『壹』 大數據對物流管理有什麼影響

大數據是什麼

大數據是指涉及的數據量過大，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信息幫助企業管理決策。與傳統的資料庫應用相比，大數據分析具有大量的數據和各種類型的價值、低密度、快速的處理速度等。今天的大數據在經濟、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，涉及的數據量很大，具有一定的價值。而大數據可以准確地快速高效地處理數據，獲取有用的信息，對物流業的發展具有重要意義。

總結

大數據可以為決策提供支持。
運營數據將使物流管理更直觀，而宏觀的大數據對物流管理沒有太大的作用。






『貳』 國內現在的物流大數據平台有哪些

一、發啦網
發啦網針對我國物流信息資源整合和跨區域應用的需要而打造的全國性平台，應用四位一體（四位指：政府物流、園區物流、企業物流和個人物流）平台建設理念，融入了雲計算和RFID等物聯網先進技術。
二、物流全搜索
物流全搜索平台以功能強、內容全為亮點，平台內容涉及物流行業的方方面面，其豐富的內容和強大的功能能夠滿足物流行業及周邊人員實現物流及相關資料查詢，將帶來物流行業網路信息的聚集，實現一站滿足所有物流人需求，引領中國物流企業邁進全新的互聯網高速信息時代。
三、中國物通網
網站把物流公司、運輸車輛、海運、空運、快遞、搬家與發貨企業共同匯集於一個信息平台，七者間網上互動，直接交流，實現了互相合作、相互競爭；網路互補等優勢，共同形成了全方位、立體式的信息流，實現了物流信息網路化、全球化；同時網站採用了先進的「網點」「線路」設計理念，大大提高了用戶獲取信息的效率。
-

『叄』 物流和大數據之間的關系

大數據與雲計算也有很多方面的差異。雲計算的目的是通過互聯網更好地調用、擴展和管理計算及存儲資源和能力，以節省企業的IT部署成本，其處理對象是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存儲及計算設備的生產廠商和擁有計算及存儲資源的企業。而大數據的目的是充分挖掘海量數據中的信息，發現數據中的價值，其處理對象是各種數據。大數據使得企業從「業務驅動」轉變為「數據驅動」，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數據存儲與處理的軟體廠商和擁有大量數據的企業。
因此，不難發現雲計算和大數據實際上是工具與用途的關系，即雲計算為大數據提供了有力的工具和途徑，大數據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，大數據可以理解為雲計算的延伸。
大數據若與雲計算相結合，將相得益彰，互相都能發揮最大的優勢。雲計算能為大數據提供強大的存儲和計算能力，更加迅速地處理大數據的豐富信息，並更方便地提供服務；而來自大數據的業務需求，能為雲計算的落地找到更多更好的實際應用。當然大數據的出現也使得雲計算會面臨新的考驗。
可以 中國 物流 交易中心看看

『肆』 大數據對於物流行業究竟有什麼樣的影

1，推動智慧物流發展
「數據作為一種新的資源，數據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、中國物流與采購聯合會專家委員會副主任戴定一認為，智慧物流是物流的發展目標，而大數據能夠支撐智慧物流的發展，物流行業和企業要利用好大數據，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，與大數據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，大數據又意味著什麼?對此，香港物流運輸過程透明管理研究院院長南興軍表示，大數據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。

『伍』 物流大數據分析平台哪個好用

物流大數據分析平台(奧 威 Power-BI )——全段兌現分析的報表對物流行業中的全段兌現率、運輸兌現率、終端配送兌現率等進行了分析。通過數字圖展示了全段兌現率、運輸兌現率、終端配送兌現率三個指標，柱形圖展示了始發城市的金額及單數情況。下面的三個簡表分布對運輸方式全段兌現和全段兌現率的優質路線的兌現率指標進行了明細的分析。

亮 點說明：(奧 威 Power-BI )——業務增長分析的報表中使用了篩選、聯動等功能，點擊右上角的篩選，可對時間年和時間月進行篩選，查看對應時間的數據，點擊始發城市的金額及單數情況的柱形圖均可對兩個簡表進行聯動，查看對應的運輸方式全段兌現和全段兌現率的優質路線的數據，而且還可以通過點擊運輸方式聯動到全段兌現率的優質路線，查看對應運輸方式的數據。

『陸』 物流與供應鏈管理如何有效運用大數據

首先從移動互聯網和大數據的特點入手，移動互聯網突破了時間和空間的限制，使得人們可以隨時隨地觸網，同時也表現出了碎片化。大數據是建立在大規模的數據上，有了大量的數據，就可以進行分析和歸類，從而精準地確定需求。大數據對供應鏈的影響如下：
1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。
2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。
3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。
4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大，大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。
5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

『柒』 管道物流大數據平台

點贊我的的回答被點贊後將獲得：
大數據與雲計算也有很多方面的差異。雲計算的目的是通過互聯網更好地調用、擴展和管理計算及存儲資源和能力，以節省企業的IT部署成本，其處理對象是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存儲及計算設備的生產廠商和擁有計算及存儲資源的企業。而大數據的目的是充分挖掘海量數據中的信息，發現數據中的價值，其處理對象是各種數據。大數據使得企業從「業務驅動」轉變為「數據驅動」，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數據存儲與處理的軟體廠商和擁有大量數據的企業。
因此，不難發現雲計算和大數據實際上是工具與用途的關系，即雲計算為大數據提供了有力的工具和途徑，大數據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，大數據可以理解為雲計算的延伸。
大數據若與雲計算相結合，將相得益彰，互相都能發揮最大的優勢。雲計算能為大數據提供強大的存儲和計算能力，更加迅速地處理大數據的豐富信息，並更方便地提供服務；而來自大數據的業務需求，能為雲計算的落地找到更多更好

4
的實際應用。當然大數據的出現也使得雲計算會面臨新的考驗。

『捌』 什麼是大數據,大數據又給物流企業帶來怎樣的發展優勢及具體應用

大數據指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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信息資產。

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)信息對接，掌握企業運作信息
在信息化時代，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，對每一個節點的信息需求也越來越多。每一個環節產生的數據都是海量的，過去傳統數據收集、分析處理方式已經不能滿足物流企業對每一個節點的信息需求，這就需要通過大數據把信息對接起來，將每個節點的數據收集並且整合，通過數據中心分析、處理轉化為有價值的信息，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數據化的時代，只有真實的、海量的數據才能真正反映市場的需求變化。通過對市場數據的收集、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，通過對數據的實時掌控，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信息。這就需要物流企業以數據中心為支撐，通過對數據挖掘和分析，合理地運用這些分析成果，進一步鞏固和客戶之間的關系，增加客戶的信賴，培養客戶的粘性，避免客戶流失。
(4)數據「加工」從而實現數據「增值」
在物流企業運營的每個環節中，只有一小部分結構化數據是可以直接分析利用的，絕大部分非結構化數據必須要轉化為結構化數據才能儲存分析。這就造成了並不是所有的數據都是准確的、有效的，很大一部分數據都是延遲、無效、甚至是錯誤的。物流企業的數據中心必須要對這些數據進行「加工」，從而篩選出有價值的信息，實現數據的「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)市場預測
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來源。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。而大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的行為和需求信息，通過真實而有效的數據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預測，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，可以利用大數據中分類樹方法來解決。
(3)優化配送線路
配送線路的優化是一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。物流企業運用大數據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劃的因素做出反映（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數據，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信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企業的信息化水平和可預見性。
(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，都可以通過大數據的關聯模式法分析出商品數據間的相互關系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數據，並將其運用到對倉庫的日常管理當中。取得一定的成效。