智慧供应链应用背景下广西物流企业的大数据治理关键路径选择研究
基金项目：2024 年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目，项目名称：智慧供应链应用下广西物流企业大数据治
理关键路径研究，课题编号：2024KY2056
陈昊
作者简介：陈昊（1983—），男，广西南宁人，硕士，广西物流职业技术学院物流商学院副院长，高级工程师，研究方向：数字化技术、物流管理、企业管理
    【摘要】智慧供应链和大数据技术的迅猛发展，正引领物流行业的深刻变革，为广西物流企业带来了前所未有的机遇与挑战。在智慧供应链建设的浪潮中，广西物流企业面临着数据治理的迫切需求，以期通过优化数据管理，提升竞争力，实现运营效率的飞跃。因此，深入探索大数据治理路径，对于广西物流企业的转型升级和可持续发展具有至关重要的意义。
    【关键词】智慧供应链；大数据治理；广西物流企业
    一、智慧供应链与大数据治理
    1. 智慧供应链理论
    智慧供应链融合了信息技术、物联网和大数据分析，旨在智能化、自动化和协同化管理供应链各环节。它通过实时数据处理提高供应链效率、透明度和响应速度。智慧供应链的特点是信息化、智能化决策、协同运作和服务化。在物流管理中，智慧供应链通过物联网技术追踪货物、大数据预测需求和优化运输路线，广泛应用于仓储、运输和配送等环节。
    2. 大数据治理理论
    大数据治理涉及对组织的大数据资源进行统一管理、协调和控制。其核心原则是确保数据质量、安全、共享和价值最大化。治理框架涵盖数据策略、架构、质量、安全、流程和应用等要素。对物流企业来说，大数据治理至关重要，它是构建智慧供应链的基础。有效治理帮助物流企业精准把握市场需求，优化资源，提升运营效率，并提供个性化服务。
    二、物流企业开展大数据治理关键路径选择的理论依据
    在智慧供应链的背景下，大数据治理在物流企业中的应用变得尤为重要，大数据治理在物流企业中的应用是基于多方面的理论依据，这些理论依据共同构成了选择大数据治理关键路径的框架和指导。
    1. 企业资源与能力
    企业资源与能力理论是选择大数据治理关键路径的基础，企业应根据其资源和能力来制定战略。对于广西物流企业而言，面对多样的数据来源（如物流追踪、仓储管理、客户服务等环节产生的数据等）、复杂的数据处理需求（如构建统一的数据视图，提升数据的可访问性和可理解性等）以及潜在的数据安全风险（如物流行业涉及大量的敏感信息，客户信息、货物信息等），选择关注数据汇聚与元数据整合、数据安全、数据质量与业务流程整合等关键路径，是充分利用企业资源、提升数据处理和应用能力的必然选择。
    2. 决策支持与优化
    高质量的数据是做出准确决策的前提。对于绝大部分物流企业而言，大数据治理的关键路径选择应关注数据质量的提升，确保数据的准确性、完整性和一致性，为运营决策提供有力支持。通过大数据治理提升数据质量，是优化运输路线、库存管理、配送时效等关键运营指标，从而实现运营决策智能化和精细化的重要基础。
    3. 成本效益分析
    企业在制定策略时应考虑成本和效益的平衡。广西物流企业在选择大数据治理关键路径时，关注数据生命周期管理、降低数据存储成本、减少
因数据错误导致的额外成本等，正是基于成本效益分析的考虑，旨在通过合理的数据管理策略降低运营成本，提升整体效益。
    4. 法规遵从与风险管理
    企业在运营过程中必须遵守相关法律法规，并有效管理风险。对于物流企业而言，随着数据保护法规的不断完善和加强，关注数据安全、建立
完善的数据安全管理体系和合规机制，是确保数据处理和使用过程的合法性和合规性，降低法律风险的重要保障。
    5. 行业发展趋势与竞争力
    企业应紧跟行业发展趋势，以提升自身竞争力。在物流行业加速向数字化转型的背景下，广西物流企业选择关注大数据治理的关键路径，是顺应行业发展趋势、提升自身在数字化转型中的竞争力和适应能力的战略选择。
    三、广西物流企业大数据治理现状分析
    经过深入调研广西地区的数个代表性物流企业在智慧供应链上的信息化系统使用和数据应用情况，通过剖析探查数据，以管理需求和业务需求
为驱动，收集企业数据的应用需求，广西物流企业在大数据治理现状梳理如下：
    1. 信息化成熟度方面
    广西物流企业在信息化方面已经取得了一定的进展，特别是在园区管理系统、停车系统、仓储管理系统等多个方面的应用已经相对成熟。这些
系统的应用使得园区的管理效率得到了大幅提升，实现了物业租赁、商户服务、报表管理、安防管理、财务管理等多方面的智能化和自动化。然而，从信息化建设的整体情况来看，仍存在一些不足，如专业技术人员占比较低，信息化、数字化人才储备不足，以及缺乏具体的信息化建设规划等。这表明广西物流企业在信息化成熟度方面仍有待提升。
    2. 数据收集与处理方面
    广西物流企业在数据收集与处理方面已经具备了一定的能力。通过园区管理系统、仓储管理系统等系统的应用，企业能够实时采集和处理大量
的业务数据，包括物业信息、商户信息、收费项目、库存信息、交易信息等。这些数据为企业提供了丰富的业务洞察和决策支持。
    3. 数据质量评估方面
    数据质量是大数据治理的核心要素之一。广西物流企业在数据质量评估方面已经开始了一定的实践，如通过仓储管理系统对库存数据进行实时
监控和准确计算，通过追溯系统对农产品交易数据进行采集和整合等。然而，从整体来看，企业在数据质量评估方面仍缺乏系统的管理和完善的评估体系。企业需要建立更加严格的数据质量标准和评估机制，以确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
    4. 数据安全和隐私保护方面
    数据安全和隐私保护是大数据治理的重要方面。广西物流企业在数据安全和隐私保护方面已经采取了一定的措施，如通过停车系统升级改造实现无人值守、节约人工成本的同时，也加强了车型识别和收费参数的安全设置；通过仓储管理系统对冷藏费进行自动计算，并内嵌多种算法支持算法定制服务，降低了财务工作强度并提高了数据准确性。
    5. 数据共享与协同方面
    数据共享与协同是提升企业整体运营效率和服务质量的关键环节。广西物流企业在数据共享与协同方面已经进行了一定的探索和实践，如通过园区管理系统实现了物业、商户和智能设施设备之间的互联互通和信息共享；通过微信小程序平台实现了物业对账及缴费的线上化服务；通过仓储管理系统实现了多仓、多货主、多业态仓库架构下的数据共享和协同作业等。然而，从整体来看，企业在数据共享与协同方面仍存在一些障
碍和挑战，如数据孤岛现象、数据共享机制不完善、跨部门协同难度大等。
    四、广西物流企业大数据治理关键路径的选择与构建
    1. 基于企业信息化成熟度的数据供应链理论应用路径
    （1）信息化成熟度评估
    广西物流企业应针对自身地域性、业务规模及发展水平，进行全面信息化成熟度评估。特别关注在物流追踪、仓储管理、客户服务等核心业务环节的信息化水平，明确在数据供应链理论应用方面的现状和需求。
    （2）总体框架设计
    结合广西物流企业的实际业务需求，如跨境物流、农产品物流等特色业务，设计大数据治理的总体框架。确保框架能够支持特色业务的数据采集、存储、处理、分析和应用，并与供应链流程紧密集成。
    （3）可扩展性与灵活性
    考虑到广西物流企业可能面临的业务扩展和转型升级，设计的总体框架应具备高度的可扩展性和灵活性。这有助于企业根据实际需求调整和优化大数据治理策略，保持市场竞争力。
    2. 数据采集与整合路径
    （1）高效数据采集技术
    针对广西物流企业的地域分布和物流节点特点，选择适合的物联网（IoT）、RFID 等技术进行数据采集。特别关注在关键物流节点，如港口、边境口岸等的数据采集和实时监控。
    （2）内外部数据源整合
    建立统一的数据接口和交换标准，整合来自企业内部ERP、WMS 等信息系统以及供应链上下游企业、政府监管机构等外部数据源的数据。特别关注与广西特色物流业务相关的数据整合，如农产品物流数据、跨境物流数据等。
    3. 数据质量提升路径
    （1）数据治理评估制度
    建立完善的数据治理评估制度，特别关注广西物流企业数据质量中的地域性、时效性问题。制定适合广西物流企业特点的数据质量标准和要求。
    （2）数据清洗与校验
    针对广西物流企业可能面临的数据不完整、不准确等问题，采用数据清洗技术进行预处理。建立数据校验机制，确保数据的准确性和可靠性，特别关注与物流业务紧密相关的关键数据。
    （3）数据质量监控与改进
    建立数据质量监控体系，实时监控数据质量的变化情况。针对广西物流企业的特点，制定数据质量改进计划，并持续优化数据治理流程。
    4. 数据价值挖掘路径
    （1）数据价值评估体系
    建立数据价值评估体系，特别关注广西物流企业数据中的业务价值、地域价值等。采用数据分析、数据挖掘等技术手段，评估数据的增值潜力和最终价值。
    （2）应用场景探索
    结合广西物流企业的特色业务，如跨境物流、冷链物流等，积极探索数据在运输优化、库存管理、客户服务等方面的应用场景。通过数据驱动的创新实践，提升物流企业的运营效率和服务质量。
    （3）数据可视化与决策支持
    利用数据可视化工具和技术手段，将复杂的数据转化为直观的图表和报告。为企业决策者提供地域性、时效性的数据可视化支持，帮助管理者更好地理解业务规律和趋势。
    5. 数据安全保障路径
    （1）数据加密与隐私保护
    针对广西物流企业可能面临的跨境数据流动、数据泄露等风险，加强数据加密和隐私保护技术的应用。确保敏感数据在传输和存储过程中的安全性和可信度。
    （2）访问控制与权限管理
    建立完善的访问控制和权限管理机制，特别关注对跨境物流数据、政府监管数据等敏感数据的访问控制。通过严格的权限设置和访问控制策略，防止未经授权的数据访问和操作行为的发生。
    （3）安全审计与应急响应：
    建立安全审计机制和数据备份恢复策略，确保数据在发生安全事件时能够得到及时恢复和应对。制定针对物流企业特点的应急响应计划，并定期组织演练活动。
    6. 数据共享与协同机制路径
    （1）跨企业数据共享平台
    构建跨企业的数据共享平台架构和接口标准，关注与广西特色物流业务相关的数据共享。实现供应链上下游企业之间的数据互联互通，促进广西物流企业与政府监管机构、第三方服务商等的数据共享和协同。
    （2）合作与共赢策略
    制定供应链上下游企业的合作与共赢策略和操作规范，特别关注广西物流企业之间的合作模式和共赢机制。明确数据交换的频率、格式和质量要求等关键要素，促进广西物流行业的整体发展。
    （3）标准化与规范化
    加强数据标准化和规范化建设，推动广西物流行业标准的制定和实施。关注与广西特色物流业务相关的数据标准化工作，降低数据共享和协同的成本和风险。
    五、结论与展望
    企业数字化转型是物流行业趋势，大数据治理能提升企业数据处理能力，助力实现智慧供应链。研究广西物流企业大数据治理关键路径，对增强竞争力和可持续发展至关重要。随着物联网、5G、人工智能技术发展，物流企业将更高效地处理大数据，推动供应链智能化和自动化。广西物流企业需优化数据治理，强化数据质量和安全，探索数据价值，推动服务个性化。加强数据共享和协同，构建数据共享平台，将促进广西物流行业数字化转型和竞争力提升。
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