大数据，也被称为“巨量资料”，指的是那些在数据获取、分析、处理和存储方面超越了传统数据软件处理能力界限的信息集合；大数据不仅拥有庞大的信息量，还表现出多种类型、快速的数据流转和较低的价值密度[1]。大数据所具备的特征赋予其一定的价值，企业管理者可以借助来源于各平台的海量信息，经分析处理后，制定出前瞻性的战略决策，但这依赖于大数据技术的创新与发展。所谓大数据技术，指的是用于获取数据价值的各种工具和处理模块，这其中包括了大规模并行处理（MPP）、数据挖掘技术、分布式文件处理以及分布式数据库等多种技术手段。只有借助这些先进的技术方法，大数据所具有的巨大潜力才能被完全揭示出来。
从社交网络、互联网平台等各种渠道获取的信息往往是杂乱无章，毫无头绪的。因此为挖掘海量数据中的价值，提高处理效率，业界形成了一套规范的流程，具体如下：一是确定需求并缩小数据范围，基于价值目标明确自身所需要的数据。二是对目标数据进行大量采集，尽可能地收集有用信息。这一阶段往往会使用一些技术手段，比如Python（爬虫软件）等等，取决于使用者的技术水平。三是运用计算机语言Java等对数据进行清洗和预处理，剔除重复的信息、修正已有的错误，并确保数据的高质量和一致性。四是把清洗好的数据存储起来，建立专有的数据库。五是运用算法程序对数据进行处理，包括数据挖掘与数据分析，一般要求专业人士进行操作并根据信息需求进行数据挖掘和分析。六是以可视化的形式将信息价值输出，以利于使用者理解，方便其做出正确决策。
在国内外经济环境低迷的背景下，物流行业竞争渐趋白热化，一些早期表现良好的企业也因顶不住压力而逐渐被市场淘汰。而且，企业为了刺激客户消费，不断展开价格竞争，使得行业利润空间逐渐压缩。因此，在不断变化的市场环境中，为了获得更高的经济收益，企业在运营过程中必须始终坚持成本领先的策略，才能增强其核心竞争力[2]。此外，在“大智移云物”的时代背景下，大数据成为各种技术信息的主要载体，它促进了各模块之间的深度融合和交流，对于企业构建其核心竞争力起到了至关重要的作用。技术的发展给企业战略成本管理带来了新的机遇和挑战，企业需要越来越注重将商业模式和成本控制融合在一起的战略成本管理[3]。
由于成本管理涉及多个部门的数据信息，每个员工都必须参与其中，共同控制。而且并不只是涉及生产过程中的成本管理，还包括采购、物流以及销售等多个方面。一旦应用大数据，就意味着全方位的数字化采集、分析和加工。此外，数据规模还会随着企业的发展壮大而不断扩大。
为了使企业的大量数据资料具备实际价值，必须对其进行特殊的处理和优化。在对这些数据进行处理之前必须先评估它们所蕴含的潜在价值，并以此作为决策依据。数据与成本目标之间的相关性越强，其所代表的价值密度也就越高。数据的质量直接影响到决策过程中对信息需求的准确度。在企业对全价值链实施成本管理的过程中，加工后的数据将被融合，形成关键的成本数据，这将为企业带来独特的竞争优势，并进一步提高整体价值。
随着数据价值的不断提升，当市场意识到它可能存在经济利益时，就会激发交易行为，这使得公民个人隐私信息在市场环境中开始被设定价格并流通。在大数据的背景下，随着互联网用户数量的急剧增长和社交网络等新兴应用方式的出现，个人信息的流通变得更为频密和复杂。对企业而言，若想在市场中保持持续和稳定的增长，就必须高度关注大数据技术可能带来的信息泄露和其他潜在的安全风险，以确保个人隐私不被侵犯和避免非法交易，进而保护客户的权益。另外，易流动性意味着在整个产业链的上游和下游都有可能实现流动性的共享。在确保不侵犯客户的个人隐私的基础上，数据的流通能够为各个行业带来共赢的结果。
顺丰控股股份有限公司于1993年在广东顺德创立，并于2016年在香港证券交易所上市。如今，顺丰控股已经成为中国最大的快递物流综合服务提供商，同时也是全球排名第四的物流公司。顺丰控股围绕物流生态圈，持续完善服务能力，拓展时效快递、经济快递、供应链等业务板块。表1展示了其各个业务板块的核心内容，其中，时效板块的收入在总收入中占据了39.51%，是公司的核心业务。
顺丰控股主要从事与快递运输有关的业务，其核心流程主要包括订单揽收、运件中转、货物运输以及精确投递这四个关键步骤。其中，揽收环节的主要工作是接受顾客的订单与货物运件，保证订单和货物的协调一致，打包货物并等待后续处理；中转环节主要是对运件的地址信息进行整合和整理，然后利用数据技术进行智能筛选，将其分配到各个装运中心。在运输到目标中心后，再次进行筛选，并将其分配到各个区域网点。每个区域网点都会分析具体的地址，并选择合适的人员进行配送，以确保快递能够精确地送达目的地。成本较高的运输环节贯穿于中转环节与投递环节始终，通过大量数据信息的分析，选择较为合适的路线进行运输。企业在进行成本管理时，可以借助大数据的分析处理技术，对这四大关键的流程进行规划，以进一步完善物流体系，抓住环节痛点，降本增效。
分析顺丰控股的年报数据可知，近三年企业的成本结构大致相同，主要以人工成本、运输成本为主。如2022年营业成本结构所示，其中运输成本占比最高，为总成本的45.65%，人工成本占比为39.13%。
数据化之前的运营难点：订单揽收环节的成本主要集中于取件、订单处理两方面。在传统的操作模式中，客户在寄件前需要与收件员事先约定时间，接着面对面填写纸质单据并确认物流信息。然后，收件员对纸质单据进行整理，信息确认无误后将货物打包寄出。整个环节中存在着一些无价值的作业，大大增加了操作的人工与时间成本，严重时还会导致物品错拿、错寄的情况发生，加大了后续服务成本。
应用大数据的措施及效果：企业在成功构建大数据平台后，引入智能柜、扫描枪等先进技术功能，在某种程度上减少了收件员的工作量。顺丰与申通、中通等众多企业合作投资创建了丰巢智能柜，这一创新举措有效地解决了传统模式中收件员需要亲自上门取件的难题。这一系统不仅具备快递服务的功能，还能为用户提供极大的便利性。当客户有寄件需求时，只需要登录网站或扫描二维码填写寄件信息，然后将所需的物品存放在智能柜里，等待区域负责人员在规定时间内自行接收。通过这种方式，收件员能够缩短寻找客户地址所需的时间，从而提高取件的效率，并减少因误拿或遗失等原因可能产生的投诉费用。此外，顺丰控股采用扫描枪和大数据系统来收集和整理物流信息，并将其同步到客户个人账户上，便于客户查询。顺丰控股的工作人员能够利用这些数据来对货品进行即时跟踪，以便更好地应对各种意外情况。顺丰控股的订单监控池将接收所有作业流程和所有技术终端生成的数据。以此消除了传统模式下整理手写面单的无价值作业，从而降低了人工成本。
数据化之前的运营难点：顺丰控股自成立之初，便开始布置快递物流网络，已经从最开始的珠江三角地区覆盖到全国。然而随着体系网络的不断扩大，各中转站点的管理成本以及沟通成本也在不断提高。各运输人员的调度、车辆的保养以及运输过程中突发事件的风险控制都需要关注。此外，公司为抢占市场的剩余份额，仍在持续拓宽物流体系，中转站点的纵向管理、沟通问题与新增站点的建筑成本费用等因素也是该环节的痛点。
应用大数据的措施及效果：目前，公司的运输业务主要依赖于智能物流网络，并在选址规划以及流程监控方面得到了广泛应用，利用大数据进行选址规划的优化。通过精心设计的运输网络，企业可以在最大限度上简化运输过程，从而有效地减少燃油的成本。集散点、网点和中转场的选址规划不仅与运输直接相关，而且与收件、中转、派件等关键环节的成本管理联系紧密。因此，如何合理选择物流中心位置是提升企业竞争力的重要手段之一。顺丰控股采用大数据和其他尖端技术，成功地搭建了一个合适的选址和规划系统。该系统全面地考量了场地功能定位、成本以及协同效应等多个方面的因素，并对物流中心地址进行科学定位，有效地降低了收件和运输的整体成本。
大数据技术让整个物流过程变得智能化。大数据平台能够通过对信息的分析，如物品类别、配送的距离和预期的配送时间等，自动匹配符合的运送车型。除此之外，大数据系统还会依据驾驶员的实际操作经验、驾驶技能和过去的配送效率来进行智能定价，并为区域内空闲的驾驶员提供接单服务。此外，大数据平台在运输过程中为路线的优化提供关键支持，结合实时路况，选择最优的运输路线，从根本上减少了在运输过程中突发事件发生的可能性。如果运输车辆在运输过程中出现故障，那么将需要紧急调派车辆替换，这不仅会降低物流效率，还可能导致配送延误等问题。借助大数据平台，企业能够实时地观察车辆的状况，并对其进行适当的维护，从而降低突发事件发生的可能性。
数据化之前的运营难点：精准投递环节是基础业务流程中的最后一个环节，它涉及派送员从中转网点筛选出所需的包裹，并将其送达目标地点。在这个环节中，最大的挑战是人工成本持续居高。根据顺丰2022年的年度报告，该公司雇用了大约16.3万名员工，远高于同行业其他企业。如果按照每人年薪10万的标准来计算，公司每年用于收派员工的工资支出将高达163亿元。另外，派遣任务通常是按照地域进行分类，并挑选几名派送员前往最近的目标地点。在人口密集的城市住宅区和办公区等特定区域，有可能通过派遣一名或多名派送员来完成一个区域内的各项任务；而对于人口稀疏的乡镇区域，一名派送员每日的工作量虽然远不及相同面积的城镇区域，但是在路上耗费的时间成本却远超后者。如何降低派件的人工成本和提高乡镇物流的服务效率是投递环节成本管理的重点。
应用大数据的措施及效果：首先，基于大数据平台优化路径，提高运输效率。顺丰同城科技的智能排线系统具有并行处理大量地理信息的能力，并能从中筛选出恰当的派送路线分区域安排工作人员上门配送。当路线距离优化到相对最短时，派送员工作量也随之减少，工作效率相应提高。根据顺丰在特定地区进行的试验数据显示，配送效率在平均水平上有了20%到30%的提升。从公司角度看，可以减少一部分员工的数量，降低人力资源的开销。其次，针对农村地区的物流服务，顺丰鼓励偏远乡镇客户自取。结合顺丰服务点的社区生态，通过让利的方式鼓励客户去服务点自取到站货物，在确保顺丰不同地区标准化优质服务的同时，提高派送效率，降低人工成本。此外，顺丰目前已在湖北、四川等地完成无人机的派送运输试点，一旦普及，乡村物流问题也随之迎刃而解。
大数据信息平台作为公司多项技术的载体与数据资源池，一直是企业关注的重点。顺丰控股在过去数年里，为信息平台的进一步优化和升级注入了大量资金，然而，每当订单量上升时，网络系统经常面临软件和小程序页面无法加载的问题。例如，在2021年初，顺丰的官方网站和微信小程序突然长时间无法加载，导致客户的寄件、查件等需求无法得到满足，进而引发了某种程度的经济损失。事后，顺丰方给出的回应是系统处于优化升级阶段，无法办理业务，其品牌声誉也因此受到影响。
顺丰控股有必要加强对数据平台的建设，在大量投入研发费用的基础上，还要注意专业人才的引进，以及硬件设施的升级，提高资金的利用效率。此外，升级系统时尽量选择业务量较少的时间段，注意品牌声誉的维护，而不是主动向市场表明公司数据平台存在不定期待处理的问题。
大数据是一笔有价值的虚拟资产，可以帮助企业先市场一步做出决策。在顺丰控股20余年的经营运作中，积累了海量的数据信息，其中涉及各行业消费者人姓名、住址、公司信息、消费偏好、身体状况、学历水平等等。顺丰控股利用数据平台将这些信息处理，最终产出一种“数据灯塔”的商品对外销售，帮助其他公司做商业数据分析。虽然顺丰控股因其高质量的服务水平吸引到很多消费者，目前具备较高的公信力和客户黏性，但是在这种数据共享的模式中，如果不能恰当地控制尺度，一旦越界就可能侵犯消费者的隐私，从而损害公司的品牌形象，这将需要大量的维护成本，不利于企业的长期稳定发展。
因此，顺丰控股在数据共享过程中必须确保客户的隐私数据得到妥善保护。首先，公司内部的大数据平台应当被赋予相应级别的权限并进行加密处理。对于那些加密水平较高的关键数据，其使用和分享都应在该平台上进行记录，以避免内部成员有意泄漏。其次，当需要在决策分享或商业合作中与外部分享数据时，应对敏感信息进行模糊处理，以防止隐私数据可能的泄露对公司的声誉和品牌价值产生负面影响，从而减少后续的维护成本。
沪公网安备 31011202008041号
