Базы данных в логистике

Размещено на http://www.allbest.ru/

Базы данных в логистике

Введение

база данных логистика

Широкое использование интернета в различных сферах привело к быстрому росту объемов данных, за которым незамедлительно последовало изобретение технологий Больших Данных (БД). Что такое БД? Gartner определяет их как информационные активы, богатые в объеме, скорости прироста и многообразии, включающие в себя инновационные и экономически эффективные методы обработки информации, способствующие улучшению процесса принятия решений и его оптимизации [3]. На данный момент развитие бизнеса предполагает ускоренное развитие технологий управления данными. Предприятия, внедрившие технологию БД, уже могут наблюдать немалые её преимущества.

1.Что представляют из себя БД

Под большими данными часто понимают социально-экономический феномен, произошедший из появления возможностей обрабатывать и анализировать огромное количество данных.

Существует так называемый «принцип трех v», определяющий основные характеристики больших данных. Первое «v» это объем (volume) данных. Следующее «v» это скорость (velocity). Под этим можно понимать как высокую скорость прироста данных, так и требования к высокоскоростной их обработке. Последнее «v» это разнообразие (variety) этих данных, и требование к одновременной их обработке.

С точки зрения информационных технологий в совокупность подходов и инструментов изначально включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, системами управления базами данных категории NoSQL, алгоритмами MapReduce и реализующими их программными каркасами и библиотеками проекта Hadoop. В дальнейшем к серии технологий больших данных стали относить разнообразные информационно-технологические решения, в той или иной степени обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных [6].

Источники больших данных включают в себя технологии интернета вещей, социальные медиа и внутренние данные предприятий других разносторонних организаций

2.Применение БД в логистике

С развитием технологий БД, они начали охватывать всё больше сфер жизнедеятельности и, следовательно, больше разносторонних предприятий. Не обошли стороной они и область логистики, в которой они имеют широкое и глубокое применение.

Поставщики услуг уже собирают данные из различных источников, включая происхождение товара, пункт прибытия, размер, вес и текущее местоположение. Но одной информации недостаточно - необходимо умение извлечь из неё определенные закономерности, идеи.

Аналитика БД предоставляет информацию о моделях поведения покупателей, рыночных тенденциях, циклах технического обслуживания. Она также предлагает методы сокращения расходов, оптимальную ценовую стратегию, стратегию по оптимизации процессов и значительно облегчает процесс принятия решений [4].

Можно выделить три сферы деятельности логистики, развитию которых способствует технология БД:

· Повышение эффективности

Самый прямолинейный способ применения БД в бизнесе - повышение уровня эффективности операций, в особенности «последней мили» Препятствием в достижении высокой эффективности часто становится так называемая «последняя миля». Конечный этап цепочки поставок часто оказывается самым затратным, поэтому логистические системы заостряют внимание на этом вопросе. Известная служба доставки DHL разбила решение этой проблемы на две стадии. Первая - оптимизация маршрута движения транспорта в режиме реального времени. Вторая подразумевает новую модель доставок, в которой используют людей, не работающих в компании, но передвигающихся нужным для компании маршрутом. Это осуществляется с помощью таких технологий БД, как обработка сложных событий и геокорреляция через специальное приложение. Это решение оказывается гораздо эффективнее планированной и распределенной рабочей силы [2].

· Улучшение качества обслуживания клиентов

Каждому предприятию необходимо знать уровень потребительского спроса и удовлетворенности. Однако чем больше бизнес - тем сложнее это сделать. Данные, полученные и обработанные с помощью технологий БД и Web Mining позволяют уменьшить потери клиентской базы и лучше понимать потребительский спрос.

· Реализация эффективной и/или новой бизнес-модели

Логистика уже долгое время является индикатором макроэкономической ситуации. Транспортировка товаров по всему миру служит важным фактором развития экономики. Типы и объемы товаров, доставляемые в различные регионы, позволяют определить их потребительский спрос. Получая и анализируя данные о глобальных поставках, логистические компании могут получить обширную и детальную информацию, необходимую для определения наиболее эффективной бизнес-модели.

Какими же системами осуществляются технологии БД в логистике? Для этих целей служат системы управления цепями поставок (SCM) в интеграции с системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). В этих системах осуществляется управление такими данными, как транзакции клиентов, инвентаризация, реклама, отношения с клиентами, их предпочтения, инфраструктура менеджмента продаж, данные по финансам и т.д. В качестве источника данных используются системы планирования ресурсов предприятия (ERP).

SCM используют количественные и качественные методы для прогнозирования различных последствий и решения проблем цепочек поставок. Использование данных GPS и радиочастотной идентификации (RFID), сенсоров на оборудовании хранения помогают точно отследить статус товара. Один из первых пользователей SCM с БД - сеть супермаркетов Walmart. SCM решила многие проблемы предприятия, в особенности инвентаризацию, позволяя видеть точное число товаров на полках магазинов в определенный момент времени.

Рассмотрим некоторые возможности БД, используемые в логистике:

Анализ объемов поставок

Возможность прогноза объемов поставок в определенный день недели, месяца, года необходима для оптимального распределения бюджета. Анализ существующих данных поможет спрогнозировать пики объемов продукции и сгенерировать рекомендации по оптимизации этих процессов.

Данные о товарах с особенными условиями хранения и перевозки

Некоторые товары требуют особенных условий хранения. Например, некоторые продукты и лекарства необходимо хранить при определенной температуре, хрупкие предметы требуют особых условий транспортировки. Перевозка таких товаров в итоге оказывается дорогой как для логистической компании, так и для клиента, особенно в случае, когда из-за неверных условий хранения и транспортировки товар оказывается испорчен. Здесь помогает технология интернета вещей: сенсоры сканируют температурные условия, уровень запасов и т.д., данные анализируются в оффлайн-режиме, формируя информацию о самых безопасных и экономичных способах транспортировки и размещения товаров.

Экономичный маршрут

Анализ БД выявит самые надежные и экономичные маршруты. Выходная информация поможет в выборе лучших авиалиний или складских компаний.

Анализ риска

Оценка риска значительно поможет сократить расходы компании. БД прогнозируют различные непредвиденные ситуации и предлагают альтернативные стратегии, помогающие их избежать или способы минимизации потерь.

Анализ времени доставки

Клиентам всегда важно знать точную дату поставки, что очень сложно спрогнозировать. Время доставки зависит от различных факторов: количество заказов, товаров, ситуация на дороге, состояние транспорта и т.п. С помощью анализа полного объема этих данных можно предположить приблизительное время доставки.

Также анализ данных в режиме реального времени предоставит точную информацию о текущем нахождении товара.

Веб анализ

Анализ БД поможет в предоставлении более персонализированного каталога услуг посетителям веб-сайта. В зависимости от интересов посетителя, ему могут быть автоматически предложены разные услуги, кампании, акции [5].

Использование БД имеет большие преимущества, однако существуют также и сложности, связанные в первую очередь со сложностью добычи информации, её хранением, поиском, анализом и визулизацией. Одно из сложнейших к преодолению препятствий - недостаточная скорость ресурсов. Современные компьютеры развиваются довольно быстро, однако количество информации, необходимой для обработки, растет гораздо быстрее. Это ограничивает обработку данных в режиме реального времени. Следующая проблема - противоречивость, неполнота и несвоевременность данных. Следовательно, данные необходимо подготовить к обработке некоторыми процессами. Такие процессы как чистка, объединение в кластеры, преобразование в определенный формат помогут избавиться от погрешностей и всяческого «мусора». С появлением технологий БД начали меняться и технологии сбора и хранения данных, включая устройства хранения данных, их архитектуру, механизмы доступа [1].

Заключение

На данный момент БД ещё находятся на начальной стадии своего развития, следовательно, пока что не способны ответить всем требованиям компаний. Для более широкого распространения БД в логистике требуется дальнейшее их развитие и преодоление проблем, связанных с качественными характеристиками входящих данных. Целесообразно предполагать, что в будущем БД станут повсеместно использоваться в логистических системах.

Размещено на Allbest.ru