物流與大數(shù)據(jù)課件

大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)（bigdata），指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)（bigdata），指無法在可承受的時(shí)間范引言：一場生活，工作與思維的大變革大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。就像望遠(yuǎn)鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)…..數(shù)據(jù)化意味著我們要從一切太陽底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我們以前認(rèn)為和“信息”根本搭不上邊的事情。引言：一場生活，工作與思維的大變革大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革01更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)

當(dāng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化時(shí)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行抽樣分析就像在汽車時(shí)代騎馬一樣。一切都變了，我們需要的是所有的數(shù)據(jù)“樣本=總體”02更雜：不是精確性，而是混雜性

執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物。只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用，只有接收不精確性；我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。03更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革01更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的兩個(gè)重要因素人類測量，記錄和分析世界的渴望以傳感技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)智能終端為代表的一系列新的信息技術(shù)，使得信息的獲取、利用、集聚在數(shù)量上發(fā)生了突飛猛進(jìn)的變化。推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的兩個(gè)重要因素人類測量，記錄和分析世界的渴望中國的大數(shù)據(jù)—早期發(fā)展階段1、數(shù)據(jù)的豐富和開放程度不夠豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。而我國數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，每年新增數(shù)據(jù)量僅為美國的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國外。就已有有限的數(shù)據(jù)資源來說，還存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低，利用價(jià)值不高的情況，這大大降低了數(shù)據(jù)的價(jià)值。同時(shí)，我國政府、企業(yè)和行業(yè)信息化系統(tǒng)建設(shè)往往缺少統(tǒng)一規(guī)劃和科學(xué)論證，系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，形成了眾多“信息孤島”，而且受行政壟斷和商業(yè)利益所限，數(shù)據(jù)開放程度較低，以鄰為壑、共享難，這給數(shù)據(jù)利用造成極大障礙。原因：政策法規(guī)不完善大數(shù)據(jù)挖掘缺乏相應(yīng)的立法，無法既保證共享又防止濫用，一方面欠缺推動(dòng)政府和公共數(shù)據(jù)的政策，另一方面數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)方面的制度不完善抑制了開放的積極性。中國的大數(shù)據(jù)—早期發(fā)展階段1、數(shù)據(jù)的豐富和開放程度不夠2、數(shù)據(jù)挖掘與分析工具有待完善要以低成本和可擴(kuò)展的方式處理大數(shù)據(jù)，這就需要對整個(gè)IT架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)，開發(fā)先進(jìn)的軟件平臺(tái)和算法。而我國數(shù)據(jù)處理技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，總體上以跟隨為主，難以滿足大數(shù)據(jù)大規(guī)模應(yīng)用的需求。如果把大數(shù)據(jù)比作石油，那數(shù)據(jù)分析工具就是勘探、鉆井、提煉、加工的技術(shù)。我國必須掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，才能將資源轉(zhuǎn)化為價(jià)值。應(yīng)該說，要邁過這道坎，開源技術(shù)為我們提供了很好的基礎(chǔ)。3、模式創(chuàng)新和業(yè)務(wù)拓展尚顯不足雖然2015年大數(shù)據(jù)應(yīng)用已延伸至各個(gè)領(lǐng)域，但應(yīng)用模式多有雷同，應(yīng)用模式創(chuàng)新還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的目的鮮有拓展新業(yè)務(wù)、開發(fā)新產(chǎn)品和創(chuàng)新增值服務(wù)，多是在改善現(xiàn)有業(yè)務(wù)、推銷已有產(chǎn)品或控制成本等。盡管2014年部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用嘗試使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但依然是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后，再按照常規(guī)方法使用2、數(shù)據(jù)挖掘與分析工具有待完善2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)增長將成為常態(tài)，行業(yè)關(guān)注領(lǐng)域?qū)l(fā)生變化

云計(jì)算模式將顛覆軟件行業(yè)，一切皆服務(wù)云計(jì)算正在逐步滲透產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)垂直領(lǐng)域，軟件公司在云端“重生”，具備低成本高速擴(kuò)張能力。未來5年，大數(shù)據(jù)與云融合依托云提供大數(shù)據(jù)服務(wù)的公司將大量涌現(xiàn)，未來的產(chǎn)業(yè)圖景中，共享經(jīng)濟(jì)將從個(gè)人擴(kuò)展到企業(yè)，企業(yè)將以其最擅長的能力模塊和最稀缺的資源模塊參與API經(jīng)濟(jì)，從而使API價(jià)值最大化。IDC最近發(fā)布的報(bào)告顯示，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)及服務(wù)市場復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)31.7%，2016年收入將達(dá)238億美元；中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將從2011年的7760萬美元增加到2016年的6.17億美元，未來5年的復(fù)合增長率達(dá)51.4%，市場規(guī)模將增長近7倍。另外，隨著國內(nèi)政策的變化，通信、制造、物流行業(yè)政府支持熱度有所下降，通信行業(yè)的政策熱度降幅較大；政府與金融行業(yè)的政策熱度將持續(xù)高漲。

2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)增長將成為常態(tài)，行業(yè)關(guān)注領(lǐng)域?qū)l(fā)生變化

物流定義：物流從供應(yīng)地向接受地的實(shí)體流動(dòng)中，根據(jù)實(shí)際需要，將運(yùn)輸，儲(chǔ)存，裝卸，搬運(yùn)，包裝，流通加工，配送，信息處理等功能有機(jī)結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)客戶要求的過程。物流定義：物流從供應(yīng)地向接受地的實(shí)體流動(dòng)中，根據(jù)實(shí)際需要，物流的發(fā)展歷史20世紀(jì)70年代末，流通企業(yè)開始組建儲(chǔ)運(yùn)公司，從商品經(jīng)營機(jī)構(gòu)分離出來。這個(gè)時(shí)期我們稱為儲(chǔ)運(yùn)時(shí)代。1979年我國才開始使用物流一詞。我國物資工作者代表團(tuán)赴日本參加第三屆國際物流會(huì)議，回國后在考察報(bào)告中第一次引用和使用物流這一述語，并介紹了日本物流的發(fā)展情況。90年代中期，現(xiàn)代物流才在中國真正的崛起。1994年廣州寶供的出現(xiàn)，標(biāo)志著中國本土第一個(gè)第三方物流企業(yè)的誕生，拉開了現(xiàn)代物流組織的序幕。2001年中國物流與采購聯(lián)合會(huì)的成立，可以說是中國物流業(yè)歷史發(fā)展的一次飛躍。2006年的“十一五”規(guī)劃，在中國歷史上第一次把現(xiàn)代物流業(yè)寫進(jìn)我們的五年計(jì)劃，這么一段文字明確了中國物流在國民經(jīng)濟(jì)中的產(chǎn)業(yè)地位。物流的發(fā)展歷史20世紀(jì)70年代末，流通企業(yè)開始組建儲(chǔ)運(yùn)公司，大數(shù)據(jù)—智慧物流—物流大數(shù)據(jù)的收集和分析1.物流大數(shù)據(jù)的收集

互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，傳感器，移動(dòng)設(shè)備等無一不是物流大數(shù)據(jù)的重要來源。因此，首先通過多渠道獲得數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，掌握和利用有用的信息。2.物流大數(shù)據(jù)的分析A深度學(xué)習(xí)提高精度，在對大數(shù)據(jù)分析應(yīng)對社交網(wǎng)絡(luò)，電子商務(wù)等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，表達(dá)，解釋和學(xué)習(xí)。B知識(shí)計(jì)算挖掘深度：在物流配送服務(wù)過程中，對配送路線的路況及最優(yōu)路線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析與計(jì)算，可以使得物流成本減少。C社會(huì)計(jì)算促進(jìn)認(rèn)知：對社交網(wǎng)絡(luò)的分析可以從中得出社會(huì)新媒體數(shù)據(jù)的特征：a信息碎片化嚴(yán)重且內(nèi)容信息相關(guān)性小b虛擬互聯(lián)網(wǎng)逐漸轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)中人的聯(lián)網(wǎng)所以當(dāng)今我們要深度挖掘人的聯(lián)網(wǎng)，從而能使物流數(shù)據(jù)變得更加可視化。大數(shù)據(jù)—智慧物流—物流大數(shù)據(jù)的收集和分析1.物流大數(shù)據(jù)的收集大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)的可視化轉(zhuǎn)化大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)的可視化轉(zhuǎn)化大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)可視化信息系統(tǒng)在物流配送中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)可視化信息系統(tǒng)在物流配送中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)對物流的影響(1)信息對接，掌握企業(yè)運(yùn)作信息過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、分析處理方式已經(jīng)不能滿足物流企業(yè)對每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的信息需求，這就需要通過大數(shù)據(jù)把信息對接起來，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集并且整合，通過數(shù)據(jù)中心分析、處理轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，從而掌握物流企業(yè)的整體運(yùn)作情況。(2)提供依據(jù)，幫助物流企業(yè)做出正確的決策傳統(tǒng)的根據(jù)市場調(diào)研和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行決策已經(jīng)不能適應(yīng)這個(gè)數(shù)據(jù)化的時(shí)代，只有真實(shí)的、海量的數(shù)據(jù)才能真正反映市場的需求變化。大數(shù)據(jù)對物流的影響(1)信息對接，掌握企業(yè)運(yùn)作信息(3)培養(yǎng)客戶粘性，避免客戶流失需要物流企業(yè)以數(shù)據(jù)中心為支撐，通過對數(shù)據(jù)挖掘和分析，合理地運(yùn)用這些分析成果，進(jìn)一步鞏固和客戶之間的關(guān)系，增加客戶的信賴，培養(yǎng)客戶的粘性，避免客戶流失。(4)數(shù)據(jù)“加工”從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“增值”只有一小部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可以直接分析利用的，絕大部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)必須要轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能儲(chǔ)存分析。這就造成了并不是所有的數(shù)據(jù)都是準(zhǔn)確的、有效的，很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)都是延遲、無效、甚至是錯(cuò)誤的(3)培養(yǎng)客戶粘性，避免客戶流失大數(shù)椐在物流企業(yè)中的應(yīng)用(1)市場預(yù)測在過去，我們總是習(xí)慣于通過采用調(diào)查問卷和以往經(jīng)驗(yàn)來尋找客戶的來源。而當(dāng)調(diào)查結(jié)果總結(jié)出來時(shí)，結(jié)果往往已經(jīng)是過時(shí)的了，延遲、錯(cuò)誤的調(diào)查結(jié)果只會(huì)讓管理者對市場需求做出錯(cuò)誤的信計(jì)。而大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)完全勾勒出其客戶的行為和需求信息，通過真實(shí)而有效的數(shù)據(jù)反映市場的需求變化，從而對產(chǎn)品進(jìn)入市場后的各個(gè)階段作出預(yù)測，進(jìn)而合理的控制物流企業(yè)庫存和安排運(yùn)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(yè)在充分考慮到自身的經(jīng)營特點(diǎn)、商品特點(diǎn)和交通狀況等因素的基礎(chǔ)上，使配送成本和匿定成本等之和達(dá)到最小。針對這一問題，可以利用大數(shù)據(jù)中分類樹方法來解決。大數(shù)椐在物流企業(yè)中的應(yīng)用(1)市場預(yù)測(3)優(yōu)化配送線路物流企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)來分析商品的特性和規(guī)格、客戶的不同需求（時(shí)間和金錢）等問題，從而用最快的速度對這些影響配送計(jì)劃的因素做出反映（比如選擇哪種運(yùn)輸方案、哪種運(yùn)輸線路等），制定最合理的配送線路。而且企業(yè)還可以通過配送過程中實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，快速地分析出配送路線的交通狀況，對事故多發(fā)路段的做出提前預(yù)警。精確分析配送整個(gè)過程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企業(yè)的信息化水平和可預(yù)見性。(4)倉庫儲(chǔ)位優(yōu)化合理的安排商品儲(chǔ)存位置對于倉庫利用率和搬運(yùn)分揀的效率有著極為重要的意義。對于商品數(shù)量多、出貨頻率快的物流中心，儲(chǔ)位優(yōu)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(chǔ)存的時(shí)間較短，都可以通過大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式法分析出商品數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系來合理的安排倉庫位置。(3)優(yōu)化配送線路大數(shù)據(jù)對物流行業(yè)發(fā)展的意義（1）降低物流成本，提高配送效率大數(shù)據(jù)涵蓋了許多高新技術(shù)，主要包括大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和大數(shù)據(jù)檢索使用（包括數(shù)據(jù)挖掘和智能分析）等技術(shù)。這些技術(shù)對物流行業(yè)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)都有著重要的影響。通過在這些環(huán)節(jié)中對大數(shù)據(jù)的充分利用，物流企業(yè)可以有效的管理公司員工，快速制定出高效合理的物流配送方案，確定物流配送的交通工具、最佳線路，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，很大程度上降低物流配送的成本，大大提高物流配送的效率，給客戶提供高效便捷是服務(wù)，實(shí)現(xiàn)與用戶之間的雙贏。

（2）從價(jià)格競爭轉(zhuǎn)向價(jià)值競爭目前我國物流快遞行業(yè)競爭越來越激烈。要想在競爭中占據(jù)大的市場，獲得更大的利益，各大企業(yè)必須要從價(jià)格競爭轉(zhuǎn)向價(jià)值競爭，提升自己的服務(wù)質(zhì)量。因而物流快遞業(yè)應(yīng)該加快引進(jìn)大數(shù)據(jù)云計(jì)算等技術(shù)。

大數(shù)據(jù)對物流行業(yè)發(fā)展的意義（1）降低物流成本，提高配送效率（3）推動(dòng)“大物流”體系的形成——菜鳥網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，有效推動(dòng)“大物流”體系的形成，實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)的巨大變革。所謂“大物流”是指企業(yè)的自有物流（人員、車隊(duì)、倉庫等）和第三方物流企業(yè)的配送信息與資源共享，以實(shí)現(xiàn)更大限度的利用各方面的資源，降低物流成本。社會(huì)“大物流”形成之后，企業(yè)可以和第三方物流公司合作，物流企業(yè)直接面對市場，它根據(jù)市場的需要來組織調(diào)控若干生產(chǎn)企業(yè)的大管家，既負(fù)責(zé)“后”勤，有負(fù)責(zé)“前”勤。這樣物流企業(yè)才會(huì)充分合理有效地組織利用資源，既保證自己的經(jīng)濟(jì)效益，又保證生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，從而避免各種問題的產(chǎn)生。

以菜鳥網(wǎng)絡(luò)——阿里巴巴與多家快遞公司成立新公司“中國智能骨干網(wǎng)”為例。菜鳥網(wǎng)絡(luò)專注打造中國智

能物流骨干網(wǎng)將利用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算等各項(xiàng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立開放、透明、共享的數(shù)據(jù)應(yīng)用平

臺(tái)，從而為物流公司、電商企業(yè)、倉儲(chǔ)企業(yè)、第三方物流服務(wù)商、供應(yīng)鏈服務(wù)商等各類企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)服

務(wù)，支持物流行業(yè)向高附加值領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展和升級。

物流與大數(shù)據(jù)課件大數(shù)據(jù)發(fā)展-物流方面的應(yīng)用例子多效地理定位與ups的最佳行車路徑Ups快遞多效地利用了地理定位數(shù)據(jù)。為了使總部能在車輛出現(xiàn)晚點(diǎn)的時(shí)候跟蹤到車輛的位置和預(yù)防引擎故障，它的貨車上裝有傳感器，無線適配器和GPS。同時(shí)，這些設(shè)備也方便了公司監(jiān)督管理員工并優(yōu)化行車線路。就像莫里的圖表是基于過去的航海經(jīng)驗(yàn)一樣，ups為貨車定制的最佳行車路徑一定程度上也是根據(jù)過去的行車經(jīng)驗(yàn)總結(jié)而來的。2011年，ups的駕駛員們少跑了近4828萬公里的路程，節(jié)省了300萬加侖的燃料并且減少了3萬公噸的二氧化碳排放量。系統(tǒng)也設(shè)計(jì)了盡量少左轉(zhuǎn)的路線，因?yàn)樽筠D(zhuǎn)要求貨車在交叉路口穿過去，所以更容易出事故。而且貨車往往需要等待一會(huì)兒才能左轉(zhuǎn)，也會(huì)更耗油。因此，減少左轉(zhuǎn)使得行車的安全性和效率都得到了大幅度的提升大數(shù)據(jù)發(fā)展-物流方面的應(yīng)用例子多效地理定位與ups的最佳行車大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)（bigdata），指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)（bigdata），指無法在可承受的時(shí)間范引言：一場生活，工作與思維的大變革大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。就像望遠(yuǎn)鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)…..數(shù)據(jù)化意味著我們要從一切太陽底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我們以前認(rèn)為和“信息”根本搭不上邊的事情。引言：一場生活，工作與思維的大變革大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革01更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)

當(dāng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化時(shí)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行抽樣分析就像在汽車時(shí)代騎馬一樣。一切都變了，我們需要的是所有的數(shù)據(jù)“樣本=總體”02更雜：不是精確性，而是混雜性

執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物。只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用，只有接收不精確性；我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。03更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革01更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的兩個(gè)重要因素人類測量，記錄和分析世界的渴望以傳感技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)智能終端為代表的一系列新的信息技術(shù)，使得信息的獲取、利用、集聚在數(shù)量上發(fā)生了突飛猛進(jìn)的變化。推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的兩個(gè)重要因素人類測量，記錄和分析世界的渴望中國的大數(shù)據(jù)—早期發(fā)展階段1、數(shù)據(jù)的豐富和開放程度不夠豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。而我國數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，每年新增數(shù)據(jù)量僅為美國的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國外。就已有有限的數(shù)據(jù)資源來說，還存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低，利用價(jià)值不高的情況，這大大降低了數(shù)據(jù)的價(jià)值。同時(shí)，我國政府、企業(yè)和行業(yè)信息化系統(tǒng)建設(shè)往往缺少統(tǒng)一規(guī)劃和科學(xué)論證，系統(tǒng)之間缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，形成了眾多“信息孤島”，而且受行政壟斷和商業(yè)利益所限，數(shù)據(jù)開放程度較低，以鄰為壑、共享難，這給數(shù)據(jù)利用造成極大障礙。原因：政策法規(guī)不完善大數(shù)據(jù)挖掘缺乏相應(yīng)的立法，無法既保證共享又防止濫用，一方面欠缺推動(dòng)政府和公共數(shù)據(jù)的政策，另一方面數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)方面的制度不完善抑制了開放的積極性。中國的大數(shù)據(jù)—早期發(fā)展階段1、數(shù)據(jù)的豐富和開放程度不夠2、數(shù)據(jù)挖掘與分析工具有待完善要以低成本和可擴(kuò)展的方式處理大數(shù)據(jù)，這就需要對整個(gè)IT架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)，開發(fā)先進(jìn)的軟件平臺(tái)和算法。而我國數(shù)據(jù)處理技術(shù)基礎(chǔ)薄弱，總體上以跟隨為主，難以滿足大數(shù)據(jù)大規(guī)模應(yīng)用的需求。如果把大數(shù)據(jù)比作石油，那數(shù)據(jù)分析工具就是勘探、鉆井、提煉、加工的技術(shù)。我國必須掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，才能將資源轉(zhuǎn)化為價(jià)值。應(yīng)該說，要邁過這道坎，開源技術(shù)為我們提供了很好的基礎(chǔ)。3、模式創(chuàng)新和業(yè)務(wù)拓展尚顯不足雖然2015年大數(shù)據(jù)應(yīng)用已延伸至各個(gè)領(lǐng)域，但應(yīng)用模式多有雷同，應(yīng)用模式創(chuàng)新還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的目的鮮有拓展新業(yè)務(wù)、開發(fā)新產(chǎn)品和創(chuàng)新增值服務(wù)，多是在改善現(xiàn)有業(yè)務(wù)、推銷已有產(chǎn)品或控制成本等。盡管2014年部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用嘗試使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但依然是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后，再按照常規(guī)方法使用2、數(shù)據(jù)挖掘與分析工具有待完善2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)增長將成為常態(tài)，行業(yè)關(guān)注領(lǐng)域?qū)l(fā)生變化

云計(jì)算模式將顛覆軟件行業(yè)，一切皆服務(wù)云計(jì)算正在逐步滲透產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)垂直領(lǐng)域，軟件公司在云端“重生”，具備低成本高速擴(kuò)張能力。未來5年，大數(shù)據(jù)與云融合依托云提供大數(shù)據(jù)服務(wù)的公司將大量涌現(xiàn)，未來的產(chǎn)業(yè)圖景中，共享經(jīng)濟(jì)將從個(gè)人擴(kuò)展到企業(yè)，企業(yè)將以其最擅長的能力模塊和最稀缺的資源模塊參與API經(jīng)濟(jì)，從而使API價(jià)值最大化。IDC最近發(fā)布的報(bào)告顯示，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)及服務(wù)市場復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)31.7%，2016年收入將達(dá)238億美元；中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將從2011年的7760萬美元增加到2016年的6.17億美元，未來5年的復(fù)合增長率達(dá)51.4%，市場規(guī)模將增長近7倍。另外，隨著國內(nèi)政策的變化，通信、制造、物流行業(yè)政府支持熱度有所下降，通信行業(yè)的政策熱度降幅較大；政府與金融行業(yè)的政策熱度將持續(xù)高漲。

2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)增長將成為常態(tài)，行業(yè)關(guān)注領(lǐng)域?qū)l(fā)生變化

物流定義：物流從供應(yīng)地向接受地的實(shí)體流動(dòng)中，根據(jù)實(shí)際需要，將運(yùn)輸，儲(chǔ)存，裝卸，搬運(yùn)，包裝，流通加工，配送，信息處理等功能有機(jī)結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)客戶要求的過程。物流定義：物流從供應(yīng)地向接受地的實(shí)體流動(dòng)中，根據(jù)實(shí)際需要，物流的發(fā)展歷史20世紀(jì)70年代末，流通企業(yè)開始組建儲(chǔ)運(yùn)公司，從商品經(jīng)營機(jī)構(gòu)分離出來。這個(gè)時(shí)期我們稱為儲(chǔ)運(yùn)時(shí)代。1979年我國才開始使用物流一詞。我國物資工作者代表團(tuán)赴日本參加第三屆國際物流會(huì)議，回國后在考察報(bào)告中第一次引用和使用物流這一述語，并介紹了日本物流的發(fā)展情況。90年代中期，現(xiàn)代物流才在中國真正的崛起。1994年廣州寶供的出現(xiàn)，標(biāo)志著中國本土第一個(gè)第三方物流企業(yè)的誕生，拉開了現(xiàn)代物流組織的序幕。2001年中國物流與采購聯(lián)合會(huì)的成立，可以說是中國物流業(yè)歷史發(fā)展的一次飛躍。2006年的“十一五”規(guī)劃，在中國歷史上第一次把現(xiàn)代物流業(yè)寫進(jìn)我們的五年計(jì)劃，這么一段文字明確了中國物流在國民經(jīng)濟(jì)中的產(chǎn)業(yè)地位。物流的發(fā)展歷史20世紀(jì)70年代末，流通企業(yè)開始組建儲(chǔ)運(yùn)公司，大數(shù)據(jù)—智慧物流—物流大數(shù)據(jù)的收集和分析1.物流大數(shù)據(jù)的收集

互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，傳感器，移動(dòng)設(shè)備等無一不是物流大數(shù)據(jù)的重要來源。因此，首先通過多渠道獲得數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，掌握和利用有用的信息。2.物流大數(shù)據(jù)的分析A深度學(xué)習(xí)提高精度，在對大數(shù)據(jù)分析應(yīng)對社交網(wǎng)絡(luò)，電子商務(wù)等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，表達(dá)，解釋和學(xué)習(xí)。B知識(shí)計(jì)算挖掘深度：在物流配送服務(wù)過程中，對配送路線的路況及最優(yōu)路線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析與計(jì)算，可以使得物流成本減少。C社會(huì)計(jì)算促進(jìn)認(rèn)知：對社交網(wǎng)絡(luò)的分析可以從中得出社會(huì)新媒體數(shù)據(jù)的特征：a信息碎片化嚴(yán)重且內(nèi)容信息相關(guān)性小b虛擬互聯(lián)網(wǎng)逐漸轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)中人的聯(lián)網(wǎng)所以當(dāng)今我們要深度挖掘人的聯(lián)網(wǎng)，從而能使物流數(shù)據(jù)變得更加可視化。大數(shù)據(jù)—智慧物流—物流大數(shù)據(jù)的收集和分析1.物流大數(shù)據(jù)的收集大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)的可視化轉(zhuǎn)化大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)的可視化轉(zhuǎn)化大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)可視化信息系統(tǒng)在物流配送中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)—智慧物流物流大數(shù)據(jù)可視化信息系統(tǒng)在物流配送中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)對物流的影響(1)信息對接，掌握企業(yè)運(yùn)作信息過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、分析處理方式已經(jīng)不能滿足物流企業(yè)對每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的信息需求，這就需要通過大數(shù)據(jù)把信息對接起來，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集并且整合，通過數(shù)據(jù)中心分析、處理轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，從而掌握物流企業(yè)的整體運(yùn)作情況。(2)提供依據(jù)，幫助物流企業(yè)做出正確的決策傳統(tǒng)的根據(jù)市場調(diào)研和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行決策已經(jīng)不能適應(yīng)這個(gè)數(shù)據(jù)化的時(shí)代，只有真實(shí)的、海量的數(shù)據(jù)才能真正反映市場的需求變化。大數(shù)據(jù)對物流的影響(1)信息對接，掌握企業(yè)運(yùn)作信息(3)培養(yǎng)客戶粘性，避免客戶流失需要物流企業(yè)以數(shù)據(jù)中心為支撐，通過對數(shù)據(jù)挖掘和分析，合理地運(yùn)用這些分析成果，進(jìn)一步鞏固和客戶之間的關(guān)系，增加客戶的信賴，培養(yǎng)客戶的粘性，避免客戶流失。(4)數(shù)據(jù)“加工”從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“增值”只有一小部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可以直接分析利用的，絕大部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)必須要轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能儲(chǔ)存分析。這就造成了并不是所有的數(shù)據(jù)都是準(zhǔn)確的、有效的，很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)都是延遲、無效、甚至是錯(cuò)誤的(3)培養(yǎng)客戶粘性，避免客戶流失大數(shù)椐在物流企業(yè)中的應(yīng)用(1)市場預(yù)測在過去，我們總是習(xí)慣于通過采用調(diào)查問卷和以往經(jīng)驗(yàn)來尋找客戶的來源。而當(dāng)調(diào)查結(jié)果總結(jié)出來時(shí)，結(jié)果往往已經(jīng)是過時(shí)的了，延遲、錯(cuò)誤的調(diào)查結(jié)果只會(huì)讓管理者對市場需求做出錯(cuò)誤的信計(jì)。而大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)完全勾勒出其客戶的行為和需求信息，通過真實(shí)而有效的數(shù)據(jù)反映市場的需求變化，從而對產(chǎn)品進(jìn)入市場后的各個(gè)階段作出預(yù)測，進(jìn)而合理的控制物流企業(yè)庫存和安排運(yùn)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(yè)在充分考慮到自身的經(jīng)營特點(diǎn)、商品特點(diǎn)和交通狀況等因素的基礎(chǔ)上，使配送成本和匿定成本等之和達(dá)到最小。針對這一問題，可以利用大數(shù)據(jù)中分類樹方法來解決。大數(shù)椐在物流企業(yè)中的應(yīng)用(1)市場預(yù)測(3)優(yōu)化配送線路物流企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)來分析商品的特性和規(guī)格、客戶的不同需求（時(shí)間和金錢）等問題，從而用最快的速度對這些影響配送計(jì)劃的因素做出反映（比如選擇哪種運(yùn)輸方案、哪種運(yùn)輸線路等），制定最合理的配送線路。而且企業(yè)還可以通過配送過程中實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，快速地分析出配送路線的交通狀況，對事故多發(fā)路段的做出提前預(yù)警。精確分析配送整個(gè)過程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企業(yè)的信息化水平和可預(yù)見性。(4)倉庫儲(chǔ)位優(yōu)化合理的安排商品儲(chǔ)存位置對于倉庫利用率和搬運(yùn)分揀的效率有著極為重要的意義。對于商品數(shù)量多、出貨頻率快的物流中心，儲(chǔ)位優(yōu)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(chǔ)存的時(shí)間較短，都可以通過大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式法分析出商品數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系來合理的安排倉庫位置。(3)優(yōu)化配送線路大數(shù)據(jù)對物流行業(yè)發(fā)展的意義（1）降低物流成本，提高配送效率大數(shù)據(jù)涵蓋了許多高新技術(shù)，主要包括大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和大數(shù)據(jù)檢索使用（包括數(shù)據(jù)挖掘和智能分析）等技術(shù)。這些技術(shù)對物流行業(yè)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)都有著重要的影響。通過在這些環(huán)節(jié)中對大數(shù)據(jù)的充分利用，物流企業(yè)可以有效的管理公司員工，快速制定出高效合理的物流配送方案，確定物流配送的交通工具、最佳