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关于物流配送论文范文 大数据背景下电子商务物流配送相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:物流配送论文 更新时间:2024-01-23

大数据背景下电子商务物流配送是关于物流配送方面的论文题目、论文提纲、德邦物流100公斤多少钱论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。

内容摘 要:随着大数据时代的到来,电子商务物流配送所产生的数据量呈井喷式增长.能否有效利用这些数据,已经成为决定电子商务物流配送能否取得良好发展的关键.在此背景下,本文对大数据时代电子商务物流配送发展策略进行了研究.首先,系统阐述了大数据的内涵,其次,详细分析了大数据对于电子商务物流配送的影响,然后,通过调查分析,对大数据背景下电子商务物流配送发展现状进行了总结,并指出其中存在的问题,最后,在前述研究结论的基础上,提出了大数据时代下电子商务物流配送的发展策略.

关键词:大数据 电子商务 物流配送 对策

中图分类号:F252 文献标识码:A

大数据的内涵

所谓大数据,是指由于信息量较大、实时性较强而无法采用常规技术手段在一定时间内对其进行加工处理的数据集合(王志玲,2015;俞成功等,2015),其具有量大、价值高、产生速度快和多样化等特征.在计算机技术飞速发展的今天,社交网络、云计算、物联网等互联网工具逐渐被应用于人们的生活和工作中,各种数据也呈爆炸式增长.根据IDC公司的调查,全球的数据量每年均呈倍数增长,预计到2020年时,全球数据总量会增长到现在的20倍(钟燕,2016).由此可见,目前已经步入了大数据时代.

大数据对电子商务物流配送的影响

第一,推动电子商务物流配送中的信息对接.大数据的出现,促进了电子商务的进一步发展,导致物流配送任务日益繁重,随之而来的,就是物流配送相关数据的爆炸式增长.如果继续采用传统的信息收集方式和处理方式来处理这些海量数据,无疑会给电子商务企业带来巨大的压力(刘萌等,2016).反之,如果采用大数据的方式去对接各类物流信息,则能够促进电子商务物流配送更好地满足相应的物流需求.具体来说,就是将电子商务物流配送各个环节产生的数据收集起来,然后送往专门的数据处理中心进行处理和分析,进而将这些数据转化为对电子商务物流配送有所裨益的物流信息.

第二,提高电商企业的客户忠诚程度.在信息爆炸时代,各种信息能够轻易地被获取,消费者的忠诚度大大降低.如果要提高消费者的忠诚度,则必须在消费者心中塑造良好的品牌形象,这就取决于电商企业的物流配送服务水平.在传统的物流活动中,物流配送服务水平的提升空间有限.然而,在大数据时代下,可以通过大数据技术挖掘和分析客户的网购数据,并在此基础上有针对性地开展个性化物流配送,进而提高客户的网购满意度和忠诚度.

第三,增加电子商务物流配送数据的价值.随着电子商务的快速发展,电子商务物流配送的各个环节都会产生大量的数据.想要充分利用这些数据的价值,就必须推动数据的结构由非结构化向结构化转换.如果在传统电子商务物流配送过程中,推动数据结构的上述转换,则会产生数据的滞后,导致物流信息失效,进而降低配送数据的价值.在大数据的背景下,通过成立专门的数据处理中心,即可避免上述情况的发生.由此可见,大数据能够增加电子商务物流配送数据的价值.

大数据背景下电子商务物流配送发展现状

第一,电子商务物流配送中的大数据处理效率普遍较低.目前,大数据技术在电子商务物流配送中的应用仅限于某些特定的服务,缺乏一种能够通用于物流配送所有环节的大数据技术合集,这越来越成为阻碍大数据技术在电子商务物流配送领域中应用的瓶颈.由此可见,从电子商务物流配送的整体视角来看,大数据处理效率普遍较低,应用范围有待扩展,技术仍然需要改进.

第二,基于大数据平台的电子商务物流配送模式缺乏创新.经过多年的发展,越来越多的大数据技术被不断提出,和大数据有关的行业也逐渐增多.因此,对于电商企业来说,如何抓住大数据发展的机遇,提高电子商务物流配送的整体水平,具有重大的现实意义.为了实现上述目的,电商企业必须建立一套基于大数据的完整的理论系统和实践系统.在该系统中,物流配送相关企业能够以开放式或者网络式的方式,实现企业内部和外部的物流配送创新.现有的基于大数据技术的电子商务物流配送策略,在一定程度上提高了电子商务物流配送中的大数据处理效率,促进了物流配送水平的提升.然而,这些物流配送策略所使用的内部框架,总是被各种繁琐的数据处理事项所困扰,即其主要任务在于对内部大量或者少量数据进行处理.这样的数据处理也许有利于电子商务物流配送领域中某些特定的技术应用,但由于这种應用的针对性较差,因此对于电子商务物流配送的贡献程度有限.

第三,大数据对物流配送企业造成较大的冲击.在大数据环境下,海量的数据被不断地归集和挖掘,这使得物流企业的配送变得更加透明,能够实时被用户监测,进而加大了电商企业对物流配送的要求.对此,广大物流配送企业之间的竞争日益加剧,而且不同配送企业之间的竞争逐渐由价格上的竞争转向更高层次的服务竞争.

第四,第三方物流配送效率较低.在大数据时代下,大部分电子商务企业选择使用第三方物流进行配送服务.所谓第三方物流,指电子商务企业将发展重心放在物流配送之外的其它核心业务上,而将物流配送工作外包给专门的物流企业负责,并打造相应的信息管理系统,对企业产品的物流信息进行实时监控和管理.通常情况下,采用第三方物流配送,不仅能够改善电商企业的配送效率,还有助于提高消费者对于电商企业的满意度.然而,由于第三方物流配送受基础设施、人员素质等因素的影响,往往会出现诸如物流配送效率较低等问题.

大数据背景下电子商务物流配送发展对策

综上所述,大数据技术在电子商务物流配送中的应用比较单一、处理效率较低,仍然需要不断完善.整体来说,为了促进大数据技术在电子商务物流配送发展中发挥作用,可以从以下几个方面着手进行改善:

第一,优化电子商务物流配送中的大数据处理策略框架.在当前的电子商务物流配送大数据处理策略和框架中,数据处理效率较低、通用性不强等问题普遍存在.因此,为了使大数据技术能够在电子商务物流配送中发挥更大的作用,必须设计一个更加成熟的大数据处理策略框架.基于现有大数据处理框架中存在的不足,本文提出一个新型的、基于电子商务物流配送的大数据处理策略框架.众所周知,物流配送方面的大数据大部分是由电子商务物理服务中心提供,而且为了提高物流配送的服务水平,这些信息通常是面向客户开放的,所有客户均可以通过专门的网站查询相应的物流配送信息.从信息构成的角度上来看,所谓的物流配送信息均是以数据的形式存储在不同的数据块(大小为64M)中.本文提出的新型大数据处理策略框架,就是指在不同的数据块中添加对应的时间标签,同时根据数据块的关联性,为其添加对应的关联标签,进而将不同的数据块连接起来.在此基础上,再进行电子商务物流配送大数据的处理,就会具有较高的效率,而且这也为增强大数据技术在物流配送领域中应用的通用性奠定了基础.

总结:本论文为免费优秀的关于物流配送论文范文资料,可用于相关论文写作参考。

参考文献:

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