羅娟娟 （廈門海洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 廈門 361000）

·應(yīng)用物流·

數(shù)據(jù)挖掘在第三方物流企業(yè)中的應(yīng)用

羅娟娟 （廈門海洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 廈門 361000）

數(shù)據(jù)挖掘是近年來隨著數(shù)據(jù)庫(kù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種全新的信息技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值信息的過程，它通過對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)的分析處理，可以發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)中的商業(yè)知識(shí)，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)系、規(guī)則和模式，輔助商業(yè)決策。目前，數(shù)據(jù)挖掘在金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、醫(yī)療和電信等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用，成為開發(fā)信息資源的有效方法和途徑[1]。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)中的應(yīng)用

“第三方物流”是在物流渠道中由中間商提供的服務(wù)，中間商以合同的形式在一定期限內(nèi)提供需方的全部或部分物流服務(wù)。第三方物流公司是一個(gè)為外部客戶管理、控制和提供物流服務(wù)作業(yè)的公司。其最顯著的特征之一就是它可以提供個(gè)性化的服務(wù)，即第三方物流是按企業(yè)的實(shí)際情況，根據(jù)企業(yè)流程為企業(yè)度身訂做的一種物流服務(wù)。而這種服務(wù)必須以信息技術(shù)作為支撐。第三方物流企業(yè)必須通過現(xiàn)代信息技術(shù)，充分利用客戶信息，挖掘有用的商業(yè)知識(shí)，指導(dǎo)企業(yè)的市場(chǎng)擴(kuò)展和服務(wù)增值，提高第三方物流企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

首先，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于第三方物流企業(yè)設(shè)計(jì)出貨主企業(yè)滿意的物流系統(tǒng)和物流運(yùn)營(yíng)方式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助整合客戶的關(guān)鍵信息，及時(shí)了解客戶的業(yè)務(wù)特點(diǎn)以及客戶的個(gè)性化需求，并對(duì)客戶的要求做出正確快速反應(yīng)，從而提高客戶滿意度。

其次，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于第三方物流企業(yè)跟蹤市場(chǎng)節(jié)奏，及時(shí)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助第三方物流企業(yè)提高市場(chǎng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和市場(chǎng)開發(fā)的針對(duì)性，減少市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)策略的盲目性，能夠洞察市場(chǎng)先機(jī)，提高市場(chǎng)活動(dòng)的響應(yīng)率。

第三，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于第三方物流企業(yè)實(shí)施精益化運(yùn)作，提高服務(wù)系統(tǒng)的柔性，降低物流系統(tǒng)成本。第三方物流行業(yè)是典型的客戶關(guān)系維護(hù)型行業(yè)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)主要依靠老客戶的重復(fù)購(gòu)買。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助第三方物流企業(yè)分析客戶詳細(xì)的數(shù)據(jù)，區(qū)分出客戶的種類，同時(shí)還能使優(yōu)勢(shì)客戶形成規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，降低運(yùn)作成本。

第四，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于增強(qiáng)物流企業(yè)與上下游企業(yè)之間的合作，加快服務(wù)速度，形成并優(yōu)化供應(yīng)鏈。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助第三方物流提高資源利用率，產(chǎn)生很好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

2 第三方物流企業(yè)運(yùn)作中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨的問題

2.1 硬技術(shù)問題

要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，第三方物流需要采集的信息種類有很多，包括運(yùn)輸信息、儲(chǔ)存信息、配送信息、訂貨信息以及一些綜合信息，例如有關(guān)物流計(jì)劃、統(tǒng)計(jì)資料、物流需求社會(huì)調(diào)查資料、物流客戶年度經(jīng)營(yíng)情況總結(jié)等。在數(shù)據(jù)挖掘中，由于技術(shù)的限制，很難順利地將所采集到的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的清理集成和裝載。如何將這些數(shù)據(jù)與無用數(shù)據(jù)區(qū)分并從中提取出信息來為第三方物流企業(yè)服務(wù)就成了技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)。在現(xiàn)有的技術(shù)手段下，將會(huì)遇到的問題有：

2.1.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)問題。從數(shù)據(jù)庫(kù)研究的角度出發(fā)，Web網(wǎng)站上的信息也可以看作一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)更大、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)。Web上的每一個(gè)站點(diǎn)就是一個(gè)數(shù)據(jù)源，不論是老客戶、新客戶，還是潛在客戶，每個(gè)客戶的數(shù)據(jù)源都是異構(gòu)的，因而每一個(gè)站點(diǎn)之間的信息和組織都不一樣，這就構(gòu)成了一個(gè)巨大的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)境。如果想要利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，首先，必須要解決站點(diǎn)之間異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成問題，只有將這些站點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)都集成起來，提供一個(gè)統(tǒng)一的采集渠道和視圖，才有可能從巨大的數(shù)據(jù)資源中獲取所需的東西。

2.1.2 半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。要獲悉客戶需求，為客戶量身定制物流服務(wù)，需要采集的信息種類有很多，同時(shí)也非常復(fù)雜，沒有特定的模型描述，每一個(gè)數(shù)據(jù)源都各自獨(dú)立設(shè)計(jì)，并且數(shù)據(jù)本身具有自述性和動(dòng)態(tài)可變性[2]。信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)性，但因自述層次的存在，從而是一種非完全結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這也被稱之為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化是信息數(shù)據(jù)中的最大特點(diǎn)。對(duì)于這些復(fù)雜煩瑣的半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，很難順利地應(yīng)用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘。

2.1.3 系統(tǒng)安全和網(wǎng)絡(luò)安全問題。第三方物流公司又被稱為第三方物流供應(yīng)商，最佳的合作方式就是和貨主企業(yè)結(jié)成共享系統(tǒng)的戰(zhàn)略聯(lián)盟[3]，也更容易實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。一旦數(shù)據(jù)信息和利益相關(guān)聯(lián)，就有了可盜取的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是使看似不相關(guān)的數(shù)據(jù)信息與以利益為目的的商業(yè)行為相關(guān)聯(lián)的技術(shù)。那么，這方面的系統(tǒng)安全環(huán)境的構(gòu)建和網(wǎng)絡(luò)安全的維護(hù)就迫在眉睫。

2.2 軟技術(shù)問題

目前，由于信息共享和數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境體系不夠健全，缺乏必要的信用保障體系和意識(shí)，所以很大程度降低了第三方物流企業(yè)和客戶進(jìn)行雙向信息溝通的積極性，這很大程度也限制了第三方物流企業(yè)功能的完善。

（1）社會(huì)意識(shí)問題。許多現(xiàn)有的所謂的戰(zhàn)略聯(lián)盟往往由于所處的社會(huì)意識(shí)問題而使其發(fā)展無法順利進(jìn)行。社會(huì)意識(shí)，主要就是客戶對(duì)第三方物流企業(yè)信息共享和數(shù)據(jù)挖掘的理解。這些問題直接成為影響數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)源成立的直接因素。試想如果一個(gè)第三方物流企業(yè)需用信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘來優(yōu)化客戶服務(wù)，而他們的客戶考慮到風(fēng)險(xiǎn)性，根本不愿意留下自己的相關(guān)信息，包括自己的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃、計(jì)劃需求數(shù)量、價(jià)格等，這樣是完全無法進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)采集的，更不用說數(shù)據(jù)挖掘了。

（2）法律法規(guī)問題。由于數(shù)據(jù)挖掘的步驟和定義，要進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘并得出可行結(jié)論，對(duì)于個(gè)人信息和商業(yè)信息的調(diào)用就不免觸及到個(gè)人和商業(yè)商務(wù)集團(tuán)的利益。這里就會(huì)涉及到法律方面有關(guān)于此類問題的相關(guān)法律法規(guī)問題。當(dāng)然，為了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，必要的數(shù)據(jù)采集是一定的基礎(chǔ)，但作為一個(gè)遵紀(jì)守法的從業(yè)人員，一切數(shù)據(jù)來源的渠道必須是合法的，符合一般社會(huì)道德標(biāo)準(zhǔn)的?，F(xiàn)如今在我國(guó)法律還不完備的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)和信息的保護(hù)在科技發(fā)展日新月異的當(dāng)今而言，法律對(duì)于數(shù)據(jù)信息的保護(hù)顯得尤為重要。

3 對(duì) 策

3.1 硬技術(shù)問題對(duì)策

3.1.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)問題的對(duì)策。異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)是相關(guān)的多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的集合，異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的各個(gè)組成部分具有自身的自治性，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)仍保有自己的應(yīng)用特性、完整性控制和安全性控制。這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘要求的數(shù)據(jù)清理、集成、裝載而言是一種障礙。在這樣的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，需要對(duì)其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的改造以達(dá)到兩點(diǎn)：一是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換，二是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的透明訪問。

（1）數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換。由于需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)之間存在的互異性，在挖掘開始前首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換。這種轉(zhuǎn)換的目的是使源數(shù)據(jù)庫(kù)模式中所需要共享的信息全部轉(zhuǎn)換到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)這種轉(zhuǎn)換還不能產(chǎn)生冗余的關(guān)聯(lián)信息?，F(xiàn)有的技術(shù)可以在一定程度上滿足這個(gè)要求，有很多應(yīng)用軟件是被設(shè)計(jì)來解決這種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的同化問題的。但是需要提出的是，這些軟件有時(shí)并不能做到嚴(yán)格的等價(jià)轉(zhuǎn)換，遺留的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的共享信息可以通過建立新的數(shù)據(jù)庫(kù)框架來給予解決。

（2）數(shù)據(jù)的透明訪問。在異構(gòu)數(shù)據(jù)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的透明訪問，用戶就可以將異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)看成是普通的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，用自己熟悉的數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言去訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，如同訪問一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)一樣。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的透明訪問可以采用多對(duì)一轉(zhuǎn)換、雙向的中間件等技術(shù)。開放式數(shù)據(jù)庫(kù)互連 （Open Database Connectivity，ODBC）是一種用來在相關(guān)或不相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中存取數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用程序接口。ODBC為應(yīng)用程序提供了一套高層調(diào)用接口規(guī)范和基于動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的運(yùn)行支持環(huán)境。ODBC最大的優(yōu)點(diǎn)是其互操作能力，理想情況下，每個(gè)驅(qū)動(dòng)程序和數(shù)據(jù)源應(yīng)支持完全相同的ODBC函數(shù)調(diào)用和SQL語(yǔ)句，使得ODBC應(yīng)用程序可以操作所有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

3.1.2 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問題的對(duì)策。針對(duì)企業(yè)的需求，數(shù)據(jù)管理首先需要支持廣泛的數(shù)據(jù)源，包括ERP系統(tǒng)、Lotus Notes、數(shù)據(jù)庫(kù)、文字處理和表格文件等。通過從后臺(tái)系統(tǒng)（如數(shù)據(jù)庫(kù)、ERP等）抽取業(yè)務(wù)信息、建立索引并映射到基于Internet和Intranet的內(nèi)容。其次，數(shù)據(jù)管理必須有一個(gè)強(qiáng)大的、可擴(kuò)展的系統(tǒng)用于儲(chǔ)存和組織數(shù)據(jù)。由于后端結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)或者文件系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的、異構(gòu)的，這意味著自動(dòng)抽取數(shù)據(jù)源并遞交給桌面是一種非常復(fù)雜的連接，需要一種靈活的、可擴(kuò)展的信息抽取機(jī)制和個(gè)性化的界面定制工具。

3.1.3 系統(tǒng)安全和網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)。對(duì)于系統(tǒng)安全和網(wǎng)絡(luò)安全狀況，每個(gè)企業(yè)都有自己的解決方案。各種已知的防護(hù)措施都能在一定程度上解決來自系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的安全隱患。要想解決第三方物流企業(yè)客戶的擔(dān)憂，首先要實(shí)現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)挖掘的規(guī)范性，盡量避免行為中的漏洞來防止攻擊者的趁機(jī)侵入。必須采用身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)來防止攻擊者對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行推理攻擊和聚類攻擊，偷取數(shù)據(jù)。

3.2 軟技術(shù)問題對(duì)策

3.2.1 社會(huì)意識(shí)的培養(yǎng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用必須由來自不同領(lǐng)域的人員共同參與。包括行業(yè)專家、數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)分析人員、業(yè)務(wù)分析人員、數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?。企業(yè)要想在市場(chǎng)中具有競(jìng)爭(zhēng)力，必須擁有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專家，專門從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作，并把挖掘出的知識(shí)物化。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘必須得到最高管理決策層的支持、認(rèn)可和參與。物流企業(yè)要想使得多年積累下來的數(shù)據(jù)資料和由客戶數(shù)據(jù)挖掘得來的知識(shí)完美結(jié)合，就必須在內(nèi)部培養(yǎng)數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)人才，通過他們來將數(shù)據(jù)挖掘提升為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

3.2.2 法律法規(guī)的完善。法律法規(guī)是保證經(jīng)濟(jì)和社會(huì)健康發(fā)展的必要前提，想要使商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘能夠受到法律保護(hù)，想要使數(shù)據(jù)采集能夠在法律規(guī)定的范圍內(nèi)進(jìn)行，避免第三方企業(yè)與客戶之間信息共享和數(shù)據(jù)挖掘的糾紛，制定相關(guān)的法規(guī)政策是十分必要的，應(yīng)該借鑒國(guó)外在相關(guān)方面的立法，結(jié)合國(guó)內(nèi)的實(shí)際情況，維護(hù)有關(guān)各方的合法權(quán)益。

盡管數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域相當(dāng)廣泛，但就我國(guó)當(dāng)前的應(yīng)用來看，尚處于萌芽階段，第三方企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尚不普遍。我國(guó)第三方物流企業(yè)必須要在實(shí)踐中根據(jù)實(shí)際應(yīng)用去開發(fā)適用于自身實(shí)際需要的數(shù)據(jù)挖掘工具，提高信息使用程度，大力推進(jìn)從傳統(tǒng)物流企業(yè)向現(xiàn)代物流企業(yè)的轉(zhuǎn)型，完善自身企業(yè)的功能。

[1] 張毅.MIS中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性和可行性探討[J].大眾科技，2006(7):16-20.

[2] 張?zhí)鞓?面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].中國(guó)管理信息化，2008(11):70-72.

[3] 董蕊.供應(yīng)鏈管理與第三方物流策劃[M].北京：中國(guó)經(jīng)濟(jì)出版社，2003:309.

The Discuss About the Application of Data Mining in the Third-Party Logistics Enterprises

LUO Juan-juan (Xiamen Ocean College,Xiamen 361000,China)

分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，探討了第三方物流企業(yè)運(yùn)作中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨的問題并提出解決對(duì)策。

數(shù)據(jù)挖掘；第三方物流；應(yīng)用

The paper analyzes the advantages of the data mining technology in the application of third party logistics enterprises,and give the solution about the data mining problem in the operation of the third party logistics enterprises.

data mining;third-party logistics;application

F719

A

2010-12-16

羅娟娟（1980-），女，福建閩清人，廈門海洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師，碩士，研究方向：物流管理。

1002-3100(2011)03-0085-02