Ⅰ 什么是大数据,大数据又给物流企业带来怎样的发展优势及具体应用
大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
其对物流企业发展带来的影响主要表现在一下几个方面：
(1)信息对接，掌握企业运作信息
在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。
(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策
传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。
(3)培养客户粘性，避免客户流失
网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。
(4)数据“加工”从而实现数据“增值”
在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。
，大数椐在物流企业中的应用主要包括以下几个方面。
(1)市场预测
商品进入市场后，并不会一直保持最高的销量，是随着时间的推移，消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了，延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的信计。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
(2)物流中心的选址
物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用大数据中分类树方法来解决。
(3)优化配送线路
配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。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。
上海欧坚及其旗下仓储积极学习大数据，并将其运用到对仓库的日常管理当中。取得一定的成效。
Ⅱ 大数据如何推动金融业的商业变革
大数据如何推动金融业的商业变革
商业无论是接受还是拒绝，中国金融业的大数据时代正在呼啸而至。据调查，经过多年的发展与积累，目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上。而且，非结构化数据量正在以更快的速度增长。在高数据强度的金融行业，这一发展激起了巨大的想象空间。然而，要抓住这一机遇并非易事。
我们系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案，旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据，并在大数据迅速渗入金融业务各个层面的当下抓住发展机遇。大数据引领金融机构变革主要体现在哪些方面?成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。对金融机构而言，更重要的是第四个V，即价值(Value)。大数据的价值不仅体现在对金融机构财务相关指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统金融机构的内嵌式变革。大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括：数据质量的兼容性(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化(Capitalization)。大数据推动银行的变革主要体现在价值层面上数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显着的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括：团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。大数据是什么?在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。海量的数据为银行的发展提升了价值另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。大数据运作如何推动金融业变革?多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。大数据延长了金融机构的生命周期大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
Ⅲ 如何运用大数据提升公司业绩
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
Ⅳ 大数据战略释放大数据红利
大数据战略释放大数据红利
大数据最大的价值是通过数据分析来改善决策，进而提高社会生产力。在我国人口红利逐渐消失，土地、资源、环境等生产要素日益紧张的背景下，十八届五中全会强调实施大数据战略，将有利于释放我国作为数据大国的大数据红利，为新常态下我国实现创新发展提供新的动力。
近年来，美国、英国、日本、韩国等发达国家已将大数据上升为国家战略。美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。英国政府通过利用和挖掘公开数据的商业潜力，为英国公共部门、学术机构等方面的创新发展提供“孵化环境”，同时为国家可持续发展政策提供进一步的帮助。日本在其“创建最尖端IT国家宣言”中，提出要以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，把日本建设成为一个具有世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会。韩国在其提出的“创新型经济框架”中，将大数据中心作为一个重要的布局，希望借助大数据解决业务或者研究方面的问题。
中国将大数据上升为国家战略层面，既是顺应时代潮流，也是当前推进创新发展的迫切需要。大数据之所以能成为世界其他主要国家的国家战略，源于其在商业、交通、医疗等领域多年来的成功应用。着名智库美国信息技术与创新基金会曾在2013年年底发布了一份名为《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告，介绍了美国疾病控制中心、美国证监会、欧洲航天局以及亚马逊、IBM和英特尔等各类公共和私营机构应用大数据的成功案例，展示了大数据在推动创新方面的潜力及其在公共卫生、科学教育、公共安全、交通运输等众多领域的广阔应用前景。
国内也有一些城市和企业在利用大数据推动创新发展方面初见成效。近年来，贵州省抢抓机遇，希望借助大数据产业实现工业结构的快速更新，实现落后省份的“弯道超车”。贵州省凭借生态环境好、电力充足、气候凉爽等优势，一举成为了与内蒙古并列的数据中心集群地。我国三大电信运营商都在贵州建设数据中心基地，总投资高达150亿元，建成后服务器超200万台，形成超过2500PB的裸容量存储能力。此外，贵州省还成立了大数据交易所。该交易所除了提供大数据交易外，还提供大数据清洗建模分析服务、大数据定向采购服务、大数据平台技术开发等增值服务，深度挖掘大数据价值及应用，支持创新创业。作为贵州大数据产业的重要载体，贵阳大数据广场在很短时间内就汇集了51支创客团队、360多家大数据及关联企业。
在云计算、大数据等技术迅速发展的背景下，中国着名的服务器生产商浪潮从2010年开始了自己的转型之路。2014年，浪潮提出了“以大数据为中心的云海战略”，利用云计算技术对大数据进行有效整合，搭建开放的大数据服务平台，并在平台之上根据业务需求部署创新应用。为了更快聚集浪潮大数据产业数据资源，浪潮2015年在全球规划建设了8个大数据中心，并计划在全国范围内完成10个以上的大数据创新应用中心建设，完成从基础硬件厂商向大数据处理和服务企业的转型。2015年4月，贵安-浪潮大数据应用创新中心在贵安新区揭牌，同时浪潮签署了《大数据创客培育战略合作协议》，与贵州大学等多所院校达成了《大数据研发及人才实训合作协议》。浪潮眼中的数据价值，正是通过建立开放的大数据平台，打造“大数据+创客中心”模式，引导中小企业创新创业，最大限度地发挥大数据的产业应用价值，实现新业态的开放创新发展。迄今为止，通过自建、合作共建等多种商业模式，浪潮已为396个政府和企业、18家院所和高校、2678位创业者提供了大数据整合和数据开放服务。
越来越多的国家和企业都充分认识到大数据在推动各领域创新方面潜在的巨大作用。但是，要让大数据成为中国继人口红利后的下一个红利，还有很多工作要做。
一是要制定推动数据共享的法律框架。数据共享涉及若干重大问题，包括数据跨境流动和数据主权，数据共享安全风险、数据共享隐私保护等。目前，我国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。美国政府数据开放经历了《信息自由法》《电子信息自由法》《数据质量法》《开放政府法》等里程碑式的发展，对数据开放的范围、权限等做了详细的规定，在保障公众知情权和隐私权的基础上，逐步形成了较完整的立法体系。欧盟在2013年修订了《公共部门信息再利用指令》，就公共部门信息再利用提供了法律框架。在将大数据上升为国家战略层面后，我国要尽快启动数据共享的相关立法、标准工作，建立公共基础数据资源的标准，完善数据资源采集、共享、利用和保密等相关制度。
二是推动大数据处理关键技术的研发和应用示范。目前大数据的筛选收集、储存、分析处理和应用仍面临巨大挑战，需要大量先进的创新型新技术、新工具和新技能，并提供解决方案。2012年，美国奥巴马政府公布大数据研究开发计划，给予该计划一次性2亿美元资助，用于研发收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术。2014年，欧盟将大数据技术列入欧盟未来新兴技术（FET）行动计划，加大技术研发创新资助力度。我国要加强大数据技术研发方向的前瞻性和系统性，重点增加在人工智能、实时大数据处理、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用等前沿及共性技术基础上的研发投入，并实施大数据重大应用示范工程，促进大数据技术成果惠及民生，在全社会形成推广示范效应，带动全社会大数据的应用不断深化。
三是加快建立国家政府数据共享平台。政府作为社会管理与民生服务的主体，拥有着大量的高质量数据资源，这些数据若能充分发挥其效用，必将带来极大的经济价值与社会效益。正因为如此，主要发达国家纷纷建立政府数据共享平台，推进数据资源向社会开放，服务公众和企业。美国政府推出Data. gov，使得企业和个人能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站，为公众提供一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口，支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展。法国政府推出的公开信息线上共享平台data. gouv.fr，便于公民自由查询和下载公共数据。不同于其他类别的资源，大数据应用具有极强的时效性，随着时间推移，数据库质量及其应用价值均会有大幅下降。因此，我国要加快建立国家层面的政府数据共享平台，并通过政府数据的开放共享对全社会形成示范效应，带动更多行业、企业开放数据、利用数据、共享数据。
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