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数据仓库和商业智能在物流行业前景广阔

崔忠付:数据仓库和商业智能在物流行业应用前景广阔
字号:T|T 2012年09月26日13:09     网络事业部

中国物流与采购联合会副会长兼秘书长 崔忠付
2012年9月21日

各位来宾、同志们、朋友们:大家上午好!
  首先我代表中国物流与采购联合会,对参加本次会议的物流企业信息化负责人表示诚挚的欢迎和衷心的感谢!
     今年6月,中国物流与采购联合会在武汉成功举办了“2012中国物流与采购信息化推进大会暨物流企业CIO峰会”,借助峰会为物流信息化相关各方搭建了一个专业的交流平台,促进了物流信息化领域的交流与合作。
会后有一些参会代表向我们提出,峰会对有些议题的讨论不够深入。因此,我会将不定期地召开一些专题研讨会,有针对性地邀请物流企业信息化负责人,对大家在工作中遇到的实际问题进行深入探讨与交流,切实推进我国物流企业信息化的发展。
目前,随着各种信息化技术在物流企业的广泛应用,这些技术和方案产生了海量的生产和运营数据,如何管理和应用海量的业务数据,并进行商业智能分析已经成为物流企业CIO非常关心的议题。
基于这样的大背景和需求,中物联在Teradata天睿公司的支持下,召开本次“物流企业数据仓库及商业智能专题研讨会”。我也代表与会的各位来宾对协办此次会议的Teradata天睿公司表示衷心的感谢。
在今天的研讨会上,我们邀请到了全球著名的物流信息化专家,以及部分在数据仓库及商业智能方面有成功案例的企业。我希望大家能带着自己企业的实际问题积极参与讨论,向专家学习,借鉴兄弟企业的成功经验,带着想法、思路和解决方案而归,在企业的实际运营中展开实践和应用。
   下面,我将对数据仓库及商业智能技术在我国物流企业的应用情况和市场前景谈一点自己的看法。
    一、数据仓库和商业智能在物流行业的局部领域得到了应用
    实际应用中,商业智能主要依靠数据仓库、在线分析处理和数据挖掘这三大技术,为企业及时了解货物信息,实时跟踪订单,制定经济和业务决策提供信息保障和支持。
    目前,商业智能在物流企业局部的典型应用主要包括以下三个方面:
    一是智能仓储管理系统
    该系统集成入库、出库、货位和保管的实时和历史数据,为在线分析处理和数据挖掘创造环境,有助于从业务操作数据中发现深层次的信息和知识,实现对商品进库量和出库量的动态管理,辅助完成快速实现业务决策,提高客户需求响应速度。
    二是智能物流交通系统
    这是应用信息技术、通信技术、定位技术和数据分析改善交通运输效率,保证及时到货和货物安全的物流技术革命。依靠数据仓库支持,结合地理信息系统和无线射频技术,对运输整个过程跟踪管理。通过采集车辆、货物在途基础数据,提供沿途交通和道路状况信息,通过系统分析制定最佳路线和实时导航信息,提供货物预计到达信息或在途状态等,从而保证货物运输和投递的准确度和效率。
    三是个性化商业智能分析
    通过建立相关业务模型,制定相关的指标体系,从业务系统的基础数据仓据中抽取数据,按预先建立的业务模型进行分析和深度挖掘,从而获得直观的发现和决策信息。物流企业中,决策人员只需简单的点取操作,就可以通过商务智能应用获得库存、采购、供应链绩效、配送最优路线、客户关系、财务等进行个性化分析结果,从而帮助提高企业运作效率和竞争优势。
从整个行业来看,现代物流要获得进一步提升,就需要将商业智能技术无缝联结到物流管理和决策中,达到进一步整合物流各环节,提升整个供应链运作效率和效益的目的。
    二、数据仓库和商业智能在我国物流行业虽然获得应用,但发展很不平衡
    在发达国家,数据仓库技术的应用大大提高了企业运营数据管理和商业情报信息的分析利用率,为企业带来高额的投资回报。
    在我国,数据仓库系统也首先在电信、金融等领域投入建设并实际应用,已经成为业务系统的重要支撑。目前,整个物流行业,尤其是大多数领先的物流企业,已经对数据的综合处理和深层次挖掘提出十分迫切的需求。数据仓库技术的应用恰是满足这些需求的关键。
    目前,数据仓库和商业智能技术在物流领域获得比较广泛的应用,但不同企业的应用深度不一,发展状况很不平衡。
    一是在大型物流企业的应用相当深入,但在中小型物流企业的应用刚刚起步。
实际上这与我国物流企业信息化的发展水平是相对应的。大型物流企业为了适应国内外日益激烈的市场竞争,在信息化建设上投入了巨资,物流信息化水平普遍比较高。无论是在运输管理、仓储管理、供需预测等传统功能管理问题,还是在增强供应链可见性、衡量企业关键运营指标以及人力资源管理等决策环节,数据仓库和商业智能技术的应用相当深入。
但中小型物流企业由于投入少,信息化人才匮乏,信息化水平依然很低。目前还仅仅局限在运输管理、仓储管理、供需预测等传统功能管理中初步应用了数据仓库和商业智能技术。
    二是在资源管理型物流公司的应用主要体现在数据采集和增值服务上
资源管理型物流公司首先需整合物流资源,如公路运输是一个极为区域化、极为分散的行业,必须在全国或区域寻求拥有资源的合作伙伴,形成资源与利益共享;第二,联合通信运营商、软硬件供应商,整合GPS、手机等终端设备、网络、系统软件等提供增值服务;第三,整合运输环节各种信息,为客户提供全方位服务;第四,根据动态监控发挥动态决策作用,提高流程管控的能力和服务水平。
    三是在供应链物流公司的应用非常深入
    高效的供应链系统对生产企业至关重要。随着需求多样化和个性化的发展,就对进货方式、订货周期、配送等工作带来深刻影响,尤其是对配送的挑战不断提高。
许多物流公司的信息系统已经与上游企业的ERP系统实现了对接,通过将ERP系统或其他数据源中抽取的实时数据汇聚到数据仓库,进行分析后形成决策信息,实现“即时信息即时管理”模式,从而比竞争对手更快地调整管理和运作模式,先人一步建立自身竞争优势。
    三、大数据和云计算时代数据仓库和商业智能在物流行业的应用前景广阔
    随着云计算和物联网数据技术快速发展,物流企业,尤其是大型物流企业每天产生的数据呈爆炸式增长。而且,通过物联网收集和产生的作业数据结构复杂,在业内被称为大数据。要构建面向未来发展的智能物流系统,就需要重视数据仓库技术,实现对隐藏在大数据后边商业智能的挖掘。
    一是云计算是物联网布局的基石
云计算是实现物联网的核心,能够确保物联网中各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。而且,云计算是促进物联网和互联网智能融合的桥梁,将加速智能物流时代快速到来。
    二是在云计算时代,数据中心是成败的关键
各类数据中心建设是云计算和物联网成败的最终标志。目前,云计算和物联网的发展只是局部开始,逐渐整合的阶段。不管是物流企业布署私有云数据中心,还是借助外部的公共云数据中心,都必须能够实现数据采集、数据处理、智能分析等,所以必须建设可靠、高效、强大的数据中心。据我了解,目前部分领先的物流企业已经建立了私有云数据中心,并且运行非常好。
    三是智能物流时代,数据仓库和商业智能的应用是关键
    从某种程度上来说,数据仓库和商业智能技术已经成为智能物流的代名词。我国物流行业也正在经历智能物流的演变阶段,但是许多专家也已经提出,针对行业特定的计算模型,比如数据挖掘、知识管理和决策模型等尚不太成熟,专业人才的匮乏将可能成为智能物流发展的瓶颈。
    四是数据仓库和商业智能在物流行业的应用前景广阔
    目前,国家出台一系列政策,支持云计算、物联网及商业智能的发展,尤其是物联网“十二五”规划和“智慧城市”建设将为商业智能的发展带来全新契机。据预测,“十二五”时期,商业智能市场的潜在市场空间将超过300亿元。
智能物流时代,数据仓库和商业智能在物流领域应用主要体现两方面:做大和做专。所谓做大,主要指横向整合,实现同类资源集约化;做专主要是纵向整合,按专业化类别进行处理。这两点都要求在建设数据仓库和智能系统时,制定完善的行业模型、分析算法和系统之间的互连机制。
   “十二五”时期将是我国物流企业业发展的黄金契机。我们要高瞻远瞩,积极规划,把握国家对物流企业和物流信息化发展支持的机遇,积极部署和完善数据仓库和智能系统。放眼整个行业,我们可以看到基于云计算及物联网技术数据仓库和商业智能的应用前景广阔,我国的物流信息化程度将更上一层楼。
    最后祝研讨会成功,我国的物流信息化事业与日俱新!谢谢大家!

 


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