摘要:随着我国经济发展及对外交流加强,现代物流作为现代经济的重要组成部分得到迅猛发展。我国物流企业已从传统的以存储为主逐渐向配送一体化的现代物流企业发展,出现了第三方物流企业,商务智能作为一项新兴技术已成为物流管理中最有力的工具之一。
　　关键词:商务智能;第三方物流;数据挖掘;决策支持
　　
　　一、商务智能概述
　　
　　商业智能(business intelligence)是利用计算机、通信等现代科学技术,针对的是企业如何收集、整理、分析和分享商业信息的流程,目的是为企业提供信息,扩大信息受众范围,增加信息价值,使企业的各级决策者获得知识或洞察力,为他们及时、准确进行决策提供服务,并促使他们做出对企业更有利的决策。 商业智能的基本功能包括个性化的信息分析、预测发展趋势和辅助决策,一般由数据仓库(或数据场)、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
　　信息时代另一个突出的特点是数据爆炸。企业资源计划(erp)、销售pos终端、市场调查、供应商、客户、web、政府等都在不断地往我们的桌面添加信息,实际上,平均18个月信息量就翻一翻,但是我们能分析的数据究竟有多少呢?有些项目专家估计只有7%,并且我们能分析的数据来源仅限于数据库。各个企业面临这样庞大的数据,如何提高信息的利用率,快速准确地找出需要的信息,做出高明的决策,是商业智能发展的驱动力。
　　此外,更多成熟技术的出现,比如硬件上的大容量存储技术、并行处理器技术,软件上的挖掘工具、数据仓库环境的管理工具等,使企业能以更低的成本投资商业智能,进而得到更高投资回报率。www.11665.Com再加上internet 技术使得分销商、供应商、商业伙伴、零售商和生产主之间的数据访问和共享成为可能,因此商业智能成为研究和应用的热点也就不足为怪了。
　　商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘三个部分。其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用的信息,多维分析可全方位了解现状,数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。因此,可以说商业智能的核心就是数据仓库系统。从系统的观点来看,商业智能的过程是这样的:从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据,对数据进行清理以保证数据的正确性,将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据场(这时数据变为信息),然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具,olap 工具对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现于用户面前,转变为决策。
　　
　　二、第三方物流的概念
　　
　　所谓物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程,是根据实际需要,将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合(见国标物流术语)。现代物流是以满足顾客的需求为目标,把制造、运输、销售等市场情况统一起来考虑的一种战略措施,追求的是降低成本、提高效率与服务水平进而增强企业竞争力。随着社会大生产的扩大和专业化分工的深化,专业化的第三方物流应运而生。
　　第三方物流(third party logistics,简称3pl或tpl)是80年代中期由欧美提出的。其概念源自于管理学中的(out-souring),意指企业动态地配置自身和其他企业的功能和服务,利用外部的资源为企业内部的生产经营服务。将(out-souring)引人物流管理领域产生了第三方物流的概念,所谓第三方物流是指生产经营企业为集中精力搞好主业,把原来属于自己处理的物流活动,以合同方式委托给专业物流服务企业,同时通过信息系统与物流服务企业保持密切联系,以达到对物流全程的管理和控制的一种物流运作与管理方式。因此,第三方物流又叫合同制物流(contract logistics),提供第三方物流服务的企业,其前身一般是运输业、仓储业等从事物流活动及相关的行业。从事第三方物流的企业在委托方物流需求的推动下,从简单的存储、运输等单项活动转为提供全面的物流服务,其中包括物流活动的组织、协调和管理、设计建议最优物流方案、物流全程的信息搜集、管理等。目前第三方物流的概念已广泛地被西方流通行业所接受。
　　
　　三、第三方物流企业对商务智能的需求
　　
　　经过十多年的发展,现阶段我国物流企业有着更为广阔的发展空间,极大的发展机遇,同时也面临着更多、更复杂的挑战,在很多方面需要不断改进和提高。在当今瞬息万变的社会中,只有智能驱动型的企业才能在激烈的竞争中取胜。物流企业也是如此,它对商务智能的需求主要表现在以下几个方面:
　　1.长期以来,我国物流企业运作效率低、成本高,决策缓慢。由于缺乏科学的物流管理方法和技术,导致库存过高,运输成本高,资金周转率缓慢等严重问题。最近一次中国物流市场供需状况调查报告显示85%左右企业商品库存期在1 周至3 个月。现实表明我国物流企业需要象商务智能这样的技术支持。
　　2.消费者需求逐渐向多样化、个性化发展。随着国民收入水平的提高,人们对物质产品的需求表现多样化和个性化的特点,对商品品种、质量以及售后服务的要求越来越高。这对进货方式、配送产生深刻影响,订货周期越来越短,频率越来越高,配送要求也不断提高。科学的管理和快速决策变得更加重要。
　　3.物流的过程同时也是商流、资金流和信息流的过程。现代物流要求将这些过程有机的统一起来,减少重复、非效率、不能增值的活动,提高物流效率和物流服务的可靠性。
　　4.物流企业联系着生产和销售环节。物流企业不仅要做好内部管理工作,为企业内部从管理层到一般员工提供适时准确信息,促进企业内部效率提高。同时还肩负为企业外部用户如合作伙伴、供应商和客户提供及时、有效的信息资源,通过信息共享提升他们的价值。
　　5.现代物流企业打破传统束缚,具有勃勃生机,同时面临的竞争对手也日趋增多,国家也在酝酿把国外先进的物流企业引入国内物流竞争机制。我国物流企业如何才能利用后发优势,抓住机遇,领先对手而不是被对手甩下?从日常交易数据中获得更有价值信息,快速决策成为成功的关键因素之一。

　　四、 商务智能在物流企业中的决策支持作用
　　
　　对物流的将来,信息技术和计算机系统将会成为最重要,最有影响的因素。对企业而言,速度就是生命。企业决策者如何在第一时间里就能获取所需要的信息,并及时做出决策,是企业制胜的关键。企业拥有的信息越多,分析能力越强,速度越快,则投资回报将会更高。商务智能在物流企业管理和决策支持中的作用体现在以下几个方面:
　　1.快速查询信息。物流企业的各种数据分散于不同部门的各个数据管理子系统中,甚至用户界面,支持系统也不一样,而且很多原始数据是未经加工和整理的,这给企业充分利用数据资源带来一定困难。只有经过提炼和挖掘,分析和处理的数据才形成智能。通过商务智能,用户可以接入联网的关系型数据,也能接入其他数据库,并且对数据进行整合、分析、挖掘,这样各层次用户才能快速查询利用各种信息,而且操作简单、方便。尤其是管理决策层可以摆脱计算机技术的束缚,经过简单操作,自动生成所需的报表、报告等。
　　2.突破认知极限。个人的能力是有限度的,对问题的看法及洞察也有片面性,同时个人所拥有的信息也不全面。有一半以上的管理人员承认,为弥补信息不足,会用个人直觉代替事实做出决策。商务智能通过整合、挖掘、分析存储在不同部门、不同应用系统中的数据,为决策提供了更多的事实和信息。
　　3.多角度、全面分析。随着企业信息化的不断深化,企业日常业务生成了大量的数据,如订单数据、进出库数量、作业准确率、仓库面积利用率、运输配送数据等。但是,大部分用户对现有数据除了做一些简单的、局部的和浅层次的查询外,还缺少对企业财务、业务进行全面、历史和多角度的分析,数据被有效利用的还不足7%。商务智能通过对数据淬取、加工、挖掘、切片分析,从多维度对问题进行全面分析,找出关键因素,为决策提供更为准确、信度高的信息。
　　4.信息增值。信息价值如知识一样随着使用频率的上升而上升,有的学者甚至认为信息价值计算方法类似于迈凯特定律中的计算机网络价值的计算方法,价值呈几何级增长。商务智能提倡信息民主化,倡导组织内外成员共享信息。著名管理学家德鲁克认为“决策应该在组织的最下层做出,并尽可能接近决策的执行人”,物流企业的运作需要从上到下的协调一致,既要搬运、装卸、保管等基层人员作业,也需要中高层管理人员的计划、管理、协调工作。商务智能最大限度的扩大了信息受众对象,使得信息不断增值,为决策制定和执行提供了更为坚实的基础。
　　总之,商务智能通过获得高质量,有意义的信息,帮助企业分析问题,及时、准确做出决策,提高内部运作效率,提升了物流服务水平。
　　
　　参考文献:
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　　[2] 黄文松.第三方物流研究[j].商场现代化,2006(4).
　　[3] 朱腊云.我国第三方物流企业发展所面临的问题及对策[j].武汉冶金管理干部学院学报,2005(4).