物流与大数据.ppt
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1、大数据定义大数据(bigdata),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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产引言:一场生活,工作与思维的大变革大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发.数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息,甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。大数据时代的思维变革大数据时代的思维变革 0101更多:不是随机样
2、本,而是全体数据更多:不是随机样本,而是全体数据 当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马车时代骑马 一样。一样。一切都变了,我们需要的是所有的数据一切都变了,我们需要的是所有的数据“样本样本=总体总体”0202更杂:不是精确性,而是混杂性更杂:不是精确性,而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%5%的数据是结构化且能适用于的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果接受混乱,剩下传统数据库的。如果接受混乱,
3、剩下95%95%的非结构化数据都无法被利用,只有接收不的非结构化数据都无法被利用,只有接收不精确性;我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。精确性;我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。0303更好:不是更好:不是 因果关系,而是相关关系因果关系,而是相关关系 知道知道“是什么是什么”就够了,没必要知道就够了,没必要知道“为什么为什么”。在大数据时代,我们不必非得知道。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己现象背后的原因,而是要让数据自己“发声发声”推动大数据发展的两个重要因素人类测量,记录和分析世界的渴望以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术,使得信
4、息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。中国的大数据早期发展阶段1 1、数据的丰富和开放程度不够、数据的丰富和开放程度不够 丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧,每年新增数据量仅为美国的低于美欧,每年新增数据量仅为美国的7%7%,欧洲的,欧洲的12%12%,其中政府和制造业,其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说,还存在标准的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这大大降低了数据的价
5、值。化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这大大降低了数据的价值。同时,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,同时,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,以邻为壑、共享难,这给数据利用造成极大障益所限,数据开放程度较低,以邻为壑、共享难,这给数据利用造成极大障碍。碍。原因:原因:政策法规不完善大数据挖掘缺乏相应的立法,无法既保证共享又防止滥用,政策法规不完善大数据挖掘缺乏相应的立法,
6、无法既保证共享又防止滥用,一方面欠缺推动政府和公共数据的政策,另一方面数据保护和隐私保护方面一方面欠缺推动政府和公共数据的政策,另一方面数据保护和隐私保护方面的制度不完善抑制了开放的积极性。的制度不完善抑制了开放的积极性。2 2、数据挖掘与分析工具有待完善、数据挖掘与分析工具有待完善 要以低成本和可扩展的方式处理大数据,这就需要对整个要以低成本和可扩展的方式处理大数据,这就需要对整个ITIT架构进行架构进行重构,开发先进的软件平台和算法。重构,开发先进的软件平台和算法。而我国数据处理技术基础薄弱,总体上以跟随为主,难以满足大数据而我国数据处理技术基础薄弱,总体上以跟随为主,难以满足大数据大规模
7、应用的需求。如果把大数据比作石油,那数据分析工具就是勘大规模应用的需求。如果把大数据比作石油,那数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。我国必须掌握大数据关键技术,才能探、钻井、提炼、加工的技术。我国必须掌握大数据关键技术,才能将资源转化为价值。应该说,要迈过这道坎,开源技术为我们提供了将资源转化为价值。应该说,要迈过这道坎,开源技术为我们提供了很好的基础。很好的基础。3 3、模式创新和业务拓展尚显不足、模式创新和业务拓展尚显不足 虽然虽然20152015年大数据应用已延伸至各个领域,但应用模式多有雷同,应年大数据应用已延伸至各个领域,但应用模式多有雷同,应用模式创新还有待进一步加强。企
8、业应用大数据的目的鲜有拓展新业用模式创新还有待进一步加强。企业应用大数据的目的鲜有拓展新业务、开发新产品和创新增值服务,多是在改善现有业务、推销已有产务、开发新产品和创新增值服务,多是在改善现有业务、推销已有产品或控制成本等。尽管品或控制成本等。尽管20142014年部分大数据应用尝试使用非结构化数年部分大数据应用尝试使用非结构化数据,但依然是将非结构化数据进行结构化处理后,再按照常规方法使据,但依然是将非结构化数据进行结构化处理后,再按照常规方法使用用2016年大数据行业增长将成为常态,行年大数据行业增长将成为常态,行业关注领域将发生变化业关注领域将发生变化 云计算模式将颠覆软件行业,一切皆
9、服务云计算模式将颠覆软件行业,一切皆服务 云计算正在逐步渗透产业互联网各个垂直领域,软件公司在云端云计算正在逐步渗透产业互联网各个垂直领域,软件公司在云端“重生重生”,具备低成本高速扩张能力。,具备低成本高速扩张能力。未来未来5 5年,大数据与云融合依托云提供大数据服务的公司将大量涌现,年,大数据与云融合依托云提供大数据服务的公司将大量涌现,未来的产业图景中,共享经济将从个人扩展到企业,企业将以其最擅未来的产业图景中,共享经济将从个人扩展到企业,企业将以其最擅长的能力模块和最稀缺的资源模块参与长的能力模块和最稀缺的资源模块参与APIAPI经济,从而使经济,从而使APIAPI价值最大价值最大化化
10、。IDCIDC最近发布的报告显示,全球大数据技术及服务市场复合年增长率最近发布的报告显示,全球大数据技术及服务市场复合年增长率(CAGR)(CAGR)将达将达31.7%31.7%,20162016年收入将达年收入将达238238亿美元;中国大数据市场规模将从亿美元;中国大数据市场规模将从20112011年年的的77607760万美元增加到万美元增加到20162016年的年的6.176.17亿美元,未来亿美元,未来5 5年的复合增长率达年的复合增长率达51.4%51.4%,市场规模将增长近,市场规模将增长近7 7倍。倍。另外,随着国内政策的变化,通信、制造、物流行业政府支持热度有所下降,另外,随
11、着国内政策的变化,通信、制造、物流行业政府支持热度有所下降,通信行业的政策热度降幅较大;政府与金融行业的政策热度将持续高涨。通信行业的政策热度降幅较大;政府与金融行业的政策热度将持续高涨。物流定义:物流从供应地向接受地的实体流动中,根据实际需要,将运输,储存,装卸,搬运,包装,流通加工,配送,信息处理等功能有机结合起来实现客户要求的过程。物流的发展历史 2020世纪世纪7070年代末,流通企业开始组建储运公司,从商品经营机构分离年代末,流通企业开始组建储运公司,从商品经营机构分离出来。这个时期我们称为储运时代。出来。这个时期我们称为储运时代。19791979年我国才开始使用物流一词。年我国才开
12、始使用物流一词。我国物资工作者代表团赴日本参加我国物资工作者代表团赴日本参加第三届国际物流会议,回国后在考察报告中第一次引用和使用物流这第三届国际物流会议,回国后在考察报告中第一次引用和使用物流这一述语,并介绍了日本物流的发展情况。一述语,并介绍了日本物流的发展情况。9090年代中期,现代物流才在中国真正的崛起。年代中期,现代物流才在中国真正的崛起。19941994年广州宝供的出现,年广州宝供的出现,标志着中国本土第一个第三方物流企业的诞生,拉开了现代物流组织标志着中国本土第一个第三方物流企业的诞生,拉开了现代物流组织的序幕。的序幕。20012001年中国物流与采购联合会的成立,可以说是中国物
13、流业历史发展年中国物流与采购联合会的成立,可以说是中国物流业历史发展的一次飞跃。的一次飞跃。20062006年的年的“十一五十一五”规划,在中国历史上第一次把现代物流业写进我们规划,在中国历史上第一次把现代物流业写进我们的五年计划,这么一段文字明确了中国物流在国民经济中的产业地位。的五年计划,这么一段文字明确了中国物流在国民经济中的产业地位。大数据智慧物流物流大数据的收集和分析1.物流大数据的收集互联网,物联网,车联网,传感器,移动设备等无一不是物流大数据的重要来源。因此,首先通过多渠道获得数据,然后通过数据的实时分析,掌握和利用有用的信息。2.物流大数据的分析A深度学习提高精度,在对大数据分
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