大数据背景下物流信息平台构建研究
[摘要]物流行业与信息技术的融合，特别是大数据在物流管理中的应用，能够大大提高行业运行的效率。文章界定了大数据的含义，分析了大数据对物流管理的影响，在此基础上分析了大数据物流信息平台管理中存在的问题，并提出了大数据物流信息平台构建的建议。
[关键词]大数据；物流管理；物流信息平台
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.095
[中图分类号]F259.2 [文献标识码]A [文章编
号]1673-0194（2016）24-0-02
人类文明发展到今天，社会科学技术发生了巨大的改变，人们点击鼠标、敲击键盘、滑动触摸屏等都会对互联网的虚拟世界产生影响，留下痕迹，这些痕迹会转变为信息与数据，最后整理转换成资源。对海量数据的采集、整理与分析已改变了人们的生存方式，正在改变着这个世界。合理利用这些大数据有利于降低企业的运营成本，有效地提高生产经营效率，与此同时，如何科学、合理的利用这些数据也给企业的管理者提出了更高的挑战。通信信息技术、计算机技术、互联网技术等技术的快速发展深刻地改变了企业赖以生存的外部环境，给企业的生存与发展带来了更大的机遇。企
业生产运营的相关者，如生产商、服务供应商、原材料供应商、政府、客户、销售商与传媒机构等，从竞争者的角色逐渐向利益相关者转变。信息化的深入利用，网络化科技成果的不断转化，使国家与国家之间、组织与组织之间、人与人之间更加便于沟通和合作。
1 大数据的含义及对物流管理的影响
大数据是近几年才出现的热词，其起步较晚，发展仍不成熟，对其含义目前仍没有统一的标准，但众多学者一致认为多样性、规模性与高速性是大数据的特征。虽然各国政府与学者对其定义不一，但综合来看，大数据是Web 3.0技术的产物，大数据使人们可以跨越边界，跳过浏览器采集、整理与分析数据，是人类文明的巨大进步。
大数据将各行业、各组织及个人紧密的联系起来，有效地分析这些大数据有利于提高组织内部人、财、物等资源分配的能力，优化组织运营管理模式，提高组织创新能力，大数据的发展对近些年快速发展起来的朝阳行业――物流业带来了前所未有的机遇。
首先，物流大数据有助于提升企业的决策能力。在西方众多的管理思想中，有一种思想认为管理就是决策。众所周知，正确的决策需要大量的、准确的、及时的信息，这对信息的来源提出了更高的要求。大数据的出现与运用为企业的科学决策提供了保障。顺丰公司的成功在很大程度上取决于
他们大数据信息平台的高速运转，大数据信息平台的高速运转提高了公司的核心竞争力。其次，物流大数据对变革运营模式的推动作用。企业经营模式的改变也有赖于大数据。大数据信息平台的出现有利于实现资源共享，进一步促进企业之间的合作。再次，大数据对人力资源管理显现出精细化的特点。物流人才的匮乏是目前物流发展的重大问题，大数据的出现有利于对员工的选择、评价、培训等管理做出正确的决策，从而优化人才管理的方法与手段。最后，物流大数据对管理控制的提前预警作用。物流是一项系统工程，包括物资采购、组织生产、销售等环节，大数据的准确处理有利于提高市场需求预测的精准度，同时也可以对商品库存提出预警，从而优化物流运作流程。
2 大数据物流信息平台管理存在的问题
2.1 大数据物流实践落后
欧美日众多的物流企业大多应用大数据，如包裹可视化管理与运输的数据化等。联邦快递公司采用Senseaware系统实现了可查询客户的邮件状态，联邦包裹服务公司建立了Orion大数据导航系统，虽然这个项目每年需要投入数亿美元，但该系统在寻找最佳线路方面取得了惊人的效果，进而减少了二氧化碳的排放量。国内的大数据物流实践则比较落后，在这方面顺丰有不错的尝试，顺丰科技在车辆GPRS导航监控系统方面取得了较好的效果，实现了快递业务到站信
息的监控，但圆通速递、申通快递、百世汇通、中通快递与韵达快递等物流公司在大数据物流方面则鲜有突破。
2.2 大数据物流信息平台的功能有待完善
近年来，随着制造业及电子商务的快速发展，物流行业也得到了快速的发展，然由于进入的低门槛，企业规模过小，各企业提供的服务同质化严重，行业集中度偏低。企业规模小导致企业无法大力加强物流基础设施的建设，尤其是信息技术的建设，很多企业在大数据物流平台建设方面的无序导致错失发展的机遇。同时，很多企业管理者并不重视大数据的作用，对大数据物流平台持观望、甚至怀疑的态度，因此，目前物流大数据信息平台的搭建也仍有许多地方需要改进，在利益分配、诚信考量、合作等各方面的工作也有待完善。
2.3 大数据萃取及使用能力尚有提高的空间
物流企业是大数据物流平台的主体，除此之外，生产类的企业、销售类的公司等各类组织也需要物流服务，也会产生大量的物流信息，也是大数据物流平台的主体。将零散的数据聚合找出有用的信息是大数据物流平台设计的关键，然而，目前的大数据物流平台在这方面仍比较薄弱。以阿里集团的“菜鸟驿站”为例，虽然为客户和快递公司提供了很多便利，但并没有使用大数据对驿站地点和数量选择做出统筹的规划，严重影响了加盟商的收益。
2.4 大数据信息平台的安全保护存在漏洞
大数据物流平台涉及多个企业的利益，其安全问题也需要各方的维持。然而，有关大数据平台的安全事故时有发生，给平台企业带来了经营隐患。如快递公司网站存在漏洞致使黑客入侵快递公司，泄露客户个人信息。
2.5 管理者没有真正将传统思维模式转换成数据思维模式
目前，问题导向的影响下，国内大数据物流信息平台在行车线路的优化、库存量的界定、物流中心的布局等方面的应用还是比较普遍的，但真正用数据思维来思考和管理的案例几乎没有，严重束缚了物流大数据信息价值的发挥。
2.6 大数据物流信息平台缺乏人才设计与实施
大数据物流信息平台的人才既需要懂仓储、运输、配送等物流专业的知识，又要在公司战略管理方面具有独到见解。然而物流人才匮乏是不争的事实，全球大数据相关岗位入职率低的现象非常严重。
3 构建大数据物流信息平台的建议
3.1 完善多方企业合作机制
大数据物流信息平台需要多方企业的参与，多方企业通过合作来共享利益，因此，平台的搭建极其关键。一般来讲，平台的搭建应以某个具有综合实力高、创新运营模式和行业内影响力大的企业来完成，并以搭建企业的实力来吸引其他企业的加入。参与者各方应各有优势，形成互补，从而提高
整个物流平台的经营效率。同时，难以被模仿或被超越独特价值的物流大数据才是平台的核心价值。此外，平台设计应该考虑各方利益，在利益分配方面，应遵循科学、合理的原则，不应该主观臆断。
3.2 提高大数据运用能力
数据聚合、数据储存、数据计算、数据分析和信息运用是大数据处理技术的五个环节。在数据聚合方面，应该使用智能手机、PC机、射频识别、全球卫星定位系统与传感器等设备及时、准确、完整的收集货运量及运输路线的数据、客户需求，订购量的数据、包装、配送等相关数据，以及仓储中心位置及库存数据等数据。数据的储存一方面要提高存储空间，另一方面要通过高性能I/O、虚拟存储技术及网络存储系统等存储虚拟化来实现。在数据计算和分析方面，可以选用数据库、一体机数据库、数据集市等商业大数据的分析工具，也可以选用免费的开源性大数据生态圈。
3.3 加强安全防护管理
加强安全防护管理，首先，要加强对大数据物流信息平台管理人员与员工的培训，加强管理人员的认识，提高其专业技能，加强对核心数据的保护；其次，精准筛选数据，缩小数据分类模块，加强对数据的分类管理，并通过逻辑冲突及时交叉验证。最后，因数据提供者又是数据的使用者，因此严格区分大数据区域，加强保护商业机密数据，消除防护
盲区，建立实时的安全检查机制是极其重要的。
3.4 开发大数据信息平台思维，创新经营模式
互联网大数据信息时代要求身处在这个时代的企业要
在创新经营模式方面有所突破。大数据物流信息平台的设计与实施也可以借鉴成功的商业模式，进行跨界思考。如参考小米开发物流行业的粉丝模式，物流行业是互联网经济唯一面对客户的服务行业，其拥有海量的客户信息资源，为吸引粉丝、增加客户黏度及精准营销提供了保证；将颠覆出租车行业的Uber模式引入物流领域形成众包物流模式，借助大数据物流信息平台使人人成为快递员，解决最后一公里的配送问题。
3.5 采用多元化的方式引进大数据人才
数据化物流离不开数据人才，面对全球稀缺数据人才的现状，物流行业应该考虑采用多元化引进人才的方式。首先，可以将大数据物流信息平台业务外包出去，利用“外脑”解决物流数据问题。外聘更具有专业素养的大数据信息团队，能有效地突破本公司固有的思维方式，更加能够从新视角发现物流数据的价值。其次，内部挖掘，培养本公司员工，选择IT专业的员工到物流岗位，了解物流工作流程；还可以对物流岗位具有大数据基础知识和较强学习能力的员工进行
专业化的培训。最后，企业可以与高校合作，采取定向培养的方式获得相关人才。
主要参考文献
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供应链环境下的物流企业管理 物流管理作为供应链管理的一个主要组成部分，和传统物流管理的意义和方法不同，这些不同反映了供应链管理思想的要求和企业竞争的新策略。在供应链管理环境下，物流管理扮演着举足轻重的角色，尽管合作性与协调性是供应链管理的一个重要特点，但如果没有物流系统的无缝连接，就会使供应链上企业之间的同步化、并行化运作，实现快速响应市场的能力大打折扣。这不仅会推动物流实践在企业中的发展，使企业获得市场存在的依据和持续发展的动力，还会推动物流客户服务战略以及供应链管理战略本身的发展。 一、现代企业物流管理的特征 1．现代物流管理是系统整合的协作物流，以企业整体最优为目的。从从供应链战略管理的角度出发，现代物流管理指挥着跨企业组织的物流作业，通过强化流通过程中所有企业的关系，以实现产品供应链全过程的价值和经营行为的最适化。 2．现代企业物流是客户服务物流，客户服务是物流管理创新的原动力。传统物流认为物流是“内部事务”，只对组织体内部产生影响，其服务对象是组织内部的生产或销售部门；现代物流认为物流是“外部事务”，其服务对象是组织体外的顾客，与此相适应，企业经营理念的核心已从产品制造转向市场营销和客户服务。 3．现代企业物流管理依靠高度发达的信息网络和全面、准确的市场信息，来实现企业各自的经营目标和实现整个供应链的效率化。信息已成为物流管理的核心，现代物流活动必须及时了解和反映市场的需求，并将之反馈到供应链的各个环节，才能保证生产经营决策的正确和再生产的顺利进行。 二、我国企业物流管理现状 从目前中国物流业发展现状看，具有现代物流特征的物流企业一部分是在运输企业或仓储企业的基础上，通过物流服务的延伸和运作方式的变革转变为物流公司；还有一部分是为满足物流市场的需求，以物流事业为经营内容的新型物流企业。 具体表现在以下几个方面： 1．传统的管理理念、机制、方式影响企业物流效率的提高 受传统计划经济体制的影响，我国相当多企业仍然保留着“大而全”、“小而全” ，“产、供、销一体化”，“仓储、运输一条龙”的经营组织方式，物流活动主要依靠企业内部组织的自我服务完成。 2．企业对物流服务的认识不够全面和深刻 我国的许多企业在制定物流服务要素和服务水准时，将有限的物流资源平均分配给所有的顾客和所有的产品，往往影响到具体的物流服务绩效以及由此
大数据在物流方面应 用
大数据时代在物流方面的应用 学院：经济管理学院 专业：市场营销123班 学号：2012016314 姓名：李燕
“大数据时代来了!”两年，从业内到业外，这句口号见诸网媒、报端的频率与日剧增。直至今天，从政府高管到行业巨头，从商界大鳄到微企老板，关于数据创业，他们中有没有直接参与已然不是那么重要了，重要的是现在谁都不敢不重视大数据。更值得期待的是已有先驱驮负大数据颠覆行业规则的构想，开始试水国内物流行业。 “物流业是一个产生大量数据的行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多资源如果不用就浪费了。”申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。目前，业内对大数据并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。毋庸置疑的是，大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。 “物流业之所以做大数据，主要是因为：第一，快递走入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。第二，从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。第三，提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”邱成说。 长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。 整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被“最短化”、“最畅化”定制。两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。因为大数据试水物流行业，“游戏”才刚刚开始。 “现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。”邱成说。在前不久召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。 在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。 不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。早在今年年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城——中国人民大学”电子商务
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商
贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划，深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.doczj.com/doc/db16442569.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分
析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的
自贸区下物流与供应链发展新趋势 当前，世界经济仍然处于国际金融危机后的深度调整期，我国经济发展步入“新常态”，着眼于保持中高速增长和迈向中高端水平的“双中高”目标。我国物流业积极调整应对，加快转型升级，主动适应经济“新常态”，物流运行保持温和增长。2015年社会物流总额将超过210万亿元，可比增长8%左右；物流业增加值超过3.4万亿元，可比增长9%左右，两项指标增速与上年相比均小幅收窄，但仍然高于同期GDP 增速，处于中高速增长区间；社会物流总费用将超过9.7万亿元，同比增长8%左右，增速延续小幅回落态势；社会物流总费用占GDP 的比率约为17%左右，物流业发展质量和效率有所提升。中国物流景气指数全年在55%上下波动，物流运行总体趋稳。2015年，物流运行趋势仍将延续“增速减缓、结构调整”的发展态势。今后一段时期，我国物流业适应经济“新常态”，将进入以转型升级为主线的发展新阶段，逐步从追求 规模速度的粗放式增长转变为追求质量效率的集约式增长，从以增量扩能为主转变为调整存量与做优增量并存的深度调整，从要素驱动、投资驱动转变为整合发展、创新驱动，逐步释放发展潜力。 一 在新的形势下，以自由贸易区建设为突破口的开放型经济取得了快速发展。2013年9月，中国（上海）自由贸易试验区（以下简称“上海自由贸易区”）正式挂牌成立。2014年底，李克强总理主持召开国务院常务会议，决定在广东、天津、福建特定区域再设立三个自由贸易区，自由贸易区建设进入新阶段。2015年3月，中央政治局召开会议，审议通过广东、天津、福建自由贸易试验区总体方案，进一步深化上海自由贸易区改革开放方案。会议指出，推进自由贸易区建设是我国经济 何黎明 （中国物流与采购联合会，北京市100045） 摘要：新形势下，以自由贸易区建设为突破口的开放型经济的快速发展为我国物流业转型升级与创新发展提供了强大的动力，但我国自由贸易区发展中仍然存在许多制约物流业发展的问题。为更好地实现我国经济发展“新常态”下中高速增长和迈向中高端水平的“双中高”目标，自由贸易区建设必须充分重视物流业发展，解决制约行业发展的重点问题，充分发挥物流的集聚和辐射效应，促进区域经济一体化发展。福建自由贸易区作为第二批获批的自由贸易区，在物流业发展上具有较好的基础。下一阶段，物流业为全面适应经济发展“新常态”，加速转型升级，助推产业升级和贸易繁荣，一要发挥自身优势，加强内引外联；二要完善服务功能，整合创新发展；三要做优产业基础，联动融合发展。 关键词：自贸区；物流；供应链；发展；趋势中图分类号：F259.22 文献标识码：A 文章编号：1007-8266（2015）05-0001-04 □本刊特稿 中国流通经济2015年第5期
55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.
供应链环境下的物流管理 一、供应链管理和物流管理的概念 ............................................... . 1 1.1供应链管理 ...................................................................... 1 1.2物流管理 .......................................................................... 二、供应链管理环境下的物流管理 ............................................... 2 2.1物流网络在供应链管理中的地位 ................................... 2 2.2供应链管理环境下物流管理的特点 ............................. 三、结语 .................................................................................... 一、供应链管理和物流管理的概念 1.1供应链管理 1、供应链的概念 供应链是围绕核心企业，通过对工作流（work flow）、信息流（information flow）、物料流（physical flow）、资金流（funds flow）的协调与控制，从采购原料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终用户连成一个整体的功能网链结构。 2、供应链管理的概念 供应链管理就是使供应链运作达到最优化，以最少的成本，通过协调供应链成员的业务流程，让供应链从采购开始，到满足最终顾客的所有过程，包括工作流、物料流、资金流、和信息流等均能提高效率地操作，把合适的产品以合理的价格，及时准确地送到消费者手上。 3、供应链管理涉及的内容 供应链管理关心的并不仅仅是物料实体在供应链中的流动。除了企业内部与企业之间的运输问题和实物分销以外，供应链管理
1.1.1顺丰网络的建设 自有庞大的服务网络，自有服务网络具有服务标准统一、服务质量稳定、安全性能高等显著优点，能最大程度地保障客户利益。 顺丰自1993年成立以来，每年都投入巨资完善由公司统一管理的自有服务网络：从蜗隅中山，到立足珠三角，到布局长三角；从华南先后扩展至华东、华中、华北；从大陆延展到香港、台湾，直至国际。 顺丰2008年集中呼叫中心，成都呼叫中心，分别接听：（四川，重庆，山东，河南，河北，湖南，湖北，东三省，夏门，江西，山西，甘肃，新疆，等地电话。）合肥呼叫中心。分别接听（安徽，江苏，浙江，上海，福建等电话）。 顺丰在中国大陆目前已建有3个分拨中心（顺义区。潍坊，满足未来十年山东的需求。杭州。），近100个中转场以及2000多个营业网点，覆盖了国内31个省（青海省、西藏自治区暂未开通）近200个大中城市及900多个县级市或城镇。 顺丰在中国香港1993年在香港特别行政区设立营业网点，目前营业网点覆盖了18个行政区中的17个（离岛区暂未开通）。 顺丰在中国台湾2007年在台湾省设立营业网点，覆盖了台湾省台北、桃园、新竹、台中、彰化、嘉义、台南、高雄等主要城市。 在新新加泼和韩国市场的开通
1.1.2 外资快递巨头挤压国际市场 目前国际快递市场上国际快递业务基本上是由国际快递公司经营着。以uPs、FedEX、DHL、TNT等为首的国际快递公司凭借本身先进的技术优势和经验优势占据了中国国际快递业务80％的市场份额。有资料显示，这四家国际快递巨头的速递价格普遍低于己于国内公司lO％一15％左右，这大大提高了他们的竞争力。国内快递企业要想在中国国际快递业务中与他们分一杯羹不是易事，他们是国内快递企业最大的威胁条件。为尽快抢占国内市场作好了充分的准备。而顺丰的国际业务范围也只是扩展到了港澳台和新加坡韩国。 1.1.3仍然会收到很多关于服务质量的投诉 门到门的服务质量还有待进一步的提高。 完善基于物流信息技术的改进工作，将大大的有利于进一步提高服务的质量。提升公司的服务的核心竞争力。同时根据市场的需求制定相关的解决方案，制定合理的配送计划，合理组织运输能力。1.1.4顺丰的规模 快递是一个典型的规模化产业，客户的忠诚度与快递公司的服务覆盖广度有很大关系。当你无法为一个客户提供某一个城市或地区的寄递服务时，这个客户会马上扔掉你的电话，转而将所有订单交给另一家服务网点更多的公司。虽然顺丰的营业额在国内民营公司中占有
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层
大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数
大数据在物流中的应用 内容摘要：随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音 频、视频、图像、日志等数据正在以指数级增长，互联网的边界和应用范围不断被扩展。据麦肯锡的预测，2010年全球范围内硬盘存储的新数据超过7EB（1EB=10亿GB），而到2020年，全球数据总量将达到约35ZB（1ZB=10亿TB），大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域，为传统的数据库系统在存储、访问和管理大数据方面带来严峻的考验，无论是在学术界还是工业界，都引起人们高度的关注。 关键词：大数据物流电子商务互联网 一、大数据对物流企业的影响 二、(1)信息对接，掌握企业运作信息 三、在，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这 给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。 四、(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策 传统的根据和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。 同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。 五、(3)培养客户粘性，避免 六、网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业 能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免。 七、(4)数据“加工”从而实现数据“增值” 八、在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利 用的，绝大部分必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。 九、大数椐在物流企业中的应用 (1)物流业做大数据的原因 快递走【大数据在物流的应用】入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。物流业是一个产生大量数据的