程翔宇 （郑州工商学院，河南 郑州 451400）

现代科学技术的快速发展对物流企业的管理模式产生了巨大影响，物流企业产生的数据量较大，大数据、云计算等技术的应用能够帮助物流企业处理数据，并将其转化为可用于物流企业管理的关键数据信息。同时，也有助于提升物流企业的运行效率，帮助企业制定更加可靠、准确的决策，满足物流企业良性发展的需求。这种高效的数据处理方式，可以进一步提升物流企业的运营效率，帮助企业更快速、更准确地了解市场变化，为企业决策提供有力支持，降低物流企业的物流成本，进一步提升企业的竞争能力，为企业发展提供多方面的保障。

1 物流企业的管理特点

1.1 强调运营效率

物流企业在运营过程中，其核心业务是货物的运输与配送，相较于其他行业，运输与配送过程中的经济附加值较低，也就意味着货物的运输与配送价格通常比较固定，这既是物流企业的运营成本，也是影响物流企业盈利的主要原因。提升运营效率，可以有效降低人力、设备、库存等方面的成本，为企业扩大利润发展空间提供可靠保障。从物流企业服务的角度来讲，较高的运营效率，可以提高客户的体验感和满意度，在保证货物能够准时送达，并提供良好物流服务的同时，能够提升客户对企业的信任与好评。同时，在我国产业布局中，物流处于供应链的核心位置，物流企业的运营效率对供应链各个环节的协调顺畅有着直接的影响，提升运营效率，可以有效减少由货物拖延、错误造成的供应链损失，满足供应商和客户等多方面的物流服务需求；从市场角度来讲，为了积极应对全新的市场需求和多方面的挑战，物流企业应根据市场的变化动态调整运营策略，以便于应对市场的多元化发展需求，使物流企业在管理的过程中保证运营效率，提升物流企业的灵活性和敏捷性，为物流企业的可持续发展和长期竞争提供多方面的保障[1]。

1.2 复杂的供应链管理

物流企业作为供应链中的关键环节，其在运营的过程中必须参与到多个环节的协调与合作过程中，例如供应商、生产商、批发商、零售商等环节，在此过程中，还需要保证信息流、物流、资金流等方面的协调运转，从而避免供应链运行中可能出现的问题，提升供应链的运行效率。同时，在参与多层次的管理过程中，物流企业需要统筹规划每个环节中的具体工作，保证各个层次之间能够无缝衔接，此外，还要能够灵活应对由市场、产品需求、突发事件等因素给供应链运行带来的动态变化。物流企业需要处理大量的供应链数据，如各种订单、库存、运输等数据，因此，在提升供应链管理复杂性的同时，也增加了物流企业面临的各种潜在风险。例如，在物流订单信息管理的过程中，数据的处理问题极易引发货物延误、破损、丢失等问题，为此， 在加大物流企业数据管理力度的同时，还需要进行进一步的风险管理，保证供应链能够充分发挥作用。

1.3 数据驱动决策

首先，物流企业在运行过程中，每天都会产生大量的数据，影响企业的运营成本和盈利空间，如各种货物的订单信息、跟踪记录、运输成本等信息。有效利用这些数据展开决策制定，在很大程度上可以降低由主观性、偏见造成的对决策的不良影响，保证决策的客观与准确。同时，在物流企业运行的过程中，对数据进行分析和挖掘，可以帮助企业发现在运行过程中存在的问题和瓶颈，帮助企业优化运营流程，提升操作效率。例如，在运输数据的分析中，通过确定最佳路线和运输方式，可以有效提升送货效率，降低物流成本；其次，在物流企业的发展过程中，市场、产业的变化，对物流企业是否能够获得订单有着直接的影响，数据分析可以帮助物流企业在对市场、产业变化进行有效预测的同时，进一步分析未来发展的趋势，使物流企业能够提前做出调整，应对市场的变化和需求，从而获得竞争优势。此外，客户管理是物流企业管理中的重要组成部分，数据驱动决策的管理方式，使物流企业必须深入了解客户的需求和行为模式，在为客户提供个性化服务的同时，提升客户的服务体验，有效降低因交流、协作不充分而导致的服务风险[2]。

1.4 客户导向

对于物流企业而言，其是否能够取得成功与客户的满意度存在直接的联系，在以客户为导向展开物流企业管理的情况下，数据分析能够使企业有效地了解客户需求，通过满足客户个性化物流服务需求，提升客户的物流服务体验。以我国较为成功的物流企业为例，京东、顺丰在提供物流服务的过程中，主要以准时、高效、高质量为服务标准，在满足客户需求的同时，提供相应的物流服务，例如航空件、大家电的物流运输服务。但同时，也会适当地压低物流服务成本，提供一些较为平民、省钱的物流服务，例如货物物流、邮件物流。这种与客户导向的方式，能够使物流企业提供更具针对性的物流产品，满足客户个性化服务的需求，客户更容易产生信任，与其保持长期的合作关系。同时，帮助物流企业树立良好的口碑和品牌形象，从而获得更多潜在用户的关注，为物流企业的发展打下良好的基础。

2 大数据对物流企业管理模式的影响

在讨论大数据给物流企业管理模式带来的影响前，首先需要了解大数据的具体作用，然后在此基础上，分析大数据在物流企业管理模式中是如何发挥作用的，这样才能更深入地分析大数据技术在物流企业管理中的应用价值。

2.1 大数据的作用

现阶段大数据在各个领域中都发挥着十分重要的作用。从数据支持的角度来讲，大数据提供的大量信息和数据，并以此为基础建立的数据模型，可以帮助企业深入了解数据模型中包含的隐藏模式、关联情况和发展趋势，提供更加准确、全面的信息，便于企业管理人员做出相应的决策，保障决策的真实性与可靠性。例如现阶段在客户关系管理领域中应用的大数据，在分析用户行为数据、偏好、反馈信息的情况下，可以帮助企业了解客户真实的需求，并在此基础上采取定制化、个性化的服务策略，在满足客户真实需求的同时，提升客户的满意度，为保证客户关系的持续发展奠定良好基础[3]。

2.2 大数据对物流企业管理模式的影响

2.2.1 对运营管理的影响

物流企业运营的过程中产生的数据量较大，但各项运营管理数据的价值未能得到充分的挖掘，大数据技术的应用，可以为挖掘物流企业运营过程中产生的各项数据提供支持。在对数据进行实时监测和分析的过程中，全面掌握车辆运行、货物温度、位置以及交通状况等各项为物流企业运营管理带来影响的数据，帮助管理人员及时发现并解决潜在的问题，提升货物运输的效率与可靠性。比如，通过利用RFID、传感器、GPS技术，货物的运输可以做到动态、全过程的监测与管理，分析货车的行驶情况、交通状况，帮助驾驶员规划物流行驶路线，实时动态地监测与调整，提升货物运输过程的效率与可靠性，从而降低运输成本，达到提升物流服务体验的目的。此外，大数据还可以对物流企业的市场需求、资源分配进行有效的预测和规划。例如，针对市场、客户、供应链数据的分析，可以帮助物流企业更准确地掌握市场动态，在此基础上展开资源规划，提升物流企业资源利用的效率。而在其他业务方面，比如客户关系管理、风险管理等方面，大数据技术均可以为物流企业的运营管理提供多方位的数据挖掘和分析，从而更准确地了解物流企业当前的运营条件，对于进一步提升企业的运营效率具有非常重要的作用。

2.2.2 对供应链管理的影响

在展开供应链管理的过程中，大数据技术可以利用其实施监测和分析模式，确保供应链各个环节数据的公开透明。比如物流企业负责某产品的物流运输时，从该产品的原材料采购阶段开始，一直到商品的零售端，都可以实现对供应链各项信息的公开透明管理，监测到供应链各个节点的相关状态和变化，便于物流企业协调、管理供应链的各项活动。同时，在利用大数据实时共享数据信息，展开物流运输服务时，可以进一步进行数据的紧密交换和分析，使供应链的各个环节都能够在紧密合作的基础上，调整供应链活动，比如调整生产计划、库存策略，满足市场动态变化的实际需求，有效减少由生产、物流运输等原因造成的库存积压，对于保证供应链的整体效率具有非常重要的作用。对物流企业而言，大数据分析下的供应链管理，可以进一步优化物流企业的运输路线、运力配置，针对各种情况对物流运输的数据进行分析，进而选择最佳运输方案，减少物流运输时间和资源分配成本。例如，根据供应链的真实物流需求，精准提供物流服务，减少物流车辆、设备、库存的闲置时间，选择最优的物流路线，有效提升物流运输的准确性和效率。

2.2.3 对物流企业决策的影响

在物流企业的管理过程中，数据是驱动决策的重要基础，而大数据在数据的分析与应用方面具有极强的优势，为物流企业决策带来的影响是至关重要的。物流企业做出的各项决策，均可以利用大数据分析，确保数据收集、分析的全面性，不仅包括物流企业运营相关的数据，还包括对某项特定市场、产业等多方面的数据挖掘，预测潜在趋势和发展模式，为物流企业战略发展决策的制定提供可靠支持。在市场、客户数据的分析和挖掘过程中，预测市场需求的变化情况、物流产品的服务模式，促使物流企业进一步制定相关战略决策，有效提升决策的准确性与合理性。例如在生鲜物流领域，相较于传统的物流服务，生鲜物流具有更高的风险，但在我国生鲜市场快速发展的前提下，物流企业在相关领域的布局变得非常重要。大数据可以从市场的角度、物流企业的角度出发，全面、深入地展开生鲜物流运输数据的挖掘，包括对订单数据、物流成本的分析以及对市场需求、生鲜物流发展趋势的预测，使物流企业决策人员能够在真实、客观的数据基础上，制定合理的生鲜物流领域布局决策，提升决策的可行性与合理性[4]。

2.2.4 对客户关系管理的影响

在客户关系管理的过程中，大数据对客户数据的挖掘能够产生的作用是有目共睹的。在了解客户实际需求、行为模式的基础上，物流企业可以为客户提供个性化、定制化的物流服务，提升客户的满意度。此外，还可以对客户画像进行深入的细分和定位，识别不同客户群体的特点和潜在需求，提供针对性的服务和沟通策略，在了解客户交互行为模式的基础上，采取有效策略提升客户的物流服务体验。在客户投诉与反馈的管理过程中，大数据技术的应用，还可以帮助物流企业准确识别客户的真实诉求。例如，在对客户意见、评论等数据进行综合分析的过程中，了解客户的真实诉求，并及时作出响应，可以在积极解决客户问题的同时，改善客户关系，提升客户的满意度和忠实度，为物流企业的业务增长提供可靠保障。

2.2.5 对物流企业风险管理的影响

风险管理对于现代物流企业的发展具有非常重要的作用，随着我国市场化进程的不断深入，物流企业的标准化、规范化发展成为当前的发展趋势。做好物流企业的风险管理，可以有效避免风险对物流企业运行造成的不良影响，在保证物流运输服务安全可靠的同时，也为物流企业的发展奠定良好的基础。大数据技术的应用，可以为企业的风险管理提供更全面、更深入的数据分析与挖掘的支持，充分识别在各个领域中可能造成风险的因素，进行有效预警，降低风险发生的可能性。同时，通过实时的监控和响应，企业能够快速应对、规避风险，避免风险影响进一步扩大。例如，在物流运输的过程中，利用大数据对交通、气候等数据进行分析，可以避免相关因素给物流运输带来的各项风险，帮助物流企业及时更换运输路线、运输方式，保障物流运输过程的可靠性与安全性[5]。

3 大数据在物流企业管理中的应用策略

3.1 做好物流企业管理数据的整合

大数据技术的应用基础，是确保数据来源的准确、可靠，而做好物流企业管理数据的整合，可以进一步提升大数据分析的可靠性与可行性。在此过程中，首先需要明确数据的来源，确保其准确性、及时性与合理性，在此基础上建立物流企业管理数据的收集机制和流程，确保数据的连续性和一致性。同时，制定物流企业管理数据的标准，确保原始数据能够在统一的标准下进行数据清洗，有效去除错误、失真的数据，并通过标准化的数据操作，确保数据的一致性与可比性。此外，还需要充分重视数据整合的可视化报告，通过可视化的仪表盘、报表等方式了解物流企业在运营过程中的各项关键指标和具体的数据信息，及时发现数据整合过程中存在的问题，提升大数据技术的应用效率。

3.2 展开智慧物流基础设施的建设

在物联网技术的快速发展下，大数据技术采集数据的模式变得更加多元化，开展智慧物流基础设施建设，可以确保一线数据信息的收集、储存、分析，保证大数据技术能够提取到更有价值的信息，为企业决策提供保障。在此过程中，首先需要积极利用互联网技术，将物联网传感设备分布到物流体系建设的过程中，利用相关的传感器实现对车辆、货物的远程监测和调控，以提升物流运作的效率与可行性。在此基础上，积极展开智慧物流基础设施的跨界合作，与其他产业链的合作商共同进行智慧物流基础设施的建设，确保每一个物流环节指导一体化的管理，并保证数据共享的全面性，为提升供应链的效率与可靠性打下良好基础。

3.3 完善一体化物流管理运行体系

一体化的物流管理运行体系，对于确保物流企业管理过程的实效性具有非常重要的作用。在此过程中，首先应当打造统一的信息管理平台，将物流服务的各个环节、参与方进行有效整合，实现信息的共享与流通，并此基础上，进一步建立协同配送系统，确保及时共享和优化各项信息，进而优化物流企业的运输路线和配送计划。此外，还需要建立协同网络，鼓励各个参与方之间进行有效的合作与协调，共同解决在物流运输过程中遇到的问题。例如，采取合作仓储、多模式运输等方式，可以有效提升整体运输效率，降低运输的成本，同时也能够为大数据技术的应用提供更加全面、广泛的数据支持[6]。

4 结 语

现代社会中，大数据技术已经渗透到了各行各业中，物流企业在管理的过程中，会生成大量的数据，并且企业的管理和决策都依据相关数据而展开。因此，积极利用大数据技术，不断优化企业管理模式和管理路线，有效控制企业运营成本，能够为物流企业的竞争与发展提供可靠保障。