学文网【摘要】本文从大数据概念和本质入手，分析了大数据技术在物流领域应用的潜在价值，提出了大数据时代我国物流发展应在打牢基础、规范标准、强化决策等方面下功夫。
【关键词】大数据 物流
引言
近年来，随着物联网，云计算以及社会化网络的飞速发展，“大数据”的概念应运而生。这个看似陌生又熟悉的名词再次成为世界各国关注和热议的焦点，被称为“工业产业又一次颠覆性的技术***”。这场大数据***毫不例外地将触角延伸到物流领域，给世界各国的物流信息化建设带来巨大挑战。
一、大数据本质及特征
所谓“大数据”（Big Data），是指由各类传感器捕获或在互联网上产生的大量实时数据。大数据同过去的海量数据相比有所区别，其特征可以用“4V”来概括，即Volume（数据体量大）、Variety（数据类型多）、Velocity（分析速度快）、和Value（价值密度低）。其中数据体量大――是指聚合在一起供分析的数据量是非常庞大的，从TB级别跃升到PB级别；数据类型多――是指结构化和非结构化的数据类型多，变幻复杂，很难用传统的数据处理方式去处理；分析速度快――是指大数据需要具备实时处理能力，要在几秒钟内形成答案。因此，数据处理速度越快，越及时，其价值越大，发挥效能就越好，价值密度低――是指大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。在海量信息中，只有很少一部分信息是有价值的。
二、大数据技术在我国物流发展中的应用分析
（一）提供决策所需的信息密度。
“大数据”以新的方式高效融合与快速分发数级增加的大量语音、影像以及文本等无规律数据，从而能实时维持物流决策所需的信息密度。一是维持信息的空间密度。通过云计算等方法将来自于各个维度的分布式数据资源进行自动化管理和分发，确保数据增量的范围，使可供决策者决策使用的信息尽可能覆盖更多的区域。二是可维持信息的时间密度。即通过高速的数据传输技术，捕捉任意时隙大量的人员、物资、态势等数据变化，按照既定规则分类分级，形成原始数据集合，以供决策者随意提取不同时长的保障数据进行分析判断。
（二）保证决策所需的信息质量。
首先，在“大数据”环境下，通过设定阈值、数据特征库或筛选指标等方式，帮助数据管理者完成对原始数据的比对与鉴别，去伪存真，保证信息的可信度；其次，运用Hadoop等分析软件，综合历史与实时数据，自动化、智能化地分析数据的模式、规律和特征知识，其中间成果可根据需要即时用于态势感知和信息管理，辅助决策层决策。最后，对分析结果进行深度挖掘和统计分析，形成建设性可用结论，完成信息处理的基本流程。
（三）“大数据”可弹性提供保障决策所需的信息详度。
一方面“大数据”可依靠管理系统的数据重组技术，针对各个层次或不同时段的物流决策要求，将数据快速拆分、智能重组，从而控制信息的精确度和分辨率，提高资源利用的匹配度和效率。另一方面，“大数据”还可依靠智能化的一站式数据搜索引擎，针对决策者对特定地域和重点保障方向信息的关注度要求，实现对某具体范围、精度的关键保障数据的定点提取，大幅缩短决策者信息查找时间，增强决策者对与保障活动相关信息的协调和管理能力，从而减轻指挥负担，提高决策效率。
三、大数据时代物流发展对策
（一）打牢技术基础，完善数据管理手段。
一是深入研究云计算、数据挖掘等先进信息技术，开展数据管理手段建设。二是区分任务的轻重缓急，优先解决物流信息系统数据分发等迫切问题。基于云计算的大数据管理手段与基于数据库的传统数据管理手段有着显著区别，在应用新技术时，可优先选择日前尚未建立相关手段的领域。而我***在信息系统的数据分发保障方面还缺少相应手段，运用大数据技术从数据分发保障上寻求改进，可取得较好效果。
（二）规范建设标准，增独数据互操作性。
应建立面向不同主题、涵盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类物流信息的网络互联、信息互通和资源共享奠定基础。一是统一技术体制。遵循统一的技战术指标，制定统的技术规范和管理制度。二是统一数据标准。建立通用的数据结构标准，制作可供全国使用的数据词典，规范多个层次兼顾的数据交换格式。
（三）强化“大数据”辅助决策建设，提升保障决策的技术优势。
应强化“大数据”辅助决策建设，强化其与辅助决策系统的深度触合，提升保障次策的技术优势。一是利用“大数据”构造复杂数据结构与模式的技术，改善传统数据库系统模型结构简单、语意不够丰富的功能性不足，满足决策支持系统对物流保障决策的应用要求。二是利用“大数据”较强的数据抽取、转换、整理、装载能力，将那些经过时间推移和数据浓缩而趋于稳定的数据建立主题数据库，以供辅助决策在对特定分析领域（譬如***事物资调拨、运输指挥等）分析时进行即时调用，这样可以有效避免因外部数据重复注入而降低系统使用效率的弊端，三是利用“大数据”的深入分析功能，如数据的比较、趋势分析、模式识别等数据挖掘技术，完成解释数据、预测规划、验证假设等基础工作，以为决策提供参考。
四、结束语
“大数据”依然处在快速发展中，如何用数据密集型科学发现的思维去解决信息时代数据爆炸问题将是未来若干年的研究热点，而如何从更多、更杂的海量数据中，分析事物及其现象的关联用以预测发展趋势才是人们研究大数据及其相关实现技术的最终目的。本文立足于阐述“大数据”的概念及特征，分析“大数据”技术在信息时代物流体系建设发展中的应用，并给出了相应对策。
参考文献：
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