论文港口物流服务大数据治理需求分析，本文是物流服务类有关毕业论文格式范文和港口和物流和需求类毕业论文格式范文.
摘 要：随着我国社会经济的发展,铁路物流成为经济发展的重要因素,也是现代化物流中的重要构成部分,在区域经济发展的过程中有着重要的作用.铁路物流是区域经济发展的重要基础,能够保证经济的快速发展.同时区域经济能够对周边产生辐射和引领的作用,形成相应的聚集中心.区域经济的发展能够为铁路物流提供更加广阔的市场,促进铁路物流的壮大.铁路物流和区域经济有着密切的关系,具有协同作用.因此,文章中分析区域经济的特征和铁路物流的现状,并且提出铁路物流和区域经济协同度模型,落实企业对安全、高效的危化品物流发展要求,寻求化工仓储物流行业更加完善的解决方案,提升运营效益,探讨危化品物流的可持续发展之路.
关键词：铁路物流；区域经济；系统度；危险化学品；防控风险
一、概述
大数据概念的提出引起了各行各业进行大数据淘金的一股热潮.数据成为企业行业的一项重要资产.企业期望能从相关运营大数据中获得收益,获得启发.应用较早的是商务分析,将经营数据分析后的结果应用到企业运营和营销中去,针对特定人群实施一定的营销策略,提高企业运营策划能力.随后,大数据技术在交通分析、产品设计等各方面得到了广泛的应用.大数据的合理正确应用应建立在准确合理的数据基础上,企业大多通过多源采集各项数据,打通数据通道时结合业务需求开展数据质量管理,保证系统中数据的准确和协同一致是大数据应用技术为企业服务的前提条件,数据治理工作是必须的.港口物流服务是一个复杂系统工程,其组织机构涉及政府监管机构、港口企业及各类物流服务供应商和客户多个部门单位,业务面涉及口岸检验、物流运输、报关报检等多个方面,现代网络和大数据技术可以帮助其提高整体运营效率和服务品质,现在各港口信息化建设进程加速,数据采集已经不是问题,通过各种传感器可以采集到港口业务各个环节的数据,但是如何将这些数据有效融合,港口物流服务的整体效率和客户满意度,就需要对业务数据的深透理解和数据治理工作融合.可见,港口物流服务大数据治理是实际意义的迫切需求.
二、现状分析
随着物联网、云计算和大数据等技术的发展,国内外众多港口在信息化建设进程中不断延伸,随着港口电子闸口系统和生产管理系统的传感器、监控布局及信息管理系统的完成,港口物流服务各环节的数据采集工作已经完成,日积月累,数据作为港口一项重要资产在体积上不断递增,以数据资源为核心,打造港口信息枢纽,提供多层次、多元化的便捷而又精细的服务,实现信息服务产业化,优化港口各环节作业,深化与客户关系,提高港口企业的生产效率,为港口企业决策提供参考依据,成为港口物流服务大数据挖掘的重要目标.港口分为海港和内河港.相对来说,海港的信息化建设进程要高于内河港口,目前全球著名海港信息化建设可谓百花齐放,各具特色.新加坡港的信息化程度很高,信息系统涉及了整个港口运作的方方面面,从系统功能上划分为5 大部分6 大系统,在此基础上提出大数据治港的概念,开展基于大数据的基础建设、生产管理、客户服务、市场预测、应用创新等服务.拥有“欧洲第一港”的鹿特丹港区物流信息系统较为繁琐,有以港口为中心的国际运输信息系统,对数据进行了合理运用,提高运作效率和运输管理效率.招商局港口的下属企业—蛇口集装箱码头有限公司进行了数据标准化的工作,搭建实时的管理可视化平台,提高企业竞争力.上海港、宁波港、天津港、青岛港等都大力发展大数据应用,构建基于大数据的经营分析系统,以降低成本,提高效率和利润.长江沿岸内河港口在信息化建设上也不示弱,以泸州港为例.泸州港全力打造智慧港口建设,港口信息化建设方面累计已经投入数千余万元,建成了先进的智能化生产管理系统和集装箱物流园区信息平台,打通港口作业管理系统与海关报关报检平台数据,开发了海关全域通辅助监管平台,大大缩减了货物通关时间,提高了港口整体作业效率.对港口来说,信息化建设的步伐使其业务综合效率较传统港口物流提高了,实现了从数据到信息的转化,完成全方位数字化监控及办公网络化,但是利用大数据技术实现物流服务精细化、智慧化,还有一段距离.
而在信息化建设的进程中,港口物流服务链上数据收集方式混杂,同一港口不同场区或同一区域不同港口,由于数据采集设备差异,可能存在数据格式的差异,使得数据的可用性质量堪忧,因而以物流服务业务为核心,急需展开对数据的标准化治理.
三、港口物流服务大数据治理相关建议
（一） 逐步树立大数据治理意识.数据已然成为企业的一种特殊资产,与物质资本和人力资本相提并论,其正确使用成为未来提高竞争力和生产力的关键要素.港口物流一直处于粗放式管理阶段,在传统物流中,由于信息技术水平和人为门槛的设置,使得物流各环节存在“信息不对称”,相关管理者主要依赖经验和直接来实施管理,缺乏理性化、科学化,面临较高的决策风险,无法提高港口物流整体治理绩效与水平.大数据技术的发展,可以促进港口物流治理从理念上提高大数据治理意识,大力推动社会计算和智慧治理.理清数据管理与大数据治理的差别.数据管理不是一个新概念,传统的数据管理依赖于信息系统和一套管理流程.但是随着各种传感器、电子监控设备的布局,港口数据体量呈指数级增长,各种数据的内容、来源、结构都呈现多维度、多样化发展,流程的维护已经不能保证数据的质量了,可以利用分布式管理的思维方法,让与港口物流服务相关的机构和个人都协同参与到整个物流服务系统中来,促进数据治理的创新拓展,使得数据的质量、安全和成本得到有效控制,真正能够在促进港口物流业务质量方面发挥价值.
（二）科学展开大数据治理.物流服务的大数据治理是一项艰苦的工作,不可盲目,要科学展开.大数据治理在《DGI数据治理框架》中被定义为“数据相关事务的决策和授权的执行”,并解释为信息处理过程决策权和职责的策略,概括来说就是处理各类信息的责任人的分配、在何时/ 何种情况下采用哪些具体的信息处理方法.桑尼尔·索雷斯在著作《大数据治理》中将其定义为广义信息治理计划的一部分,就是与大数据有关的数据优化、隐私保护和数据变现的政策.可以说,数据变现是大数据治理的根本目的.变现的方法可以是单纯地出售数据本身,也可以是利用数据开发新业务.港口物流服务涉及口岸、外贸业务,其交易数据颇有经济价值,全局数据是大数据时代数据治理的新范式,基于场景化概念,具有场景化、开放性、可度量、及时性和价值化的特点,有收集数据、治理数据和应用数据的三大能力.通过全局数据,有助于实现治理决策科学化、智能化、协同化、治理目标精准化.用优质数据针对不同个体、群体所处的情境,针对情境制定决策机制,提高更精准和智慧决策的能力.数据在一定场景中被赋予了含义才能体现出其价值.全局数据会以人为场景的核心,从场景构建、场景链接和场景洞察三个角度实现场景化,会有时间、空间、语义、语境四个要素组成.港口物流服务可以分割为运输、仓储、港口作业、口岸服务四大场景,在每个场景中通过数据治理,打通数据融合通道,促进港口物流服务的提升.
四、小结
港口基本完成了信息化基础建设的进程,正在向智慧化方向发展,在纷繁复杂的大数据收集体系下,需要展开大数据治理工作,构建港口物流服务的大数据治理科学框架,以促进智慧化港口物流服务质量的提升.
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结束语，此文为关于物流服务方面的大学硕士和本科毕业论文以及港口和物流和需求相关物流服务论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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