對于商務(wù)智能在物流應(yīng)用中的探討

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對于商務(wù)智能在物流應(yīng)用中的探討1

1 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展及對外交流加強(qiáng)，現(xiàn)代物流作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的重要組成部分得到迅猛發(fā)展。物流管理不僅表現(xiàn)為實(shí)物流動(dòng)，更表現(xiàn)為對計(jì)劃、控制等蘊(yùn)含于物流過程中無形管理的組織效率和技術(shù)創(chuàng)新?！拔锪鞴芾恚畔⑾刃小币呀?jīng)成為全球物流企業(yè)共識(shí)。一方面，物流質(zhì)量取決于信息，物流服務(wù)依靠信息，商務(wù)智能通過對數(shù)據(jù)的采集、整理、挖掘和分析，為物流企業(yè)組織內(nèi)的各層次人員提供信息，提高企業(yè)的決策能力，加快決策速度，確保決策準(zhǔn)確性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的遠(yuǎn)程管理。另一面，也為企業(yè)外部用戶提供有效信息，共同分享銷售、庫存等商業(yè)數(shù)據(jù)，共同進(jìn)行品類分析和管理，提升了對外服務(wù)水平。商務(wù)智能作為一項(xiàng)新興技術(shù)已成為物流管理中最有利的工具之一。

2 商務(wù)智能

商務(wù)智能(BusinessIn teligence)，簡稱BI，最早是由美國加特納公司的分析師Howard Dresner提出，經(jīng)過十多年的發(fā)展，已日趨成熟，在中國正處于蓬勃發(fā)展的時(shí)期。商務(wù)智能系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的基礎(chǔ)之上，通過收集、整理和分析企業(yè)內(nèi)外部的各種數(shù)據(jù)，加深企業(yè)對客戶及市場的了解，并運(yùn)用一定的工具對企業(yè)運(yùn)營狀況、客戶需求、市場動(dòng)態(tài)等做出合理的評價(jià)及預(yù)測，為企業(yè)管理層提供科學(xué)的決策依據(jù)。

商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)一般為:源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層、數(shù)據(jù)倉庫(數(shù)據(jù)集市)層、OLAP及數(shù)據(jù)挖掘?qū)?、用戶展現(xiàn)層。數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining, DM)是商務(wù)智能的三大技術(shù)支柱.

DW是商務(wù)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。OLAP技術(shù)的核心是“維”，通過對多維數(shù)據(jù)的鉆取、切片及旋轉(zhuǎn)等分析動(dòng)作。來完成決策支持和多維環(huán)境下的查詢及報(bào)表。DM是從海量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又可能有用的信息和知識(shí)的過程。挖掘的數(shù)據(jù)有多種來源，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源。所有的數(shù)據(jù)都需要再次進(jìn)行選擇，具體的選擇方式與任務(wù)相關(guān)。挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行評價(jià)才能最終成為有用的信息。按照評價(jià)結(jié)果的不同，數(shù)據(jù)可能需要反饋到不同的階段，重新進(jìn)行分析計(jì)算。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法包括關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測、聚類、檢測離群點(diǎn)、趨勢和演變分析等。

3 商務(wù)智能在物流中的應(yīng)用

3.1現(xiàn)代物流企業(yè)對商務(wù)智能的需求

近幾年，物流行業(yè)發(fā)生了巨大的變化，如何管理物流也隨之成為企業(yè)戰(zhàn)略的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[21。同時(shí)，隨著競爭的不斷加劇，物流管理所面臨的任務(wù)也越來越繁重。為了將收集到的大量的各方數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛袃r(jià)值、可操作的信息，企業(yè)所花的代價(jià)也越來越大。而商務(wù)智能技術(shù)的優(yōu)勢正是在將企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的知識(shí)。因此，無論在物流企業(yè)的運(yùn)輸管理、倉儲(chǔ)管理、增強(qiáng)供應(yīng)鏈可見性、供需預(yù)測.還是在衡量企業(yè)關(guān)鍵運(yùn)營指標(biāo)、人力資源管理等諸多方面，商務(wù)智能技術(shù)都大有可為。

現(xiàn)代物流系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，包括運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送、搬運(yùn)、包裝和再加工等諸多環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)信息流量十分巨大，產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)流，使企業(yè)很難對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的收集和及時(shí)處理，以此幫助決策者做出快速、準(zhǔn)確的決策，實(shí)現(xiàn)對物流過程的控制，降低整個(gè)過程的物流成本。商務(wù)智能能夠幫助物流企業(yè)及時(shí)、準(zhǔn)確地收集和分析客戶、市場、銷售及整個(gè)企業(yè)內(nèi)部的各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進(jìn)行有效的分析，了解不同客戶的愛好，從而可以為客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，大大提高各類客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度。物流企業(yè)對商務(wù)智能的需求主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

(1)長期以來我國物流企業(yè)運(yùn)作效率低、成本高，決策緩慢。由于缺乏科學(xué)的物流管理方法和技術(shù)，導(dǎo)致庫存過高，運(yùn)輸成本高，資金周轉(zhuǎn)率緩慢等嚴(yán)重問題。最近一次中國物流市場供需狀況調(diào)查報(bào)告顯示，85%左右企業(yè)商品庫存期在1周至3個(gè)月。現(xiàn)實(shí)表明我國物流企業(yè)需要像商務(wù)智能這樣的技術(shù)支持。

(2)消費(fèi)者需求逐漸向多樣化、個(gè)性化發(fā)展。隨著國民收人水平的提高，人們對物質(zhì)產(chǎn)品的需求表現(xiàn)出多樣化和個(gè)性化的特點(diǎn)，對商品品種、質(zhì)量以及售后服務(wù)的要求越來越高。這對進(jìn)貨方式、配送產(chǎn)生深刻影響，訂貨周期越來越短，頻率越來越高，配送要求也不斷提高。科學(xué)的管理和快速?zèng)Q策變得更加重要。

(3)物流的過程同時(shí)也是商流、資金流和信息流的過程?，F(xiàn)代物流要求將這些過程有機(jī)地統(tǒng)一起來。減少重復(fù)、非效率、不能增值的活動(dòng)，提高物流效率和物流服務(wù)的可靠性。

(4)物流企業(yè)聯(lián)系著生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)。服務(wù)的延伸對物流信息的集成功能提出了更高的要求。物流企業(yè)不僅要做好內(nèi)部管理工作，為企業(yè)內(nèi)部從管理層到一般員工提供適時(shí)準(zhǔn)確的信息，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部效率提高，同時(shí)還肩負(fù)為企業(yè)外部用戶如合作伙伴、供應(yīng)商和客戶提供及時(shí)、有效的信息資源，通過信息共享提升他們的價(jià)值。

(5)現(xiàn)代物流企業(yè)打破傳統(tǒng)束縛，具有勃勃生機(jī)，同時(shí)面臨的競爭對手也日趨增多，國家也在醞釀把國外先進(jìn)的物流企業(yè)引入國內(nèi)物流競爭機(jī)制。我國物流企業(yè)如何才能利用后發(fā)優(yōu)勢，抓住機(jī)遇，領(lǐng)先對手而不是被對手甩下，從日常交易數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值信息，快速?zèng)Q策是成功的關(guān)鍵因素之一。