大数据下演绎的物流“小”时代_数据分析师考试
小徐,公司策划文员,5月20日中午在淘宝某宠物用品店购买了一款狗粮,下午3:30收到短信提示天天快递已收件,第二天中午便收到了天天快递送来的狗粮。中间,小徐通过淘宝提供的物流查询,实时关注快递的动向。一份快递的传递,不仅仅是商品在短时间里跨越数百公里的空间传递,也是大数据运用的简单表现。快递行业因为淘宝网等电子购物的兴起,在交通物流的舞台上大放异彩。
与之有着巨大反差的是,大件商品的公路运输在近年来却陷入了发展的泥沼。受到行业准入门槛低、竞争价格混乱、快递行业冲击等因素的影响,近几年宁波市的大件物品公路交通运输货运量呈现出每年10%的速度下滑。如何适应“互联网+”的新时代,成为当下宁波交通物流企业最为关心的问题。
依港而兴,演绎交通物流的“小时代”
宁波依港而兴,城市的快速发展可以说就是建立在轮车和车轮上的。一直以来,宁波作为重要的国际运输港,带来了大量的商品流通,每天都有大型的货轮在宁波靠岸或从宁波出发,前往世界各地的港口。2014年宁波港(601018,股吧)的货物吞吐量首破5亿吨,达5.26亿吨,比2013年增长6.2%;集装箱吞吐量首破1800万标准箱,达1870万标准箱,增长11.5%,增幅居中国大陆主要港口首位,两项吞吐量指标均居大陆港口第三位。频繁的货物流通为宁波物流运输行业发展打造了坚实的基础。
如果要用比较时髦的词汇来形容宁波交通物流企业的发展阶段,那么用“小时代1.0”、“小时代2.0”和“小时代3.0”来形容最为合适。
“宁波交通物流小时代1.0”,小、散是物流企业的基本特征。宁波很多的物流企业绝大多数是从家庭式组织发展起来,“夫妻两人一家店,一张桌子一间房”就是他们的真实写照。他们在集装箱堆场、货运铁路场站和汽车场站附近租一个门面,一个物流小企业就算成立了,有的甚至连固定办公场所也没有。就在这样简陋的环境和松散的组织结构下,他们一步一步发展,有的逐渐做大成为行业中的领袖,有的则在市场的残酷竞争中被淘汰。
“宁波交通物流小时代2.0”,规模化经营是物流企业的基本标志。宁波一些大型的交通物流企业在激烈的市场竞争中脱颖而出,通过多年的积累和发展,他们拥有了较为完善的基础设施,形成了一定的经营规模,建成了独立管理经营的物流基地,有些龙头企业甚至建立了属于自己的物流园区。
“宁波交通物流小时代3.0”,互联网思维和创新驱动是物流企业的两大亮点。随着互联网与产业融合发展的不断拓展,在“互联网+制造业”“物联网+农业”“互联网+金融”之后,“互联网+交通物流”已经成为新的行业发展趋势,互联网思维在物流企业的经营和管理中不断涌现。在当前传统交通物流发展的瓶颈制约越来越明显,宁波交通物流企业的企业家意识到只有创新才能实现新的突破,因此创新理念和创新成果在宁波交通物流企业中不断闪现。
顺势而为,奏响交通物流新时代华美乐章
为了让更多的宁波交通物流企业能够进入“小时代3.0”,实现传统交通物流行业的转型发展,宁波交通运输管理局和市交协物流分会专门组织全市的交通物流企业代表参加交通物流培训班,并邀请了蓝源资本总裁武军、上海众美联常务副总马海松和浙大宁波理工学院王浩教授3位知名的交通物流行业前沿技术专家,从新视角、新理念、新思路进行分析探讨,与企业家共同寻找“宁波交通物流小时代3.0”的切入点。同时,组织企业家到阿里巴巴总部进行参观,感受物流信息、云计算、物联网技术的深度融合。
在阿里巴巴的滨江总部,站在阿里的大数据平台显示器前,宁波的企业家们被震撼了,物流的传递被数字化,商品的物流信息瞬息变化,卖家与买家之间商品的传递以光点的形式,在电子地图上快速移动。同时,阿里的菜鸟物流订单以每秒几十件的速度快速上升,从凌晨0点到中午11点,菜鸟物流已经完成了近900万件的物流订单,并通过菜鸟的物流通道快速完成收件和发件的工作。企业家代表表示:“在阿里巴巴我们看到的不仅仅是物流信息、云计算、物联网技术之间无缝对接,也发现了当前快递行业对我们传统交通物流产生冲击的原因,更感受到了智慧物流不可阻挡的前进步伐。我们一致认为,只有主动采取物流产业优化和提高管理的透明度,实现物流产业各个环节的信息共享和协同运作,才能在激烈的市场竞争中赢得主动,才能实现传统交通物流业的跨越发展。”
如何才能顺利跨入“宁波交通物流小时代3.0”?推进整个行业的信息整合是关键。
“宁波交通物流小时代3.0”离不开信息的汇总和整理。但要实现这一目标非常困难,难在哪里?难在企业的利益。信息的汇总一定是建立在整个行业的有效价值服务之上,即要把企业所有的信息都汇总起来,而这又恰恰与企业的利益相违背。因为有效信息包括了企业的车辆、企业的客户、车辆的行驶线路等等,这些信息是所有企业家不能说也不愿说的秘密,它们是企业构筑市场竞争力的核心所在,所以说难整合。
那宁波的物流改如何进行大数据的整合分析?宁波交通物流要实现信息的汇总,可以借鉴一些其他行业信息整合的成功案例,其中最典型的就是利益交换的模式,即用服务换取信息的管理。简单说就是鼓励各个交通物流企业用自己信息的管理权去换取信息服务。企业把信息数据给第三方平台,第三方平台将信息服务给企业,企业再将更多的信息传递给第三方平台,第三方平台再为企业提供更多的服务……这样循环起来,就产生了更多的价值,企业也不会损失利益。
信息整合,需要专业的第三方平台
企业提供信息以后,如何确保企业的信息不会被竞争对手所利用,如何能得到有用的信息服务?第三平台可以是个行业组织也可以是专业机构,但最重要的是第三方平台一定要有专业的能力。
一方面,数据的收集整理能力要专业,在大数据时代,数据的数量非常庞大,数据的质量不再是第一位的,数据的质量缺陷通过庞大的数据量进行弥补。但不可避免的是,行业内缺少统一的信息标准,很多信息缺乏关联性,因此对收集到的信息进行有效整合很重要。另一方面,对数据的分析能力要专业,第三方平台的服务就是要帮助企业在数据的海洋里找到有关联性的数据。
在大数据时代,我们事先无法获知众多的数据是否存在关联,但是通过数据处理获得的相关性结果,能够告诉我们里面可能有什么样的因果关系,这就要求平台分析能力要专业。数据只有经过及时、有效的处理,才能帮助企业制定科学的管理决策,帮助企业合理地布局站点,帮助企业有效地降低成本。
如果说,信息的整合是“宁波交通物流小时代3.0”的身体,第三方平台是“宁波交通物流小时代3.0”的大脑,为宁波交通物行业流注入文化基因就是为“宁波交通物流小时代3.0”灌输灵魂。宁波的交通物流企业家需要继承宁波帮商人“团结互助、诚信经营”的优良传统,贴上宁波的文化标签。为交通物流行业注入群体意识,抱团发展,才能共同应对行业发展中的难题,走出属于自己的智慧发展道路。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22