互联网+农产品物流业的大数据策略研究.docx

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“互联网+”农产品物流业的大数据策略研究

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张天琪胡军珠

[摘要]“十三五”时期我国经济发展进入新常态。推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，可以推动物流业的供给侧改革，使物流业转型升级。而大数据时代的来临，给农产品物流业的发展注入新的生机与活力。文章通过分析农产品物流大数据特征、大数据带给农产品物流业的新机遇、新挑战，提出物流业的应对策略，以期提高农产品物流效率，对农产品物流业的变革及转型升级具有一定的参考价值。

[关键词]大数据；农产品物流；“互联网+”

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.36.012

“十三五”时期我国经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更复杂、结构更合理阶段演化。2016年7月20日，李克强总理在国务院常务会议上强调“推进互联网+物流，既是发展新经济，又能提升传统经济”。此前，李克强总理曾3次主持国务院常务会议，讨论通过《物流业发展中长期规划》，部署发展现代流通业建设法治化营商环境，推进“互联网+流通”行动，“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级。这是物流业的‘供给侧改革”。

农产品物流关乎国计民生，是百姓的生命线。我国在农产品物流方面仍有很突出的“短板”，发展农产品物流业、降低流通成本还有很大的潜力可挖，“互联网+物流”也是农产品物流业今后发展的方向。互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅在于其高效的传播方式，互联网的高速发展产生大量数据，其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。数据就是资源，是互联网的核心，数据中心是互联网行业的生存立业之本。因此，整合与深入挖掘数据资源，为农产品物流经营提供决策支持，为经济运行提供分析预警，为农产品供应链上、下游企业提供数据共享和相互协同，用数据创造新的农产品物流价值，是大势所趋。

1农产品物流大数据及其特征

1.1大数据的定义

什么是大数据？“大数据”这个概念突出的特点即数据库的“大”，这些大数据已经完全超出了传统数据库及计算机常用软硬件的处理能力。正如麦肯锡全球研究所所定义的，大数据（BigData）是无法用现有的软件工具提取、存储、有哪些信誉好的足球投注网站、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。[1]大数据的定义是相对于当前可以利用的技术和数据资源而言的。

1.2农产品物流大数据的特征

农产品物流是产生海量数据的产业，农产品物流数据具有以下特征。

（1）数据来源复杂性。农产品物流领域的大数据源，可分为：农产品生产基础地理位置信息、仓储RFID读取信息、GPS映射数据、图像文件、车载信息、时间与位置数据、车辆数据、高分辨率影像、矢量、遥感及动态监测数据等；CRM（客户关系管理）、流量监测、查询应用、分析器等应用数据；报告资讯、科研数据、调研数据、公共数据、公共信息等。[2]

（2）数据结构多维性。农产品物流的大数据既包括存储在数据库里的结构化数据，也包括日志文件、XML文档、JSON文档和电子邮件等半结构化数据。对于物流企业而言，更多的数据类型是办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、配置文件、图片、图像和音频/视频信息等非结构化数据，半结构化、非结构化数据占大数据总量的75%～85%。这种数据格式的互不兼容性、多维性、结构复杂性、随机性为物流企业数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析与应用带来了极大困难。

（3）大数据的供应链特征明显。农产品物流供应链上的参与者包括农产品生产者、初加工、仓储、运输、配送、包装、销售等各个环节，物流轨迹长，环节多，每个环节都产生海量数据，环节性数据特征明显，因此，物流行业大数据的应用呈现出供应链特征。

（4）数据价值密度低。在某些环节产生的数据价值密度低。以农产品冷藏车车载监控视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有1～2秒，甚至没有，造就大量的无用数据；农产品仓储过程如果为每件农产品使用常用的无线射频标签（RFID），标签使货物当前的位置、装载和卸载的时间，存放的地点都很容易被追踪到，但是RFID识别器每隔10秒反馈快件的位置及状态，这些数据将形成海量数据，一旦货品离开仓库，之前存库的所有数据价值低，真正有用的是货物存入和离开的数据记录，如果货物库存3月，那么这期间每隔10秒的位置定位反馈数据就没有长期保存价值，但又必须收集这些数据，时刻掌握货物流向状态。

2大数据给农产品物流业带来的机遇

农产品物流涉及的数据源主要包括这几个环节：产前管理（投入品及环境资源）、产中管理（生产）、产后管理（物流）。其中，产前和产中是关联数据，产前和产中的信息化管理主要是提供优质的农产品和协调区域品种结构数量，产后主要服务于物流。数据拥有者之间需要协同共享，整合数据资源，形成大数据池，并利用