文/李佳颖 皮伟
实现大数据时代背景下的物流管理信息化升级，需要物流企业注重信息标准设置，确定“智慧物流”升级目标，构建先进的数据仓库“智慧物流”系统，建立必要的数据解析部门，强化物流企业数据化专业人才的培育。目前，“互联网+物流管理”已经进行了必要的改革，致使很多物流企业都在应用信息管理系统进行物流管理。信息管理系统的应用，通过自动化办公的实现，体现了物流信息全过程跟踪，从而提升了物流管理效率。大数据技术出现以后，又在促进物流信息化管理实现升级，将其再次推向“大数据+物流管理”构建的新升级建设阶段，促使物流管理不断提高信息化管理水平。促进大数据时代物流管理信息化升级，既有效提高了物流管理效率，又减少了在物流管理中针对各个环节造成的不必要损失。但是，面对大数据技术，并在其支持下，则不难发现，物流的信息化管理与数据化管理之间，确有一些差别的存在，致使让许多物流企业已经认识到了物流的信息化管理，还有诸多不足之处，尤其还没有实现各类生产要素高效而优化的配置。所以，需要应用大数据技术，升级物流管理的信息化。
（一）大数据时代的本质。从大数据的本质上看，它能将现实世界中存在的各类事物均可转换为一定的数据，使各类事物具有一定的可计算性，再凭借一定数据的必要分析，实现对各类事物进行必要的预测或分析，从而为决策者提供一些比较精准的解决方案，助于促进现场世界各类任务能够进行比较有效地完成。（二）大数据技术的特征。从大数据技术的特征上看，大数据技术拥有体量大、高速运行、快速传播和价值密度低等特征。应用大数据技术，能够处理海量性的数据，它可以针对不同类型的数据，既能进行同步性的高效采集与获取，又能进行快速的传输和实施集中的分析，并且还能根据数据中心处理与各相关管理部门具有的信息管理系统，链接必要的通信路径，将根据数据预测的结果分布，传输到各相关部门，为它们进行各项业务的快速处理，提供必要的参考性信息。物流企业中的物流管理，就可以应用大数据技术，对整个物流管理所涉及的各个环节，进行一定的综合性分析，促使物流的各个管理部分，在每个管理环节当中，依据大数据的预测结果，实现快速的资源调配，用以提升物流管理各环节之间的对接效率，从而促进整个物流服务产业链条出现运营效率的高效。
（一）促进物流管理信息化水平。物流产业在改革中实现必要的转型，需要它在“金融体制改革+产业结构调整”当中，根据全球产业结构基本划分标准，积极进行实践，增加行业服务比重。物流归属服务产业，它在实现转型升级当中，业已建构了服务内容比较完整的产业链条。它应用大数据技术，对物流各个管理环节，均实现了系统化的管理，明显提高了信息化技术应用的含量，促进其信息化管理水平的提高。不过，伴随“智慧物流”的再次出现，又在促使物流行业进行大范围的资源整合，也在进行要素市场资源的优化配置，这就不得不使它们全面应用数据分析技术。所以，在大数据时代背景下，实现物流管理信息化的升级，已经是一种发展趋向。（二）促进物流管理效率的提升。应用数据技术，能够实现物流企业对货物信息进行快速的扫描、上传、存储、查询或应用，有效促进了物流管理效率的提升。伴随对大数据技术的应用，促使物流企业信息化管理水平获得不断提高，并实现了信息化技术的升级。物流企业信息化管理效率的提高，目前具有的要素市场，现有的资源配置状况，已经难以满足比较高效的资源配置需求，它需要凭借物流企业的信息化管理改革，向信息的数据化管理方向进行升级，以利满足物流企业在信息化管理方面体现的“全要素分析”要求，从而实现物流管理链条得到优化的目标，用以促进物流企业实现物流管理效用生产效率提高，让物流企业能够产生比较好的综合经济效益。（三）推动了物流企业服务品质的提高。物流企业需要讲究必要的服务品质。物流企业本身就是一种服务性产业，它所要体现的本质，也就是要体现必要的服务品质，市场要求物流企业实现必要的“一体化服务”或“全程化服务”。目前，通过物流企业信息化管理的实践经验证明，物流企业具有的服务品质，它与物流管理效率具有很密切的关系，物流企业管理效率获得的提高，主要在依赖对信息技术的应用。比如，当客户购物进行了下单以后，有些顾客就在关注他们所购买物品的物流运送动态，而物流企业的信息化系统，则能有效支持客户的在线查询或咨询行为，从而体现了物流企业的必要服务品质，且能将物流企业、货物生产企业或货物销售企业等服务品质，都可集中在物流提供的服务内容当中，进而体现了物流企业良好的服务品质。这是物流市场需要出现的一种服务模式。所以，当物流企业在物流管理过程中，应用了大数据技术以后，则能实现市场对这种服务的需求，并且还会出现客户所需服务品质的预期。
（一）注重信息标准设置，确定“智慧物流”升级目标。根据业内竞争要求，物流企业设置信息标准的竞争比较激烈，伴随要素市场资源配置功能的逐步增强，愈发加剧了竞争态势。面对这种情况，任何一家物流企业能够领先完成“智慧物流”构建，则能容易获得行业质量标准体系管理的制定权，从而成为引领行业发展的领军企业，也能在具体经营过程中，获取比较大的经营利润。所以，在大数据时代背景下，物流企业的信息化管理实现升级，需要设置好信息化升级的必要标准，并根据设置的标准，达成构建物流企业的“智慧物流”升级目标。这就需要物流企业必须积极研发或设计一些相关物流行业或领域、物流企业和物流管理等的对应性标准信息指标。比如像在物流管理过程中，成本控制往往要受到物流产业链条因素的影响，从而形成成本控制的效果比较差。这时，就可以凭借必要的数据解析技术，对物流资本要素或管理要素等的数据，进行关联性解析，意在使它们形成对应性最佳环节，实现支出成本的降低。进行这样的处理，既不会影响物流企业的服务品质，还能提升物流管理效率，利于体现内部控制管理。所以，它能对物流行业或领域成本指标实施必要的引领，并使之成为其他物流企业制定它们成本指标的一种参考。（二）构建先进的数据仓库“智慧物流”系统。根据物流信息化升级所需，需要构建数据仓库“智慧物流”系统。这个系统，归属新型物流管理模式，它需要以数据库作为一种基础，利用感知、传输、云端、和应用等层次，完成对有关数据的采集或获取，再进行必要的传输或预测，从而达到能够应用的目的。目前，一些大型企业的物流数据化管理，它们都是通过对大数据技术的应用，提高了物流管理方面的效率。在现实的物流管理实践当中，当构建了相应的数据库以后，就可以应用这个信息管理系统，将所有那些比较独立的数据库。实施通信方面的连接，从而实现了对各个环节之间出现的货物配置情况，进行了必要的监测，并依据监测结果，能够发现某个环节资源配置出现的不足或剩余问题，再通过这个系统，进行必要的现场指挥调度，从而体现了整个物流管理链条实现了数据化管理。同时，针对目前物流所使用的一些运输机械或称重设备等，也在体现智能化，业已从原来的订单处理环节，进入了物流管理的环节，并对相关数据进行实时采集，实施快速传输，开展集中解析，并在经过必要的数据预测以后，将预测结果传输到各环节的管理部门，以利为它们提供必要的指导。所以，构建先进的数据仓库“智慧物流”系统，很有必要。（三）建立必要的数据解析部门。开展必要的数据解析活动，需要物流管理企业建立必要的数据解析部门。纵观目前物流企业的建立情况，有些物流企业将其设在了信息管理部门，有些物流企业则是直接建立了数据解析部门。不论是哪种形式的建立，都在担当对信息管理系统所提供的必要数据，在进行综合性的解析。因为在物流管理过程中，不管是市场影响因素，还是物流管理环节中的资源配置，抑或是客户的需求等，都需要进行必要的综合解析，并通过这样的解析，开发或挖掘物流管理实施数据化管理所具有的优势。所以，需要物流企业根据自身具有的规模或经营范围，设立必要的数据解析部门，负责相关数据的解析工作。（四）强化物流企业数据化专业人才的培育。大数据时代下的物流管理信息化升级，比较缺乏专业性人才，尤其缺乏业务熟练程度或数据分析能力这两方面的人才。所以，当确定物流企业要实现信息化升级目标以后，就应该运用企业现代人力资源管理系统，吸纳或培训必要的专业性人才。既要通过必要的招聘途径，面向社会招聘一些涵盖物流管理或数据分析等在内的专业性人才。同时，还要紧密结合企业自身信息化管理构建经验，规制必要的系统性培训方案，对现有物流信息化或数据化管理人员，组织规范化的培训活动，用以提高他们的综合性专业素质，提升他们对数据库构建与数据的解析处理能力。
网络技术与信息化技术都在不断向前发展，并使之与市场经济之间形成了必要的资源融合。物流企业中的各个物流服务环节，在大数据技术的支持下，已经在实现数据化的智能服务管理，并在催生物流企业不断实现振兴与健康发展。应该说，目前的物流行业或领域，它们在以信息技术为根基，一再提高物流服务管理水平，尤其在应用大数据技术，在提高它们的物流服务品质，也在提高物流的运营效率。所以，物流企业需要构建物流服务管理的数据网络，并要进行必要的标准化构建，以利实现“智能物流”人力资源的优化配置，用以全面促进物流企业对大数据技术支持下的物流服务数据，进行全面的智能化解析，实现物流企业进行“数据智能化”升级。
引用出处
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