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基于商务智能的物流数据分析
摘要：
随着物流业的不断发展，物流企业在日常经营过程中积累了大量的数据。这些数据包括采购、仓储、运输等各个环节的数据信息，如果能够对这些数据进行充分利用，将会为企业提供很多有价值的信息。基于商务智能的物流数据分析，能够对物流数据进行深度挖掘和分析，帮助企业了解市场需求、优化供应链、提高运作效率等，从而在日常经营活动中实现更好的竞争优势。
关键词：
物流数据；商务智能；数据分析；竞争优势
1.引言
物流行业是国民经济中非常关键的一环，它是生产制造活动的载体和商品流通的桥梁。尤其随着电商、智能制造等新业态的崛起，物流行业已经发生了翻天覆地的变化。这不仅表现在物流过程的快速化、智能化，更表现在物流企业对于数据的需求不断增加。物流企业的运作过程涉及到采购、仓储、运输等各个环节，每一个环节都会产生大量的数据。而随着数据采集技术的不断进步，物流企业可以对这些数据进行充分利用，实现精细化运营，提升企业的核心竞争力。
商务智能是数据分析领域中一个重要的概念，它强调利用数据来实现商业目标。商务智能通过对数据的收集、处理、分析和报告，帮助企业做出正确的商业决策。在物流企业中，商务智能可以通过数据挖掘、预测、可视化等方式，为企业提供更好的管理和分析手段，帮助企业实现更有效率的运作。本文将从物流数据的采集、分析和应用方面对基于商务智能的物流数据分析进行讨论。
2.物流数据的采集和整理
物流数据的采集主要包括采购、仓储、运输等环节的数据，而在采集过程中需要注意以下几点：
（1）原始数据的收集。这包括了采购订单、发票、仓储数据、交货单据等各种数据源，需要保证数据源的准确性和完整性。
（2）数据的规范化。在数据采集的过程中，不同环节所涉及的数据种类和格式不同，为了能够对这些数据进行有效的挖掘和分析，需要对数据进行规范化处理，比如对数据进行标准化、分类、总结和归纳等。
（3）数据的整理和清洗。由于物流数据的来源繁多，数据的质量也可能参差不齐，这就需要对数据进行整理和清洗。数据整理包括数据的分类、目录排序、生成汇总报表等；数据清洗包括数据去重、数据异常值的剔除、数据格式的调整等。
3.物流数据的分析
数据分析是商务智能的核心，它能够对整个物流运营过程进行全方位的监控和评估。数据分析主要包括以下几个方面：
（1）需求分析。为了满足市场的需求，物流企业需要了解市场的变化趋势，采取相应的措施以适应市场需求。基于物流数据进行需求分析，能够及时预警市场的需求变化，以便企业能够及时做出调整。
（2）供应链分析。物流企业的供应链包括了采购、仓储、运输等多个环节。通过对供应链进行分析，物流企业能够了解供应链各环节的瓶颈和优化方案，从而实现整个供应链的优化。
（3）运营效率分析。运营效率是商业活动中非常重要的一环，而物流企业的运营效率涉及到人力资源、物力资源、资金等多个方面。通过数据分析能够对企业的运营过程进行全面的监控和评估，找到优化方案，提高运作效率。
（4）成本分析。物流企业的成本包括了采购成本、仓储成本、运输成本等诸多方面。通过对物流数据进行分析，能够发现成本的组成还有成本浪费现象，从而采取相应的措施、研发成本优化方案。
4.物流数据的应用
物流数据的应用主要是指根据数据分析的结果，为物流企业的决策提供参考和依据，具体包括以下几个方面：
（1）优化服务。通过数据分析，物流企业可以了解客户的需求，并根据客户需求提供相应的服务，提高服务水平。
（2）安全监控。在物流企业的运作过程中，需要对货物的安全进行监控。通过物流数据的分析，可以对运输中货物的状态、位置等进行实时跟踪和监控。
（3）风险管理。物流企业经常面临一些风险，例如货物丢失、交通事故等。通过物流数据的分析，可以帮助企业对风险进行评估，制定相应的风险管理措施。
（4）销售预测。通过对物流数据的分析，可以预测销售情况，协助买家做出合适的采购决策，这可以使企业在市场行情的变化中灵活应对。
5.结论
基于商务智能的物流数据分析可以为企业提供重要的信息、增强企业的竞争力。通过物流数据的的采集、分析和应用，企业能够更好地了解市场需求、优化优化供应链、提高运作效率等，从而在日常经营活动中实现更好的竞争优势。
参考文献：
1.张伟，基于商务智能的物流数据分析探讨，物流管理，2017（2）
2.TomDavenportandJeanneHarris，CompentenceinBusinessIntelligenceRequiresMulti-udisciplinarySkills，JournalofManagementInformationSystems，2001.
3.孙永成，基于数据挖掘的物流成本管理研究，中国物流产业，2019（5）
4.刘悦，物流数据挖掘技术在运营优化中的应用，物流技术，2018(