大数据技术是智慧物流发展的主要动力，将极大地推动了智慧物流行业的发展，将大数据应用于智慧物流能够满足物流信息资源的整合及共享需求，优化物流业务流程，促进物流管理的协同化发展。本文在介绍大数据技术及智慧物流的发展特性的基础上，探讨智慧物流运营的各方组织主体、层次及相关技术，为物流行业实现智慧化、数据化提供解决方案。
1. 引言
随着物流信息技术的发展，特别是云计算和物联网技术的发展，推动了以大数据技术应用为基础的智慧物流的高速发展，大数据技术的特点是通过分析现有大量数据的规律，通过大数据技术对智慧物流进行信息化和高效化的管理，可以实时捕捉并分析物流各个环节的数据，提高物流效率，节约物流成本，提高客户服务水平，培养客户的黏性，并未物流企业的正确决策提供决策支持。
2大数据概述
大数据是一个较为抽象的概念，不同学者专家对大数据的定义各不相同，麦肯锡是大数据研究的先行者，他给出的大数据定义：大数据(bigdata)指的是大小超出常规的数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集[1]。但是大数据并没有特定要求数据集需要超过特定的tb值。大数据不仅包含海量的数据，还还包含复杂的数据类型，而且大数据处理的速度比传统的速度呈爆炸性快速增长，由于新数据不断涌现，为了使大量数据得到有效的利用，需要借助物联网、云计算等现代信息技术降低处理成本，提供数据处理的效率。大数据具有要具有典型的4v特征(volume、velocity、variety、value)，即数据体量巨大、处理速度快、类型繁多、价值密度低的特征外，还具有智能化的数据采集手段、数据应用的可视化等特征。
3智慧物流概述
智慧物流是以互联网+为核心，以物联网、云计算、大数据及“三网融合”（传感网、物联网和互联网）等为技术支撑，以物流产业自动化基础设施、智能化业务运营、信息系统辅助决策和关键配套资源为基础，通过物流各环节、各企业的信息系统无缝集成，实现物流全过程可自动感知识别、可跟踪追溯、可实时应对、可智能优化决策的物流业务形态[2]。
4大数据技术背景下智慧物流的运营组织分析
大数据背景下，物流行业对数据的收集分析是至关重要的,需要不断提升数据信息收集和处理的效率，构建完善的数据交换平台，为平台相关使用者提供一体化智能服务，降低物流服务成本的同时提升物流服务效率，基于交换平台还能实现信息共享，提高物流服务整个行业水平，推动地方经济发展，最终推动各个物流部门间的合作的加强。
(1)大数据背景下智慧物流运营组织框架的三个层次。大数据背景下智慧物流的信息交换各主体与数据交换平台进行信息交互，主要从以下三个层次构建智慧物流运营的组织框架。
①智慧物流商物管理运营组织。商物管理运营组织主要包括企业，行业和政府，其核心在于控制商品的流向流量。企业根据大数据分析末端市场的具体需求，从而达到调整销售、生产、供应及研发等各个环节，提供更加优质的产品；行业从大数据中把握行业动态，结合行业自身的特点及发展规律，制定出更好的行业的发展规划，使行业的发展更加健康、快速；政府主要在宏观层面，通过掌握物流大数据获取不同的种类商品的有效信息，制定和实施针对性政策，从而达到调控市场的目的。
②智慧物流供应链管理运营组织。智慧物流供应链管理运营组织主要涉及零售商、经销商、批发商、供应商及货主企业，它们之间会产生大量的数据，通过分析其中的关联关系，能够更好地协调各供应链主体之间的运作，完成生产物流、采购物流、销售物流、回收物流的高效运营，并能够及时发现供应链上各个环节存在的问题，及时采取措施进行调整，达到整个供应链的高效、协调地运作。
③智慧物流业务管理运营组织。智慧物流业务管理运营组织主要包括配送企业，仓储企业、运输企业、流通加工企业等从事物流服务的各种企业，这些企业既能提供物流综合服务，也能提供物流某个环节的服务。其运营中产生的大量数据，既可以为本企业处理分析，也能为中观、宏观层面提供分析依据，有助于提供物流运作效率，实现物流服务的一体化。
5大数据背景下智慧物流运营技术分析
在物联网、云计算等技术支持下，大数据背景下的智慧物流运营技术主要包括智慧物流商物管理技术、智慧物流供应链管理技术和智慧物流业务管理技术，把这些技术的共性技术应用于专业领域，为客户提供更智能、更加完美的物流服务。
(1) 智慧物流商物管理技术
智慧物流商物管理技术主要包括预测技术、关联性分析技术、聚类分析技术以及数据挖掘技术，这些技术主要应用于企业物流，行业物流以及区域物流物流，其中预测技术主要是利用过去的数据，对未来的物流变化趋势进行预测，根据预测结果来优化物流网络的布局及物流节点的分布，从而达到提供物流服务水平，降低物流成本；聚类分析技术是把一组研究对象分为相对同质的群组来进行分析统计，利用聚类分析技术可以对庞大的数据进行分类分析，更加准确地掌握客户的需求，把握不同客户在不同情境下的发展趋势，为物流决策提供判断依据；相关性分析技术是利用大数据研究对象之间的因果关系，探求不同商品之间的潜在联系，有利于促进商品销售，带来额外的增值利润；数据挖掘技术是对数据仓库中的海量数据采用合适的分析工具进行处理，这些工具包括统计方法、规模推理、决策树、模糊集，甚至神经网络和遗传算法，根据数据挖掘发现数据之间的深层次规律，调整规划方案，为客户提供更为针对性的产品与服务。
(2)智慧物流供应链管理技术
智慧物流供应链管理技术主要包括物流供应链优化技术、协同技术以及可视化技术，这些技术主要应用在物流的各个环节，包括采购物流、生产物流、销售物流以及客户关系管理等。物流供应链优化技术主要通过大数据分析结果为优化决策提供依据，达到对供应链管理配置及调度的优化。物流供应链协同技术通过供应链上下游企业的数据共享，解决供应链企业之间的采购协同、配送协同、供销协同等业务的协同；物流供应链可视化技术主要通过智慧物流的感知技术、实时捕捉技术实现对人、车、货、库等信息的获取，实现订单的全程实时可视、可控、可管、可追索的跟踪。
(3)智慧物流业务管理技术
智慧物流业务管理技术主要包括资源整合技术、网络优化技术以及信息控制技术，这些技术广泛应用于智能运输、自动仓储、动态配送以及流通加工等业务领域。其中资源整合技术主要是利用大数据将不同企业的的物流资源，包括仓储资源、运力资源、信息系统资源进行整合，统一规划，协调利用，使其发挥出更大的作用；网络优化技术通过对过去积累的大数据分析，对网络节点及线路进行规划和布局，提高物流各环节特别是运输与配送环节的作业效率，降低物流成本；信息控制技术主要是在大数据背景下，对智慧物流信息的全面感知、安全传输以及高效的使用，实现对物流的整个环节的实时控制，提供整个物流过程的的反应速度和准确性。
结束语
大数据，云计算，物联网等新一代技术的快速发展，正在推动智慧物流的变革，智慧物流将是物流信息化的下一个发展方向，大数据技术在物流行业中的发展和应用，将极大提升物流行业的服务水平，实现物流的智能化、一体化、协同化的发展。
参考文献
[1]付平德.基于大数据的智慧物流模式构建[j].网络与信息化,2018(1)：135-139.
[2]王喜富.大数据与智慧物流[m].北京：清华大学出版社，2020.8.
[3]唐义.大数据背景下智慧物流的优化对策[j],现代工业经济和信息化,2021(3)：76-77.
[4]苏培华.物联网时代下智慧物流的构建[j].物流科技,2016(7):70-72.