大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
怎样才能用起来大数据？障碍如何解决中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：
■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。
■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。
而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了479万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2 如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3 如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4 为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
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企业取得持续性竞争优势,离不开正确运用市场营销策略。而物流管理是企业获得持续竞争优势的一个关键因素。下面是我为大家整理的物流管理论文，供大家参考。
物流管理论文范文一：浅谈物联网在物流仓储管理中的运用摘要 ：目前，商品物流活动已渗透到人们的日常生活中，成为人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。而物联网作为实现智慧物流的关键，对融合内部各系统，协调内部各系统之间的关系至关重要。值得一提的是，将物联网技术引进物流仓储管理体系中能够实现智能安防、智能维修、智能采购及智能检测等，为推进物流仓储管理体系全智能化发展提供了必要充分的基础。
关键词：物联网 ;仓储管理 ;智能化
一、物联网与物流仓储管理体系的关系分析
RIFD 技术和 GPS 技术是我国物流仓储管理体系最常用的两大感知技术。随着物联网技术突飞猛进发展，物流仓储管理体系感知技术呈现多样化发展，其主要体现在 ：传感技术、M2M 技术、蓝牙技术、视频识别技术等，这些技术主要用于下述方面 ：冷链活动常选用温度的感知技术 ;物流安全防盗活动常选用侵入系统的感知技术 ;对各业务流程的控制活动常选用视频的感知技术等。
对于物联网的发展模式而言，与其他网络的发展模式会有所不同，物联网是以促进世界经济快速发展为目标的生产力，从技术角度来看这个架构，互联网诶感知层，网络层和应用层，其感知层的主要构成为甲级传感器和感应器，其网络层主要用于互联网，无线通信网络和其他网络，应用层主要是他们作为一个有效的用户，并确保仓库物流管理的衔接。物联网需要传感器技术， RFID技术和嵌入式系统技术，除了有效应用这些技术外，根据实际使用的东西，可以将应用程序分为三种基本方式：智能对象标签、目标对象跟踪、环境监测与智能控制对象。在这个阶段，物联网的应用处于中国互联网发展的早期阶段，只有实现“物”联网，才能真正优化物流管理。虽然在物流仓储管理系统中已经使用物联网，但它还不能有效的发挥物流管理系统信息库的功能，因此需要物流企业网络系统的组合，物流信息系统的重建，并作出适当的调整，致力于高效的东西，积极利用现代物流技术与装备，开展后勤和情报工作，以推动变革，以确保我们的物流系统和仓储管理实现长期可持续性发展。
二、物联网在物流仓储管理体系应用现状
从物联网的本质上看，其表现在三个方面 ：互联网特征、识别与通信特征及智能化特征。上述三大特征共同决定了物联网的高效性。随着物联网技术的发展，其将为推进智慧物流革命发挥重大积极影响，进一步拓展物流仓储管理体系发展空间。
近年来，国内各大物流企业相继认识到物联网的先进性，从而纷纷将物联网引入各项物流领域中，力求实现自身企业又快又稳发展。物联网是对新一代信息技术的高度集成和综合运用，其具有三大显著功能 ：整合感知识别功能、传输互联功能及计算处理功能等。随着电子计算机技术和网络信息技术的发展，各行业实现物联网的应用已成为信息时代下的必然趋势。将物联网引入物流仓储管理体系中不仅能够实现生产系统、物流系统、销售系统及采购系统的智能融合，而且还能够打破传统的物流工序和流程，进一步提高物流仓储管理体系的工作效率和水平。随着社会物联网体系逐步成熟，促进了物流仓储管理体系局部物联网的发展，并逐渐融入到社会物联网中，之后物流仓储管理体系局部物联网可与社会物联网实现信息资源共享，以此用户凭借互联网或物联网手机终端便可实现产品信息的查询，以此既降低了物流仓储管理体系的工作负担，而且还节省了用户的查询时间，真正的实现了产品信息随时随地查询。
三、物联网在仓储管理中的应用研究
(一)物联网在出库管理与入库管理中的运用
无人搬运车和智能机器成功引入仓储物联网。在传感技术和信息技术的推动下，无人搬运车逐渐趋于智能化，实现智能化的无人搬运车称之为智能搬运车。
随着网络技术的发展，智能搬运车正日益成为物流仓储管理的重要组成部分，是智慧物流终端的一部分，构成了新的物联网 *** 作系统，使物流仓储管理实现了网络化，智能化的 *** 作，并实现共同的智慧物流。从这个角度看，智能网络和技术背景的另一种网络技术，智能搬运车具有良好的发展前景，以促进物流业的发展将起到显著影响。
根据收集到的信息，按货物存储仓库管理员的清单进行发送，货物将传递给仓管员。仓库 *** 作员则根据从RFID设备，或手动输入，设置为国家商品数据，货物信息将出现在仓库的物流仓储管理系统中，存储 *** 作完成后，生成存储产品的数据表，产品数据记录产品存储名称，型号，生产日期，储存时间，多余的存储空间，质量状况，仓储经理和代码库的数量等问题的信息。信息收集是指一个管理数据库的仓库管理员在系统中输入产品型号，名称和数量，系统自动显示当前的库存情况。基于这些产品的保税仓库 *** 作员信息，店长核查后取出，完成库的 *** 作。商品空间完成的车辆(如叉车)收集运输物资到某些货物仓储，由工作人员完成存储检查，然后将当前位置信息存储系统的访问信息确定后通常会由仓库管理进行最终确定。网络技术的应用，可以轻松，迅速，准确，不间断的自动与它的技术部署的信息系统输入货物的当前存储位置。射频识别技术作为一个例子来说明所定义的存储空间，并且存储空间时，存储配备电子标签，以确定货物的存储，通过该信道在读取器的嘴仓储，相关的信息可以被自动插入到系统货物仓库物流管理。目前的存储系统记录信息，并检查它是否被允许通过的信息保存和存储库存信息，如果发生错误生产信息将由解决员工来完成。
(二)物联网技术在库存管理中的应用
库存管理系统的一个重要的功能就是实现库存的转移，它主要是用来改变物品的位置和数量。通过股权转让功能的实现这一库存管理系统，从这个国家的库存转移到另一个国家或多个国家的能力合并成一个国家，透过股份，不仅有利于转移的实施以确保货物的排放量科学，合理性，也保护了货物运输的安全存储。目前，我们大部分的物流业已经成功地推出了事情的定位技术，物品的储存，找到的对象和货物流条件下的放电状态跟踪，并进行必要的调整，以他们的行动，并在在正确的时间实时评分，以确保材料的变化和信息管理系统的材料存储位置的变化的可持续性。
以发布的智能系统为基础的物流卡车收到指令后，结合库外流动信息点的具体情况，将该库转移实现物流仓储安排的合理性，科学性和安全性。仓库将保留重要场所的货物，存储环境直接影响货物的数量和质量，从而决定是否满足客户的要求。作为新一代信息技术的重要组成部分，物联网主要是指基于互联网技术，实现智能化识别，定位，跟踪，监控和管理的网络系统。物联网有三个显著的特点：设备设施普通化，服务终端互联自主化和智能化。物联网的这三样特征一起决定着物联网已经具备了测量功能和获取可靠信息的功能，因此物联网对库存管理起着关键性的作用。
参考文献 ：
1 姜超峰 2011 年仓储业发展回顾与 2012 年展望 [J] 中国流通经济 ,2012(3)
2 李振汕 物联网对物流业发展的影响 [J] 物流科技 ,2011(3)
3 余志平 信息技术在房地产企业中的应用及展望 [J] 中国管理信息化 ,2010(16)
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5 沈哲 物联网技术与物流企业竞争优势实证研究 [J] 浙江社会科学 ,2012(2)
6 冯亮 , 幺攀 , 孙洪峰 物联网环境下供应链仓储管理系统分析与设计[J]中国物流与采购,2012(6)
物流管理论文范文二：浅谈城市物流运输的风险分析摘要：随着我国经济的高速发展，商品贸易也日渐强大，这就为运输型的物流企业增加了业务量。物流运作过程中的风险问题也随之出现，如何在保证运输的安全性、可靠性的同时，获得最大的经济效益，这就要求在物流运输的环节中，选择最优的运输方案，避免安全隐患。城市物流运输存在多方面的限制，本文将从运输的路线选择问题入手，进而对“最后一公里”问题进行研究，给出更好的城市物流运输网络的建议。
关键词：城市物流运输，最后一公里，风险分析
一、物流运输风险分析
(一)风险的概念
风险是指由于随机因素的影响而引起的收益偏离预期的程度。
(二)风险分析的概念
风险分析是找出行动方案的不确定性因素，分析其环境状况和对方案的敏感程度;估计有关数据，包括行动方案的费用，在不同情况下得到的收益以及不确定性因素各种机遇的概率，计算各种风险情况下的经济效果;作出正确判断。
(三)影响因素
1运输合同主体资信不足，导致合同无效或无效履行。
2因货物运输、保管不当造成货物损失的赔偿风险。
3合同履行中未及时检验、移交、接收及接受货主特殊指示而产生的违约风险。
4货物延迟交付的违约赔偿风险。
5对环境污染的风险。
二、城市物流运输网络
我国目前处在一个快速发展的阶段，经济实力的增强带来了贸易量的逐日增大，物流行业的迅速崛起成为必然。物流主要包括两个方面：运输和仓储。随着我国城市化进程的加快，物流运输在城市内部也发展快速，这就确立了现代物流在城市经济的发展中的支柱地位。城市物流系统的构建主要根据城市特色、发展定位、产业结构特征、城市规模、地理区位等因素，科学规划物流网络和物流通道。物流网点的选址决定了整个物流系统的模式、结构和运作效率。
物流网络的规划与布局不仅影响企业的经营活动，而且影响城市的交通运输功能和生态环境，同时，选址模型根据现期数据得出的解在未来的经济环境下使用会被证明是次优的[1]。基于物流网络一体化的思想，以第三方物流企业服务与生产制造类企业为出发点，在城市中建立配送中心，通过案例分析得出物流运输网络构建的思想。
案例 某公司在三个地方有三个分厂，生产同一种产品，其产量分别为300箱、400箱、500箱。需要供应四个地方的销售，这四地的产品需求分别为400箱、250箱、350箱、200箱。
三、物流运输“最后一公里”
(一)“最后一公里”概念
最后一公里物流是配送的最后一个环节，它的优势是可以实现“门到门”，按时按需的送货上门。
(二)面临问题
专家认为，我国物流服务组织化、社会化、专业化、信息化程度低，直接导致“最后一公里”的物流效率较低，成本较高，“一边捆着草，一边饿着牛”的现象比较突出。随着城市化程度的加深，配送需求量的不断增加，物流运输需要更多的配送车辆。但是由于供应需求的信息渠道不畅，城市“最后一公里”往往是“有货找不到车，有车找不到货”，造成比较严重的空驶等问题。
同时，由于此类问题的出现，也将会导致物流成本的增加，并将反映在运输货物的成本增加上。突出表现在菜价的上涨上。一方面的问题是菜农的贩卖价格极低，另一方面是蔬菜市场价格的居高不下。蔬菜价格从产地到销地将翻涨几十倍，从产地的几分钱一斤，运送到市郊就将涨至几毛钱一斤。因为城市内交通管制等问题，而且要保证蔬菜的新鲜，人货混装的车辆是不允许上路的，菜贩只能通过小面包车装运蔬菜进城。小面包车遇上交警罚款，又将导致蔬菜成本的再次上涨。蔬菜运送至菜市场，由于菜贩还存在摊位费、卫生费、水电费，菜价将又一次上涨。所以，蔬菜从菜农到菜市场，虽然只经过短短的十几小时，它的价格将从几分钱涨至几块钱。
不仅如此，随着电子商务的发展，快递业也迅速崛起。电子商务伴随着信息流、商流、资金流和物流。人们十分强调电子商务中信息流和资金流的电子化、网络化，而忽视了物流的电子化过程。 但随着电子商务的进一步推广与应用，物流的重要性对电子商务活动的影响日益明显，但是物流能力的滞后对其发展的制约也越来越明显。快递的“最后一公里”问题投诉反映最多的是快件延误、快件丢失、损毁等问题，这些投诉90%以上都出现在“末端投递”方面，这也成了制约快递企业发展的一大瓶颈。
(三)解决方案初探
在商务部、财政部的指导下，各地以城市共同配送试点为契机，加大商贸物流基础设施投入、推动物流配送经营模式创新、推广现代物流技术应用、提高物流配送效率，城市物流配送体系进一步健全，规划布局日趋合理，试点取得初步成效。重点支持领域和方向包括：公共服务平台建设;物流分拨中心、公共配送中心和末端配送网点三级配送网络体系;现代先进技术应用，开展供应链、物联网、信息平台、冷链配送、路径优化、诚信认证等管理示范;标准化设备应用，鼓励改造或租用标准化仓库，规范厢式标准配送车辆，推广标准编码、带板运输、仓储笼运输;配送模式创新，鼓励在服务居民生活领域发展共同配送、连锁商业配送、电子商务配送，突出快消品、生鲜食品、药品、家用电器等配送重点，满足消费个性化、多样化和便利化需求。
构建城市共同配送服务体系，是建设大市场、大流通的重要组成部分，希望各部门、各地加强系统设计、整体部署，上下联动、共同推进。
一要加强顶层设计，增强城市共同配送的系统性、整体性、协同性，科学规划、合理布局城市共同配送网络节点;完善相关支持政策，为开展城市共同配送提供制度保障。
二要研究制订标准。试点城市应对城市共同配送服务体系各要素、各环节进行规范，落实好国家技术标准、管理标准和服务标准，对缺少的标准，可先行探索制订地区标准。
三要创建良好环境。城市政府应纳入重要议事日程，成立由分管市领导负责，商务、财政部门牵头，相关部门参与的城市共同配送工作领导小组，明确职责分工，完善协调机制，形成合力;应结合本地区经济发展特点和相关规划，研究出台支持试点的本地化、差别化政策，享受水、电、税、地等方面的物流优惠政策。
四、结论
城市物流运输是整个物流传递过程的最后一个节点。随着世界范围内信息网络的构建，物流运输在远程传递的过程中速度已经有了很大的提高，信息流、资金流、商流都能及时地伴随着物流进行。
目前，国家应该着重建设城市化物流网络，通过开通配送中心、优化城市交通等措施，加强城市物流网络的畅通性。企业自身应根据市场需求，及时地完善本企业的资源配置，规划好运输路线，尽量规避“最后一公里”问题给企业带来的损失。建立良好的供应链系统，通过对链条上每一个节点的控制，做到整条供应链的最优。
参考文献:
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