【摘要】在当前大数据技术高速发展的时代背景下，物流行业面临着许多新的发展机遇。如何抓住机遇，充分利用大数据技术解决企业运营中存在的问题，是摆在物流企业面前的一个重要课题。大数据分析技术是一种对海量数据进行收集、存储、管理、处理和应用的技术，是现代信息技术中最具活力和潜力的分支之一。而目前对大数据技术在物流企业运营优化中的应用研究尚不够深入，基于此，文中以物流企业运营优化为切入点，分析物流企业运营优化的重要性和现有运营优化策略的局限性，从构建物流企业运营优化策略的分析模型、构建物流大数据平台、构建多源异构数据资源池、完善大数据技术等方面深入探讨基于大数据分析的物流企业运营优化策略。文中研究具有积极的现实意义和价值，可以为大数据技术在物流企业中的应用提供参考。

　　【关键词】大数据；物流企业；运营；优化

　　1大数据与物流企业运营

　　在大数据时代，数据正在成为一种重要的战略资源，因此处理与分析海量数据能够为物流企业带来更多的商业价值。大数据是以容量大、类型多、速度快、价值高为特征的海量、高增长率和多样化的信息资产，它能够满足用户个性化需求，创造新的服务模式。物流企业可以从不同来源获取和处理大量数据，并根据业务需求对其进行加工处理。

　　随着物流业务数据量的不断增加，传统的数据分析方法已经不能满足物流企业运营优化的需求。大数据时代要求物流企业充分利用各种数据来分析客户需求和市场环境，及时调整业务策略。例如，利用大数据分析能够帮助物流企业了解不同地区、不同城市以及不同客户群体的物流服务需求；通过分析客户对不同货物的喜好程度可以优化运输路径；通过分析客户对物流企业服务质量和效率的评价可以优化服务策略等。同时，大数据时代要求物流企业能够掌握各种类型和规模的数据，以获取新的商业机会。在此基础上，利用大数据分析技术能够为物流企业提供更有针对性的决策支持。

　　2物流企业运营优化的重要性

　　在当前的经济形势下，我国物流市场规模不断扩大，企业数量也在不断增加。然而，我国物流行业的竞争日益激烈，许多企业为了抢占市场份额，获取更多的利润，纷纷推出各种优惠政策。然而，物流企业通过价格竞争来抢占市场份额，这在一定程度上挤压了物流行业的利润空间。与此同时，许多物流企业缺乏竞争力，导致服务质量无法得到保障。因此，物流企业通过转变发展理念、优化经营模式、加强信息化建设来提升自身的竞争力，是当务之急，也是现实所需。

　　物流企业运营优化是指在掌握大量数据的基础上进行分析与研究，从而提出相应的优化方案，在提高企业经济效益的同时改善服务质量。大数据技术具有收集和存储海量数据、高效分析数据和实时反馈等优势，因此，它能够帮助物流企业实现更好的发展。大数据分析下的物流企业运营优化是通过数据分析来寻找有效解决方案，并制定相应的改进措施。

　　3现有运营优化策略的局限性

　　在大数据时代，物流企业对数据的依赖程度越来越高，这就要求物流企业具备强大的数据存储和处理能力，能够及时从海量的数据中提取出有价值的信息。但现有物流企业运营优化策略存在以下局限性。

　　①传统的物流企业运营优化策略往往是基于“经验主义”或者“直觉判断”而制定的，其依据往往是以往经验及以往的行业经验，缺乏客观、准确、有效的数据支撑，因此，可能会导致运营优化结果存在一定的误差。而且由于数据具有不可再生性，一旦这些数据丢失或者损坏，它所对应的决策方案就无法实施。

　　②现有物流企业运营优化策略通常是基于对数据进行分析而制定的，这就要求物流企业具备一定的数据挖掘技术和分析能力，但当前很多物流企业在这方面还比较薄弱。虽然许多大型物流企业在这方面已经有所投入，但他们往往只是依靠自身原有的信息系统进行挖掘和分析，缺乏与外部物流系统之间的有效协同。这就使得其所得出的结论不够精准，甚至可能会出现一些偏差。

　　③大数据时代要求物流企业建立一套数据仓库、数据分析和挖掘技术体系。但是从当前物流企业运营优化策略来看，其主要以人工分析为主，且采用的数据大多为非结构化数据，这样不仅效率低，而且成本也很高。目前，很多物流企业缺乏相应的专业人才，而这些人才在数据分析和挖掘方面又有一定的局限性。因此，如何引进专业人才、利用好已有人才是当前物流企业运营优化面临的主要挑战之一。同时，大数据技术在物流领域中的应用还比较有限，这在一定程度上限制了其在物流企业运营优化中的应用。

　　4大数据分析在物流企业运营优化中的应用

　　大数据分析技术的应用使企业运营中的数据量呈几何倍数增长，因此，要想通过大数据分析优化物流企业的运营，需要做好数据存储、数据处理和数据挖掘等工作。

　　4.1构建物流企业运营优化策略的分析模型

　　从物流企业运营优化的角度出发，在数据存储及处理能力不足、数据分析处理的准确性有待提高、物流大数据人才匮乏等问题的基础上，构建物流企业运营优化模型。物流企业运营优化模型是对物流企业运营中存在的问题进行分析，提出相应的解决对策。通过构建物流企业运营优化模型，一方面可以了解到现有问题；另一方面可以在此基础上提出有效的解决对策，实现对现有问题的有效解决。为此，在构建物流企业运营优化模型时，需要以数据为基础，将其分为原始数据、预处理数据、分析结果数据三部分，再将三部分通过大数据技术进行整合及分析处理。由于不同阶段的分析对象不同，所以，构建的物流企业运营优化模型也有所不同。

　　原始数据是指企业在开展物流运营时产生的原始数据，是物流运营中的基础数据。这部分数据通常包括企业内部管理过程中产生的各类数据，如供应链、运输、仓储等过程中产生的各类数据，也包括外部环境中产生的各类数据，如运输过程中的各种天气数据。为了对这些原始数据进行有效的分析，需要进行必要的处理。数据预处理主要包括两方面内容，一方面是对原始数据进行处理，另一方面是对原始数据进行转化。分析结果数据是指经过上述两个步骤后，通过对分析结果数据进行处理而得到的能够反映分析对象问题所在的部分。

　　其中，原始数据是物流企业运营优化的基础，而对原始数据进行收集整理，可以有效提高分析效率和准确性。在对物流企业运营进行优化时，需要整合原始数据，并进行进一步的分析与处理。在此过程中，需要将原始数据与预处理数据、分析结果数据进行整合，并对整合后的数据进行分析。通过对数据的整合分析，可以获得大量有价值的信息，进一步为物流企业运营优化提供决策支持。在物流企业运营优化过程中，需要结合现有的物流企业运营流程和物流运营特点进行分析和研究。在此过程中，需要充分发挥大数据的作用，为物流企业运营优化提供决策支持。

　　4.2构建物流大数据平台

　　大数据时代，数据具有大量、多样、实时和价值等特征，如何充分利用这些数据进行分析处理，成为物流企业运营优化的重要任务。物流企业大数据存储及处理能力直接决定着物流企业运营优化的效果。针对现有数据存储和处理能力不足的问题，需要构建物流大数据平台，实现物流企业内部各业务系统的信息互联互通。同时，为了满足大数据分析和数据挖掘的需求，应在物流大数据平台上集成和整合相关应用系统，如财务管理系统、客户服务系统、智能客服系统等，从而构建统一的大数据处理中心。

　　物流大数据平台是指运用大数据技术对物流企业的业务过程进行分析、挖掘、集成，提供基于大数据的决策支持。物流大数据平台是由多个云计算节点组成的计算机集群，具有多个鲜明特征：①云计算节点：物流大数据平台通常由多个云计算节点组成，这些节点提供计算和存储资源，使平台能够处理大量的数据。②数据处理能力：物流大数据平台需要具备处理大量数据的能力，因此，需要使用多个云计算节点来提供计算和存储资源，并利用这些数据进行分析、挖掘和可视化。③数据存储和共享：物流大数据平台需要将数据存储在多个节点上，并实现数据的共享和集成，以便团队成员能够访问和使用这些数据。④数据安全和隐私保护：物流大数据平台需要确保数据安全和隐私保护，以避免数据泄露和滥用，需要采用安全存储和传输技术来保护数据。

　　4.3构建多源异构数据资源池

　　在物流企业运营优化过程中，需要对客户进行画像，通过对客户进行全生命周期管理，识别客户需求，建立客户全生命周期模型。在这个过程中，需要物流企业构建多源异构数据资源池。物流企业构建多源异构数据资源池的目的是为数据分析提供强大的数据资源支撑，对于提高运营效率和实现物流企业战略目标具有重要意义。

　　多源异构数据资源池中的数据包括各种物流信息，如订单信息、库存信息、运输路线信息等，这些数据来自不同的渠道，例如，订单信息可以从订单系统获取，库存信息可以从库存系统获取，运输路线信息可以从运输管理系统获取。这些渠道获取的数据可能存在不同的数据质量、数据格式和数据来源，需要将这些数据进行整合，以确保获取到的数据能够用于分析和决策。

　　构建多源异构数据资源池需要使用数据清洗、数据整合和数据分析等技术，以获取准确的数据，并利用这些数据进行各种决策，如优化运输路线、提高运输效率、降低成本等。同时，还需要建立数据分析模型，以获取对决策有用的信息，并利用这些信息对物流企业进行优化。

　　多源异构数据资源池包括结构化数据和非结构化数据两种类型。其中，结构化数据是指能够通过数据库表和字段描述信息实现逻辑关系的数据；非结构化数据是指无法通过数据库表和字段描述信息实现逻辑关系的非逻辑数据。物流企业构建多源异构数据资源池时，需要从企业实际业务需求出发，根据业务场景需求进行合理规划。

　　4.4完善大数据技术

　　物流企业可以利用大数据分析技术对物流业务流程进行优化。

　　①通过收集和分析物流企业内部各个环节的数据，发现供应链管理中存在的问题。首先，通过分析物流企业内部各个环节的数据，了解哪些环节需要优化，进而制定有效的供应链管理计划，并确定需要采取哪些行动以达成目标；其次，分析物流企业内部各个环节的数据可以帮助识别瓶颈，即哪些环节存在过度投入、资源利用率低等问题，以便采取适当的措施来优化物流流程；再者，与供应商建立更紧密的合作关系，通过数据分析，了解供应商的表现，并考虑改进供应商的表现，以提高物流供应链的质量和效率。此外，通过数据分析，识别物流流程中存在的问题，如运输路线、存储方式等，并采取适当的措施进行优化，提高物流供应链的效率和降低成本。

　　②基于物流企业现有的数据信息进行数据分析和挖掘。物流企业现有的数据信息可以包括订单信息、客户信息、货物信息、仓库信息、员工信息等。这些数据可以通过数据库、Excel、Python等工具进行管理和分析。数据分析和挖掘的基本步骤包括：第一，对数据进行清洗，去除重复、缺失值、异常值等，保证数据的一致性和准确性。第二，通过图表、仪表盘等方式展示数据的趋势、分布、关系等，帮助决策者理解数据，做出决策。第三，从数据中提取有意义的特征，例如，订单的数量和频率、客户的年龄性别分布、货物的重量和价值等，构建特征向量。第四，根据应用场景，选择适当的机器学习模型或深度学习模型，例如，决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。第五，对模型进行评估，例如，误差、准确率、召回率、F1分数等，确保模型的有效性和鲁棒性。第六，使用模型预测未来订单、客户、货物等信息，做出决策，例如，增加订单数量、开发新客户、扩展仓库等。

　　③将分析结果反馈给相关部门从而实现内部决策和外部需求的有效结合。将分析结果反馈给相关部门是为了将内部决策与外部需求结合起来，以实现更好的决策效果和最终的工作目标。在将分析结果反馈给相关部门之前，需要通过提供图表、数据、模型等形式对分析结果进行解释、沟通和说明，以确保所有人都能够理解分析结果的重要性。在将分析结果反馈给相关部门之后，可以从中提取出关键信息：①谁需要分析结果。这取决于内部决策部门、外部客户或者两者都涉及的团队。②分析结果的指标和内容。描述需要分析的方面，并提供相关指标，以帮助确定分析结果的重要性。③分析结果的反馈方式。提供反馈方式，告知团队需要采取哪些行动来实现分析结果。④反馈的时间和频率。提供反馈的时间和频率，以确保团队有足够的时间实施反馈结果并获得反馈。

　　将分析结果反馈给相关部门，可以实现内部决策和外部需求的有机结合，从而实现更好的决策效果和最终的工作目标。

　　5结语

　　物流企业在大数据时代面临着更加激烈的市场竞争环境和更加复杂多变的行业环境，物流企业需要利用大数据技术对自身业务进行分析，通过不断地改进运营策略、优化业务流程等措施来提高自身的核心竞争力。但在实际应用过程中还存在一些问题，如数据存储能力不足、数据分析处理的准确性有待提高、物流大数据人才匮乏等。物流企业应充分利用大数据分析技术，不断提高大数据分析能力，提升运营优化效果，利用大数据技术为物流企业带来更多的价值。

　　［参考文献］

　　[1]吴蓉蓉．大数据分析在物流管理和运营的研究与应用[J].中国物流与采购，2021,628(15):76-78.

　　[2]陈晓琪，高文菁．解读大数据对物流企业管理模式的影响[J].物流工程与管理，2020,42(01):51-53.

　　[3]王华．大数据对物流企业管理模式的影响分析[J].信息记录材料，2021,22(03):157-158.

　　[4]白卫东．大数据对物流企业管理模式的影响研究[J].电脑知识与技术，2019,15(33):299-300.

　　[5]王柳淋．大数据对物流企业管理模式的影响探析[J].中国市场，2021,1089(26):132-133.