[摘 要]隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)成為企業(yè)的戰(zhàn)略資源，構(gòu)成了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。物流產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)支柱型產(chǎn)業(yè)，政府大力推動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展，伴隨著IoT技術(shù)、云計(jì)算、智慧物流技術(shù)應(yīng)用日趨成熟，大大提升了物流企業(yè)的工作效率，降低了物流成本，讓許多物流企業(yè)爭(zhēng)相轉(zhuǎn)型升級(jí)。文章描述了國(guó)內(nèi)外智慧物流的現(xiàn)狀，在基于大數(shù)據(jù)背景下，分別從智慧物流技術(shù)、智慧物流數(shù)據(jù)采集、智慧物流數(shù)據(jù)挖掘和清洗、智慧物流數(shù)據(jù)分析及智慧物流數(shù)據(jù)人才等方面詳細(xì)闡述了當(dāng)前的問(wèn)題，并針對(duì)以上問(wèn)題提出了一系列的解決策略，為物流企業(yè)降本增效，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提供解決方案。

[關(guān)鍵詞]智慧物流;數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.33.161

1 引

在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時(shí)代，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了快車(chē)道。黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用，數(shù)據(jù)是國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，是21世紀(jì)的“鉆石礦”。黨的十八屆五中全會(huì)提出“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，全面推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展，加快建設(shè)數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)。[1]數(shù)據(jù)正在迅速膨脹越積越多，人們逐漸意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用跨區(qū)域、跨領(lǐng)域，如電子商務(wù)、物流、金融、大健康等，各種利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)展的領(lǐng)域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務(wù)，創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式。供應(yīng)鏈上的節(jié)點(diǎn)企業(yè)每天面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，如銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、客戶(hù)數(shù)據(jù)等，推動(dòng)著企業(yè)及其上下游相關(guān)企業(yè)具有收集、整理、挖掘、分析數(shù)據(jù)的能力，誰(shuí)能掌握數(shù)據(jù)就能占據(jù)先機(jī)，能夠玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)就能做到游刃有余。

物流業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)支柱型產(chǎn)業(yè)，政府、物流企業(yè)與其客戶(hù)均致力于提高物流效率，降低物流成本。2009—2016年， 全國(guó)物流費(fèi)用在GDP中的占比由18.1%下降至15.5%。[2]隨著信息產(chǎn)業(yè)加速經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”“IoT”“大數(shù)據(jù)”“新零售”等最新最熱的領(lǐng)域推動(dòng)傳統(tǒng)物流業(yè)向現(xiàn)代物流迅速轉(zhuǎn)型，智慧物流成為推動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵因素。2016年，國(guó)務(wù)院辦公廳出臺(tái)的《“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流實(shí)施意見(jiàn)》，明確了智慧物流對(duì)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要意義;2017年7月20日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，再次強(qiáng)調(diào)以人工智能為代表的智慧物流將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力。[3]智慧物流是在智慧供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)上延伸出的概念，是指通過(guò)智能硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術(shù)與手段，提高物流系統(tǒng)分析決策和智能執(zhí)行的能力，提升整個(gè)物流系統(tǒng)的智能化、自動(dòng)化水平。智慧物流包含在運(yùn)輸、倉(cāng)庫(kù)和存儲(chǔ)流程的高效技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)化。[4]

2 智慧物流發(fā)展的現(xiàn)狀

2.1 國(guó)外智慧物流發(fā)展現(xiàn)狀

歐美、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家現(xiàn)代化物流朝著智慧物流不斷發(fā)展，并取得了很好的效果。其主要體現(xiàn)在具有良好的基礎(chǔ)設(shè)施，交通網(wǎng)絡(luò)四通八達(dá)，構(gòu)筑便捷的交通運(yùn)輸系統(tǒng)。[5]物流園區(qū)作為物流集散方式，發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)多式聯(lián)運(yùn)，為智慧物流發(fā)展提供了機(jī)遇。同時(shí)基于先進(jìn)的信息化技術(shù)和運(yùn)作管理水平，發(fā)達(dá)國(guó)家物流發(fā)展中利用多樣的物流理論研究方法和大數(shù)據(jù)思想，[6]緊密結(jié)合市場(chǎng)的實(shí)際需求和發(fā)展趨勢(shì)，大力推進(jìn)智慧物流。目前的智慧物流先進(jìn)物流技術(shù)及應(yīng)用較為突出的代表性企業(yè)有沃爾瑪、亞馬遜、FedEx 、UPS和DHL等。

2.2 我國(guó)智慧物流發(fā)展現(xiàn)狀

目前，智慧物流主要分布在“物流大數(shù)據(jù)、物流云、物流模式和物流技術(shù)”四大領(lǐng)域。結(jié)合IoT、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)與物流業(yè)的進(jìn)一步深度融合，這些都將對(duì)物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來(lái)積極促進(jìn)作用。近年來(lái)我國(guó)智慧物流保持較快的發(fā)展速度，2016年，中國(guó)智能物流市場(chǎng)規(guī)模2880億元，同比增長(zhǎng)22.55%。近幾年我國(guó)智慧物流行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模逐年大幅上升，預(yù)計(jì)到2025年智慧物流市場(chǎng)的規(guī)模將超過(guò)萬(wàn)億元。[7]我國(guó)在智慧物流運(yùn)用較為突出的企業(yè)有：阿里旗下的菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)科技、京東、蘇寧云商。在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部，定位于數(shù)據(jù)化分析、追蹤的物流寶的代號(hào)是“天網(wǎng)”，而涉足實(shí)體倉(cāng)儲(chǔ)投資的菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)是“地網(wǎng)”。菜鳥(niǎo)是讓倉(cāng)儲(chǔ)、快遞、運(yùn)輸、落地配送等各環(huán)節(jié)的合作伙伴獲得更清晰的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，用數(shù)據(jù)讓它們獲得更好的生產(chǎn)能力。

3 智慧物流發(fā)展中存在的問(wèn)題

3.1 當(dāng)前智慧物流技術(shù)應(yīng)用的局限性

智慧物流技術(shù)分為硬件和軟件。硬件技術(shù)是構(gòu)成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的各種通用的為了物流作業(yè)而研發(fā)的存儲(chǔ)所需的外部設(shè)備;軟件智慧物流技術(shù)包括智慧物流系統(tǒng)及應(yīng)用程序。智慧物流管理系統(tǒng)是智慧物流系統(tǒng)的核心軟件，是在操作系統(tǒng)的支持下工作，解決如何科學(xué)地組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如何高效獲取和維護(hù)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)軟件。[8]目前我國(guó)仍處于智慧物流發(fā)展的初級(jí)階段，智慧物流技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用存在一定的局限性。近年阿里巴巴、京東、蘇寧等大型電商企業(yè)投入資金打造自己的物流系統(tǒng)，運(yùn)用智慧物流技術(shù)大大提升了物流效率。但大多數(shù)物流企業(yè)為了節(jié)省成本，對(duì)智慧物流技術(shù)的普及程度不高，僅僅在局部物流活動(dòng)中使用，并沒(méi)有形成一定規(guī)模。

3.2 智慧物流數(shù)據(jù)分析流程效率低下

3.2.1 智慧物流數(shù)據(jù)采集比較困難

大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)的采集是數(shù)據(jù)分析流程的最初環(huán)節(jié)。每天公司都會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如倉(cāng)庫(kù)的出入庫(kù)及在庫(kù)數(shù)據(jù)、運(yùn)輸工具的運(yùn)輸軌跡、燃油費(fèi)等相關(guān)的運(yùn)輸費(fèi)用、配送中心的貨物流轉(zhuǎn)情況數(shù)據(jù)，尤其電商物流銷(xiāo)售及客戶(hù)數(shù)據(jù)為甚。2017中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)7.18萬(wàn)億元，中國(guó)網(wǎng)上支付用戶(hù)規(guī)模達(dá)5.31億人。如此龐大的用戶(hù)群里，每個(gè)用戶(hù)都有獨(dú)立的消費(fèi)軌跡，形成客戶(hù)數(shù)據(jù)，原來(lái)的用戶(hù)數(shù)據(jù)已經(jīng)是TB級(jí)，在不斷發(fā)展中，其數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到ZB級(jí)，給數(shù)據(jù)采集帶來(lái)了困難。另外，數(shù)據(jù)還具有復(fù)雜性。 物流業(yè)務(wù)融入到供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送及相關(guān)的輔助業(yè)務(wù)都會(huì)產(chǎn)生不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)。如何將這些物流數(shù)據(jù)通過(guò)智慧物流技術(shù)收集起來(lái)卻很困難，物流企業(yè)沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)采集工具來(lái)收集數(shù)據(jù)，另外沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)存放大量的數(shù)據(jù)，容易造成數(shù)據(jù)的丟失或遺漏。有些數(shù)據(jù)還具有時(shí)效性，由于產(chǎn)品或客戶(hù)的業(yè)務(wù)周期比較短，采集的數(shù)據(jù)滯后企業(yè)發(fā)展的需要。

3.2.2 智慧物流數(shù)據(jù)不易挖掘及清洗

數(shù)據(jù)采集完成后，接下來(lái)的環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)挖掘和清洗。當(dāng)下物流企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，也積極的在采集數(shù)據(jù)，但采集的數(shù)據(jù)很多時(shí)候是雜亂的，也可能會(huì)有重復(fù)出現(xiàn)的，還可能會(huì)有缺失數(shù)據(jù)。雜亂無(wú)序或缺失的數(shù)據(jù)會(huì)影響后續(xù)企業(yè)對(duì)智慧物流業(yè)務(wù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)研判及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度。想從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出企業(yè)需要的數(shù)據(jù)也是不容易的。每天企業(yè)都產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，如何區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的重要程度，而且有時(shí)重要的數(shù)據(jù)會(huì)隱藏在諸多信息中，想要發(fā)現(xiàn)獲取非常困難。

3.2.3 智慧物流數(shù)據(jù)分析相對(duì)薄弱

目前我國(guó)智慧物流數(shù)據(jù)分析仍處于弱勢(shì)，只有實(shí)力強(qiáng)、規(guī)模大的電商公司或者物流公司會(huì)組建專(zhuān)員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但大多數(shù)企業(yè)有物流數(shù)據(jù)，面臨不會(huì)使用分析軟件處理數(shù)據(jù)，也不知道該用什么分析方法來(lái)分析數(shù)據(jù)的尷尬境地。一般會(huì)做出以下兩種抉擇：一種是公司自己做數(shù)據(jù)分析，導(dǎo)致最終分析出來(lái)的結(jié)果不能準(zhǔn)確的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，不能作為公司決策的依據(jù)。另一種是即使將數(shù)據(jù)外包給數(shù)據(jù)分析公司來(lái)做，增加企業(yè)的成本，數(shù)據(jù)分析完后，是否能夠?yàn)槠髽I(yè)提供具有可操作的優(yōu)化方案，有時(shí)也會(huì)存在數(shù)據(jù)的保密性問(wèn)題，還有對(duì)外包數(shù)據(jù)分析公司監(jiān)管困難的困境。

3.3 智慧物流數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)人才的匱乏

當(dāng)前，智慧物流數(shù)據(jù)大規(guī)模存在且持續(xù)增長(zhǎng)，表現(xiàn)為大規(guī)模、分布式、異構(gòu)性，使得數(shù)據(jù)分析人才需求強(qiáng)烈。從電子商務(wù)物流來(lái)看，2017年全國(guó)電子商務(wù)職業(yè)教育教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)開(kāi)展了一次《商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用人才需求研究》的調(diào)研，從調(diào)研結(jié)論來(lái)看是經(jīng)營(yíng)企業(yè)的電子商務(wù)部門(mén)對(duì)該專(zhuān)業(yè)都存在著需求，市場(chǎng)需求巨大。然而，在全國(guó)范圍內(nèi)只有極少數(shù)學(xué)校開(kāi)設(shè)商務(wù)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)，很難滿(mǎn)足物流企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用人才的需求，數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用人才特別短缺。

4 大數(shù)據(jù)環(huán)境下發(fā)展智慧物流的策略

4.1 大力推廣智慧物流技術(shù)的應(yīng)用

隨著科技不斷進(jìn)步，人工智能、IoT技術(shù)日趨成熟，智慧物流技術(shù)的軟硬件設(shè)備的成本會(huì)逐漸下降，會(huì)吸引越來(lái)越多的物流企業(yè)愿意使用。此外，政府可以采取一系列的政策優(yōu)惠，如對(duì)使用智慧物流技術(shù)的企業(yè)給予一定資金支持，配合減稅政策的激勵(lì)，就更能激發(fā)物流企業(yè)使用智慧物流技術(shù)，加速物流產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升物流運(yùn)作效率，降低全國(guó)物流總成本。2018全球智慧物流峰會(huì)馬云表示將投入上千億人民幣支持菜鳥(niǎo)打造國(guó)家智能物流骨干網(wǎng)絡(luò)。最近菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)CTO（首席技術(shù)官）谷雪梅認(rèn)為IoT將在2019年成為最重要技術(shù)趨勢(shì)，IoT將給傳統(tǒng)物流裝上數(shù)字化升級(jí)的翅膀，帶領(lǐng)全球物流行業(yè)進(jìn)入新的時(shí)代。[9]這些優(yōu)秀企業(yè)作為標(biāo)桿，代表著智慧物流技術(shù)的潮流，將會(huì)吸引著越來(lái)越多物流企業(yè)競(jìng)相效仿。

4.2 優(yōu)化智慧物流數(shù)據(jù)分析流程

4.2.1 建立智慧物流信息平臺(tái)收集數(shù)據(jù)

物流信息平臺(tái)是支持和提供物流服務(wù)信息的交互網(wǎng)站。隨著智慧物流的快速發(fā)展，智慧物流信息平臺(tái)是溝通物流活動(dòng)各環(huán)節(jié)的橋梁，其借助先進(jìn)的信息技術(shù)將各層面的物流信息進(jìn)行整合，可優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)和物流布局，實(shí)現(xiàn)物流各業(yè)務(wù)運(yùn)行及服務(wù)質(zhì)量的管理控制，從而協(xié)調(diào)人、財(cái)、物等物流資源的配置，促進(jìn)物流資源的整合和合理利用。[6]智慧物流信息平臺(tái)的建立，除了具有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)功能，可以邀請(qǐng)物流企業(yè)或有物流業(yè)務(wù)的企業(yè)入駐平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，還具有信息的分類(lèi)和溝通功能，在一定程度上可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的共享。盡管目前阿里云、京東云、百度智能云等建立云數(shù)據(jù)庫(kù)能進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并為電商企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)解決方案，但還需繼續(xù)不斷升級(jí)、完善業(yè)務(wù)功能，服務(wù)更多的企業(yè)，成為智慧物流信息平臺(tái)。企業(yè)再配合數(shù)據(jù)抓取軟件，可以在物流信息平臺(tái)上夠輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抓取。

4.2.2 運(yùn)用PDCA循環(huán)優(yōu)化智慧物流數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)挖掘和清洗可以采用PDCA循環(huán)來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)，PDCA是質(zhì)量管理的思想基礎(chǔ)和方法依據(jù)。首先P（Plan）計(jì)劃，制定5W1H方案即：為什么要進(jìn)行該數(shù)據(jù)分析（Why）、要明確智慧物流數(shù)據(jù)分析的目的（What）、在何處執(zhí)行（Where）、由誰(shuí)負(fù)責(zé)完成（Who）、什么時(shí)間完成（When）、采用何種挖掘和清洗的方法（How）。數(shù)據(jù)挖掘方法可采用云聚類(lèi)、云調(diào)度、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化技術(shù)等模型或算法的研究。然后根據(jù)設(shè)計(jì)方案和布局，進(jìn)行具體操作，努力實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的過(guò)程，即D（Do）。其次，C（Check）檢查數(shù)據(jù)是否清潔，是否有缺漏值，發(fā)現(xiàn)隱含的并有利用價(jià)值的信息。最后，A（Action）處理掉不清潔數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)缺漏值，可以循環(huán)操作PDCA流程，直至智慧物流數(shù)據(jù)清洗干凈，挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

4.2.3 加強(qiáng)智慧物流數(shù)據(jù)分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)分析是核心，應(yīng)該逐步建立物流智能決策體系，加大智慧物流數(shù)據(jù)挖掘力度，拓展智慧物流數(shù)據(jù)分析深度。通過(guò)多維度數(shù)據(jù)分析，對(duì)物流作業(yè)進(jìn)行預(yù)處理，做到智能運(yùn)作、科學(xué)調(diào)度;通過(guò)深層次數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)物流運(yùn)行管理進(jìn)行診斷剖析，實(shí)現(xiàn)智慧管理。[10]無(wú)論是否采用數(shù)據(jù)分析外包分析，物流企業(yè)選擇更為適合自己公司的方式，加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的能力，提高對(duì)業(yè)務(wù)未來(lái)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，較好地把握行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，保持不斷進(jìn)取的決心，從模仿到超越，以便能夠更好地適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展，在巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力下立于不敗之地。

4.3 加強(qiáng)智慧物流數(shù)據(jù)分析人才的培養(yǎng)

在大數(shù)據(jù)發(fā)展的時(shí)代背景下，人才培養(yǎng)離不開(kāi)政府、學(xué)校、企業(yè)及行業(yè)三方面共同推動(dòng)，構(gòu)成了穩(wěn)固的合作關(guān)系，三者相互發(fā)展、相互影響，發(fā)展得好多方受益，而且收益會(huì)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。政府層面需要出臺(tái)相關(guān)的激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)學(xué)校與企業(yè)緊密合作，協(xié)同發(fā)展。學(xué)校分析企業(yè)崗位需求，制定相應(yīng)的人才培養(yǎng)方案和課程體系，更好地為企業(yè)輸送人才。企業(yè)應(yīng)該積極地參與到學(xué)校的課程體系研發(fā)中，真正做到政、產(chǎn)、學(xué)、研一體化。在智慧物流數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)的過(guò)程中尤其需要注意跨學(xué)科研究的特點(diǎn)，培養(yǎng)的人才既需要具備數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)、電商及物流專(zhuān)業(yè)知識(shí)，還需要掌握一定計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)，因此在未來(lái)跨界研究會(huì)越來(lái)越普遍，復(fù)合型人才的培養(yǎng)也越來(lái)越重要。

5 結(jié)論

隨著物流的智能化程度越來(lái)越高，大數(shù)據(jù)就顯得日趨重要。在物流企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送、流通加工、電商物流等環(huán)節(jié)每天都會(huì)涌現(xiàn)出大量的數(shù)據(jù)，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，物流企業(yè)不斷增加大數(shù)據(jù)分析的投入，不僅僅將大數(shù)據(jù)看作是一種方法、數(shù)據(jù)分析技術(shù)，越來(lái)越多企業(yè)把大數(shù)據(jù)看做是戰(zhàn)略資源。大數(shù)據(jù)時(shí)代已然到來(lái)，運(yùn)用數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析的模型和算法挖掘出隱藏在信息背后的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)時(shí)代給物流企業(yè)帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇，在高層決策、商業(yè)模式、方案規(guī)劃和人力成本等方面進(jìn)行全方位部署，為企業(yè)物流業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供有力支持，從而幫助企業(yè)優(yōu)化流程，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

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[作者簡(jiǎn)介]斯燕（1979 —），女，漢族，湖北省武漢人，碩士，工作單位：無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院，職務(wù)：教師，研究方向：物流、電商、數(shù)據(jù)分析。