第一篇：大數據在物流方面應用

大數據時代在物流方面的應用

學院：經濟管理學院 專業：市場營銷123班 學號：2012016314 姓名：李燕

“大數據時代來了!”兩年，從業內到業外，這句口號見諸網媒、報端的頻率與日劇增。直至今天，從政府高管到行業巨頭，從商界大鱷到微企老板，關于數據創業，他們中有沒有直接參與已然不是那么重要了，重要的是現在誰都不敢不重視大數據。更值得期待的是已有先驅馱負大數據顛覆行業規則的構想，開始試水國內物流行業。

“物流業是一個產生大量數據的行業，在貨物流轉、車輛追蹤等過程中都會產生海量的數據，這么多資源如果不用就浪費了。”申通信息技術部總監邱成在接受本報記者采訪時說。目前，業內對大數據并沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是：大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。毋庸置疑的是，大數據的價值在于從海量的數據中發現新的知識，創造新的價值。越來越多的企業也意識到了大數據的價值，對數據分析與挖掘的需求與日俱增。

“物流業之所以做大數據，主要是因為：第一，快遞走入民生的勢頭越來越猛，對每一個節點的信息化需求也越來越多，這就需要通過大數據把信息化對接起來。第二，從企業自身角度來講，信息化對企業管理者的重要性也越來越突出。第三，提高對數據的加工能力，通過‘加工’實現數據的‘增值’。”邱成說。

長期以來，備受指責的行業中總少不了物流業，其對倉儲運輸車空間的利用不科學、安全性差、燃油效率低下、周轉時間隨路徑而浮動等，這些是導致中國物流業占GDP總量約18%遠高于歐美發達國家的最主要原因。

整個物流業尤其電商領域已經幾近爆發式成長，若應用大數據分析技術，倉儲運輸的空間將被系統化布置，物流車行程路徑也將被“最短化”、“最暢化”定制。兩年前，把一噸蔬菜從廣州運到北京比從北京運到美國洛杉磯物流成本都高，今天，當大數據時代到來的時候，物流行業規則能否因其改變，只能拭目以待。因為大數據試水物流行業，“游戲”才剛剛開始。

“現在我們在做淘寶、商業客戶的一些數據采集，在構成基礎數據網絡之后，再做第三方的增值應用。”邱成說。在前不久召開的“京交會”上，申通快遞展示了其最新的“信息化智能平臺”。該平臺通過對數據的歸納、分類和整合，可以清楚地查看申通網絡任何一個網點的經營現狀和業務構成等。

在百世匯通，通過技術人員運用科技手段進行分析、提煉，大數據正在為企業戰略規劃、運營管理和日常運作提供重要支持和指導。據百世物流科技（中國）有限公司副總裁張硯冰介紹，百世匯通嘗試運用大數據來管理、分析、判斷加盟網點的運營行為，通過網點在系統內的足跡建立數據分析模型，成功地預測了幾次網點的異動，使工作方式由被動式變為主動式、前置式，減少了大量客戶投訴，把問題消滅在萌芽階段。

不僅僅是物流業，電商企業也越來越關注大數據。早在今年年初，京東商城就已啟動云計算研發基地，并成立“京東商城——中國人民大學”電子商務實驗室，著力電子商務大數據的分析與合作；在“京交會”上，阿里巴巴集團與中國郵政集團、“四通一達”等十家快遞公司合作，核心內容仍以打通物流數據為基礎，重點將轉向“數據整合與分析”。

“淘寶做大數據是以訂單為核心，快遞企業做大數據是以快遞為核心。以申通為例，我們的客戶不只是淘寶，還有很多商業客戶。而且不少商業客戶都有與快遞企業在IT方面合作的想法，未來我們也希望能挖掘更多的數據價值，通過大數據給商業客戶提供信息化服務。”邱成說。

物流行業樹大根深，大數據在此行業內的應用也是非常廣泛的。物流中除去淘寶商城、京東商城、蘇寧易購等企業產生的包裹、快遞等小部件中短距離之間物品流通的小物流;還有與之相對應的重量大、體積大、長距離運輸的物品流通，如港口貨物運輸、大貨車集裝箱運輸等的大物流。

在亟待改進的物流行業，大物流領域利用大數據分析應用技術其實質就是利用地理信息、位置服務、物聯網在物流行業里做信息系統化，將現有的粗放、零散、低效、高耗的物流企業數據資源加以整合，建設成可以依據空間地理信息來統一協調監管的現代化物流。逐步利用大數據驅動信息化物流建設，在信息化的現代物流模式下，大物流領域的任何物流車船歸屬企業的名稱、物流車隊的整體油耗、車船的位置信息、車船的行程軌跡、車船的運行周期等這類空間地理數據通過系統智能化處理。

大物流領域成功應用大數據，無非是讓物流車隊效率提高、流程精簡。物流車隊本身的管理、設備等條件優化改善了，才有望使得中國物流運輸成本降低。理想的前景是聯合一個大型物流車隊，為其免費裝載上一臺設備，這種設備搜集的車隊車輛所有空間地理位置信息都即時反饋到監視后臺。怎樣獲取這些大數據也就是物流車隊提高管理效率的關鍵所在。然而，在劉俊偉來，這種期望的信息智能化的現代物流模式可能需要3-5年時間方可成熟。怎樣獲取這些大數據是一個問題，這需在資金投入、研發團隊打造方面的決心和魄力。

“隨著市場的發展，在未來，快遞企業會不斷加大在大數據方面的投入。”邱成表示。大數據的核心是發現和預測，利用其這個特點，可以提升快遞行業的整體服務水平。此外，對于快遞業做大數據的未來發展趨勢，也有業內人士指出，快遞員獲取的數據已不只是企業內部信息，還包括大量的外部信息。大數據則讓廠商能夠有的放矢，甚至可以做到為每一個客戶量身定制符合個體需求的產品和服務，從而顛覆整個商業模式。

盡管企業已熟知大數據所帶來的價值和優勢，但由于數據規模和種類的增加，處理速度的加快，以及易受攻擊的特點，隨之而產生的成本和復雜性給企業的IT資源和基礎設施帶來了更大的壓力。如何在降低成本的同時提高IT效率，成為快遞企業不得不面對的一大難題。

在邱成看來，投資、技術手段等并不是最大的難點。“快遞企業做大數據面臨的最大難題在于：一是基礎數據的采集。因為到現在為止，不少快遞企業的操作及信息傳輸并不是很規范，這給基礎數據的采集帶來了不小的困難。二是未來大數據的應用方向。比如我們現在有一些淘寶數據，首先要想好怎么用。”邱成說。

此外，也有業內人士建議，在大數據時代，企業要想用數據制勝，就必須盡早建立數據資產管理策略。只有擁有戰略性視野和專業技術，才能更好地獲得商業洞察力，才能將數據資產轉換成戰略資產和競爭力。

對于物流行業而言，必須能夠更好地利用大數據，這樣就可以更好地為客戶提供服務，降低成本，提高燃油效率。與劉俊偉觀點大同小異，Teradata天睿公司運輸物流業總監肖恩也認為，大數據在大物流領域的應用是一個主要的技術潮流。即目前已經積累下的大數據需要以更加智能的方法加以利用，同時還要開發新技術來更便捷的獲取多樣化大物流數據。

第二篇：大數據技術在電子商務物流集成應用案例[范文模版]

大數據技術在電子商務 物流集成中應用案例

摘要：本文以亞馬遜為例，結合大數據技術及電子商務行業的發展現狀，分析了大數據技術手段，并通過分析亞馬遜在物流集成方面對大數據技術的應用，總結電商物流集成與大數據的關系，對大數據時代電商的未來發展提出可行性建議。大數據及電子商務發展現狀 1.1大數據技術及背景

隨著信息技術的發展，互聯網、社交網絡、物聯網、移動互聯網、云計算等相繼進入人們的日常工作和生活中，全球數據信息量呈指數式爆炸增長之勢。根據國際數據公司 IDC 發布的研究報告，預計全球數據量大約每兩年翻一番，到 2020 年全球將達到 35ZB 的數據信息量，可能是 2013 年數據規模的 44 倍。由此可見，我們已進入了大數據時代。

大數據有如下定義：“大數據是由于規模、復雜性、實時而導致的使之無法在一定時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、搜索、分享、分析、可視化的數據集合。”大數據的特點可歸納為“4V”：海量（Volume）、多樣（Variety）、快速（Velocity）、價值（Value）。如今數據量級別不斷加大，數據類型繁多，可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，而且數據產生速度快，具有很強的時效性。數據蘊藏著很大的價值，但是其價值密度很低，我們很難從數據的海洋中找到其中有價值的數據，需要技術手段進行數據挖掘。

大數據是繼云計算、物聯網之后 IT 產業又一次顛覆性的技術變革，對于企業將產生巨大的影響。如今，大數據分析已經成為行業研究的熱點，大數據正在以多種方式創造著巨大的價值。市場研究公司Gartner 曾預計：大數據今年將直接或間接拉動全球960 億美元的 IT 支出，這一數據在 2013 年將達到1200 億美元，2016 年達到 2320 億美元，2015 年全球將會新增 440 萬個 IT 工作崗位以支持大數據。

1.2大數據背景下電子商務的發展現狀

在大數據時代，未來數年數據量將會呈指數爆炸。圖靈獎獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）和 IDC 公司曾預測，全球數據量每 18 個月翻一番。例如，淘寶網每日新增的交易數據達 10TB；eBay 分析平臺日處理數據量高達 100PB，超過了美國納斯達克交易所全天的數據處理量；亞馬遜每、秒鐘處理 72.9 筆訂單。由此可見，電子商務網站的數據正是典型的大數據。

電子商務經歷了三個時代：（1）基于用戶數的時代，此時電子商務企業通過收取會員費、廣告費等方式發展客戶來賺取利潤；（2）基于銷量的時代，電商企業通過投放廣告來實現銷售量的增長，以此來提升品牌影響力和企業價值；（3）基于數據的時代，電子商務公司通過對消費者的海量數據的收集、分析、整合，挖掘出商業價值，促進個性化和精確化營銷的開展。全球迎來大數據時代，數據成為越來越有用的資源，電子商務企業在開發利用大數據的市場上存在著巨大的發展前景。

隨著大數據時代的到來，相對于傳統的線下銷售企業來說，爆炸性增長的數據已成為了電子商務企業非常具有優勢和商業價值的資源，大數據將成為企業未來的核心競爭力。電商掌握了幾乎最全面的數據信息，其中包括所有注冊用戶的瀏覽、購買消費記錄，用戶對商品的評價、在其平臺上商家的買賣記錄、產品交易量、庫存量以及商家的信用信息等等。

電子商務與大數據的結合，是互聯網時代的必然產物，兩者間也存在著互惠關系。一方面，電子商務的迅猛發展，為大數據的積累拓展了可觀的空間。另一方面，大數據為電子商務的更廣泛開展，提供了便利條件。從管理方法到管理思維，大數據給電子商務帶來革命性的變化。基于大數據的數據分析系統，將為電子商務的管理者找到更多商機和需求。同時，數據將像普通產品一樣被加工和交換。電子商務的經營和管理核心，已經從對商品的管理，轉移到對商品背后數據的管理和挖掘層面，而基于大數據的數據分析將為電子商務提供發展的動力。

如今，在大數據的背景下，電子商務的服務業產生了變革。例如電商可以大數據資源給用戶提供個性化和精準的商品推薦；還可根據商品的購買和瀏覽數據進行優質產品信息的匯總；電商可以為消費者提供準確強大的信息檢索服務；電商可根據消費人群的不同需求，將營銷目標針對某個具體的領域，更加細化服務領域；不少互聯網公司提供數據云存儲服務以滿足為了滿足用戶對數據處理、存儲方面的需求。電子商務物流集成相關技術介紹

電子商務的發展需要一個完善穩定的集成平臺，使得各個企業部門能夠在這個環境中進行交易，盡可能地消除由于企業內部系統不同而給企業問交易帶來的障礙。

2.1基于EDI的電子商務集成

EDI(Electronic Data interchange)是將業務文件按一個公認的標準從一臺計算機傳輸到另一臺計算機上去的電子傳輸方法。從技術上講，EDI包括硬件與軟件兩大部分。硬件主要是指計算機網絡。90年代之前的大多數EDI都不通過網絡，而是通過租用的電腦線在專用網絡上實現，這類專用的網絡被稱為VAN(增值網)。軟件包括計算機軟件和EDI標準。EDI所需要的軟件主要是將用戶數據庫系統中的信息，翻譯成EDI的標準格式以供傳輸交換。EDI軟件主要包括轉換軟件、翻譯軟件和通信軟件。除此之外還包括EDI標準。

2.2基于Web的電子商務集成

20世紀90年代中期后，網絡迅速走向普及，逐步地從大學、科研機構走向企業和百姓家庭。其功能也已從信息共享演變為一種大眾化的信息傳播工具。從l991年起，商業貿易活動正式進入到互聯網這個王國，因此而使電子商務成為互聯網應用的最大熱點。通過網絡進行交易使很多中小企業啟動電子商務成為可能。而Internet上的電了商冬集成大致經歷了三個階段：

1）Web Interaction階段：此階段企業主要是在網上發布一些產品和企業信息，通過這些信息客戶可以對企業的情況包括它們的產品和商業重點等有個大致的了解。2）Web Transaction階段：在這一階段，客戶可以通過web進行一些交易，比如在Web上購物、結賬等。而企業的目標就是激發客戶的興趣，吸引他們的目光到自己的網站上來消費。

3）Web Collaboration階段：第三階段特別指的是B2B的電子商務，它的目標是幫助企業的合作伙伴完成商業過程。在這一階段，比較重要的是企業問的協作，比如企業A可能會共享一些庫存數據，或者提供一些網絡服務，而這樣做的目的就是方便其用戶，最終更好的銷售自己的產品。

2.3基于XML的電子商務集成

XML是一種格式固定，獨立于平臺的半結構化語言，用它來做企業的數據交互媒介是一個非常好的選擇。利用XML可以準確的描述企業服務、商業流程等，很好地完成交易的自動化，所以，XML為網絡提供了統一的數據傳輸媒介。基于XML的電子商務集成所要解決的問題是統一異構系統直接的數據表達，同時充分發揮XML的可擴展性，定義企業問的事務邏輯，保證系統的穩定，減少由于企業系統不一致而帶來的程序上大的改動。在眾多的標準中，ebXML和Bizta1k這兩個的影響比較大的標準。

ebXML由OASIS、UN/CEFACT、NIST、W3C等組織贊助或者參與制訂，旨在取代目前使用的ED l電子商務標準，因為ED I價格昂貴，操作復雜，不利于推廣。ebXML是一個規范集，這些規范共同實現了模塊化電子商務框架。

Bizta1k框架是微軟提出的用于應用集成和電子商務的XML框架，它包括一個設計框架來實現XML大綱(Schema)和一套在應用程序問傳遞信息用的XML標簽。它的目標是推動XML的迅速普及和應用Bizta1k框架大綱以XML形式表達企業的商業文檔和消息，并在BizTa1k.Org網站注冊和存檔，任何個人或組織都能下載框架用以具體實現或者向網站遞交XML大綱。亞馬遜在物流集成中對大數據技術應用的案例 3.1 公司概況

亞馬遜公司（Amazon），是美國最大的一家網絡電子商務公司，是網絡上最早開始經營電子商務的公司之一，位于華盛頓州的西雅圖。亞馬遜成立于1995年，一開始只經營網絡的書籍銷售業務，現在則擴及了范圍相當廣的其他產品，已成為全球商品品種最多的網上零售商和全球第二大互聯網企業，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互聯網電影數據庫（Internet Movie Database，IMDB）等子公司。

亞馬遜堅持走自建物流方向，將集成物流與大數據緊緊相連。在亞馬遜近二十年的歷史中，自建物流不但是其發展過程中的關鍵環節，也與大數據挖掘結合在一起，幫助亞馬遜在營銷方面實現更大的價值。由亞馬遜強大技術支持的智能物流系統是其價值鏈擴張的重要部分，使其在整條產業鏈上建立競爭優勢。

亞馬遜還將免費“物流免費”作為營銷手段，其基礎正是在于其對市場的把握和分析。在電子商務經營處于“高天滾滾寒流急”的危難時刻，亞馬遜獨辟蹊徑，三次大膽地將免費送貨作為促銷手段，并且不斷降低免費送貨服務的門檻。薄利多銷、低價競爭，以物流的代價去占領市場，招攬顧客，擴大市場份額。顯然此項策略是正確的，因為抓住了問題的實質。當然這項經營策略也是有風險的。

亞馬遜重視物流集成系統的發展。完善的物流系統是決定電子商務生存與發展的命脈。由于亞馬遜有完善、優化的物流系統作為保障，它才能將物流作為促銷的手段，并有能力嚴格地控制物流成本和有效地進行物流過程的組織運作。

3.2 公司產品與物流集成服務

亞馬遜及其它銷售商為客戶提供數百萬種獨特的全新、翻新及二手商品，如圖書、影視、音樂和游戲、數碼下載、電子和電腦、家居園藝用品、玩具、嬰幼兒用品、食品、服飾、鞋類和珠寶、健康和個人護理用品、體育及戶外用品、玩具、汽車及工業產品等。公司依托物流集成服務，通過物流中心、桔子機器人、外部賣家和揀貨流程等系列服務，提高產品市場率和顧客滿意度。

（1）物流中心

2013年，亞馬遜花費約46億美元建設了17個物流中心，并盡其所能地從中節約每一分錢。亞馬遜在美國菲尼克斯建有120萬平方英尺的倉庫，借助手機程序的幫助，這里的員工都可以最大程度地發揮空間利用效率，即使是1英寸的地方。盡管亞馬遜去年的收入增長41%，但營業費用的增幅也高達44%，導致利潤率下滑2.3個百分點，部分源于這些物流中心的龐大開支。為了扭轉局勢，亞馬遜正在擴大產品和服務范圍，以便這些巨大的倉庫能夠成為利潤樞紐。

（2）桔子機器人

桔子機器人可以在貨架下穿梭，還能搬運產品，加快訂單履行速度。對物流中心的投資成為亞馬遜2013年最大的一筆營業費用，在銷售額中的占比達到9.5%，這也使得該公司的倉庫總數達到69個。為了進一步推動物流業務的自動化進程，亞馬遜斥資7.75億美元收購倉庫機器人制造商Kiva Systems。亞馬遜旗下擁有Soap.com和Diapers.com兩大購物網站的Quidsi已經開始使用這種設備。使用亞馬遜倉庫和配送服務的第三方商家也推動了該公司的擴張。

（3）外部賣家

通過亞馬遜出售商品的外部賣家，給該公司帶來了更高的利潤率。亞馬遜會從第三方商家出售的商品中抽取一定的傭金，通常約10%，這部分傭金全部計入利潤。如果合作伙伴選擇通過亞馬遜的倉庫履行訂單，還要交納一定的費用。亞馬遜控制了整個體驗，確保消費者可以得到始終如一的高速物流服務，而且完全沒有庫存風險。

（4）揀貨流程

要從倉庫中取出商品，首先由一組名為“充填工”的工人把商品塞進由塑料隔開的儲物格內，經過電腦的計算，這些儲物格的空間效率實現了最大化。亞馬遜物流配送環節中，將以最高效率往來于貨架之間，并將貨物依次擺放到傳送帶上，等待打包和配送。通過先進的倉儲服務，亞馬遜2013年多實現了1000萬美元的銷售額。

3.3 亞馬遜的大數據技術案例分析

3.3.1亞馬遜的大數據業務

亞馬遜的業務主要包括了三大方面：電商平臺，包括自有產品的電子商務、第三方賣家及對一些成員的特殊服務；KINDLE、數字內容等；云服務。以電子商務起家的亞馬遜，由電子書發家，由云服務推動企業更進一步發展，以企業云平臺聞名于世。

由于大數據技術的日漸成熟，亞馬遜慢慢變為大數據行業的排頭兵。亞馬遜推出過一系列大數據產品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大數據數據庫以及能夠與Amazon Web Services順利協作的Redshift規模化并行數據倉儲方案。3.3.2亞馬遜的大數據平臺開發

在亞馬遜大數據計算開發的參與人員中，包括消費者、其他進駐賣家和亞馬遜公司自身三大組成部分。盡管亞馬遜屬于整合平臺的提供商，但亞馬遜實際上身兼多職，涵蓋了價值鏈的多個環節，同時擔任了服務商和運輸者等多個角色。亞馬遜在智能物流方面的創舉，對其營銷能力的增強起到了輔助作用。

亞馬遜憑借著對于顧客購買數據的多方位采集和挖掘，能夠獲得大量關于目標客戶的信息。最后，在第三方賣家方面，亞馬遜從數據的角度去研究商家需求，并與消費者數據相結合，同物流集成思想相結合，提高平臺精準營銷的能力。

亞馬遜的大數據技術主要分為四個步驟：（1）收集用戶行為數據

用戶使用亞馬遜網站上發生的所有行為都會被亞馬遜記錄：如搜索、瀏覽、打分、點評、購買、使用減價券和退貨等。亞馬遜根據這些數據，不斷勾畫出每個用戶的特征輪廓和需求，并以此為依據進行精準營銷。

（2）整合用戶行為數據

亞馬遜強大之處還在于它可以整合用戶行為數據和喜好，并挖掘用戶的潛在需求，善于用各種形式的活動去獲取用戶的喜好和需求，比較典型的活動就是投票。一旦用戶投票了，其觀點、傾向、或者興趣愛好就暴露了，這個用戶就被亞馬遜打上了“標簽”。

（3）個性化推薦營銷服務

通過對所獲行為信息的分析和理解，亞馬遜制定對客戶的貼心服務及個性化推薦。這不僅可以提高客戶購買的意愿，縮短購買的路徑和時間，在恰當的時機捕獲客戶的最佳購買沖動，降低了傳統營銷方式對客戶的無端騷擾。

（4）統計用戶行為數據

給目標用戶發送郵件后，用戶是否打開了郵件、是否點擊了郵件中的鏈接瀏覽促銷產品，這些行為都會被持續跟蹤下來。整個促銷推廣活動而言，這樣可以統計活動的效果，為下次評估類似促銷的活動提供歷史依據。3.3.3對亞馬遜大數據技術的應用分析

亞馬遜最先把大數據引入電商行業，應用大數據技術改變客戶的體驗，將大數據技術與智能物流、物流集成相結合。在亞馬遜近二十年的歷史中，物流不但是其發展過程中的關鍵環節，也與大數據挖掘結合在一起，幫助亞馬遜在物流集成方面實現更大的價值。由亞馬遜強大技術支持的智能物流系統是其價值鏈擴張的重要部分，使其在整條產業鏈上建立競爭優勢。

首先，亞馬遜經由以云計算為依托的電商開放平臺，通過客戶數據收集、目標客戶甄選、營銷組合設計和營銷信息推送四個步驟來實現精準營銷。整個過程的核心在于對目標客戶的準確定位，從而在分析客戶偏好的基礎上有針對性地發布營銷信息。其次，有了數據分析系統的支撐，智能物流也得以發展。對于亞馬遜這樣一家秉承“客戶至上”的企業來說，其智能物流方面的創新是其他電商企業難以企及的——物流的精準實現了更高層次的消費者體驗滿足。

亞馬遜依靠大數據技術及大型的系統運輸能力作為支撐，在物流集成方面有以下創新之處。

（1）智能化預估系統。

亞馬遜的預估體系，在整個物流集成管理上起到了非常關鍵的作用。應用云計算的設備以及管理系統，亞馬遜創建了智能化預估系統，對每個物流中心進行非常特別的管理方式，對倉儲空間和配送路徑進行相當精細的計算。亞馬遜物流中心內的存貨，不單單是同品種存放在一起，它們是亂七八糟的擺在一起，貨物碼放亂，但是亂中有序。亞馬遜依據技術投入的大數據可推知客戶在買一樣貨物時有哪些可能同時購買的關聯貨物，由此，他們在供貨、上架、儲存的時候，會按照數據的分配相互交叉的儲存，使空間得到最好的利用，同時在拿貨的時候，取用最短距離。這使得亞馬遜的上架效率極高，空間的利用率極高。

亞馬遜的下單，每一個對季節性產品的下單都會左右其數據如何支配，以及在庫存里面的各個物流中心的儲備，實時的調節庫存，才可能實現庫房或者我們叫做物流中心，每一個空間得到最好的使用。

（2）智能化運輸調撥系統。

應用大數據技術，亞馬遜實行全天侯全程時時監控運輸網絡。通過調撥和干線運輸和最后一公里運輸進行智能化管理實現“還未下單貨在途”。購買亞馬遜的產品，可以在網上看到一個配送時間的估算，這個估算實際上是用大數據跟物流體系進行的連接，這個連接能夠讓亞馬遜知道，根據消費者的要求在什么時間送到，這個數據是在即時的情況下，消費者下單的時候會做出核算。亞馬遜在美國、加拿大商品是跨境配送的，在中國實行的是全國配送。亞馬遜配備了幾大物流系統，像調撥線路；亞馬遜采取智能調撥系統，在庫房之間進行調撥，還有干線運輸、第三方合作運輸等多種方式。

（3）大數據、大系統出貨能力。

出貨時，亞馬遜也采用大數據技術、大系統的能力。通過系統進行動態訂單的處理，信息化智能控制來更多揀貨的路徑，提高揀貨效率。目前這個信息系統可以達到百分之百的送貨率，而庫存的準確率可以達到99%以上。

應用大數據技術，亞馬遜在物流集成方面的擁有以下三點創新之處。第一，通過智能物流系統，亞馬遜可根據線上的銷售情況，實時記錄當前庫存，并以客戶的偏好為依據，預測下一期的銷售目標，從而使庫存始終保持在一個較低的水平。

第二，除了對自身的物流管理，亞馬遜大數據分析也與物流體系進行對接，將倉儲物流服務與產品配送結合起來，定時或定點為消費者提供新鮮的產品和及時服務。借助終端GPS設備，送貨員能夠確定最優送貨路線，在節省時間和財力的同時也為顧客提供了更優質的服務。

第三，亞馬遜物流中心預估和調撥的體系涵蓋了云計算設備和管理系統。通過大數據的分析，各類存貨按照數據分配進行相互交叉的儲存，對空間實現最優利用；而根據季節不同，庫存系統會自動轉移產品，合理利用庫房。換句話來說，數據分析相關的設施建設和信息挖掘是亞馬遜精準營銷的前提，而物流配送方面的創新則是精準營銷的效果鞏固，最大層面上增強了客戶體驗。大數據時代電子商務的機遇與挑戰 4.1大數據時代電子商務的機遇

企業可以分析和使用的數據在爆炸式增長，通過對大數據的收集、整合、分析，企業可以發現新的商機，創造新的價值，帶來大市場、大利潤和大發展，大數據時代蘊藏著巨大的商機。

（1）大數據有利于市場營銷。

大數據技術能夠幫助電商獲得更多的生意，銷售人員預計實施大數據戰略將對銷售有顯著的影響。大數據時代的社會化營銷重點是理解消費者背后的海量數據，挖掘用戶需求，并最終提供個性化的跨平臺的營銷解決方案。如果電商擁有了基于大數據的技術，在尋找潛在客戶上、銷售時間以及預測交易成功的幾率上將會得到明顯改善。

（2）大數據有利于個性化和精準的商品推薦。

大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土。顧客的結構、流量、點擊率、購買的周期以及興趣，都會在電子商務平臺上產生大量的數據，通過對大數據的收集、整合和分析，電商可以對消費者的品位和消費意愿進行準確識別，主動為其提供個性化和精準的銷售產品和服務，提高銷售額和利潤率。

4.2大數據時代電子商務的挑戰

電子商務企業在大數據時代將會迎來重大的機遇和契機，同時也面臨著大數據處理能力和隱私保護等方面的挑戰。

（1）擁有大數據的挑戰。在大數據時代下，電子商務的競爭已經成為基于數據的競爭。當今極速爆炸的信息量遠遠超越了大部分企業 IT 架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求也大大超越了現有的計算能力。有大數據是利用大數據的前提條件，若不具備整合大數據收集和使用的能力，企業就很難在廣告和多個營銷渠道中提供真正個性化和精確的產品和服務推薦，而擁有大數據的企業則能在競爭中脫穎而出，不戰而勝。

（2）處理大數據能力的挑戰。據統計，82％的公司正受到處理海量信息的挑戰，而且他們花很多時間對其進行研究，89％的公司因超負荷處理數據而失去銷售機會。僅僅坐擁大數據并不夠，對大數據的分析和挖掘能力已成為企業的核心競爭力。

（3）對隱私保護的挑戰。大數據時代，網絡用戶在互聯網的評論、圖片、視頻、個人信息、興趣愛好、交易信息、訪問的網站等等均被企業記錄在案。如在淘寶網上交易時的真實姓名、家庭住址以及銀行賬號等重要的真實信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。

在大數據時代，呈爆發式增長的信息資源給電子商務企業既帶來了機遇也帶來了挑戰，通過對數據的分析運用將帶來更多服務模式的革新，可以給消費者帶來更多更好的服務體驗，但是如何運用技術手段挖掘出有價值的信息和如何利用好這些信息還需要不斷思考和論證。參考文獻：

[1]趙林度．電子商務理論與實務．人民郵電出版社.[2]柴巖兵，賈素彤．電子商務一走進數字化商務時代．產權出版社.[3]朱愛群．客戶關系管理與數據挖掘．中國財政經濟出版社.[4]李靖，易建湘．電予商務在中田．中國經濟出版社.[5]安徽，梁春曉．電子商務應用．電子行業出版社.[6]李輝．如何響應即將到來的大數據時代．J.科技導報.2013.[7]黃浩．亞馬遜：創新者的機會．J.中國信息化.2012.5.[8]劉琪．亞馬遜：APP背后的秘密武器．J.IT經理時代．2012．10． [9]艾瑞斯．大數據思維與決策．2014．

[10]鄧學軍．亞馬遜：成功電商的物流之道．J．中國郵政．2013． [1l]冉寶松．亞馬遜開放物流背后的陰影．J．中國物流與采購．2012． [12]王晨暉．云端致勝：亞馬遜電商帝國的財富密碼．中國宇航出版社

第三篇：大數據在交通方面的應用

大數據在交通方面的應用

考試時長：60分鐘 考生：劉德志 總分：100 及格線：60 考試時間：2017-12-21 16:39-2017-12-21 16:42 100分

? 1.(易)根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋（）多個城市以及全國高速路網。（單選題3分）得分：3分

o o o o ? A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十

2.(易)根據周琦老師所講，高德實時統計用戶近（）行駛里程數據與用戶數，一旦發現異常則報警。（單選題3分）

得分：3分

o o o o ? A.5分鐘 B.10分鐘 C.15分鐘 D.20分鐘

3.(易)根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋全國主干道路及其它（）以上。（單選題3分）得分：3分

o o A.90% B.70% o o ? C.50% D.30% 4.(易)根據周琦老師所講，高德交通日均采集數十億定位請求，系統處理月均（）公里駕駛里程覆蓋。（單選題3分）

得分：3分

o o o o ? o o o o ? A.50億 B.80億 C.100億 D.150億

5.(易)根據周琦老師所講，以下哪項不屬于數據挖掘的內容？（單選題3分）A.補充與完善路網屬性 B.多維分析統計用戶出行規律

C.建立道路擁堵概率與擁堵趨勢變化模型 D.高德地圖導航有躲避擁堵功能

6.(易)根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋全國高速（）以上。（單選題3分）分：3分

得

得分：3分

o o o o ? o o A.90% B.70% C.60% D.50% 7.(易)根據周琦老師所講，高德2014年被（）全資收購了。（單選題3分）A.百度 B.阿里巴巴

得分：3分 o o ? C.騰訊 D.搜狐

8.(易)根據周琦老師所講，高德早在（）就開始投入資源來做全國交通信息的采集和發布。（單選題3分）得分：3分

o o o o ? A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年

9.(易)根據周琦老師所講，高德交通報告針對全國（）個城市交通狀態進行挖掘分析。（單選題3分）得分：3分

o o o o ? A.21 B.25 C.30 D.38 10.(易)根據周琦老師所講，大數據加速道路網絡快速更新，高德（）完成全國10萬公里15萬處更新。（單選題3分）

得分：3分

o o o o ? o A.2006年 B.2008年 C.2010年 D.2014年

11.(中)根據周琦老師所講，高德地圖有哪些功能？（多選題8分）A.交通路況實時播報

得分：8分 o o o ? B.智能計算到達目的地所需的時間 C.避堵路線方案規劃 D.為用戶搜索地點

12.(中)根據周琦老師所講，高德現在的數據來源主要是（）。（多選題8分）分

得分：8o o o o ? A.公眾數據 B.行業數據 C.政府數據 D.國外數據

13.(中)根據周琦老師所講，對大數據的管理和使用包括哪些方面？（多選題8分）得分：8分

o o o o ? A.大數據的存儲 B.大數據的應用 C.大數據的運營 D.大數據的挖掘

14.(中)根據周琦老師所講，大數據在交通方面可以有哪些應用？（多選題8分）8分

得分：o o o o ? A.出行軌跡選擇 B.旅行時間計算 C.數據挖掘 D.多樣化展現

15.(中)根據周琦老師所講，以下哪些屬于數據挖掘的內容？（多選題8分）

得分：8分 o o o o ? A.補充與完善路網屬性 B.多維分析統計用戶出行規律

C.建立道路擁堵概率與擁堵趨勢變化模型 D.高德地圖導航有躲避擁堵功能

16.(極易)根據周琦老師所講，高德地圖使用大數據能進行小路的識別。（判斷題3分）得分：3分

o o ? 正確 錯誤

17.(極易)根據周琦老師所講，高德地圖使用大數據能進行新路的識別。（判斷題3分）得分：3分

o o ? 正確 錯誤

18.(極易)根據周琦老師所講，通過索引技術，在分析具體問題時，可以回調出每條道路對應時刻的通車軌跡。（判斷題3分）

得分：3分

o o ? 正確 錯誤

19.(極易)根據周琦老師所講，高德實時挑選樣本進行算路，對發布數據質量進行評估，異常則實時報警。（判斷題3分）

得分：3分

o o ? 正確 錯誤

20.(極易)根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋110多個城市以及全國高速路網。（判斷題3分）得分：3分 o o ? 正確 錯誤

21.(極易)根據周琦老師所講，高德每季度基于數據挖掘，發布全國主要城市的交通分析報告。（判斷題3分）得分：3分

o o ? 正確 錯誤

22.(極易)根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋全國高速90%以上。（判斷題3分）得分：3分

o o ? 正確 錯誤

23.(極易)根據周琦老師所講，高德交通報告針對全國38個城市交通狀態進行挖掘分析。（判斷題3分）得分：3分

o o ? 正確 錯誤

24.(極易)根據周琦老師所講，將大數據智能化融入高德地圖，能夠提供更精準的到達時間預測和實時躲避擁堵功能。（判斷題3分）

得分：3分

o o ? 正確 錯誤

25.(極易)根據周琦老師所講，進入了阿里巴巴集團之后，高德對大數據的處理和基礎架構的能力得到了提升。（判斷題3分）

得分：3分

o o 正確 錯誤

第四篇：大數據在培訓領域的應用

大數據在培訓領域的應用

隨著信息技術的普及,人類社會進入到了大數據時代,數據已經滲入到我們生活的每一個角落,衣食住行都離不開數據。所謂的大數據在百度百科上的解釋是:在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有數據容量巨大，數據種類繁多，數據獲取速度快速，數據來源真實，數據具有價值性等特點。從大數據的應用來看，大數據包括橫向和縱向兩方面的大，可以從時間空間來說，可以從數量與質量來說，也可以主觀客觀來說，一切我們可視可聞可想的都包含在大數據里。正是有這一種大，才可以在精確定位的“小”行業中提現出大的價值。大數據使市場行業更加細分，人們的行為更佳細分，可以使企業更清晰的明白自己的定位，從時間的跨度上來講，大數據這是由于這種資源的大量整合，可以使得市場具有前瞻性，而大數據的最終效果是使消費者得到最合理最高效價值最大化實現的滿足。

20世紀90年代開始，培訓行業在中國發展壯大，盡管現在已經到了一個全面發展的時期，但是培訓行業依舊存在大量的問題。培訓供求錯位，培訓沒有建立在科學的需求分析上，培訓沒有針對性，培訓項目設置不合理，導致培訓效果事倍功半。培訓定位模糊，對培訓定位不清，致使培訓與企業長期發展脫節，培訓并沒有真正為企業的經營戰略做出貢獻。培訓主體錯位，培訓只是培訓部的事，高層不重視，中層不支持，基層不理解，培訓部角色尷尬。培訓對象錯位，許多企業盡管重視員工培訓，卻只是關注中基層員工的培訓，忽視對高管層的培訓。只對中基層員工培訓，忽視對高層培訓，或者籠統培訓管理層，員工的素質愈來愈高，而管理者卻沒有得到應有的提升。培訓方法不當，在培訓方法上，企業大多運用傳統的模式授課，培訓師講，學員聽，從而產生枯燥、效果不好的弊病，使員工失去對培訓的興趣。許多培訓師根本沒分清培訓與教育的界限，培訓應是以學習和掌握知識和技能為中心，而關鍵在于改變學員的技能。

培訓定義是一種有組織的知識傳遞、技能傳遞、標準傳遞、信息傳遞、信念傳遞、管理訓誡行為，培訓的目的也是使得這些傳遞能夠實現。在大數據的發展應用之下，無疑為培訓發展提供不少有效途徑。在大數據時代，最常做的便是將數據產品化，通過對私家車數據的整合，出現了Uber，通過對英語教員的整合，有了現在VIPABC的發展模式，有數據走向產品的案例不勝枚舉。在培訓領域也可以通過數據實現產品化，比如開發一款可以使用的app，使參與培訓的人可以隨時隨地的利用時間來培訓，培訓者也可以隨時互動。然而這個的實現，必須要依靠大數據，需要前期非常龐大的數據支持，以數據來確定培訓的主題，培訓的內容，培訓的風格，培訓的人員，培訓的課程等等，而這里大數據可以是通過對很多的學員的調查，對以往培訓資料的整合，對同行業的調查，總而言之，離不開大量的數據支持。

在全球化的快速發展下，人才發展已經成為關鍵，培訓的外延拓展到關鍵人才的界定，能力標準設定，人才評測以及系統性的發展領域，實現這一點必須要對人系統，有差別的培訓。運用大數據增強培訓針對性顯然是不可或缺的，針對性是培訓的基本要求，運用大數據，一方面，可以分析培訓人員知識儲備結構，了解到培訓人員哪些方面的專業培訓還欠缺，從而有針對性地開展重點專項培訓，彌補其專業知識的缺陷；另一方面，可針對性地調訓配置學員，改變以往“一鍋煮”的方式，做到按需培訓、有的放矢，實現組織需求與個體需求的有機統一。同時，通過運用大數據，使人員培訓與培訓者使用有機結合。通過建立起人員培訓的電子檔案，使培訓管理數字化，通過查看培訓檔案和分析培訓結果，可以動態了解培訓人員在若干年內的培訓知識儲備。除了對被培訓者的合理調控以及數據建檔，達到學員最大化培訓效果之外，通過對培訓人員的數據整合，歸納培訓人員的知識強項，性格特征，從而幫培訓者挑選適合的學員，以及做好自身規劃。

大數據的整合使得企業更加清楚自己的定位，明確自己在整個市場中的角色扮演，企業的明確定位又是企業培訓的一個重要保證。市場何其之大，人才何其之多，知識何其之廣，擺正自己的位置，培訓才能有的放矢。運用大數據對公司現狀的分析，公司的發展歷程的回顧，公司在市場上的定位，才能預估公司未來的發展。公司的發展方向又決定了培訓開展的方向，一切又要從自身的定位說起，所以大數據的整合可以使得培訓的方向更加明確，企業未來大發展更加明確。

將來的培訓的方式由被動向主動轉變，培訓的內容由普遍競爭向核心競爭轉變。這既是對培訓人員的要求，也是對企業的要求，而大數據就是這個轉換工程中的一個一個媒介，傳統的數據詮釋宏觀、整體的培訓情況，用于影響培訓的宏觀政策與決策；大數據除分析宏觀外，可以分析學員個體的課堂教學、實踐調研等微觀狀況，對于調整學員培訓行為，實現個體化培訓、需求培訓等具有重要現實意義，就是從原來的宏觀到現在的微觀，才實現了培訓之間的可交流性，從而使一味的灌輸與接收，到培訓過程中改變與創新。以前的培訓是哪里不會補哪里，但是面對知識經濟的挑戰和日益激烈的市場競爭，培訓僅為補缺是遠遠不夠的，應把挖掘潛力作為培訓的重點，把思維變革、觀念更新、潛能開發納入培訓的內容，而潛能的開發則是企業發展核心技術的關鍵，核心技術也是成為企業的核心競爭力，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

運用大數據科學規范培訓管理，將大數據技術運用到學員培訓管理中，可以建立起立體化的員工培訓管理系統，從而實現集中培訓、專題培訓、網絡培訓、涉外培訓、高端培訓等網絡化管理目標，實現學員培訓管理規范化和科學化。針對培訓缺少技術支持，缺乏針對性，資源分配不合理等問題，大數據利用其數量大，范圍廣，處理速度快的特點，有效的對培訓市場的資源進行精確分類，使得培訓行業的一些看是雜亂的問題有規律的呈現，使行業再度細分，從而有效的分配資源，達到資源的最大化使用，整合無數微觀數據形成的大數據來使得培訓工作井井有條。

陳偉明

05-27

第五篇：大數據在制造業中的應用

大數據在制造企業中的應用

近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短和市場需求變動大等問題，使得制造業正面臨新一波轉型挑戰。如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等制造業發達國家無不積極推動“工業4.0”。“工業4.0”本質上是通過信息物理系統實現工廠的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產[1]。大數據的作用不僅局限于此，它可以滲透到制造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料采購、產品制造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。大數據使得訂單處理方式有了質的變化

大數據的核心作用在于預測。大數據可以快速精準地預測市場趨勢和客戶需求，并對客戶進行細分，為其提供量身定制的合適服務。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節[2]。即企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。如海爾集團于2013年1月構建了SCRM（社交化客戶關系管理）會員大數據平臺。銷售人員可進行大數據分析，精準預測出個體消費者的需求，實現了在客戶下單之前進行訂單處理。大數據使得倉儲運輸和批發經營不復存在

由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。大數據使原料采購更加科學

大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理，可以根據輕重緩急，更加科學合理地安排企業的財政支出。其次，利用大數據的海量存儲與快速數據處理功能，可以對采購的原料的附帶屬性（節能、節水、環保等）進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。此外，大數據能預測原材料的價格以及原材料品質的好壞。這使制造業企業更加科學地采購原材料成為可能，企業可以采購到質優價低的原材料。大數據使得產品設計制造更加優化

借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質[3]。大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏[3]。例如，日本汽車公司Honda將大數據分析技術應用于電動車電池上。由于電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步了解電池在什么情況下，績效表現最好、使用壽命最長。Honda公司通過大數據技術，可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車制造公司預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。

再如BMW公司應用大數據分析，在短短的12周時間內降低80%的零件報廢率。一臺汽車需要的零件有很多種，其中一個是與引擎結合的引擎上蓋。以前，BMW要等到最終引擎組裝階段，將引擎上蓋組裝完成后才知道到這個零件能否使用，如果不能使用就只好將整個引擎報廢。而通過大數據技術，BMW公司在引擎生產線上可以做即時的檢測與分析，倘若品管沒有問題則直接進到最后的組裝程序，但若零件品質不好且無法修補則直接報廢，或者零件品質不好但能經過其他方式修補，則在修補后再度進行品管測試，借此提高生產效率并降低報廢率。大數據使得終端零售暢通無阻

通過大數據技術，企業可以了解整個供應鏈中需求和供應的變化，從而促進了產品的終端零售。如沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

當今，世界各國始終致力于以技術創新引領產業升級，而大數據的利用使得資源節約、環境友好、可持續發展，智能化、綠色化的發展趨勢得以實現[4]。因此，大數據背景下的制造業領域將具備廣闊的市場空間和前景，這是制造業企業的莫大機遇。