Ⅰ 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。
Ⅱ 大數據如何推動金融業的商業變革
大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。
Ⅲ 如何運用大數據提升公司業績
大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力？樂思認為這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。
企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。
成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。
服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。
產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。
Ⅳ 大數據戰略釋放大數據紅利
大數據戰略釋放大數據紅利
大數據最大的價值是通過數據分析來改善決策，進而提高社會生產力。在我國人口紅利逐漸消失，土地、資源、環境等生產要素日益緊張的背景下，十八屆五中全會強調實施大數據戰略，將有利於釋放我國作為數據大國的大數據紅利，為新常態下我國實現創新發展提供新的動力。
近年來，美國、英國、日本、韓國等發達國家已將大數據上升為國家戰略。美國將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面，並大力發展相關信息網絡安全項目。英國政府通過利用和挖掘公開數據的商業潛力，為英國公共部門、學術機構等方面的創新發展提供「孵化環境」，同時為國家可持續發展政策提供進一步的幫助。日本在其「創建最尖端IT國家宣言」中，提出要以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略，把日本建設成為一個具有世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會。韓國在其提出的「創新型經濟框架」中，將大數據中心作為一個重要的布局，希望藉助大數據解決業務或者研究方面的問題。
中國將大數據上升為國家戰略層面，既是順應時代潮流，也是當前推進創新發展的迫切需要。大數據之所以能成為世界其他主要國家的國家戰略，源於其在商業、交通、醫療等領域多年來的成功應用。著名智庫美國信息技術與創新基金會曾在2013年年底發布了一份名為《支持數據驅動型創新的技術與政策》的報告，介紹了美國疾病控制中心、美國證監會、歐洲航天局以及亞馬遜、IBM和英特爾等各類公共和私營機構應用大數據的成功案例，展示了大數據在推動創新方面的潛力及其在公共衛生、科學教育、公共安全、交通運輸等眾多領域的廣闊應用前景。
國內也有一些城市和企業在利用大數據推動創新發展方面初見成效。近年來，貴州省搶抓機遇，希望藉助大數據產業實現工業結構的快速更新，實現落後省份的「彎道超車」。貴州省憑借生態環境好、電力充足、氣候涼爽等優勢，一舉成為了與內蒙古並列的數據中心集群地。我國三大電信運營商都在貴州建設數據中心基地，總投資高達150億元，建成後伺服器超200萬台，形成超過2500PB的裸容量存儲能力。此外，貴州省還成立了大數據交易所。該交易所除了提供大數據交易外，還提供大數據清洗建模分析服務、大數據定向采購服務、大數據平台技術開發等增值服務，深度挖掘大數據價值及應用，支持創新創業。作為貴州大數據產業的重要載體，貴陽大數據廣場在很短時間內就匯集了51支創客團隊、360多家大數據及關聯企業。
在雲計算、大數據等技術迅速發展的背景下，中國著名的伺服器生產商浪潮從2010年開始了自己的轉型之路。2014年，浪潮提出了「以大數據為中心的雲海戰略」，利用雲計算技術對大數據進行有效整合，搭建開放的大數據服務平台，並在平台之上根據業務需求部署創新應用。為了更快聚集浪潮大數據產業數據資源，浪潮2015年在全球規劃建設了8個大數據中心，並計劃在全國范圍內完成10個以上的大數據創新應用中心建設，完成從基礎硬體廠商向大數據處理和服務企業的轉型。2015年4月，貴安-浪潮大數據應用創新中心在貴安新區揭牌，同時浪潮簽署了《大數據創客培育戰略合作協議》，與貴州大學等多所院校達成了《大數據研發及人才實訓合作協議》。浪潮眼中的數據價值，正是通過建立開放的大數據平台，打造「大數據+創客中心」模式，引導中小企業創新創業，最大限度地發揮大數據的產業應用價值，實現新業態的開放創新發展。迄今為止，通過自建、合作共建等多種商業模式，浪潮已為396個政府和企業、18家院所和高校、2678位創業者提供了大數據整合和數據開放服務。
越來越多的國家和企業都充分認識到大數據在推動各領域創新方面潛在的巨大作用。但是，要讓大數據成為中國繼人口紅利後的下一個紅利，還有很多工作要做。
一是要制定推動數據共享的法律框架。數據共享涉及若乾重大問題，包括數據跨境流動和數據主權，數據共享安全風險、數據共享隱私保護等。目前，我國大數據法治建設明顯滯後，用於規范、界定「數據主權」的相關法律缺失，缺乏有效的大數據法律框架。美國政府數據開放經歷了《信息自由法》《電子信息自由法》《數據質量法》《開放政府法》等里程碑式的發展，對數據開放的范圍、許可權等做了詳細的規定，在保障公眾知情權和隱私權的基礎上，逐步形成了較完整的立法體系。歐盟在2013年修訂了《公共部門信息再利用指令》，就公共部門信息再利用提供了法律框架。在將大數據上升為國家戰略層面後，我國要盡快啟動數據共享的相關立法、標准工作，建立公共基礎數據資源的標准，完善數據資源採集、共享、利用和保密等相關制度。
二是推動大數據處理關鍵技術的研發和應用示範。目前大數據的篩選收集、儲存、分析處理和應用仍面臨巨大挑戰，需要大量先進的創新型新技術、新工具和新技能，並提供解決方案。2012年，美國奧巴馬政府公布大數據研究開發計劃，給予該計劃一次性2億美元資助，用於研發收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術。2014年，歐盟將大數據技術列入歐盟未來新興技術（FET）行動計劃，加大技術研發創新資助力度。我國要加強大數據技術研發方向的前瞻性和系統性，重點增加在人工智慧、實時大數據處理、海量數據存儲管理、互動式數據可視化和應用等前沿及共性技術基礎上的研發投入，並實施大數據重大應用示範工程，促進大數據技術成果惠及民生，在全社會形成推廣示範效應，帶動全社會大數據的應用不斷深化。
三是加快建立國家政府數據共享平台。政府作為社會管理與民生服務的主體，擁有著大量的高質量數據資源，這些數據若能充分發揮其效用，必將帶來極大的經濟價值與社會效益。正因為如此，主要發達國家紛紛建立政府數據共享平台，推進數據資源向社會開放，服務公眾和企業。美國政府推出Data. gov，使得企業和個人能夠利用那些政府採集但未經梳理的各類信息，開發應用來提供公共服務或者進行盈利。英國政府建立了有「英國數據銀行」之稱的data.gov.uk網站，為公眾提供一個方便進行檢索、調用、驗證政府數據信息的官方出口，支持和開發大數據技術在科技、商業、農業等領域的發展。法國政府推出的公開信息線上共享平台data. gouv.fr，便於公民自由查詢和下載公共數據。不同於其他類別的資源，大數據應用具有極強的時效性，隨著時間推移，資料庫質量及其應用價值均會有大幅下降。因此，我國要加快建立國家層面的政府數據共享平台，並通過政府數據的開放共享對全社會形成示範效應，帶動更多行業、企業開放數據、利用數據、共享數據。
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