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      數據挖掘技術在物流企業的應用

      摘要:在當前現狀下,物流行業需求呈現突顯的擴大趨向。面對市場中的物流行業競爭,作為物流企業有必要妥善應對現階段的激烈競爭,通過運用共享物流信息的途徑與手段來助推企業自身實現轉型。物流信息共享應當建立于數據挖掘技術之上,確保能夠緊密融合物流信息共享以及數據挖掘手段。在此前提下,物流企業應當全面明晰數據挖掘技術的本質與內涵,并且將其滲透于全過程的物流企業運行中。

      關鍵詞:數據挖掘技術;物流企業;信息共享;具體應用

      從根本上來講,數據挖掘的內涵就在于篩選并且分析現存的數據庫信息,并且據此獲得可用的關系模式。在目前看來,數據挖掘手段已經能夠靈活適用于各個行業,從而全面助推了現階段的企業信息化。為了能夠妥善應對物流領域的競爭,物流企業有必要憑借數據挖掘的方式來獲取實時性的物流市場信息,據此擬定適合當前真實物流需求的企業決策[1]。因此可以得知,運用數據挖掘方式在客觀上有益于共享物流企業信息。

      1數據挖掘技術對于物流信息共享的重要價值

      從技術內涵的角度講,數據挖掘指的是借助數據篩選以及信息分析的手段來完成全方位的數據分析處理,在此前提下給出可用性、有效性與易懂性的數據模式或者數據關系。與此同時,數據挖掘手段針對隨機與模糊的不完全數據能夠做到有效予以深入挖掘,確保在數據庫現有的海量信息中搜尋相關的可用信息,并且將其歸納為特定的關系模式[2]。進入信息化的時期,信息資源共享正在迅速拓寬范圍,各個領域對其也給予了較多關注。企業通過共享特定領域的信息,即可共同占有上述的行業信息,并且將其用于實現信息分享[3]。因此作為傳播信息的有關主體而言,其在共享過程中并非意味著丟失信息,而是占據了更多的流動性信息。在此前提下,信息共享有助于公開當前的有關行業信息,企業據此也能夠擁有更優的經營收益。因此可以得知,物流企業如果要全面助推現階段的企業轉型,那么需要依賴于數據挖掘技術。與此同時,物流企業針對數據挖掘手段如果能予以靈活適用,則有益于創建更廣范圍的物流信息共享,從而創建了規范性更強的物流企業日常管理模式。對于外部性以及內部性的物流資源而言,運用數據挖掘也能夠用于創建更廣范圍的物流共享平臺,以此來提升并且優化物流企業自身具備的綜合競爭實力。

      2物流企業當前運用數據挖掘技術的現狀

      截至目前,已有較多的物流企業正在逐漸意識到物流信息共享的必要性,同時也在探求多樣化的信息共享方式[4]。相比而言,數據挖掘技術本身具備了突顯的共享性優勢,物流企業針對上述手段應當予以全方位的引進。但從現狀來看,物流企業仍然沒能達到最優化的信息共享程度,其中體現為如下的弊端或者缺陷:2.1欠缺專門性的物流信息化人才。在目前看來,較多物流企業都在致力于數據資源的全方位獲取,因此具備了顯著的物流信息量優勢。但是與此同時,物流市場整體上仍然欠缺優質人才作為必要支撐,尤其是涉及到信息化人才而言。面對現階段的信息海量趨勢,物流企業如果沒能擁有較高水準的信息化人才為其提供支撐,那么存在較大可能將會陷入競爭劣勢。物流企業由于欠缺上述的專門信息化人才,以至于很難真正突破瓶頸,同時也無法著眼于靈活適用數據挖掘的手段。在此狀態下,企業將會浪費物流領域的珍貴資源[5]。2.2相對較低的物流信息化水準。物流行業如果要得以順利轉型并且提升物流效益,則需全面建立于物流信息化的前提下。然而截至目前,物流企業仍停滯于較低層次的信息化水準,因此亟待提升當前現有的信息化建設層次[6]。由于受到上述現狀的顯著影響,以至于物流企業欠缺順暢性的內部溝通機制,企業營業部以及物流總部很難著眼于及時溝通物流信息。與此同時,物理行業整體上呈現突顯的人員流動趨勢,因此多數基層職員針對信息共享機制都無法真正做到認同。因此可見,企業如果無法擁有順暢的物流信息渠道,那么將會阻礙物流效率的全面提升。2.3物流企業習慣于忽視共享物流信息。面對現階段的激烈競爭,作為物流企業有必要更多關注信息共享。但是實質上,當前多數的物流企業并沒能表現為較強的共享物流信息意識,因此在客觀上阻礙了物流企業引進全新的數據挖掘手段。探究其中根源,就在于上述企業本身欠缺應有的信息共享認識,從而在面對現階段的激烈行業競爭時無法做到適應。在此前提下,物流企業亟待在根源上實現針對自身意識的轉型,以便于靈活應對日益加劇的物流領域競爭。

      3探析數據挖掘要點

      數據挖掘技術通常可以針對于隨機性與模糊性的海量數據,在深入展開信息挖掘的前提下能夠創建相應的關系模式。由此可見,物流企業如果能妥善適用上述的挖掘手段與挖掘技術,那么在根本上有助于減少物流成本并且全面改進當前現存的物流模式,從而助推物流企業自身的演變與轉型[7]。同時,物流信息共享以及數據挖掘手段之間的全面融合還體現為不可忽視的獨特優勢。具體在涉及到信息共享的有關實踐中,物流企業需要關注如下的數據挖掘要點:3.1全面創建知識化的新型物流企業。物流企業為了達到更高層次的物流知識化程度,則有必要全面引進數據挖掘技術,并且將此項技術作為物流企業賴以實現信息共享的根本保障。具體在目前實踐中,創建知識化的新型物流企業通常涉及到構建物流數據庫,確保企業能夠憑借有關的軟件設施以及硬件設施來完成信息挖掘。在云技術的輔助下,企業針對各類物流信息即可實現全方位的挖掘與存儲。因此可見,數據庫在全過程的物流信息共享中占據了關鍵地位,物流企業有必要預先構建數據庫,然后據此開展綜合性的物流信息篩選。除此以外,共享物流領域信息還涉及到聚類(clustering)分析。通過運用聚類分析的方式,物流企業就可以緊密結合當前的物流市場需求,從而完成了預先性的物流信息處理以及信息分析。在實現上述信息分析的前提下,企業針對某些特定的信息還需著眼于深入進行探究,并且將其作為物流決策的基本參照。在目前看來,已有很多物流企業正在逐步嘗試運用聚類分析,據此創建了可預測性較強的物流發展模式[8]。3.2妥善利用各類物流數據資源。物流企業如果可以擁有海量物流信息與物流領域數據,那么有必要將其轉變成物流企業自身擁有的整體競爭實力。但從目前來看,某些物流企業雖然表現為海量信息的狀況,然而針對當前現存的物流信息并沒能予以妥善運用,從而浪費了珍貴的物流數據資源。因此為了從根源上實現轉型,那么作為物流企業就需要側重于篩選數據并且開展綜合性的物流信息分析,并且善于借助數據挖掘手段來達到上述的信息處理目標。例如針對某些原始性的物流數據而言,物流企業對其有必要著眼于多次的信息篩選,至少要保障兩次的物流信息篩選過程。通過運用上述的信息篩選操作,企業針對原始信息中的某些可用信息就能予以妥善保留,據此給出減少物流運行綜合成本的途徑與思路。因此可以得知,數據挖掘手段在客觀上拓寬了物流企業現存的獲利空間。與此同時,物流企業如果能靈活掌握并且適當運用綜合性的數據挖掘,那么針對深層次的物流領域風險還能予以防控與避免。3.3確保實現順暢的信息流通。面對市場化的物流行業全新趨勢,物流企業不能夠單純局限于較窄的企業盈利視角,而是要更多關注綜合性與全面性的物流信息分享。這是由于物流企業只有創建了信息互通的渠道,那么針對實時性的物流需求變化以及物流市場狀態才能著眼于及時掌控,并且給出與之相適應的改進思路。因此可見,順利實現信息互通對于現階段的物流企業體現為不可忽視的重要價值,企業有必要運用相應的舉措來全面拓寬共享物流信息的渠道。具體在涉及到數據挖掘手段的過程中,企業有必要全面明晰現階段的物流數據流向,從而運用相應措施來妥善清除某些阻礙信息流通的不良因素。通過實現上述的轉變與改進,物流企業就可以擁有公開性以及透明性更強的物流行業信息,此項舉措有助于企業創建實效性更高的物流運作模式。同時,物流企業如果能夠擁有多層次的信息共享機制,那么還能實現物流領域各項日常事務效率的全面優化,從而避免了滯后性的物流運行模式。

      4結語

      數據挖掘技術體現為獨特的物流領域運用優勢。與企業獲取信息的傳統手段予以對比,可以得知數據挖掘技術更加可以簡化信息獲取的流程,提升物流效率并且搭設了企業溝通的新平臺。因此在實踐中,物流企業仍需著眼于當前的信息化進程,在全面分享物流信息的同時實現了物流企業整體效益的提升與優化。

      作者:李爍 單位:湖南現代物流職業技術學院

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