什么是大数据,大数据又给物流企业带来怎样的发展优势及具体应用？

第一篇：什么是大数据,大数据又给物流企业带来怎样的发展优势及具体应用？

什么是大数据,大数据又给物流企业带来怎样的发展优势及具体应用？

大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

其对物流企业发展带来的影响主要表现在一下几个方面：(1)信息对接，掌握企业运作信息

在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过大数据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策

传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。

(3)培养客户粘性，避免客户流失 网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免客户流失。(4)数据“加工”从而实现数据“增值” 在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。，大数椐在物流企业中的应用主要包括以下几个方面。(1)市场预测

商品进入市场后，并不会一直保持最高的销量，是随着时间的推移，消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了，延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的信计。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。(2)物流中心的选址

物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用大数据中分类树方法来解决。(3)优化配送线路

配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成

本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。(4)仓库储位优化

合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。

上海欧坚及其旗下仓储积极学习大数据，并将其运用到对仓库的日常管理当中。取得一定的成效。

大数据恰恰能对这些数据进行快速高效的处理，得到正确有用的信息，对物流行业发展具有重大意义。

（1）降低物流成本，提高配送效率

大数据涵盖了许多高新技术，主要包括大数据存储、管理和大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）等技术。这些技术对物流行业发展的各个环节都有着重要的影响。如采集信息端中的识别、定位和感知，传输信息中的移动互联网技术，以及数据应用和开发方面，将会出现越来越多的数据中心。通过在这些环节中对大数据的充分利用，物流企业可以有效的管理公司员工，快速制定出高效合理的物流配送方案，确定物流配送的交通工具、最佳线路，进行实时监控，很大程度上降低物流配送的成本，大大提高物流配送的效率，给客户提供高效便捷是服务，实现与用户之间的双赢。

（2）从价格竞争转向价值竞争

随着近几年电商行业的飞速发展，物流的强大需求确实存在。但这并不意味着物流快递企业们能相安无事地一起分享大蛋糕。相反，目前我国物流快递行业竞争越来越激烈。要想在竞争中占据大的市场，获得更大的利益，各大企业必须要从价格竞争转向价值竞争，提升自己的服务质量。因而物流快递业应该加快引进大数据云计算等技术。

（3）推动“大物流”体系的形成——菜鸟网络

大数据时代的到来，有效推动“大物流”体系的形成，实现物流行业的巨大变革。所谓“大物流”是指企业的自有物流（人员、车队、仓库等）和第三方物流企业的配送信息与资源共享，以实现更大限度的利用各方面的资源，降低物流成本。社会“大物流”形成之后，企业可以和第三方物流公司合作，物流企业直接面对市场，它根据市场的需要来组织调控若干生产企业的大管家，既负责“后”勤，有负责“前”勤。这样物流企业才会充分合理有效地组织利用资源，既保证自己的经济效益，又保证生产企业的经济效益，从而避免各种问题的产生。

以菜鸟网络——阿里巴巴与多家快递公司成立新公司“中国智能骨干网”为例。菜鸟网络专注打造中国智

能物流骨干网将利用先进的物联网技术、云计算等各项互联网技术，建立开放、透明、共享的数据应用平

台，从而为物流公司、电商企业、仓储企业、第三方物流服务商、供应链服务商等各类企业提供优质服

务，支持物流行业向高附加值领域进一步发展和升级。欢迎登录长风网获取最新物流资讯。

第二篇：大数据在物流方面应用

大数据时代在物流方面的应用

学院：经济管理学院 专业：市场营销123班 学号：2012016314 姓名：李燕

“大数据时代来了!”两年，从业内到业外，这句口号见诸网媒、报端的频率与日剧增。直至今天，从政府高管到行业巨头，从商界大鳄到微企老板，关于数据创业，他们中有没有直接参与已然不是那么重要了，重要的是现在谁都不敢不重视大数据。更值得期待的是已有先驱驮负大数据颠覆行业规则的构想，开始试水国内物流行业。

“物流业是一个产生大量数据的行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多资源如果不用就浪费了。”申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。目前，业内对大数据并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。毋庸置疑的是，大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。

“物流业之所以做大数据，主要是因为：第一，快递走入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。第二，从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。第三，提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”邱成说。

长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。

整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被“最短化”、“最畅化”定制。两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。因为大数据试水物流行业，“游戏”才刚刚开始。

“现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。”邱成说。在前不久召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。

在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。

不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。早在今年年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城——中国人民大学”电子商务实验室，着力电子商务大数据的分析与合作；在“京交会”上，阿里巴巴集团与中国邮政集团、“四通一达”等十家快递公司合作，核心内容仍以打通物流数据为基础，重点将转向“数据整合与分析”。

“淘宝做大数据是以订单为核心，快递企业做大数据是以快递为核心。以申通为例，我们的客户不只是淘宝，还有很多商业客户。而且不少商业客户都有与快递企业在IT方面合作的想法，未来我们也希望能挖掘更多的数据价值，通过大数据给商业客户提供信息化服务。”邱成说。

物流行业树大根深，大数据在此行业内的应用也是非常广泛的。物流中除去淘宝商城、京东商城、苏宁易购等企业产生的包裹、快递等小部件中短距离之间物品流通的小物流;还有与之相对应的重量大、体积大、长距离运输的物品流通，如港口货物运输、大货车集装箱运输等的大物流。

在亟待改进的物流行业，大物流领域利用大数据分析应用技术其实质就是利用地理信息、位置服务、物联网在物流行业里做信息系统化，将现有的粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据资源加以整合，建设成可以依据空间地理信息来统一协调监管的现代化物流。逐步利用大数据驱动信息化物流建设，在信息化的现代物流模式下，大物流领域的任何物流车船归属企业的名称、物流车队的整体油耗、车船的位置信息、车船的行程轨迹、车船的运行周期等这类空间地理数据通过系统智能化处理。

大物流领域成功应用大数据，无非是让物流车队效率提高、流程精简。物流车队本身的管理、设备等条件优化改善了，才有望使得中国物流运输成本降低。理想的前景是联合一个大型物流车队，为其免费装载上一台设备，这种设备搜集的车队车辆所有空间地理位置信息都即时反馈到监视后台。怎样获取这些大数据也就是物流车队提高管理效率的关键所在。然而，在刘俊伟来，这种期望的信息智能化的现代物流模式可能需要3-5年时间方可成熟。怎样获取这些大数据是一个问题，这需在资金投入、研发团队打造方面的决心和魄力。

“随着市场的发展，在未来，快递企业会不断加大在大数据方面的投入。”邱成表示。大数据的核心是发现和预测，利用其这个特点，可以提升快递行业的整体服务水平。此外，对于快递业做大数据的未来发展趋势，也有业内人士指出，快递员获取的数据已不只是企业内部信息，还包括大量的外部信息。大数据则让厂商能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆整个商业模式。

尽管企业已熟知大数据所带来的价值和优势，但由于数据规模和种类的增加，处理速度的加快，以及易受攻击的特点，随之而产生的成本和复杂性给企业的IT资源和基础设施带来了更大的压力。如何在降低成本的同时提高IT效率，成为快递企业不得不面对的一大难题。

在邱成看来，投资、技术手段等并不是最大的难点。“快递企业做大数据面临的最大难题在于：一是基础数据的采集。因为到现在为止，不少快递企业的操作及信息传输并不是很规范，这给基础数据的采集带来了不小的困难。二是未来大数据的应用方向。比如我们现在有一些淘宝数据，首先要想好怎么用。”邱成说。

此外，也有业内人士建议，在大数据时代，企业要想用数据制胜，就必须尽早建立数据资产管理策略。只有拥有战略性视野和专业技术，才能更好地获得商业洞察力，才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。

对于物流行业而言，必须能够更好地利用大数据，这样就可以更好地为客户提供服务，降低成本，提高燃油效率。与刘俊伟观点大同小异，Teradata天睿公司运输物流业总监肖恩也认为，大数据在大物流领域的应用是一个主要的技术潮流。即目前已经积累下的大数据需要以更加智能的方法加以利用，同时还要开发新技术来更便捷的获取多样化大物流数据。

第三篇：大数据产业发展应用思考

加快贵州大数据产业发展应用的思考

当前，对于贵州省来讲，大数据产业的发展，既是新时期全省经济社会建设的崭新内容，也是政府部门电子政务管理的一项重要工作。在全国和全省经济发展的大视野下，如何按照国家大数据产业的战略部署，对加快贵州大数据产业的发展和应用进行深入研究和思考，已成为政府部门、高等院校、研究机构、产业部门乃至社会公众日益关注的热点问题，具有十分重要的现实作用和战略意义。

一、加快大数据产业的发展和应用

1、大数据的定义及基本特征

大数据是通过快速获取、处理、分析后，从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交换数据与传感数据。同时，大数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是把其禁锢在政府体制内，因此积极倡导政府数据开放, 使公众可以通过任何数据平台了解和获取政府开放的数据信息和公共服务。所以，大数据具有数据体量(volumes)大、数据类别(variety)大、数据处理速度(Velocity)快、数据真实性(Veracity)高、巨大的数据价值和数据低密度(Value high and Lowdensity)成反比的基本特征，这些特征表明了大数据不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占经济社会发展的前沿，意味着随着市场交易与应用数据等新数据大量生成，传统数据的局限被打破，将为企业提供有效的信息并确保其真实性及安全性。所以，大数据不仅指其数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。对国家和地区来讲，只有加强大数据技术研发，才能抢占时代发展的前沿和先机。

2、加快大数据产业的发展和应用

大数据产业是指一切与大数据的产生于集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合，以挖掘分析服务为核心，包括数据中心、宽带网络等基础设施服务，数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务，智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造，以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。实践表明，继云计算、物联网和移动互联网之后，大数据正成为信息技术的新热点，产业发展的新方向，将对整个人类的生产与生活产生巨大影响，对国家和地区的经济与社会带来深刻变革。对目前经济尚不发达的贵州省来讲，加快大数据产业的发展和应用，把握大数据发展方向，推动大数据开发应用，发展大数据服务产业，是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手，对推动贵州工业结构调整、加快新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版，具有十分重要的战略意义和现实作用。

二、贵州发展大数据产业的优势和存在问题

1、贵州发展大数据产业的优势

2014年2月，贵州省人民政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业应用规划纲要(2014—2020年)》，为 我省发展大数据产业指明了方向。为实现到2020年我省大数据带动相关产业规模达到4500亿元的目标，应对当前我省大数据产业的发展优势进行分析。

一是气候环境优良的生态优势。贵州省属热带季风湿润气候，夏季平均气温低于25℃，全年风速以微风为主，没有明显沙尘天气，空气质量常年优良。地质结构稳定，远离地震带，灾害风险低。优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势。

二是水煤资源丰富，电力价格低廉的能源优势。贵州水能蕴藏量居全国第六位，平均106千瓦/公里2，为全国平均的1.5倍。煤炭资源储量居全国第五位，煤气层资源量列全国第二位，全省火电装机容量超过2000万千瓦。电力价格具有竞争优势，贵州省工业用电平均价格明显低于国内其他地区。能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源，降低企业运行成本。

三是地理位置和交通便利的优势。贵州省位于我国中部和西部地区的结合地带，连接成渝经济区、珠三角经济区、北部湾经济区，是我国西南地区的重要经济走廊。近年来，贵州省抓紧建设以龙洞堡国际机场为核心的“一干十三支”民航系统，以黔桂、成贵等铁路干线和贵广高铁、沪昆高铁为代表的铁路运输网络正在形成，2014年进入“高铁时代”。贵州省公路路网结构日趋完善，高速公路通车里程3261公里，2015年通车里程突破5100公里，实现“县县通高速”的目标。持续优化的交通条件，使贵州省经济走廊的地位进一步凸显。

四是具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。党中央、国务院高度重视贵州省的发展，先后出台的《全国主体功能区规划》、《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《西部大开发“十二五”规划》和《黔中经济区发展规划》等政策规划，都明确了对贵州省的支持政策。2014年1月6日，国务院批复贵安新区作为西部地区重要的经济增长极、内陆开放型经济新高地和生态文明示范区的战略定位，进一步加大了对贵州省发展的支持力度。

2、贵州发展大数据产业中存在的主要问题

贵州省在发挥产业优势的同时，应十分重视目前存在的以下重要问题：

一是大数据产业基础薄弱。从全省和地区来看，大数据产业基础还比较薄弱，如大数据产业的结构不够完整，缺少具有较大规模、掌握核心技术、能够带动数据产业发展的行业龙头企业，对全省和地区的产业带动效果有限，由于高端产业链资源不足，在产业链的发展上，各个环节尚未形成上下游能够协作发展的模式。

二是传统企业对大数据认识不足。由于传统企业对大数据加快企业转型升级的运营理念认识不足，缺乏对企业的创新技术，企业内部的数据“孤岛”现象严重，不能对其数据价值进行充分挖掘和利用，加上对数据的管理技术和架构落后，导致不具备对大数据的处理能力，不仅数据安全和防范意识差，而且存在数据泄漏的问题。

三是大数据应用方面人才匮乏。贵州省由于处于中西部地区，经济发展相对落后，与发达地区相比，大数据人才缺乏，特别是高层次、复合型的大数据科学家、首席数据分析专家短缺严重。尽管2014年贵州省成立了大数据研究院，贵州大学、贵州师范大学也分别成立了大数据学院，但培养的人才需要四年之后才能毕业，加上技术创新服务体系不健全，各类创新创业孵化平台建设不足，所以，大数据应用方面的人才匮乏已成为当前大数据产业发展的“短板”，如何集聚人才，是迫切需要解决的问题之一。

四是信息产业边缘化和产业结构不合理问题比较突出。当前，贵州省信息产业规模总量小，缺乏大型龙头企业，企业之间没有形成有效的产业链，加之信息产业根基不牢，配套产业缺失、关联度不高，尚未形成有效的产业链集群发展模式，在全国信息产业布局中，处于相对边缘化的地位。2013年，贵州省电子信息制造业产值、软件和信息服务业主营业务收入、电信业务总量分别仅占全国的0.23%、0.32%、2.17%。另外，大数据产业结构也不合理，主要集中在电子元器件领域，新一代移动通信系统、智能终端，计算机、服务器等产业高端、新兴领域基本处于空白;且多数企业处于价值链低端，核心竞争力弱，高速增长缺乏动力引擎。针对存在的问题，应采取卓有成效的对策措施加以解决。

三、加快贵州大数据产业发展的对策措施

1、培育市场需求，加强需求端引导

一是当好需求拉动发展的中介人。大数据产业发展统筹机构应增设专门的管理职能，负责进行行业应用及产品和服务供给匹配，在应用企业和供给企业之间当好需求拉动发展的中介人。同时，负责协调解决对接过程中出现的重大问题，因此机构中应吸纳大数据产业专家智囊团作为外脑辅助机构。

二是开展行业应用示范。借鉴国外成功经验，加快政府相关部门数据开放进度，引导和推动大数据行业应用试点示范项目开展。面向电信、金融、流通、医疗、能源、文化科技融合等数据量大的领域，为大数据产业发展和推广运用提供范例和借鉴。

三是求效做实政府采购引导。制定政府部门和公用事业单位大数据应用采购目录，将“云上贵州”系统平台、数据安全、数据分析和云服务等大数据服务纳入政府采购目录，各级政府要安排专项资金支持政府采购。

2、提升核心技术，打造行业优势

一是加强同北京中关村技术合作，尽快形成贵州省大数据产业自有核心技术。通过建立联席会议制度，加强两地干部的挂职与交流。落实中关村企业落地项目优惠政策，鼓励贵州本地企业与中关村大数据企业进行多层次的合作，对在理念交流、管理输入、人才引进、市场合作等多方面的项目给予资金资助。

二是积极争取国家支持。积极参与工信部、科技部大数据科技攻关和产业发展规划实施工作，加强和深化产学研用合作，完善自主创新体系建设。积极参与国家973光存储重大科研项目，开展国际合作，提升NVD光存储产品技术，加快光盘阵列技术及其产业化进程。

三是加快推进创新成果转化。引进大数据研发中心、工程技术(研究)中心等技术创新和产业化机构。组织实施大数据关键技术产品产业化项目，用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术产品产业化。加快推动以北斗导航为核心的地质灾害预报预警、交通运输监管、智慧旅游等应用示范，支持位置信息服务业务发展。

3、加快招商引资，引进国内外强势企业落户贵州

一是通过引进产业中具有核心地位的龙头企业，培育有竞争优势的大数据产业集群。在产业特色、技术水平、产学研结合等创新要素整合上有所突破，弥补产业链发展的短板。通过注入科技、信息化和品牌元素，促进现有产业不断精细化，提升现有企业的质量效益，将优势产业打造具有竞争优势的产业集群。

二是围绕“7+N”云工程应用和产业链培育，组建专门招商团队，采取精准招商和专业招商，大力引进世界500强和国内电子100强企业落户贵州。进一步巩固和扩大招商引资成果，形成大项目带小项目，主体项目带配套项目、上游项目带下游项目产业集聚的良好局面。

三是认真贯彻落实《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》、《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》，及时兑现财政扶持、金融支持、用地保障、电力供给等方面的优惠政策措施。同时，加快政府职能转变，增强服务意识，提高服务效率，积极营造招商引资和产业发展环境。

4、战略运营本地企业，提升核心竞争力

一是引进国内外大数据产业链龙头企业作为战略投资者开展合作，大力孵化培育本地云计算大数据领先企业。并以其为龙头，带动行业中第一梯队其余企业做大做强。通过向重点支持的企业、第一梯队其余企业提供市场、品牌、人力资源、财务、法律、行政等孵化服务，帮助其发展壮大。

二是重点推进贵阳云计算大数据创新孵化基地建设，吸纳云计算、大数据的外源资本、前沿技术和人才，有效提升本地企业核心竞争力，推动更多的企业成为创新主体，力争在一些关键领域切实掌握自主知识产权，进而增强区域产业发展整体竞争力，培育更多创新型企业参与到产业链条中高附加值产业环节。

三是发挥本地企业集中大数据产业信息分析人员和业务应用人员的智慧，以贵州省内数据资源丰富的政府部门为切入点，以智慧交通、智慧医疗、商业零售业为重点，探索推广关系挖掘和沉淀价值利用模式，尽快推广数据托管和交易平台商业模式，探索占领周边省份市场。

5、拓宽融资渠道，夯实产业基础

一是加大政府资金投入力度。设立大数据产业发展专项资金，建立大数据产业财政投入长效增长机制。各级政府要加大财政预算支持力度，把大数据产业发展专项资金列入预算。成立省大数据产业引导资金联席会议，共同研究资金支持导向和重点项目支持方式。

二是积极吸引社会资金参与。引导各类风险投资机构加大对大数据发展的投资力度，鼓励金融机构为符合条件的大数据企业提供贷款。加快担保体系建设，积极探索借鉴“风险池”资金管理方式，推行联合担保，分担融资风险，扩大融资担保能力，拓宽大数据企业融资渠道。支持担保机构加大对大数据产业知识产权质押贷款的担保支持力度。

三是创新产业发展融资模式。建立大数据产业发展专项投融资平台，封闭运行，由各市(区)政府按一定比例注入资本金，提高平台的融资能力。根据项目具体情况，探索采用“特许经营”、“公私合营(PPP模式)”、“建设移交(BT模式)”等融资模式。加强要素市场与资本市场的有效融合。

6、强化人才支撑，促进持续发展

一是以大数据领域研发和产业化项目为载体，积极引进和培养一批领军人才和高端人才。聘请国内顶级专家学者作为产业发展顾问。鼓励符合条件的国内外大数据领军企业家、海外高层次人才、院士、国家级专家学者、“千人计划”专家、知名大数据高端创新人才和创新团队创立大数据企业。

二是推动省内外高校与行业企业、科研院所深度合作，为贵州省培养大数据技术研发、市场推广、服务咨询等应用型人才。与北京大学、清华大学、中科院等重点高校科研院所签订协议，定向培养和输送信息技术类人才。鼓励企业与大专院校建立订单式人才培养机制，与花溪大学城、清镇职教城合作，为大数据企业提供订单式培训，就地解决大数据企业发展所需的中初级人才。

三是着力培养“业务+数据+技术”专业化人才。大数据应用最关键的部分是数据分析和挖掘数据价值。贵州省在进行人才引进和资源培养时，数据科学家是目前大数据产业发展急需的专业化人才，他们能够建立高级分析模型，发现趋势和隐藏的模式，使大数据真正发挥作用。

7、统筹数据资源，保障数据安全

一是尽快制定信息安全法、反垃圾电子邮件法、手机垃圾短信治理法及网络和新媒体广告法，为个人数据保护提供全面的立法支持框架。在立法完成之前，通过政府规章性文件的方式规范数据资源共享交换、开发利用、隐私保护等关键环节，在法律层面避免信息泄露和信息滥用等问题，保障大数据产业发展环境。

二是制定相关标准规范。面向大数据平台建设和应用服务需求，制定大数据采集、管理、共享、交易等标准规范，明确收集数据的范围和格式、数据管理的权限和程序以及开放数据的内容等。明确大数据采集、管理、交换等标准，制定数据开放目录并及时更新。

三是完善信息安全保障机制。加强大数据环境下信息安全认证体系建设，做好信息安全顶层设计，有效保障数据采集、传输、处理等各个环节的安全可靠。围绕信息系统安全、基础设施安全、云平台安全、网络通信安全、数据安全、身份认证与管理等方面，开展全面系统的信息安全保障试点工作，探索建立信息安全保障体系。

8、完善服务保障，为产业保驾护航

一是组织产业发展统计体系与监测基础性研究。一方面，尽快明确大数据产业在行业分类中的具体范围，制订关键技术和产品目录。根据《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014-2020年)》确定的重点方向和任务，梳理现有行业分类标准，尽快明确贵州省大数据产业发展的具体范围。分行业制订产业发展的关键技术和产品目录，以便提高宏观管理能力，加强对具体工作的指导，确保财税、金融政策有针对性地扶持重点技术和产品。另一方面，选择典型优势领域，尽快做好与现有统计口径的衔接。优先选择具有比较优势基础的领域，积极开展“大数据产业分类基础指标”理论研究，面向省内行业组织、企业广泛征求意见，在工作层面完善形成对应的统计指标和统计渠道。以此为基础，尽快建立大数据产业统计监测制度和动态调整机制。

二是建立大数据产业发展政府平台。组织专业人员进行大数据产业应用研究，汇总大数据产业应用案例，在共享平台上及时动态公布。同时，组织专业人员对大数据产业发展运行进行研究，筛选构建大数据产业发展监测指标体系，在共享平台上及时动态公布;对大数据数据重大项目进行汇总整理，在共享平台上及时动态公布项目进展，以及对大数据产业资金使用情况进行汇总整理，在共享平台上及时动态公布，接受专业机构和社会公众监督。

三是创新政策扶持。首先，将大数据产业发展优先纳入新型城镇化发展规划、新兴产业发展规划和科技专项，围绕大数据硬件、软件开发生产到产品、服务，从基地建设、资源供给、人才开发、企业培育、国际合作、产业基金、运营合作、财税政策、试点建设、协调推进等方面制定有利于产业启动和发展的政策和措施，给予重点支持。其次，将大数据产业与潜力应用行业进行政策设计统筹考虑，通过政策创新鼓励应用行业与大数据产业发展有效对接，重点探索促进大数据产业信息共享平台的鼓励政策，在产业发展中更多引入市场机制;探索应用行业与大数据产业资金“一揽子使用”鼓励政策，增强产业发展融资能力。第三，社会资本支持产业发展也应有明确的规章制度进行权利设定和责任约束。通过制定民间资本进入大数据产业发展实施细则，明确准入标准、主体资格、主体责任与权利、享受的优惠政策、进入流程、责任和惩罚机制等事宜。并及时向政府有关部门共享信息和向社会公开，以接受全方位监督，确保资金参与时效。

四是加强组织保障，优化管理体制。按照“一办一中心一企业”的格局，加强大数据统筹管理力量。整合现有信息数据管理资源，设立副厅级事业编制的贵州省大数据产业发展中心，承担全省数据资源管理和技术支撑工作。适时成立国有控股的云上贵州大数据产业发展有限责任公司，作为投融资平台对贵州省大数据企业及项目进行股权投资，牵头募集资金建立省大数据产业风险投资基金，负责承担系统平台建设和运营，参与政府数据资源管理和开发应用。有效发挥贵阳市大数据产业专家咨询委员会职能，积极引进国内外大数据领域的优秀专家学者，参与拟定相关技术标准，协助拟定推进大数据产业发展的相关政策，为贵阳市推进大数据产业提供决策咨询。

建议由省经济和信息化委牵头，建立跨部门、跨地区、跨行业的大数据发展协同推进机制，加强重大问题协调力度。设立贵州省数据资源管理办公室、产业发展专家委员会，为大数据产业发展与应用提供决策支持。明确数据资源管理机构，指导省直各部门开展数据资源登记和分级，统筹管理各部门之间的数据交换和交互需求，推动政府数据资源整合、公开共享、开发利用。各地各部门要强化服务意识，加强协调配合，建立跨地区、跨部门和跨层级的政府信息交换和共享机制，为大数据管理和商业应用创造条件、提供方便。各地区要及时制定配套措施，抓好政策落实，形成政策叠加效应和强大合力，推动全省以大数据产业为重点的信息产业实现跨越发展。

第四篇：HIMSS：医疗数据发展带来的价值（范文）

中国数字医疗网HC3i

HIMSS：医疗数据发展带来的价值

在本届HIMSS大会上，医疗行业中大数据和商业智能的应用成为与会嘉宾讨论的两大重要议题。美国家庭医师协会（the American Academy of Family Physicians）正在研究大数据和商业智能给医疗行业带来的价值。该协会在本届HIMSS大会上提交的一份分析报告指出，要通过详细的基准数据提高医疗服务质量，改善医患之间的关系。值得一提的是，详实的公共卫生数据和患者个人的就诊信息可有效避免患者不必要的重复住院，并可成功预防医疗保险中的欺诈行为。

“借助临床数据，我们可以做很多有价值的分析。Steven Waldren们可以与电子病历数据整合到一起，从而满足电子病历有效使用）的要求。

美国家庭医师协会的此次研究是与美国医疗IT服务商医疗管理数据、实验室数据和临床数据整合起来，“现在，我们正在做一件非常有意义的研究，成功。”Waldren非常自豪地说。

Emdeon高级执行副总裁“现在我们公司的系统内已经累积了相当数量的患者数据，我们邀请到数据分析公司Atigeo加入到此项研究中。近期，详细讨论了如何借助这些”

Atigeo

指出：“随着医疗信息化的普及，医疗IT系统内存储了TB最终目标。”

原文标题：Analytics take on fraud, readmissions and population health

原文作者：Tom Sullivan

来源：中国数字医疗网

第五篇：物流给企业带来的竞争优势有什么

1.物流给企业带来的竞争优势有什么；

1）货物变现的速度加快，保障了企业的资金链，同时促进了企业的再生产；

2）降低了企业的物流成本，增加了企业的利润；

3）让企业更加专注于自身的核心竞争力，保持自身优势的同时拉开与竞争对手的差距； 2.国际物流发展的驱动力是什么；

1）和平和发展的时代主题； 2）经济全球化；

3）资源的不合理分配；

3.国际物流的本质和精髓是什么？

就是促进资源在全球范围内的合理配置，降低生产成本。资源在全球的分布是不一致的，随着国际间的分工，以利润最大化为目标的企业们开始在全球范围内进行生产贸易活动，这促使了国际物流的发展。而国际物流的本质也在于此，使全球的资源合理的配置，从而达到成本上的最小化。4.国内外物流产生差异的原因？

1）牵涉的范围不同；国内的物流主要面对的是本国的物质运输，在国内的范围内有统一的各项制度来维持；然而国际物流面对的是全球范围内的国家之间的物质运输，不同国家之间的物流标准不一样、物流政策和法规也不一样，因此相比国内物流要更为的复杂；

2）地理环境不一样；由于国家自身的基础建设，导致了国内不同地域之间的交流以公路、铁路或者是飞机为主，然而国际物流面对的全球范围不同国家之间的地理位置就绝大部分是海洋，因此导致了在运输方式上的不一样；

3）物流系统的不同； 4）面对的风险不同；