物流是供应链管理过程中不可分割的一部分。无论是原材料采购的零部件物流，还是产品的成品分销物流，物流在供应链上扮演着重要角色，并且物流供应链信息化管理也发挥着越来越重要的作用。
2008年至2010年，中国物流供应链软件市场处于快速增长期。有专家预计，今年物流供应链软件市场容量将超过21亿元。
需求决定市场。物流行业持续快速扩展，IT技术与信息系统对物流管理发挥着重要支撑作用。
物流供应链信息化应该分为四个层次。第一层是基础技术层。包括基础网络架构、OA办公自动化、财务管理、RFID射频识别，GPS地理定位技术等。第二层是运作执行层。包括仓储管理(WMS)、运输管理(TMS)、流程管理(PM)与事件管理(EM)等应用系统。第三层是计划协同层。包括供应链计划(Supply Chain Management)和网络设计(Network Design)、需求计划(Demand Planning)以及B2B(Business To Business的缩写，是指企业与企业之间的营销关系)业务集成应用等。第四层是战略决策层。在这一层并没有太多的软件系统可以帮助领导者决定企业的战略方向，寻找企业的核心竞争力，决定企业采取何种竞争、发展策略。
在基础信息化建设达到一定水平后，物流企业便开始将信息化重点转移到业务流程与管理流程的优化上，如仓储管理、运输管理、配送管理等，通过信息技术的集成运用实现仓储存取的优化、运输路径的优化，以求降低成本、提升竞争力。
对于拥有车队的企业，车辆的配载、运输路径的优化是管理的重要方面。运输管理系统有助于企业将正确的货物在合适的时间、合适的条件下，以合适的价格发送到客户手中。运输规划是核心功能，企业应根据始发地址和目的地址分析发货订单，根据发货日期和成本等约束条件确定运输货物的最适宜的路线。
如果说仓储管理已相对比较成熟，运输管理已开始起步，那么B2B业务协同则是企业下一个信息化重点。
对于分销物流，一切活动的出发点都是客户需求，市场的每一个变化都会要求物流企业予以配合。同样，供应物流的节拍器是生产计划，很多物流企业承担为生产线提供JIT/JIS(准时排序供货)的任务，计划的更新频率加快，传统的传真、电话、邮件等联络方式远远不能满足需要，这时物流企业与上下游企业之间物流信息的直接整合，业务流程之间的无缝连接，就显得尤为重要。
从物流行业的供应链角度来看，企业与上下游之间实现信息沟通渠道畅通，拥有统一的信息平台，形成信息的集成应用，那么流通环节的成本就会降低，减少备用库存、计划变更带来的浪费等目标才能真正得以实现。
商务部信用体系建设领导小组成员，商务部和国资委开展全国行业信用评价的执行机构。
数据是死的，人是活的，数据的分析应用应具有灵活性。就传统数据与大数据处理异常问题来说，传统数据库通常是把异常数据先拎出来剔除掉，再应用在需要高精确度的领域，如银行对每个账户的管理。但大数据则允许异常数据的存在，大数据可对海量异构数据进行智能检索，按业务需求汇聚并筛选企业内外部海量结构化和非结构化数据资源，建立业务专题库，有针对性地满足用户对信息的全方位提取和利用，同时保证数据的安全性和可用性以及系统的稳定性。
近年来，随着互联网的快速发展、计算机和信息技术的快速迭代和普及应用，使得行业应用系统的规模也得以迅速扩大，行业应用所产生的数据也呈现出爆炸性的增长，这之后就出现了很多人都知道的大数据。
大数据能为我们提供精准营销、精准服务、数据管理、数据质量稽查、数据资产管理等强大服务。
举个例子，2009年，甲型H1N1流感在全球迅速爆发传播，为发现和控制疫情，各国政府卫生相关部门为此付出了巨大的努力，搜集了很多数据，但是得到的数据仍然滞后了一两周。反之，谷歌把人们的搜索历史记录进行处理后，建立了合理的数学模型，得到了与官方数据相关性高达97%的预测结果。而且这个预测能够立刻判断出流感是从哪里传播出来的。所以要重视大数据的运用，合理运用大数据会为人们带来意想不到的利益。
数据是死的，人是活的，数据的分析应用应具有灵活性。就传统数据与大数据处理异常问题来说，传统数据库通常是把异常数据先拎出来剔除掉，再应用在需要高精确度的领域，如银行对每个账户的管理。但大数据则允许异常数据的存在，大数据可对海量异构数据进行智能检索，按业务需求汇聚并筛选企业内外部海量结构化和非结构化数据资源，建立业务专题库，有针对性地满足用户对信息的全方位提取和利用，同时保证数据的安全性和可用性以及系统的稳定性。
所以，对数据进行应用分析之前，我们要把采用数据的逻辑想清楚，想清楚究竟用数据做些什么，解决哪个业务的什么问题，再将大数据信息进行集成分析，而不是一开始就毫无逻辑地将数据梳理出来。
无逻辑的数据梳理，不深入分析原因，会使整个数据应用存在很多特殊情况，同样的数据可能得出的结论截然相反。比如，看企业销售月度增长，不能用2月份和1月份的数据进行对比，为什么？因为2月份是春节，1月份就属于业务高峰期，两个月份不具备对比的代表性。
另悉六，8月30日，万科发布半年度报告。“万纬物流”为万科集团物流仓储服务及一体化供应链解决方案平台。报告显示，上半年，万科集团物流业务(含非并表项目)实现经营收入19.5亿元，同比增长17.0%，其中高标库营业收入11.4 亿元，同比增长 9.1%；冷链营业收入(不含供应链业务收入)8.1亿元，同比增长 30.3%。
那用有逻辑的数据去做什么？其中之一就是去分析企业的各项成本。系统的成本分析有很多，如运营、财务、质量、效率、用户体验等。未来企业各方面要提升都离不开数据信息的分析，《孙子·谋攻篇》说：“知己知彼，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼，不知己，每战必殆。”只有充分了解自己，才能在残酷的市场竞争中立足，所以企业自身的成本分析非常重要，是了解企业自身情况的途径之一。
对于数据的运用，我们还要知道运用这些数据信息需要系统具备什么功能？系统的业务是什么？现在数据库的架构又怎么样？首先，在数据库的基础上，信息系统具备很强的应用性。在电商物流行业领域，信息系统可以为企业业务提供许多解决异常问题的路径，因为企业在质量、体验、效率、成本等各方面的异常问题也都会反应在数据库里，由此企业可以凭借系统数据为企业提升管理质量效率。
其次，在应用大数据时不要仅仅看到财务上的数据，还要将数据还原成运营问题，查找原因。也即数据是帮助解决问题，提升管理和作业效率的，那么对信息系统数据的理解应用也必须是基于业务的。
以物流系统为例，物流企业要管理的基本数据大都是基于业务的，并且这些对于企业的人力资源、财务、市场、固定资产乃至公司的战略决策都有着至关重要的作用。对于人力资源和财务的管理，财务的应收、应付和各项成本的核算都要从业务数据中提取，形成基础的业务管理功能。那么，如果人工成本增加了，是什么原因造成的？首先要看各个业务环节的功能成本，再分析企业的业务流程，然后分析人效和大的经济环境，以此来判断成本的增加是否正常，增加多少是在合理范围之内，高出的部分是什么原因造成的。回答了这一系列的问题，数据才算得到了灵活运用，也才真正发挥了信息系统解决问题的作用。
再次，大数据的应用领域越来越广泛。与传统数据相比较而言，大数据不仅仅用于信息的记载和问题的分析，更是带动了一场商业革命和技术革命，如云数据，能够改变企业的商业模式和运营模式。
目前，大数据已经在电视媒体、社交网络、医疗行业、保险行业、职业篮球赛、能源行业、社会生活、公路交通、汽车制造、零售业、总统竞选、电子邮件、音乐等领域得到应用。如在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
零售企业也通过大数据监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见。此类方法已经帮助某业内领先的零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率的自有品牌商品的比例。
由此可见，当数据静静地躺在系统里时，是起不到任何作用的。只有当系统根据一定的需求进行相关处理分析，帮助企业解决当前运营中存在的问题，预测和引领未来的商业模式和用户需求时，才能让数据为企业和社会创造更多的价值。
作者：张立民，先后在中国邮政、顺丰速递、京东集团等国内物流领域的代表性企业任职30余年。
厦门网讯（厦门晚报记者 高金环 通讯员 陈怀熙）几万元货款转账过去购买设备，最终发现卖家是空壳公司。短短几日，类似投诉已有40余起。
近日，张女士通过百度查找名为“料位计”的一种检测仪表，并与厦门某贸易公司销售取得联系，与对方确定营业执照信息并在百度查实后签订采购合同，缴了3万余元预付款后，到预定交货时间却发现联系不上对方，这下张女士慌了，赶忙拨打12315，希望第一时间挽回损失。
“我们赶赴现场检查，结果未发现任何经营迹象，通过办公电话也都无法联系上企业负责人。”据湖里区市场监督管理局执法人员介绍，物业及周边经营户均称“没听说过有这家公司”，因此，湖里区市场监督管理局第一时间将其载入经营异常名录并予以公示。
无独有偶，几乎在同一时间又接到一件类似投诉。王女士向某贸易公司（与上述公司在同一栋楼同一层）购买2万余元电脑设备，货期两周。到了发货日期一直没有发货也没有任何说明，催货过程中回复很慢且拖延，偶尔回复说在安排，对方给的顺丰单号也一直查不到物流信息。经湖里市场监管局执法人员现场查实后，发现该公司行径同上述公司如出一辙。
据悉，短短几日，类似投诉已有40余起。虽然上述2家企业已被载入经营异常名录，但投诉方货款仍未追回，目前公安部门已介入调查。
我市市场监管部门提醒，网购在带给我们便利的同时，群众在购物时务必留个心眼儿——选择正规平台，切勿私下转账交易。遇到消费纠纷，请及时向12315进行投诉举报。
