物流与大数据.ppt

大数据定义引言：一场生活，工作与思维的大变革大数据时代的思维变革推动大数据发展的两个重要因素中国的大数据—早期发展阶段2、数据挖掘与分析工具有待完善
要以低成本和可扩展的方式处理大数据，这就需要对整个IT架构进行重构，开发先进的软件平台和算法。
而我国数据处理技术基础薄弱，总体上以跟随为主，难以满足大数据大规模应用的需求。如果把大数据比作石油，那数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。我国必须掌握大数据关键技术，才能将资源转化为价值。应该说，要迈过这道坎，开源技术为我们提供了很好的基础。
3、模式创新和业务拓展尚显不足
虽然2015年大数据应用已延伸至各个领域，但应用模式多有雷同，应用模式创新还有待进一步加强。企业应用大数据的目的鲜有拓展新业务、开发新产品和创新增值服务，多是在改善现有业务、推销已有产品或控制成本等。尽管2014年部分大数据应用尝试使用非结构化数据，但依然是将非结构化数据进行结构化处理后，再按照常规方法使用2016年大数据行业增长将成为常态，行业关注领域将发生变化物流定义：物流从供应地向接受地的实体流动中，根据实际需要，将运输，储存，装卸，搬运，包装，流通加工，配送，信息处理等功能有机结合起来实现客户要求的过程。物流的发展历史大数据—智慧物流大数据对物流的影响大数椐在物流企业中的应用(3)优化配送线路
物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。
(4)仓库储位优化
合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。

大数据对物流行业发展的意义
（3）推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络
大数据时代的到来，有效推动“大物流”体系的形成，实现物流行业的巨大变革。所谓“大物流”是指企业的自有物流（人员、车队、仓库等）和第三方物流企业的配送信息与资源共享，以实现更大限度的利用各方面的资源，降低物流成本。社会“大物流”形成之后，企业可以和第三方物流公司合作，物流企业直接面对市场，它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家，既负责“后”勤，有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源，既保证自己的经济效益，又保证生产企业的经济效益，从而避免各种问题的产生。以菜鸟网络——阿里巴巴与多家快递公司成立新公司“中国智能骨干网”为例。菜鸟网络专注打造中国智能物流骨干网将利用先进的物联网技术、云计算等各项互联网技术，建立开放、透明、共享的数据应用平台，从而为物流公司、电商企业、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服务商等各类企业提供优质服务，支持物流行业向高附加值领域进一步发展和升级。

大数据发展-物流方面的应用例子