數(shù)據(jù)源的外部數(shù)據(jù)。物流企業(yè)的大數(shù)據(jù)兼具公共、私密二重屬性。外部數(shù)據(jù)的公共性特征比較明顯，而內(nèi)部數(shù)據(jù)由于和行業(yè)標準和商業(yè)機密密切相關(guān)，因而具有私密性。

與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多維特征相對應(yīng)，物流企業(yè)大數(shù)據(jù)的格式也是多樣的。除了傳統(tǒng)的紙質(zhì)文件、檔案、報表、表格、記錄、信函等之外，更多的是以數(shù)字數(shù)據(jù)存在的Web 文本、視頻、短信、音頻、視頻、郵件，存儲信息、配置文件、符號、圖片、檔案等。數(shù)據(jù)格式的多樣性和互不兼容、數(shù)據(jù)訪問的隨機性，為數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析、應(yīng)用帶來了困難。

物流行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用特征

（一）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力巨大

在大數(shù)據(jù)概念興起之前，企業(yè)主要借助內(nèi)部數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行決策。商業(yè)智能（BI）技術(shù)的應(yīng)用似乎將企業(yè)帶入了“智慧世界”，但BI仍然對外部數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力，沒有“走完最后一公里”，無法有效滿足決策需求。在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)的外部數(shù)據(jù)權(quán)重急劇上升，決策價值越來越突出，這意味著僅僅依據(jù)占數(shù)據(jù)總量15%左右的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行決策越來越失之偏頗（T.K.Das et al.，2013），物流企業(yè)決策者駕馭業(yè)務(wù)的戰(zhàn)情數(shù)位儀表盤其實是殘缺的。事實上，一些沿襲原來的IT解決方案的物流企業(yè)，普遍遇到數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)擴展困難、處理時間長、傳輸效率低、成本過高的問題（Elena Geanina Ularu et al.，2012）。大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)就是能夠妥善解決這些問題的性價比比較高的數(shù)據(jù)計算與存儲方式。

據(jù)ICT權(quán)威研究機構(gòu)CCW RESEARCH的研究結(jié)論（2012年），無論是從信息技術(shù)應(yīng)用的契合度還是從短期內(nèi)投資大數(shù)據(jù)的可能性進行測度，物流行業(yè)都具有大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)推廣的優(yōu)越條件。但他們同時還指出，雖然物流行業(yè)對“大數(shù)據(jù)”概念的知曉率為91.8%，但究其應(yīng)用而言，總體上還處于“認知”階段，這意味著大數(shù)據(jù)在物流行業(yè)應(yīng)有較大的應(yīng)用潛力。

（二）大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈特征明顯

物流行業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正越來越呈現(xiàn)出供應(yīng)鏈特征。這個“數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈”，存在著數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)價值提取、數(shù)據(jù)價值消費等多個環(huán)節(jié)（Hsinchun Chen et al.，2012），參與者包括原始數(shù)據(jù)提供者、數(shù)據(jù)收集者、數(shù)據(jù)平臺商、數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)開發(fā)者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供者、數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資者，數(shù)據(jù)價值消費者等多個主體。就物流企業(yè)而言，在這個數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈中，可以承擔多重角色：既可以是原始數(shù)據(jù)供應(yīng)者（主要是內(nèi)部數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），也可以是數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資者、數(shù)據(jù)價值消費者。實力雄厚者甚至可以向其他角色拓展，具有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈整合能力的企業(yè)將會贏得較大競爭優(yōu)勢。圖1給出了物流行業(yè)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的簡化模型，并借用Michael Porter的五力分析模型對數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)的競爭態(tài)勢進行了分析。endprint

大數(shù)據(jù)應(yīng)用對物流企業(yè)競爭力的影響

（一）大數(shù)據(jù)應(yīng)用影響物流企業(yè)競爭力的機制

圖2給出物流企業(yè)競爭力影響因素的分析框架（王海燕，2012；靜濤，2010）。物流企業(yè)的競爭力影響因素涵蓋環(huán)境、資源、能力三個方面，其中環(huán)境要素可以進一步細化為：行業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、宏觀調(diào)控、社會人文、物流技術(shù)等；資源要素可進一步細化為物質(zhì)資源和無形資源等；能力要素可細化為戰(zhàn)略決策能力、運營管理能力、市場營銷能力、品牌管理能力、創(chuàng)新發(fā)展能力等（張莉，2012）。

這里以前文論述為基礎(chǔ)，分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用對物流企業(yè)競爭力提升的影響機制，如圖3所示：大數(shù)據(jù)通過影響物流企業(yè)競爭力的環(huán)境、資源、能力三個要素，提升其競爭力，而物流企業(yè)競爭力的提升則表現(xiàn)為快速反應(yīng)、穩(wěn)定可靠、靈活性和彈性提升，顧客滿意度提升，經(jīng)濟效益提高等等（Elena Geanina Ularu et al.，2012）。

（二）大數(shù)據(jù)應(yīng)用提升物流企業(yè)競爭力分析

在物流企業(yè)競爭力三個影響因素中，環(huán)境因素是外部、不可控要素，資源和能力屬于內(nèi)部要素、可控要素，因此，這里重點分析大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)的應(yīng)用對兩個要素的影響及其表現(xiàn)。

1.對資源要素的影響。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)被許多權(quán)威人士比作“新型石油”，日漸成為一種戰(zhàn)略性資源和企業(yè)的核心資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)及其所承載的知識和信息作為一種極具戰(zhàn)略價值的經(jīng)濟資源，通過參與企業(yè)的經(jīng)濟活動和營運過程，正在充分地發(fā)揮其獨特的整合效應(yīng)，促進物流企業(yè)提高組織效率、降低成本、創(chuàng)新服務(wù)、維系良好的品牌形象和客戶關(guān)系、增進經(jīng)濟效益等。其作用機制如下：

第一，盤活物流企業(yè)的人力資本。在大數(shù)據(jù)日益進行著滲透性應(yīng)用的背景下，將推動人力資源決策由“經(jīng)驗+感覺”模式向“事實+數(shù)據(jù)”模式轉(zhuǎn)型，人才測評和任職匹配將更高效、更精準；處于休眠狀態(tài)的企業(yè)內(nèi)部營運數(shù)據(jù)將被喚醒，培訓(xùn)需求的甄別將更便利。過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)的空前豐富使得“過程+結(jié)果”的績效考核方式將更容易導(dǎo)入，對績效輔導(dǎo)和績效提升更有利。

第二，直接增加物流企業(yè)的結(jié)構(gòu)資本。大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)將推動物流企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)的進一步優(yōu)化，與戰(zhàn)略的匹配度更高，組織內(nèi)外信息流動更順暢，協(xié)調(diào)機制更完善，內(nèi)部溝通更“智慧”，資源管控和利用率水平更高，對市場機會和環(huán)境變化的動態(tài)適應(yīng)能力更強。不僅如此，對物流企業(yè)信息技術(shù)的升級應(yīng)用、知識產(chǎn)權(quán)的保護、品牌推廣和商譽提升也將產(chǎn)生巨大影響。這些都會直接增加企業(yè)的結(jié)構(gòu)資本。

第三，為企業(yè)贏得更多關(guān)系資本。在企業(yè)內(nèi)部溝通更舒暢、更外向的情況下，面向客戶的、創(chuàng)新型的共有價值觀更容易形成和維護，員工所期望的個性化關(guān)懷更容易實現(xiàn)，這將推動物流企業(yè)的文化建設(shè)。同時，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還將推動物流企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，主動采用整合傳播，提升品牌美譽度，更好地開展公共關(guān)系。物流企業(yè)在推行個性化定制化服務(wù)、高效的商業(yè)伙伴和顧客關(guān)系管理會更主動，這些都會為物流企業(yè)贏得關(guān)系資本。

2.對能力要素的影響。第一，提升物流企業(yè)的戰(zhàn)略管理、戰(zhàn)略決策能力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有利于企業(yè)推行數(shù)據(jù)驅(qū)動的敏捷決策，從長遠來看，還會推動企業(yè)組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程的全面變革，企業(yè)決策權(quán)力的配置將更合理，決策的制度化、流程化程度更高，決策更公開、透明、精準、有效、可追溯。基于數(shù)據(jù)的決策有助于消弭主觀偏見和思維定勢的消極影響，提升企業(yè)的戰(zhàn)略洞察力，把握行業(yè)發(fā)展的新趨勢，抓住戰(zhàn)略性投資機會。在物流企業(yè)競爭力的變現(xiàn)越來越取決于供應(yīng)鏈的整體效能的背景之下，物流企業(yè)還可以在確保顧客隱私和商業(yè)機密的前提下，通過與供應(yīng)鏈上各合作伙伴的數(shù)據(jù)共享、交換或者交易，動態(tài)檢測行業(yè)趨勢、聚焦優(yōu)先目標、優(yōu)化服務(wù)組合、避免無端浪費、探索全新的業(yè)務(wù)模式等。

第二，增強物流企業(yè)的運作管理能力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以提升企業(yè)業(yè)務(wù)營運的可視化程度，推動知識和信息在組織內(nèi)部的共享；精確掌控企業(yè)各項資源的運行情況，比如人員的作業(yè)狀況，設(shè)備運作狀況，車輛的位置、時間、速度、性能等，有利于企業(yè)高效調(diào)度各項資源，提升運作效率。以快遞企業(yè)為例，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為企業(yè)滿足個性化訂單、開展定制化服務(wù)、實施彈性配送等提供技術(shù)支撐。它們可以在業(yè)務(wù)營運的特殊時期，比如“雙11”到來之前，基于大數(shù)據(jù)的分析，適時調(diào)配物流資源，實現(xiàn)業(yè)務(wù)營運的主動性、前置性，提升配送運作效率和顧客滿意度。

第三，拓展物流企業(yè)的市場營銷能力。大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)有助于提升市場研究的效率，有關(guān)顧客偏好、情緒、消費體驗等真實信息將更容易取得，有利于對目標客戶的精確細分、重點客戶和高價值客戶高效篩選（徐藝欣，2013）。大數(shù)據(jù)所承載的有關(guān)資源、成本、服務(wù)、定價等即時性關(guān)鍵信息，有助于企業(yè)動態(tài)監(jiān)測市場動態(tài)，有效率開展競爭，更好地贏得客戶，增加市場份額。在物流服務(wù)營銷方面，可以實施針對高價值的顧客的精準營銷、廣告的精準投放、廣告或者促銷效果的精準測定等（胡玉萍，2011）。大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)還有利于物流企業(yè)擺脫繁雜的中間環(huán)節(jié)、傳統(tǒng)的營銷模塊式營銷組織的依賴，極大地降低營銷成本。

第四，提升物流企業(yè)的品牌管理能力。物流企業(yè)可以有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行輿情監(jiān)控、品牌健康度動態(tài)監(jiān)測、品牌聲譽管理，高效監(jiān)控可能有損品牌形象和企業(yè)聲譽的負面信息，有效應(yīng)對惡意炒作或商業(yè)欺詐、從容地進行危機管理（Chris Snijders et al.，2012）。另一方面，可以通過口碑營銷在較低成本的投入情況下擴大品牌影響力。

第五，增強物流企業(yè)顧客管理和客戶關(guān)系維護能力。企業(yè)可以根據(jù)大數(shù)據(jù)所承載的信息與顧客進行深度溝通，改善顧客體驗，取得他們對本企業(yè)、競爭對手物流服務(wù)的真實評價，有效應(yīng)對競爭壓力，提高快速響應(yīng)能力，培育顧客粘性和忠誠度，通過建立穩(wěn)定的忠實客戶群，實現(xiàn)客戶價值的鏈式反應(yīng)增值，支撐企業(yè)長期、穩(wěn)定、高速、可預(yù)期的發(fā)展。

第六，增進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力。大數(shù)據(jù)應(yīng)用有助于企業(yè)建立廣泛的外部合作伙伴網(wǎng)絡(luò)，推進整體創(chuàng)新戰(zhàn)略，將問題的“搜索者”和“創(chuàng)意者”、“解決者”結(jié)合在一起，為合作創(chuàng)新機制的建立提供了動力源泉（Merja Mahrt et al.，2013）。大數(shù)據(jù)的最大價值在于從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識，創(chuàng)造新價值，其中的重要體現(xiàn)就在于有助于推動業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，比如物流企業(yè)在條件成熟時就可以通過數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)應(yīng)用輔導(dǎo)等業(yè)務(wù)獲取經(jīng)濟利益、提升競爭優(yōu)勢。endprint

物流企業(yè)推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思路

物流企業(yè)應(yīng)抓住大數(shù)據(jù)所帶來的機遇，主動借力大數(shù)據(jù)提升企業(yè)競爭力（閆成印，2012）。本文推出涵蓋戰(zhàn)略（Strategy）、領(lǐng)導(dǎo)（Leadership）、流程（Process）、技能（Skill）、人員（Personnel）的（SLPSP）模式。

戰(zhàn)略（S）：建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理戰(zhàn)略，作為物流企業(yè)總體戰(zhàn)略的一部分，圍繞“資源管控”和“服務(wù)優(yōu)化”兩個基本命題，在企業(yè)整體戰(zhàn)略中要有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的總體方案。這一方案既要著眼企業(yè)的實際情況，又要有長遠的規(guī)劃，在軟件和硬件投入方面都要有指導(dǎo)性的日程表安排。在保障機制方面，還要通過有效的 “頂層設(shè)計”打破組織壁壘，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的溝通、融合。

領(lǐng)導(dǎo)（L）：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是 “一把手”工程，領(lǐng)導(dǎo)的重視是成敗的關(guān)鍵。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)主動變革思維模式，進行實質(zhì)性的資源投入支持大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用。摒棄那種僅僅用數(shù)據(jù)來粉飾決策、支撐既有觀點的做法，從戰(zhàn)略高度對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行再思考、再認識，把大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、云計算等作為戰(zhàn)略實施的有力推手，而不僅僅是將其視為傳統(tǒng)IT管理的一個方面。

流程（P）：優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的流程。在數(shù)據(jù)的收集和處理方面，要做好整合，認真發(fā)掘組織內(nèi)部的“休眠數(shù)據(jù)”并認真評估其價值，同時要高度重視外部數(shù)據(jù)對企業(yè)的戰(zhàn)略價值，推動企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與合作伙伴的相關(guān)系統(tǒng)的集成，實現(xiàn)順暢的數(shù)據(jù)交換和信息交流。在數(shù)據(jù)的存儲與處理方面，優(yōu)化企業(yè)的IT的服務(wù)器、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，引入能與硬件設(shè)施設(shè)備無縫對接、合乎大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的數(shù)據(jù)管理和分析軟件，必要時要借力基于開發(fā)架構(gòu)的、具有靈活的擴展能力、性能卓越的第三方平臺（姚堯，2013）。不斷深化大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實現(xiàn)人、機、系統(tǒng)等要素的有機化。

技能（S）：促進大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在組織內(nèi)的擴散，并內(nèi)化為組織整體技能。推動員工熟悉數(shù)據(jù)驅(qū)動決策下的業(yè)務(wù)運作，將數(shù)據(jù)應(yīng)用視為業(yè)務(wù)營運的工具和助手。采取措施推動員工數(shù)據(jù)應(yīng)用技能的持續(xù)進步，促進企業(yè)決策者、管理者、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)工程師基于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用的溝通、共享、協(xié)同，消除“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。

人員（P）：有計劃地培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的專業(yè)人員。這些專業(yè)人士應(yīng)成為“數(shù)據(jù)工程師”，兼具數(shù)學(xué)知識、IT技能、業(yè)務(wù)知識，并能夠作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“先鋒”，引領(lǐng)企業(yè)跨越“數(shù)據(jù)鴻溝”，并能提供專業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)服務(wù)。

參考文獻：

1.閆成印.物聯(lián)網(wǎng)帶動大數(shù)據(jù)發(fā)展[J]. 互聯(lián)網(wǎng)天地，2012（11）

2.劉禹.物聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2013（5）

3.姚堯.大數(shù)據(jù)時代的智能物流[J].中國經(jīng)濟信息，2013（7）

4.舒文瓊.數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，物聯(lián)網(wǎng)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)迫在眉睫[J].通信世界，2013（12）

5.Elena Geanina Ularu and Florina Camelia Puican. Perspectives on Big Data and Big Data Analytics [J].Database Systems Journal，2012（3）

6.T.K.Das and P.Mohan Kumar. BIG Data Analytics： A Framework for Unstructured Data Analysis [J]. International Journal of Engineering and Technology，2013（5）

7.Hsinchun Chen and Roger. H. L. Chiang.Business Intelligence and Analytics：from Big Data to Big Impact [J].MIS Quarterly，2012（36）

8.王海燕.基于企業(yè)發(fā)展定位的第三方物流企業(yè)核心競爭力研究[D].大連理工大學(xué)，2012

9.靜濤.物流企業(yè)核心競爭力分析[J].科技信息，2010（11）

10.張莉.現(xiàn)代物流企業(yè)核心競爭力構(gòu)成分析與財務(wù)評價[J].財會通訊，2012（4）

11.徐藝欣.基于社會化媒體的精準營銷研究[D].大連海事大學(xué)，2013

12.胡玉萍.網(wǎng)絡(luò)成名致富之道：博客推廣與精準營銷[M].機械工業(yè)出版社，2011

13.Chris Snijders，Uwe Matzat and Ulf-Dietrich Reips. “Big Data”： Big Gaps of Knowledge in the Field of Internet Science [J]. International Journal of Internet Science，2012，7（1）

14.Merja Mahrt and Michael Scharkow. The Value of Big Data in Digital Media Research [J]. Journal of Broadcasting & Electronic Media，2013（3）endprint

物流企業(yè)推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思路

物流企業(yè)應(yīng)抓住大數(shù)據(jù)所帶來的機遇，主動借力大數(shù)據(jù)提升企業(yè)競爭力（閆成印，2012）。本文推出涵蓋戰(zhàn)略（Strategy）、領(lǐng)導(dǎo)（Leadership）、流程（Process）、技能（Skill）、人員（Personnel）的（SLPSP）模式。

戰(zhàn)略（S）：建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理戰(zhàn)略，作為物流企業(yè)總體戰(zhàn)略的一部分，圍繞“資源管控”和“服務(wù)優(yōu)化”兩個基本命題，在企業(yè)整體戰(zhàn)略中要有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的總體方案。這一方案既要著眼企業(yè)的實際情況，又要有長遠的規(guī)劃，在軟件和硬件投入方面都要有指導(dǎo)性的日程表安排。在保障機制方面，還要通過有效的 “頂層設(shè)計”打破組織壁壘，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的溝通、融合。

領(lǐng)導(dǎo)（L）：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是 “一把手”工程，領(lǐng)導(dǎo)的重視是成敗的關(guān)鍵。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)主動變革思維模式，進行實質(zhì)性的資源投入支持大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用。摒棄那種僅僅用數(shù)據(jù)來粉飾決策、支撐既有觀點的做法，從戰(zhàn)略高度對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行再思考、再認識，把大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、云計算等作為戰(zhàn)略實施的有力推手，而不僅僅是將其視為傳統(tǒng)IT管理的一個方面。

流程（P）：優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的流程。在數(shù)據(jù)的收集和處理方面，要做好整合，認真發(fā)掘組織內(nèi)部的“休眠數(shù)據(jù)”并認真評估其價值，同時要高度重視外部數(shù)據(jù)對企業(yè)的戰(zhàn)略價值，推動企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與合作伙伴的相關(guān)系統(tǒng)的集成，實現(xiàn)順暢的數(shù)據(jù)交換和信息交流。在數(shù)據(jù)的存儲與處理方面，優(yōu)化企業(yè)的IT的服務(wù)器、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，引入能與硬件設(shè)施設(shè)備無縫對接、合乎大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的數(shù)據(jù)管理和分析軟件，必要時要借力基于開發(fā)架構(gòu)的、具有靈活的擴展能力、性能卓越的第三方平臺（姚堯，2013）。不斷深化大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實現(xiàn)人、機、系統(tǒng)等要素的有機化。

技能（S）：促進大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在組織內(nèi)的擴散，并內(nèi)化為組織整體技能。推動員工熟悉數(shù)據(jù)驅(qū)動決策下的業(yè)務(wù)運作，將數(shù)據(jù)應(yīng)用視為業(yè)務(wù)營運的工具和助手。采取措施推動員工數(shù)據(jù)應(yīng)用技能的持續(xù)進步，促進企業(yè)決策者、管理者、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)工程師基于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用的溝通、共享、協(xié)同，消除“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。

人員（P）：有計劃地培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的專業(yè)人員。這些專業(yè)人士應(yīng)成為“數(shù)據(jù)工程師”，兼具數(shù)學(xué)知識、IT技能、業(yè)務(wù)知識，并能夠作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“先鋒”，引領(lǐng)企業(yè)跨越“數(shù)據(jù)鴻溝”，并能提供專業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)服務(wù)。

參考文獻：

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3.姚堯.大數(shù)據(jù)時代的智能物流[J].中國經(jīng)濟信息，2013（7）

4.舒文瓊.數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，物聯(lián)網(wǎng)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)迫在眉睫[J].通信世界，2013（12）

5.Elena Geanina Ularu and Florina Camelia Puican. Perspectives on Big Data and Big Data Analytics [J].Database Systems Journal，2012（3）

6.T.K.Das and P.Mohan Kumar. BIG Data Analytics： A Framework for Unstructured Data Analysis [J]. International Journal of Engineering and Technology，2013（5）

7.Hsinchun Chen and Roger. H. L. Chiang.Business Intelligence and Analytics：from Big Data to Big Impact [J].MIS Quarterly，2012（36）

8.王海燕.基于企業(yè)發(fā)展定位的第三方物流企業(yè)核心競爭力研究[D].大連理工大學(xué)，2012

9.靜濤.物流企業(yè)核心競爭力分析[J].科技信息，2010（11）

10.張莉.現(xiàn)代物流企業(yè)核心競爭力構(gòu)成分析與財務(wù)評價[J].財會通訊，2012（4）

11.徐藝欣.基于社會化媒體的精準營銷研究[D].大連海事大學(xué)，2013

12.胡玉萍.網(wǎng)絡(luò)成名致富之道：博客推廣與精準營銷[M].機械工業(yè)出版社，2011

13.Chris Snijders，Uwe Matzat and Ulf-Dietrich Reips. “Big Data”： Big Gaps of Knowledge in the Field of Internet Science [J]. International Journal of Internet Science，2012，7（1）

14.Merja Mahrt and Michael Scharkow. The Value of Big Data in Digital Media Research [J]. Journal of Broadcasting & Electronic Media，2013（3）endprint

物流企業(yè)推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思路

物流企業(yè)應(yīng)抓住大數(shù)據(jù)所帶來的機遇，主動借力大數(shù)據(jù)提升企業(yè)競爭力（閆成印，2012）。本文推出涵蓋戰(zhàn)略（Strategy）、領(lǐng)導(dǎo)（Leadership）、流程（Process）、技能（Skill）、人員（Personnel）的（SLPSP）模式。

戰(zhàn)略（S）：建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理戰(zhàn)略，作為物流企業(yè)總體戰(zhàn)略的一部分，圍繞“資源管控”和“服務(wù)優(yōu)化”兩個基本命題，在企業(yè)整體戰(zhàn)略中要有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的總體方案。這一方案既要著眼企業(yè)的實際情況，又要有長遠的規(guī)劃，在軟件和硬件投入方面都要有指導(dǎo)性的日程表安排。在保障機制方面，還要通過有效的 “頂層設(shè)計”打破組織壁壘，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的溝通、融合。

領(lǐng)導(dǎo)（L）：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是 “一把手”工程，領(lǐng)導(dǎo)的重視是成敗的關(guān)鍵。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)主動變革思維模式，進行實質(zhì)性的資源投入支持大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用。摒棄那種僅僅用數(shù)據(jù)來粉飾決策、支撐既有觀點的做法，從戰(zhàn)略高度對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行再思考、再認識，把大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、云計算等作為戰(zhàn)略實施的有力推手，而不僅僅是將其視為傳統(tǒng)IT管理的一個方面。

流程（P）：優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的流程。在數(shù)據(jù)的收集和處理方面，要做好整合，認真發(fā)掘組織內(nèi)部的“休眠數(shù)據(jù)”并認真評估其價值，同時要高度重視外部數(shù)據(jù)對企業(yè)的戰(zhàn)略價值，推動企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與合作伙伴的相關(guān)系統(tǒng)的集成，實現(xiàn)順暢的數(shù)據(jù)交換和信息交流。在數(shù)據(jù)的存儲與處理方面，優(yōu)化企業(yè)的IT的服務(wù)器、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，引入能與硬件設(shè)施設(shè)備無縫對接、合乎大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的數(shù)據(jù)管理和分析軟件，必要時要借力基于開發(fā)架構(gòu)的、具有靈活的擴展能力、性能卓越的第三方平臺（姚堯，2013）。不斷深化大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實現(xiàn)人、機、系統(tǒng)等要素的有機化。

技能（S）：促進大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)在組織內(nèi)的擴散，并內(nèi)化為組織整體技能。推動員工熟悉數(shù)據(jù)驅(qū)動決策下的業(yè)務(wù)運作，將數(shù)據(jù)應(yīng)用視為業(yè)務(wù)營運的工具和助手。采取措施推動員工數(shù)據(jù)應(yīng)用技能的持續(xù)進步，促進企業(yè)決策者、管理者、業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)工程師基于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用的溝通、共享、協(xié)同，消除“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。

人員（P）：有計劃地培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的專業(yè)人員。這些專業(yè)人士應(yīng)成為“數(shù)據(jù)工程師”，兼具數(shù)學(xué)知識、IT技能、業(yè)務(wù)知識，并能夠作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“先鋒”，引領(lǐng)企業(yè)跨越“數(shù)據(jù)鴻溝”，并能提供專業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)服務(wù)。

參考文獻：

1.閆成印.物聯(lián)網(wǎng)帶動大數(shù)據(jù)發(fā)展[J]. 互聯(lián)網(wǎng)天地，2012（11）

2.劉禹.物聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)[J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2013（5）

3.姚堯.大數(shù)據(jù)時代的智能物流[J].中國經(jīng)濟信息，2013（7）

4.舒文瓊.數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，物聯(lián)網(wǎng)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)迫在眉睫[J].通信世界，2013（12）

5.Elena Geanina Ularu and Florina Camelia Puican. Perspectives on Big Data and Big Data Analytics [J].Database Systems Journal，2012（3）

6.T.K.Das and P.Mohan Kumar. BIG Data Analytics： A Framework for Unstructured Data Analysis [J]. International Journal of Engineering and Technology，2013（5）

7.Hsinchun Chen and Roger. H. L. Chiang.Business Intelligence and Analytics：from Big Data to Big Impact [J].MIS Quarterly，2012（36）

8.王海燕.基于企業(yè)發(fā)展定位的第三方物流企業(yè)核心競爭力研究[D].大連理工大學(xué)，2012

9.靜濤.物流企業(yè)核心競爭力分析[J].科技信息，2010（11）

10.張莉.現(xiàn)代物流企業(yè)核心競爭力構(gòu)成分析與財務(wù)評價[J].財會通訊，2012（4）

11.徐藝欣.基于社會化媒體的精準營銷研究[D].大連海事大學(xué)，2013

12.胡玉萍.網(wǎng)絡(luò)成名致富之道：博客推廣與精準營銷[M].機械工業(yè)出版社，2011

13.Chris Snijders，Uwe Matzat and Ulf-Dietrich Reips. “Big Data”： Big Gaps of Knowledge in the Field of Internet Science [J]. International Journal of Internet Science，2012，7（1）

14.Merja Mahrt and Michael Scharkow. The Value of Big Data in Digital Media Research [J]. Journal of Broadcasting & Electronic Media，2013（3）endprint