分析大數(shù)據(jù)智能物流

分析大數(shù)據(jù)智能物流什么是大數(shù)據(jù)？具有4V特性的數(shù)據(jù)：Volume(巨大的數(shù)據(jù)量):Variety(數(shù)據(jù)類型多):/圖片/視頻等非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)Velocity(處理速度快):要求系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng)Value(價(jià)值密度低):單條數(shù)據(jù)無價(jià)值,無用數(shù)據(jù)多,綜合價(jià)值大

3億用戶,每天上億條微博.巡天望遠(yuǎn)鏡,已收集140兆兆字節(jié)數(shù)據(jù)2015年全球移動終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量6300PB案例

兩年半前海地地震，海地人散落在全國各地，援助人員為弄清該去哪里援助手忙腳亂。傳統(tǒng)上，他們只能通過飛往災(zāi)區(qū)上空來查找需要援助的人群。一些研究人員采取了一種不同的做法：他們開始跟蹤海地人所持手機(jī)內(nèi)部的SIM卡，由此判斷出手機(jī)持有人所處的位置和行動方向。正如一份聯(lián)合國(UN)報(bào)告所述，此舉幫助他們“準(zhǔn)確地分析出了逾60萬名海地人逃離太子港之后的目的地?！焙髞?，當(dāng)海地爆發(fā)霍亂疫情時(shí)，同一批研究人員再次通過追蹤SIM卡把藥品投放到正確的地點(diǎn)，阻止了疫情的蔓延。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言,不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)即稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等。技術(shù)演進(jìn)歷史揭示未來是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧型經(jīng)濟(jì)模式用途？以上介紹的互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)看起來數(shù)量龐大卻用處寥寥，但事實(shí)上，只要處理好這些數(shù)據(jù)，就能給商家?guī)砭薮蟮睦?。舉一個(gè)簡單的例子：商家針對性地給客戶提供廣告與優(yōu)惠信息消費(fèi)服務(wù)大數(shù)據(jù)的意義----為每位用戶量身打造用戶在線的每一次點(diǎn)擊，每一次評論，每一個(gè)視頻點(diǎn)播，就是大數(shù)據(jù)的典型來源。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之所以取得令人矚目的成績，其核心的本質(zhì)就是包括用戶網(wǎng)絡(luò)操作的大數(shù)據(jù)，進(jìn)行記錄和分析，比用戶自己更了解用戶，從而洞悉用戶的潛在的、真實(shí)的需求，形成預(yù)判。這是傳統(tǒng)企業(yè)花費(fèi)重金都難以企及的夢想。大數(shù)據(jù)----現(xiàn)狀2012年各行業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模2012年政府、互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融的大數(shù)據(jù)市場規(guī)模較大，四個(gè)行業(yè)將占據(jù)一半市場份額。由于各個(gè)行業(yè)都存在大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，潛在市場空間非?？捎^。2011年是中國大數(shù)據(jù)市場元年，一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)推出，部分行業(yè)也有大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例的產(chǎn)生。2012年-2016年，將迎來大數(shù)據(jù)市場的飛速發(fā)展。2012年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將達(dá)到4.7億元，2013年大數(shù)據(jù)市場將迎來增速為138.3%的飛躍，到2016年，整個(gè)市場規(guī)模逼近百億。大數(shù)據(jù)----國外已經(jīng)投資應(yīng)用美國國務(wù)院采用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)新的美國護(hù)照系統(tǒng)。IBM宣布投資1億美元用于大數(shù)據(jù)研究；美國IT公司開始意識到大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)楣緞?chuàng)造價(jià)值；大數(shù)據(jù)公司引入汽車行業(yè)高管人員擴(kuò)展?fàn)I銷業(yè)務(wù)；大數(shù)據(jù)----問題大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計(jì)用于在成本可承受（economically）的條件下，通過非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值（value），將是IT領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構(gòu)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合什么技術(shù)是Big大數(shù)據(jù)技術(shù)Data技術(shù)大數(shù)據(jù)前景----互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析要求較高，例如廣告監(jiān)測、B2C業(yè)務(wù)，往往要求在數(shù)秒內(nèi)返回上億行數(shù)據(jù)的分析，從而達(dá)到不影響用戶體驗(yàn)和快速準(zhǔn)確營銷的目的。目前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對大數(shù)據(jù)，會普遍感覺到實(shí)時(shí)分析能力差、海量數(shù)據(jù)處理效率低、缺少分析方法、分析軟件能力差等問題?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析面臨的主要問題互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，會首先帶動社會化媒體、電子商務(wù)的快速發(fā)展，其他的互聯(lián)網(wǎng)分支也會緊追其后，整個(gè)行業(yè)在大數(shù)據(jù)的推動下將會蓬勃發(fā)展。大我的近期研究:智能文本分析支持的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)行信用卡中心）大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)信息量增長迅速金融數(shù)據(jù)增長迅速人工分析已經(jīng)不可能實(shí)現(xiàn)。需求可擴(kuò)展的智能代理解決方案各種文本的自動搜索,分析,推理.如果必要,自動發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。采用大數(shù)據(jù)方案后價(jià)值體現(xiàn)實(shí)時(shí)的商務(wù)智能信息獲取智能代理:搜索互聯(lián)網(wǎng),找到有關(guān)聯(lián)的文本,進(jìn)行預(yù)處理本文挖掘智能代理:根據(jù)各種關(guān)鍵詞計(jì)算出文本的”影響指數(shù)”可靠性分析智能代理:根據(jù)作者,來源,下載次數(shù)等分析出可靠性關(guān)系分析智能代理:分析文本對于目標(biāo)的關(guān)系程度綜合分析智能代理:給出最后的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警1321互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用在社交和網(wǎng)購方面結(jié)合位置數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)營銷信息推送是電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要場景3金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景主要集中在投資方面4制造行業(yè)具有多環(huán)節(jié)、多地域特色，各個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化是制造行業(yè)最關(guān)注的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域14智能物流物聯(lián)網(wǎng)Industry-leveltransformationtonewlogistics(新型物流產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型）：e-commercebasedlogisticsinformationintegrationacrossindustriestoreducenationallogisticscost(GDP’s18%inChinav.s.9%inUS)Firm-levelinformationsharing:inter-firmERPinterfacetoreducetherateofemptyreturnsProblemsstillunsolved:Highcostoflogisticsinformationsharingandintegration:especiallyinter-firmERPtransactions(duetoincompatibility)Highcostofinfrastructure-dependentlogisticstechnologiesandoperations(duetoinflexibility)2023/2/2815Ourapproach–

InternetofLogisticsThings(IoLT)Logisticsthings(e.g.,containers,transportvehicles,warehouses,etc.)are“inter-netted”withamission-basedintelligentmovingdevice(called“transportablewarehouse”;TW)whichwebuildasabasicunitoftheIoLTtechnologyEachTWisintellectualizedwithanintelligentI.D.andamission-basedERPsystem2023/2/2816

InternetofLogisticsThings(IoLT)Mission-basedTWERPanddynamicintegrationForeachlogisticsmission,aspecificTWERPisvirtuallycreatedTheTWERPobtainsandintegratesinformationrelevanttothemissionfromallpossiblerelatedparties.Basedontheconsolidatedinformation,theTWERPfindsthebestsupplychainandlogisticsroutestoachievethemissionOncethemissioniscompleted,theTWcanberesetforfurthermissions.Informationsharingcanbedecentralizedandindividualized:HigherefficiencyandsavingcostNewbusinessmodels,organizationsandapplications2023/2/2817CoreChallengesandProblems4PLoperations：Inter-stagecoordinationandmanagementof5-stagesupplychain,withgeneralapplicabilitytoawiderangeofapplicationsandsituationsInter-firmERPinformationsystem:Inter-stagesupplychaininformationtechnologyyettobedeveloped2023/2/2818ProposalAninformationsystemforborder-crossingtradelogistics,withfollowinghighlights:Mission-orientedIoLTlogisticsinformationsystem:Mission-orientedinformationintegrationforRatonMESCFOptimizationModelRatonimplementationServicesintegrationforRatonPrototypesystemdevelopmentandimplementationforRatonLocaldevicesandsub-systemsfortradelogisticsserviceInformationservicesthatinterconnectswithInternetofThings(IoT),withoutinterferingcurrentbusinessoperations2023/2/2819TheBusinessProcessofIoLTInformationLayerPhysicalTransportationLayerSupplierERPLogisticsCompanyERPRetailerERP/CustomerERP……CustomsSystemWarehouseManagementSystemIoLTDynamicERP1DynamicERP2DynamicERP…SupplierLogisticsCompanyRetailer/Customer……CustomsWarehouse

TransportableWarehouseTW2TW…TW12023/2/2820IoLT-CloudCommunicationmanagement:controlandmanagethecommunicationwithIoLT-Pad,includingidentificationofcommunicationprotocols,dataencryptionanddecryptionfunctionsDataandinformationmanagementCloudstorageforlogisticsdataandinformationandtransportfactors(includingtheobjectoftraffic,transport,infras