大数据对物流企业管理模式的影响研究.docx

大数据对物流企业管理模式的影响研究内 容 摘 要近几年以来，随着我国经济的迅猛发展和科技的不断迈进，我们进入了一个信息技术和互联网高速发展的时代。在这个时代下，信息的产生和传输速度越来越迅速，使得当前的数据量爆发式增长，同时存储设备性能在提高，成本却在下降，使得海量的数据能够被保存，现代社会已经进入了大数据时代。随着经济全球化的发展，物流业被更多人所重视。在国外，大数据的概念早已被逐渐应用到物流业中，而在国内，才刚刚开始。目前，物流行业已成为了我国国民经济支柱产业之一，正因此，物流企业受到了国家的大力扶植，物流企业也在寻求多方面的发展及对大数据的运用。然而，物流业作为一种新兴产业，大数据作为一种新型产物，两者的碰撞肯定会产生诸多问题，处理得好，便能成为机遇，相反，则可能阻碍物流业的发展。本文通过研究大数据时代下的物流企业管理模式，运用SWOT分析法分析了大数据对物流企业管理模式的影响，根据大数据带来的机遇和挑战，为物流企业提出应对措施，以此来变革和创新物流企业管理模式，促进物流企业的可持续发展,最后以菜鸟顺丰的案例说明大数据的重要性。关键词：大数据；物流企业；管理模式；机遇；挑战Research on the influence of big data on the management mode of logistics enterprisesAbstractIn recent years, with the rapid development of China's economy and the continuous progress of science and technology, we have entered an era of rapid development of information technology and Internet. In this era, the speed of information generation and transmission is faster and faster, make the current data volume explosive growth, at the same time, the performance of storage device is improving, the cost is falling, enable massive data to be saved, modern society has entered the era of big data. With the development of economic globalization, logistics industry is valued by more people. Beyond seas, the concept of big data has been gradually applied to the logistics industry, and at home, it's just the beginning. At present, logistics industry has become one of the pillar industries of China's national economy, precisely because of this, logistics enterprises are strongly supported by the state, logistics enterprises are also looking for multi-faceted development and the use of big data. However, logistics industry as a new industry, big data as a new product, the collision between the two will certainly cause many problems, well handled, can be an opportunity, contrary, it may hinder the development of logistics industry.This paper studies the management mode of logistics enterprises in the era of big data, the influence of big data on the management mode of logistics enterprises is analyzed by SWOT analysis, the case of rookie Shunfeng shows the importance of big data, according to the opportunities and challenges brought by big data, put forward countermeasures for logistics enterprises, to change and innovate the management mode of logistics enterprises, promote the sustainable development of logistics enterprises.Key words: Big data; Logistics enterprises; Management model; Opportunity; ChallengeIII目 录内 容 摘 要IAbstractII第一章 绪 论1（一）研究背景1（二）研究意义11.现实意义12.理论意义2（三）国内外研究现状21.国内研究现状22.国外研究现状2（四）研究内容、方法31.研究内容32.研究方法4第二章 相关理论综述4（一）大数据的概述41.大数据的概念42.物流行业大数据的特征5（二）企业管理模式的概述51.企业管理模式的概念52.现代物流管理模式的主要特征6第三章 大数据对物流企业管理的影响6（一）大数据应用在物流企业管理的优势61.提高物流服务水平62.降低物流成本，提高配送效率73.从价格竞争转向价值竞争74.推动“大物流”体系的形成7（二）大数据应用在物流企业管理的劣势71.大数据的质量和实效性难以把握72.应用大数据会增加企业资金投入83.物流企业高层管理者对大数据技术缺乏高度重视和支持84.数据中心需要专业的数据管理人员8（三）大数据为物流企业管理带来的机遇81.推动营销管理模式升级82.推进物流企业管理模式优化93.实现物流企业人力资源管理模式合理化94.推进物流企业决策管理模式科学化9（四）大数据为物流企业管理带来的挑战101.物流数据处理能力不足102.物流基础设施设备信息化程度不足103.物流企业大数据专业人才不足104.企业信息安全受到威胁10第四章 大数据应用于物流企业管理的对策11（一）物流企业高层管理者转变思想观念11（二）加大大数据人才培养11（三）加大物流数据方面投入12（四）物流企业应用大数据的方式121.基于大数据的市场预测122.基于大数据的物流网点选址123.基于大数据的运输配送路线优化124.基于大数据的仓库储位优化13第五章 大数据对物流企业管理的重要性以菜鸟顺丰大数据之争为例13第六章 结 论14参考文献15致 谢16第一章 绪 论（一）研究背景近年来，我国的科技水平有了很大的提升，经济也稳步推进。现阶段，我们国家已经全面普及互联网，大数据已经基本渗透进各行各业中，信息化网络在其中发挥了重要的作用，这两者对社会的发展产生了巨大的影响，在一定程度对我国经济水平发展起到了促进的作用。随着我国经济水平的提高，人们的消费需求也逐渐增加，这其中就体现在网购上，更多的人习惯上了网购，促进了我国电商的发展，进而推动了物流业的发展。一种新型的生活方式和购物方式在现代人当中逐渐形成。但是，物流业的发展不能仅依靠于电子商务，物流企业要从自身的管理模式优化入手。传统物流成本高，效率低，数据信息不集中。正因为此，大数据技术就有了用武之地，把大数据运用到企业管理中，能为物流企业提供重要的技术保障。在大数据时代下，物流企业要面对挑战，把握机遇，这就需要物流企业对传统的物流管理模式进行创新与改革。物联网就是组成大数据的基础，在社会中，万物都有各自的数据，它们的相互关联也会产生新的数据，这些数据都会上传到网上形成云数据，经过云计算后的信息能更好的被物流企业所用，使物流企业可以有效的监控并优化每个流程，从而提高物流效率，为企业降低物流成本。（二）研究意义1.现实意义现代物流行业作为一个新型的服务行业，对我国未来的经济发展有着不可替代的作用。然而物流业的发展不能只依靠于电商平台，物流也不是网购的附属品。物流业想要真正的发展起来，离不开物流企业的管理，如何完善和创新企业管理模式成了重中之重。本文针对大数据在物流企业管理模式中运用的情况，探索其中的原因，为物流企业在改革管理模式中提供对应的解决方案，希望能够为物流业的发展作出一份贡献。2.理论意义大数据这个诞生于当今科技发达时代的新兴技术，已逐渐被运用到各个行业中去。物流业作为社会的第三利润源，更应与大数据相结合，为社会创造更多的效益。本文结合大数据这一新兴技术研究物流企业管理模式，为此提出了相关建议，丰富了物流企业管理模式的研究成果，为后人的研究提供了参考。（三）国内外研究现状1.国内研究现状物流的概念是我国在20世纪80年代初从日本引进的，也是从那个时候起，人们兴起了对物流这个概念研究的热潮。多年以来，我国的物流从简单的模仿到独自创新，为无数企业的物流成本节约作出了巨大贡献。大数据则是近年来新出现的新兴技术，在当今这个大数据时代下，物流企业可以从中找到管理模式创新的契机。因此，我国学者近年来对大数据方面的研究也逐渐增多，但还不够深入。李文莲（2013）通过分析大数据应用在企业管理模式产生的作用，得出了如何创新管理模式的结论，从企业等视角发掘大数据对企业管理模式的创新驱动作用。高连周（2014）说大数据对各个方面都具有重要性，管理大数据可以从对数据的收集、挖掘和分析来解释。对于企业而言，大数据是一个重要的挑战。荆浩（2014）从经济、运营和战略三个方面进行分析研究，表明了在当前时代背景下，管理模式对一个企业的竞争优势产生了重要的影响。管理模式要随时代而变化，不断创新，为企业降低成本，创造经济价值，从而提高竞争优势。冯华和陈亚琦（2016）认为在这个互联网时代下，企业的管理模式应该随着时代而变化，不断创新。市场中的供求供给关系也会随着周围环境发生改变，企业的生产计划和人员配置也要跟着改变，随之而来的是企业的管理模式也要随着改变。田宇（1999）通过研究第三方物流的形成理论，指出物流企业在发展中遇到的问题，并得出在中国发展第三方物流已经成熟的结论。成耀荣（2003）一直致力于研究物流服务和物流成本间的关系，最终提出了计算物流成本的原则，这个原则使众多物流企业的管理模式发生了变化，最终达到了节约物流成本的目的。2.国外研究现状在20世纪30年代，国外开始了对物流理论的相关研究，主要的研究对象是物流概念。到了20世纪50年代，商品流通在全球不断扩大，人们也对物流的认识越来越多。从21世纪开始，国外出现了大数据概念并早于中国对其进行研究，以致于国外的企业也比国内企业更早的用上大数据。国外的企业也利用大数据进行了管理模式的创新。Christina（2013）通过建立大数据挖掘出的数据作为企业管理的依据，实现大数据时代背景下的企业管理模式创新。Mitchell（2005）表明企业通过大数据来实现顾客价值进行管理模式创新，创新后可为顾客提供定制化服务，从而提高客户满意度。Jeremy（2011）通过研究物流企业的管理模式，总结出了一个集成规划，建立一个合理的物流系统，可以减少最多10的物流总成本。日本权威学者西泽修先生在1970年提出物流是社会的“第三利润源”，指出物流领域绝不会是一个不毛之地，肯定是一个富饶之源，巩固了物流在企业管理中的地位。大数据时代为企业提供了管理模式变革的契机，如今企业得到的数据多而杂，如何从中提取有用的信息来指导企业进行管理模式的创新是我们继续努力研究的方向。从引进物流理论，到不断深入研究，国内外的专家学者们为此付出了许多努力，并取得了不小的成效。但在大数据时代下，应逐渐将重心转向新兴技术，大数据与物流企业管理模式的研究具有理论和实践价值。（四）研究内容、方法1.研究内容通过查找阅读各类关于大数据与物流企业管理的文献，了解大数据的概念、企业管理模式的理论，发现大数据应用在物流企业管理模式中的问题，因此本文对大数据对物流企业管理模式的影响进行研究。本文的研究内容如下：第一章：绪论。通过阅读相关的文献，了解我国物流行业的发展现状，提出本文研究的背景和意义，最后介绍论文的主要研究方法以及论文结构。第二章：相关理论综述。首先介绍大数据的概念和特点，接着介绍企业管理模式方面的理论，为下文作理论基础。第三章：大数据对物流企业管理的影响。使用SWOT分析法研究出大数据应用在物流企业管理中的利弊。第四章：大数据应用于物流企业管理的对策。根据上一章分析的问题为物流企业提出有效对策，以此促进物流企业的长远发展。第五章：大数据对物流企业管理的重要性菜鸟顺丰大数据之争。通过举例菜鸟和顺丰的事件，说明大数据对于企业的重要性。第六章：结论。通过研究大数据在物流企业管理模式中的影响，总结出物流行业应用大数据的措施，有利于物流行业的长远发展。2.研究方法（1）文献研究法在网上对国内外关于物流的理论文献进行广泛阅读，从中学习了许多，为论文打好理论基础。通过查阅期刊文献途径、网络信息途径、阿里研究院官网途径，进行有效的整理和应用研究需要的文献资料，制定自己的研究方向与选题，结合已有研究思路对相关概念进行界定，制定研究框架。（2）案例分析法本文将顺丰跟菜鸟网络对大数据的应用情况拿出来进行举例分析，研究两大物流巨头的数据之争到底是为了什么，对我国物流企业管理有什么影响总结其经验，借鉴学习。（3）SWOT分析法本文通过采用SWOT分析法分析了大数据对物流企业管理模式的影响，研究出了其优势劣势，并为此提出了解决措施。为企业提供了参考。第二章 相关理论综述（一）大数据的概述1.大数据的概念现在的时代是一个信息化时代，互联网的高速发展，使得人们间的交流越来越密切，身处南北半球也可以实时交谈，生活越来越方便，得益于我们的科技进步，大数据这个产物也应运而生。大数据是一种规模大，获取、存储能力强，能进行自身分析、管理的数据集合，它的能力大大超过传统的数据库。大数据具有四大特征，分别是数据类型多种多样、数据价值密度低、数据流转速度快和海量的数据规模。以上是麦肯锡全球研究所对大数据的定义。大数据的存在是要帮企业分析存在于市场中的海量数据，而不是收集数据。市场上的数据多种多样，价值密度低，分析这些数据得出有用信息供企业使用是大数据的使命。2.物流行业大数据的特征（1）数据规模巨大物流行业中有各种各样的数据源，它们多而杂。主要包括了社交网络、互联网一类的网上数据；GIS、GPS一类的信息数据；手机、电脑一类的移动端数据。海量的数据就由这些广泛的数据源汇集而成。以前我们用来存储数据的U盘，存储单位都是GB或者TB，而现在市场的数据体量已经超过了TB的范畴，传统的单位已经无法满足。如今社会上都是用PB和EB为数据单位描述数据量。（2）数据类型繁多物流行业大数据类型的多样化体现在以下几点：车辆数据、地理数据等设备生成的数据；报告、研究等公共信息平台生成的数据；电脑、手机等移动端生成的数据。物流行业的大数据维度的多样化体现在以下三个方面：非结构化、半结构化、结构化。非结构化数据专门指的是像图像、音频之类的数据；半结构化数据特别是指如电子邮件、文档、日志文件之类的数据；结构化数据专门指可以存储在数据库数据库中的数据。其中，前两种数据占70以上。如今物流业越来越难以获得和存储有用的数据，是因为大数据的格式多种多样，文件、报告等传统纸质文件与图片、音频等电子数据在收集过程中混起来了，数据间格式彼此不兼容，这样就导致系统很难处理和提取出有用信息。（3）处理速度快在物流业中存在着许多数据，用户信息、物流信息等等，这些数据都来自不同地方，来源广泛。这就导致了物流业积攒了许多数据，数据的快速增长逼着物流业要用更快的处理速度来处理这些数据，筛选出有用信息。这是与传统物流数据的不同之处。（4）价值密度低市场中每天都有大量的数据，物流业中也是如此，这些数据并不是全都有用的，有用的只是小部分，需要大数据将它筛选出来。（二）企业管理模式的概述1.企业管理模式的概念企业管理模式是指在企业成立开始到企业稳定时期中形成并固定下来的一系列规章制度和管理方法。随着经济社会的不断发展，企业的管理模式也要适应社会，需要不断调整和改变。在不同国家间，企业的管理模式会因为文化差异而有所不同。就算是在同一国家里，不同行业间的企业管理模式也会因企业规模、企业文化、组织结构等而导致各有差异。2.现代物流管理模式的主要特征（1）以企业整体最优为目的随着社会的发展，人们足不出户就能购物，并依靠物流把物品送到家门口。因此，物流的速度对于人们也越来越重要。所以有必要将企业整体进行优化以达到目的。（2）以实现客户满意为目的我们从小就一直听到这句话，客户就是上帝。一个企业想要取得成功，首先需要征服的，便是顾客。因此，在现代物流的管理中，服务环节是重中之重。（3）以信息为中心通过物流供应链将批发商、零售商等企业沟通起来，企业间相互信息互通。管理好了物流供应链，就等于管理好了整个物流过程。以信息为基础的管理能确保物流工作中的各个环节有序运行，并可以将各个部分有机结合起来，保证物流管理的合理运行。第三章 大数据对物流企业管理的影响本章运用SWOT分析法分析在大数据环境下，物流企业在内部竞争环境中的优劣势以及在外部竞争环境中的机遇和挑战。S（strengths）是优势、W（weaknesses）是劣势，O（opportunities）是机会、T（threats）是威胁。（一）大数据应用在物流企业管理的优势1.提高物流服务水平如今，随着社会的发展，人们会出现各种各样的需求，正因为此，现在很多行业都推出了个性化定制。物流公司也不应该例外，对于一个公司来说，客户是非常重要的，没有了客户就等于没有了利润来源。客户的数量很多，他们各自的需求也各不相同，如何让物流公司满足客户的要求成了头等大事，如果不能满足，就会导致客户的流失，甚至会因为口碑发展不了新客户。如果发生了这种事情，就会严重阻碍了物流公司的发展，也减少了利润。客户关系管理在物流管理模式中扮演着重要角色，因此需要将大数据应用于此，来保证并提升物流服务水平，防止客户流失。2.降低物流成本，提高配送效率存储海量数据、智能分析识别、管理和使用数据进行检索等这些高端技术都属于大数据。这些技术有助于物流企业的长远发展。现阶段，将会有越来越多的数据中心涌现，越来越多的企业会注重这一板块，数据中心包括了定位识别、数据应用开发、互联网技术、信息端的识别等。有了这些数据，物流企业在各方面都可以发挥巨大的作用，有效地管理员工，制定合理的配送方案，从而降低物流成本，提高配送效率。3.从价格竞争转向价值竞争随着近年来电商的快速发展，物流各方面服务的庞大需求也在增加，能获得利润的地方也越来越多。但这并不代表各家物流企业可以平安的获得各自的利润。谁想要吃下这块大蛋糕，谁就要先把企业从价格竞争逐渐转成价值竞争，只有这样企业才有竞争力。因此各物流企业要抓紧运用大数据，为自己争得先机。4.推动“大物流”体系的形成近年来，“大物流”体系正在逐渐成型，使得物流业也在慢慢地作出变化，这得益于大数据的到来。所谓“大物流”是指通过共享企业自己的物流资源(如自建团队、仓库等)和第三方物流企业的用户分配信息，整合各方资源，实现物流成本节约。这个体系的好处是企业和物流公司可以分工合作，物流公司负责收集市场数据并向企业共享，这样就能让企业能通过数据制定自己的生产计划和生产方向，及时改变策略。同时物流公司也能根据数据整合可利用的资源，这样就保证了两家的经济效益。可以降低各自的成本，避免造成资源的浪费。（二）大数据应用在物流企业管理的劣势1.大数据的质量和实效性难以把握企业要想通过大数据来从中获得有用的数据，就必须广泛收集数据信息。但大数据的来源有很多，里面的数据结构也不尽相同。大数据多而杂的特点，对于企业应该如何有效地处理并整合得出有用信息将是一个巨大的挑战。物流企业需要的是多方面的数据，而不是单一数据。如果在数据收集的阶段，企业没有实时收集到所需的数据，这样的数据很可能是无效的，过期数据也会影响数据的质量。2.应用大数据会增加企业资金投入大数据是一项新兴的技术，相比之下，运用大数据的设备也比以前的传统设备资金投入要大。应用大数据，企业需要购入大量的信息采集设备，如RFID电子标签、传感器等等，这些设备成本都比较高。这样会增加企业应用大数据进行管理的难度。3.物流企业高层管理者对大数据技术缺乏高度重视和支持在现在的物流企业中，大多数管理者还是保持着老旧的想法和经营管理思路，没有充分了解大数据这项新兴技术，有些甚至还不知道大数据是什么东西。这说明大数据在中国还处于不成熟的阶段，使得许多物流企业的管理者没有意识到大数据这项技术能给企业带来多大的帮助，能把企业自身提升到什么高度。要想大数据的价值在物流行业中得到体现，就必须让物流企业的管理者重视大数据、了解大数据、使用大数据。4.数据中心需要专业的数据管理人员大数据具有多样性、复杂性等特性，这就决定了它的处理和管理难度是企业所要解决的难题之一。一般的数据管理人员不足以管理如此海量的数据，企业必须使用专业的人员才能保证大数据的质量。如今物流企业急需专业的既懂数据分析、数据处理技术，又熟悉物流企业日常运营的复合型人才。（三）大数据为物流企业管理带来的机遇1.推动营销管理模式升级大数据具有巨大的商业价值，是当前物流企业的宝贵资源。物流企业在实际的经营管理中，可以通过大数据技术对市场变化情况进行全面掌握，同时根据掌握到的信息数据，挖掘潜在的机会，开辟市场，使其更好的为物流企业的发展提供重要的保障。由于直观上的判断并不意味着准确，仍然存在诸多方面的不足，为了妥善解决好当前这一问题，则需要注重发挥大数据技术的应用优势，促使物流企业整体营销服务水平得到提升，进而推动营销模式的升级改进。2.推进物流企业管理模式优化大数据技术在交通运输管理领域的应用，不但有助于通过数据分析选择运输路径，而且在很大程度上降低了运输成本。具体主要体现在以下内容：其一，物流企业通过分析大数据，可以从中挖掘诸多有价值的信息，为各项工作的开展提供了坚实的基础，提升了资源的利用率，合理规范了相关运输人员的行为，规划车辆运输路线，对于增大物流企业经济效益发挥着重要的作用。其二，可以知道发生运输事故的原因。根据其原因进行分析，然后得到一个更优的运输方案。另外，特殊物品的运输也依赖大数据。例如冷链运输，大数据可以在其运输过程中监测温度的变化，从而提醒运输人员及时调整，保证物品质量，同时根据实际运输的情况，对运输方案进行合理优化，以此来达到冷链商品运输的效果，进而保证物流企业运输的效果。3.实现物流企业人力资源管理模式合理化物流企业的发展离不开专业技术人员，所以在招聘人才时，应对应聘人员的各项能力指标进行考核并分析，根据考核结果，对应聘人员是否适合职位做出准确的判断。此外，物流企业在对内部员工进行专业考核时，为了保证考核结果的最优化，则需要结合具体实际情况，对在职人员忠诚度数据、工作满意度数据等进行全面分析。物流企业在数据获取过程中，切勿采取单一的对象进行。其主要原因在于此类数据不全面，不能够为数据分析提供重要的保障，使得数据分析结果无法得到保障。通过对大数据进行分析，可以推动物流企业人力资源管理模式更加合理化，以此来实现物流企业的可持续发展。4.推进物流企业决策管理模式科学化（1）物流资源的配置决策：因为在物流市场中，各个方面的信息都是不断变化更新的，比如运输资源和存储资源，这两者具有较强的动态性和随机性。所以，企业要实时关注市场上的变化并不断改进方案，同时注重发挥大数据技术的应用优势，综合分析大数据，进一步挖掘市场需求信息。为了最大限度对物流要素进行利用，需要对原有方案进行改进，保证方案的可行性。（2）竞争环境预测分析与决策：物流企业在实际的应用管理中，要想实现其经济效益最大化，则需要对物流企业内部数据进行科学分析，同时还需要注重分析竞争对手数据。可借助多种手段获取对手数据，其中主要包括互联网技术、论坛、微博等，而后再运用大数据技术分析处理获取到的对手数据，从而对竞争对手动向进行科学合理的预测，为企业经营决策提供数据参考。（3）物流的供给与需求匹配决策：物流需求往往体现一定的季节性特征，像农产品季节性生产，物流企业就需要获取特定时期、特定区域的物流供给与需求数据，对这些数据进行分析，才能做出仓储与配送决策。（四）大数据为物流企业管理带来的挑战1.物流数据处理能力不足现有DMS、TMS、WMS等物流系统数据存储、分析和处理能力不足，通常情况下主要以TB或GB为存储和分析单位。随着大数据时代的带来，物流数据高达PB、EB、甚至ZB。基于当前这种庞大数据的背景下，物流企业数据处理能力略显不足。当前这一问题的出现，不但成为IT行业需要引起关注的问题，同时也成为物流企业必须解决物流数据存储和处理分析软硬件的配置问题。2.物流基础设施设备信息化程度不足我国物流企业在基础设施设备上的投入与国外对比简直是九牛一毛。美国的人均仓储面积是中国的14倍。物流企业对信息化建设的投入不足，导致企业难以掌握物流作业过程的状况，不利于管理，这会使企业自己发展停滞不前，更会阻碍全行业的发展。另外，我国现有的物流设备严重落后于其他发达国家，现代化程度低，没有办法满足现今大数据时代的需求。3.物流企业大数据专业人才不足在当今世界，计算机和数据方面的人才供不应求，大数据的人才更是少之又少，每当出现一个，企业们更是互相抢人。因为企业知道，只有有了人才，才能进行大数据的收集和分析，这样才能使企业有竞争力。但是现在我国的高校还没有专门培养大数据人才这方面的专业，所以导致人才稀缺。4.企业信息安全受到威胁大数据的其中一个特点大家都知道，就是大。如何管理好这些海量数据对企业来说将会是一个巨大的挑战。集中存储大量数据会使企业信息遭到泄露的风险剧增，而且，众所周知大数据蕴藏着巨大的价值，庞大的数据目标势必会引来许多攻击者。企业信息里还包含着顾客的各种行为需求信息，这样一来还会使顾客的信息遭到泄露，给客户带来一些不必要的骚扰。第四章 大数据应用于物流企业管理的对策随着计算机技术的不断高速发展，物流数据的数量在呈现暴涨式增加。大数据可以说完全改变了过去传统的信息处理方式，它可以处理更大更多的数据。将采集到的数据，通过人工智能的方式分析和总结，能更加准确地把握物流的发展规律。在信息时代，许多企业的经营管理方式同样发生了转变。将物流管理充分结合信息手段，从而制定合理的物流管理规划，对于推动物流管理的信息化发展具有显著作用。物流企业间可以基于大数据搭建信息化的交流平台，共享物流数据，这样可以提高信息资源利用率，使各企业能更好的为客户服务，加强企业的核心竞争力。基于大数据技术，不断优化各个物流环节，向智能物流发展。（一）物流企业高层管理者转变思想观念现在的物流企业中，有许多都是持老旧观念的管理者。因此，如果需要改变这一现状，一方面，要设立企业管理模式创新的课程让如今的管理者进行学习，摒弃旧思想旧观念，另一方面，要招聘年轻、有能力的人才进来企业，作为储备干部来进行培养，争取当上日后的管理者，为企业传递新思想新观念。（二）加大大数据人才培养在当今社会，人才对于企业是非常重要的，特别是大数据人才。如何找到适合自己企业的人才进而进行培养也是企业需要解决的。第一，相关企业可以聘用、培养或引进大数据方面的专业人才，进而提高工作效率。第二，可以给这些人才制定一个定期考核的方法，对表现好的进行奖励，表现差的惩罚，这样可以让员工在内部产生竞争，从而让员工尽心工作。第三，提高大数据人才的工资待遇和福利。大数据人才是这个社会的稀缺人才，任何一个人的流失都会是企业的损失。在整体物流中，各项操作的专业能力不是一朝一夕就能学到的，要通过时间的积累是无数次的实践。随便让一个人才流失是企业的错误，因此，企业要保持良好的学习氛围和工作氛围，让人才对企业有归属感，这样才能让员工更好的服务企业。（三）加大物流数据方面投入大数据是一项新兴的技术，相关设备比较昂贵，但相对的是使用大数据能为企业带来创新和转变，能增加企业的利润。因此，企业需要增加在大数据方面的投入，购入大量的信息采集设备，招收大数据人才，为企业应用大数据铺下好的基础。（四）物流企业应用大数据的方式1.基于大数据的市场预测商品进入市场后的销量，会因为消费者的热情一时升高，但长期来看，还是会根据消费者的需求的不同而不断变化的。以前，企业习惯于用调查法去了解消费者的行为和想法，但使用这种方法出来的结果具有滞后性，因为人的想法是不断变化的，不可能一直保持调查表上的想法。因此这样的信息不对称会导致管理者对市场作出错误的估计，从而导致企业造成损失。而大数据正能杜绝此类事情的发生，它能实时收集信息，帮助企业分析出每个客户的行为和需求信息，能更好地预测消费者的需求，从而帮助企业提前布局。比如双十一通过大数据分析，提前知道哪些地区的顾客想要购买哪些商品。提早将商品储存在离顾客最近的仓库，顾客下单就快速发货。这样就能合理的控制物流企业库存和安排运输方案。2.基于大数据的物流网点选址运用大数据中分类树法来解决物流网点选址问题是最合适不过了。物流配送中心、仓库、门店等选址问题对于一个物流企业来说是重中之重，选址选得好，能降低企业长期的物流成本。传统物流网点的选址面临信息收集困难、评价标准单一等问题，不能选到一个最佳的位置。大数据可以结合物流企业的商品特点、交通状况和经营特点等因素，分析出最佳的选址地点，使物流企业的配送成本和固定成本等之和达到最小。3.基于大数据的运输配送路线优化如何优化运输配送路线一直是物流企业需要考虑的问题，因为它会影响企业的运输配送的效率和成本。而且运输配送路线会被实时的交通状况等其他不确定因素所影响，导致成本增加。如今，大数据可以高效地解决这个问题。大数据可以将每个商品的特定以及客户的不同需求（如送达时间、金钱）等进行综合分析，考虑会影响运输配送计划的因素，计算得出最优的运输配送的方案和路线。不仅如此，大数据还可以在运输配送途中提前预警事故多发路段，使驾驶员提高注意力，安心行驶。大数据在物流企业中的应用，让物流的运输配送管理变得智能化和信息化了，从而提高了物流企业的可预见性和信息化水平。4.基于大数据的仓库储位优化现今大多物流企业还是使用传统的仓库储位，但是传统的储位利用效率不高，管理混乱，这样就降低了物流企业的效益。运用大数据的关联模式法可以通过分析各个商品的数据，得出商品间的相互关系，从而来合理安排商品的储存位置。储位优化对于仓库利用率和搬运分拣的效率具有极为重要的意义，做好这个方面，可以提高员工的工作效率和企业的效益。第五章 大数据对物流企业管理的重要性以菜鸟顺丰大数据之争为例2017年6月，顺丰菜鸟事件闹得行业皆知。事情的起因是菜鸟网络关闭了丰巢数据的所有接口，菜鸟给出的说法是为了保护用户信息安全。紧接着，顺丰宣布关闭菜鸟的数据接口，停止传输在淘宝上购买的包裹的物流信息。大概意思就是，如果买家在淘宝上买商品用的是顺丰快递的话，就查询不到物流信息。菜鸟跟顺丰的这次相争，从表面上看，两边都是说为了保护用户信息，实际上，两家公司争抢的是大数据。阿里巴巴的创始人马云就曾在一场演讲中提到，在信息科技高速发展的现在，许多人都以为未来是IT的世界，但其实不然，随着社会发展，来自各行各业，各种各样的数据将会剧增，那时候就是DT的时代，DT指的是Data Technology，意思是数据科技，谁掌握更多的数据，谁将胜出。显然大数据将是阿里集团的必争之地。这样看来，大数据的重要性不可言喻。大数据有足够的数据量和超强的数据分析能力，可以让企业更准确地知道用户信息及其需求，从而提高分配效率以及资源节约。对于电子商务平台，可以根据大数据收集到的用户浏览和购买信息，更准确的为用户推荐商品，提高商品销量，帮助电子商务消除毫无价值的库存，并且真正实现社会零库存的理想选择。马云甚至表示，大数据在未来可以让人类重新定义计划经济和市场经济，让人们对世界的了解到达一个新的台阶。同时可以对物流公司和企业作出市场预先判断，并且在电子商务制造时期（例如“双十一”），物流优化机制就显得尤为重要。大数据作为新兴产业，已经成为信息产业中最具发展潜力的，最活跃的市场领域。将大数据与现有行业进行深度整合后，它将在人工智能、自动驾驶、金融业务服务、医疗健康管理、领域显示出巨大的价值。从菜鸟和顺丰的态度，我们可以看出大数据的重要性。第六章 结 论通过对大数据在物流企业管理模式中的影响的研究，了解了物流企业目前在大数据环境下所遇到的问题，也清楚知道了解决的措施。在科技发达的今天，大数据已经无处不在，已经逐渐渗透进各行各业中。将大数据正确应用在物流业中，就等于为物流企业注入了一支强心针，使其能有更强大的发展动力。但是，企业也面临着许多挑战。因此，物流企业在实际发展过程中，要合理应对大数据带来的挑战，善于抓住其带来的机遇，处理好大数据给企业带来的有效信息，在运输与仓储等环节对其进行优化，使其能更合理的进行，把大数据的优势最大限度的发挥出来，让物流企业可以充分运用大数据来帮助企业进行长远的发展。本文从顺丰与菜鸟的数据之争中了解到了大数据对一个企业的可持续发展是多么的重要，知道了大数据在物流行业中的特征和地位，对此本人也针对企业面对的困难提出了一些解决措施，希望能为一些企业提供帮助。本人亦缺乏一定的工作经验，学习上也存在不足，所提出的措施可能不太完善，仅供参考借鉴。参考文献1徐龙闪, 张秀芳. 浅析大数据对物流企业管理模式的影响J. 太原城市职业技术学院学报, 2018(09): 32-34.2李佳. 电子商务环境下物流管理现状及发展趋势分析J. 管理观察, 2018(17): 45-46.3严由亮. 基于大数据环境下的物流企业管理创新研究J. 物流工程与管理, 2016, 38(12): 46-48.