大数据在物流中的应用
大数据技术在快递物流中的应用
大数据技术在快递物流中的应用随着物流业的不断发展和互联网的飞速发展，快递物流行业正经历着一次革命性的变革。
而大数据技术在快递物流中起着举足轻重的作用。
本文将从大数据技术在快递物流的优势、应用场景和未来发展三个方面进行探讨。
一、大数据技术在快递物流中的优势大数据技术可以有效地解决快递物流中遇到的瓶颈问题，提高物流效率。
其主要优势如下：1.数据量大：随着互联网的发展，数据量不断增长，大数据技术可以快速处理这些数据，并根据数据分析结果做出相应的业务和决策。
2.数据分析能力强：大数据技术可以通过分析快递物流中大量的数据，提前预测货物的运输时间、运输状态和配送路线等信息，从而提高业务的可预测性和可控性。
3.实时性强：大数据技术可以快速收集数据并实时分析处理，及时反馈运营状态，从而能够快速响应和处理短时间内出现的突发事件。
二、大数据技术在快递物流中的应用场景1.智能调度：通过大数据技术的分析和判断，对快递物流中的货物进行智能调度，使快递公司能够合理配置车辆、人员和货物，从而提高运营效率。
2.智能仓储：利用大数据技术，可以实现快递物流中仓库内货物的智能化管理，快递公司可以根据货物类型、重量和目的地等信息，自动对货物进行货位管理和货物装载，从而提高仓储效率和货物的安全性。
3.快递追踪：通过大数据技术的实时监控和分析，可以清晰展现货物在配送过程中的运输情况，为用户提供全面透明化的物流服务。
同时，快递公司也可以通过对快递追踪信息的分析，发现运输问题，及时处理解决。
4.风险控制：快递物流行业存在很多的风险，在运输过程中可能会出现各种问题，如货损、货丢、交通拥堵等。
借助大数据技术，可以实时监控并快速处理这些问题，降低风险。
三、大数据技术在快递物流中的未来发展随着物流业务和快递公司的不断发展，大数据技术的应用也会越来越广泛和深入。
未来，大数据技术将会有如下发展趋势：1.人工智能：大数据技术将联合人工智能技术，实现自动化处理和自动化决策，从而进一步提高运营效率和运输品质。
大数据在物流中的作用有哪些(一)
大数据在物流中的作用有哪些（一）引言概述：随着信息技术的不断发展，大数据已经成为推动各个行业变革和创新的重要因素之一。
在物流行业中，大数据的应用不仅可以提高运营效率，优化供应链管理，还可以提供精准预测和决策支持等方面的帮助。
本文将探讨大数据在物流中的作用，包括实时监控和反馈、需求预测和优化、路径规划和运输调度、风险管理和安全控制以及客户服务和用户体验等五个方面。
正文：1. 实时监控和反馈- 大数据技术可以实现对物流环节的实时监控，包括货物的运输状态、仓库存储情况和车辆位置等信息，帮助企业及时发现问题并及时应对。
- 借助大数据技术，物流企业还能够实时获取来自供应链各环节的数据，以供决策参考。
例如，可以根据实时需求和库存情况进行产品调配和供应链配置调整等。
2. 需求预测和优化- 大数据技术可以对历史销售数据进行分析，预测未来需求和趋势，从而帮助物流企业合理规划生产和库存，有效减少库存积压和滞销问题。
- 通过对大数据的分析，物流企业还能够优化运输方案和配送路径，减少空驶率和成本，提高物流效率和客户满意度。
3. 路径规划和运输调度- 大数据技术可以基于交通流量、天气情况和道路状况等信息，进行路径规划和运输调度的优化，以避免拥堵和延误。
- 借助大数据技术，物流企业还能够实时调整运输计划，对运输车辆进行实时监控和调度，提高运输效率和及时性。
4. 风险管理和安全控制- 大数据技术可以对物流环节中的风险进行预警和管理，如货物安全、交通事故和恶劣天气等。
通过对大数据的分析，物流企业可以制定相应的风险控制策略，提高运输安全性和稳定性。
- 借助大数据技术，物流企业还可以从历史数据中挖掘出现有的风险因素，并针对性地制定预防和管理措施，从而降低风险和保护企业利益。
5. 客户服务和用户体验- 大数据技术可以通过对客户的行为和偏好进行分析，提供个性化的物流解决方案和服务。
通过提供更好的用户体验和客户服务，物流企业可以提高客户黏性和口碑。
大数据在物流方面的应用
大数据在物流方面的应用在当今日益竞争激烈的物流行业中，拥有高效、可靠的物流供应链管理模式是每一家物流企业所必须面对的挑战。
而大数据技术的出现，让物流行业拥有了更加先进的管理手段。
今天，我们将来探讨大数据在物流方面的应用。
一、物流大数据的来源物流行业作为现代经济体系中的重要组成部分，其产生的各类数据量十分庞大，其中包括但不限于：订单信息、仓储与物流车辆信息、配送路线信息、仓库信息等。
这些数据均是大数据在物流行业应用的数据源，也是实现物流供应链智能化的基础。
二、大数据技术在物流行业的应用1. 降低物流成本通过大数据技术，能够深入挖掘各类数据之间的关联性，通过对比、分析不同物流策略与方案之间的成本优劣，从而精细化调配物流资源、降低物流成本，提高物流运输效率。
2. 提高物流运输效率物流行业中的“最后一公里”问题一直困扰着企业和消费者。
大数据技术，能够通过路况、气象、交通流量等数据生成最佳快递配送路线，从而缩短配送时间和降低配送成本，提高物流运输效率。
3. 优化供应链管理在物流供应链管理中，大数据技术可以帮助物流企业实现从供应链计划到成本控制的智能化管理。
通过对各个供应节点的数据进行采集、整合与分析，可以实现供应链各个环节的高效运转，由此提高了供应链管理的质量和水平。
三、未来展望可以预见，未来大数据在物流行业的应用将会变得越来越普及和深入，也会更加精准和可靠。
未来，通过对数据分析和挖掘，物流企业可以更好地了解物流市场动态和客户需求。
这样，就可以开发更加科学、智能、高效的物流模式，从而最大程度地提高物流的效益，助力公司走向更高的发展道路。
综上所述，大数据在物流行业的应用是不断创新、进步的未来趋势。
物流企业应该加强自身的技术投入，结合物流行业的需求，继续推动大数据技术在物流行业的迅速发展，实现物流供应链管理模式的升级、升华，打造一个更加高效、智能的物流行业。
大数据技术在物流企业中的应用
实用文档大数据技术在物流企业中的应用随着互联网技术的不断发展，大数据技术在各个领域得到了广泛应用，物流企业也不例外。
大数据技术可以帮助物流企业提高运输效率、降低成本、提升服务质量，成为物流行业的新宠。
以下是大数据技术在物流企业中的应用。
1. 货物轨迹管理通过大数据技术可以对货物进行全程追踪和管理，即实现货物轨迹管理。
在物流过程中，货物经过多个环节，包括发货、中转、运输、到达等等。
通过大数据技术，可以实时监测货物的运输情况，及时处理异常状况。
同时，货物轨迹管理也可以提高运输效率，降低误差率，为客户提供更好的服务。
2. 货物配送优化大数据技术在货物配送方面也起到了重要的作用。
通过采集和分析客户的订单数据、地理位置、运输路径等信息，可以制定最优的配送计划。
同时，也可以通过分析货物配送情况，调整配送策略，提高配送效率，降低配送成本。
大数据技术可以帮助物流企业实现对仓库库存的管理和优化。
通过分析客户需求和历史数据，可以预测和计划需要的货物数量，避免库存过多或过少。
同时，还可以分析货物的存储位置、流通速度等信息，优化仓库内部运转，提高运转效率。
4. 财务结算管理物流企业需要进行大量的财务结算操作，如对客户进行账单结算、对运输供应商进行付款等。
通过大数据技术，可以实现自动化的财务结算管理，减少手工操作带来的错误率和时间成本。
同时，还可以通过数据分析，制定更加科学合理的计费标准，提高财务效益。
5. 客户服务管理物流企业需要提供高水平的客户服务，通过大数据技术可以实现客户服务的精细化管理。
通过分析客户需求、投诉率、满意度等数据，可以优化客户服务方案和服务流程，提高客户体验。
同时，还可以通过实时监测和分析客户的反馈信息，及时发现问题，并进行改善。
总之，大数据技术在物流企业中有着广泛的应用。
通过对数据的收集、分析和应用，可以实现更加高效、智能、优质的物流服务，提高物流效率、降低运营成本，提升企业竞争力。
大数据在物流上的运用
大数据在物流行业的应用正在改变传统的物流管理方式，提高效率和降低成本。
以下是大数据在物流中的几个主要应用领域：1. 货物追踪与监控：通过GPS定位、传感器等技术，实时收集货物的位置、状态和运输速度等信息。
大数据技术使得物流企业能够对运输过程进行实时监控和管理，提高了货物的可视性和透明度，增强了物流的可靠性和安全性。
2. 供应链优化：大数据可以帮助物流企业分析供应链中的各个环节，如客户需求、库存、订单、仓库流通等，从而更好地控制成本、提高效率、优化供应链质量。
通过对历史和实时数据的分析，企业可以预测市场需求，合理调配仓储和运输资源，减少浪费。
3. 运输路径规划与优化：利用大数据分析历史运输数据和实时交通信息，物流企业可以优化配送路线，减少运输成本和时间，提高交付效率。
智能调度系统可以根据实时交通情况和货物紧急程度，智能地调度运输车辆，优化运输路径。
4. 库存管理与需求预测：通过对市场需求和历史销售数据的分析，物流企业可以预测货物的需求量，并合理分配库存。
这有助于避免库存积压或缺货的情况，提高客户满意度和物流服务的响应速度。
5. 客户服务与反馈管理：大数据技术使得物流企业能够分析客户的需求和反馈数据，提供个性化服务，改善客户体验，增强客户忠诚度。
通过准确了解客户需求，企业可以及时调整服务方案，提高客户满意度和口碑。
6. 成本控制与费用分析：通过对各项物流活动的数据进行分析，物流企业可以找到成本高的环节并进行优化，降低运输成本。
同时，对物流费用进行分析和比较，可以找到合适的运输服务提供商，实现费用最小化。
大数据的应用使得物流企业能够更加智能化地处理物流业务，提高业务水平和利润，同时为客户提供更高效、更可靠的物流服务。
随着技术的不断发展，大数据在物流领域的应用将更加广泛和深入。
大数据在物流行业的应用
大数据在物流行业的应用随着信息技术的快速发展和物流行业的不断壮大，大数据已经成为物流企业获取和分析数据的重要工具。
通过收集、整理和分析大量的物流相关数据，物流企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高客户满意度和降低成本。
本文将从大数据在物流行业的应用领域、数据收集和处理、数据分析和决策支持等方面进行论述。
一、大数据在物流行业的应用领域1. 货运流量预测与调度通过收集历史运输数据、供应链信息和市场需求等多维数据，物流企业可以利用大数据技术进行货运流量的预测和调度。
借助高效的算法和数据模型，企业可以更准确地预测货物的供应与需求，并合理分配资源，提高运输效率和及时性。
2. 仓储管理与库存优化大数据技术可以帮助物流企业实时监控仓储和库存情况，并提供智能的库存优化策略。
通过对供需数据的分析，企业可以及时调整库存水平，减少滞销和库龄过长的情况，从而节约仓储成本，提高库存周转率。
3. 交通运输路径规划与优化利用大数据分析技术，物流企业可以对不同运输路径进行综合评估和优化，以选择最佳的运输方案。
通过结合历史运输数据、交通拥堵情况、天气预报和目的地需求等因素，企业可以实现运输路径的智能规划，减少运输时间和成本。
4. 客户需求分析与个性化服务通过整合客户的订单数据、反馈和行为记录等大量信息，物流企业可以更好地了解客户需求，进行个性化服务的提供。
通过数据分析和挖掘，企业可以根据客户的偏好和购买历史，推荐合适的产品、提供定制化的配送方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、数据收集和处理为了应用大数据技术，物流企业需要收集和处理各种类型和格式的数据。
首先，企业需要建立完善的数据收集系统，包括传感器、条码扫描仪、RFID技术等设备的应用，以获取实时有效的物流数据。
其次，企业需要通过云计算和互联网技术，将分散的数据整合到统一的数据平台上，实现数据的集中管理和共享。
最后，企业需要建立强大的数据处理能力，包括数据清洗、数据分析和数据挖掘等技术的应用，以提取有价值的信息和知识。
大数据在物流行业的应用
大数据在物流行业的应用一、介绍随着数字化时代的到来，数据成为了经济社会发展中不可或缺的因素。
物流作为供应链管理的重要组成部分，同样不例外。
大数据技术的不断发展，使得其在物流行业中的应用越来越广泛。
本文将全面阐述大数据在物流行业中的应用。
二、大数据在物流中的应用1. 货物追踪和物流监控在物流运输过程中，大量的数据如货物状态、位置、运输速度等都需要被采集和存储。
通过大数据技术，这些数据可以实时地被处理和监控，从而使得货物追踪和物流监控变得更加便利和高效。
借助物联网等技术，大数据可以更好地实现对物流运输的实时跟踪和监管，大幅提升物流运输的可靠性和安全性。
2. 供应链优化物流行业中的供应链优化一直是一个难点。
但借助大数据技术，物流企业可以更加有效地进行供应链的优化。
通过对供应链中各个环节进行数据的采集和分析，可以得出客户需求、库存、订单、仓库流通等有关信息，以帮助厂商更好地控制成本、提高效率、优化供应链的质量。
3. 风险管控物流运输过程涉及到的一些风险，例如货物丢失、损坏等，这些情况都将造成企业和个人的重大损失。
但是大数据技术可以更好地帮助物流公司提高风险管控的水平，以减少物流方面的损失。
通过对物流运输路径、各种因素的风险因素分析，可以寻找最佳的物流运输方案，降低货物遭受重大损失的可能性。
4. 多模式物流运输的应用随着物流业务的扩展，多模式运输逐渐成为一个不可或缺的部分。
通过大数据技术的应用，物流企业可以实现对多模式运输的协调和管理，以确保各个环节吻合且无缝衔接。
例如，可以通过分析路线快速提供信息、根据货物量及类型设计最优方案、及时检查核实货物等，大大提高物流运输的识别度和可控性。
三、大数据为物流业带来的改善1. 丰富了物流数据资源大数据技术加速了物流业内大规模数据的采集和存储，物流业在数据资源方面得到了很大的丰富和完善。
2. 提高了物流业的效率大数据技术大大提高了物流企业在生产加工、分销、客户服务等方面的效率和管理水平。
大数据分析在物流行业的应用
大数据分析在物流行业的应用随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据分析作为一种新兴的技术手段，被广泛应用于各个行业。
物流行业作为现代社会中不可或缺的一部分，也不例外。
本文将讨论大数据分析在物流行业中的应用，并探讨其带来的益处和挑战。
一、大数据分析在物流行业中的应用1. 路线优化物流行业的核心目标之一是降低成本和提高效率。
大数据分析可以帮助物流企业通过对历史数据和实时数据进行分析，找出最佳的运输路线和配送模式。
通过合理地规划路线，减少里程和运输时间，物流企业可以降低成本并提高送货效率。
2. 货物追踪大数据分析技术可以实时监控和跟踪物流过程中的货物位置和状态。
通过安装传感器和物联网设备，物流企业可以实时获取货物的位置、温度、湿度等信息，进行实时监控和预警。
这有助于提高物流过程的可视化程度，提升供应链的透明度和效率。
3. 预测需求大数据分析可以通过对历史订单数据和市场趋势进行分析，预测未来的需求量。
这样一来，物流企业可以提前做好资源调配和运输安排，并优化供应链流程。
预测需求的准确性可以大大降低库存成本，同时满足客户需求，提高客户满意度。
4. 智能仓储大数据分析技术可以帮助物流企业优化仓储管理。
通过分析订单数据和货物特征，物流企业可以将货物进行分类和组织，提高仓储空间的利用率。
此外，大数据分析还可以提供智能仓储建议，如货物摆放位置、补货时间等，帮助企业降低仓储成本和提高工作效率。
二、大数据分析在物流行业中的益处1. 提高运输效率通过大数据分析技术，物流企业可以找到最佳的路线和配送模式，降低运输成本，提高物流运输效率。
这将使企业能够更快速地将货物送达目的地，提升客户满意度，增强市场竞争力。
2. 降低成本大数据分析可以帮助物流企业进行合理的资源调配和运输安排，从而减少不必要的资源浪费，降低运营成本。
此外，通过预测需求和智能仓储管理，企业可以降低库存成本，提升资金使用效率。
3. 提升客户满意度大数据分析技术可以提供更准确的货物追踪信息和到达时间预测，使客户能够及时了解货物的位置和状态。
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大数据在物流中的应用
内容摘要：随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音
频、视频、图像、日志等数据正在以指数级增长，互联网的边界和应用范围不断被扩展。
据麦肯锡的预测，2010年全球范围内硬盘存储的新数据超过7EB（1EB=10亿GB），而到2020年，全球数据总量将达到约35ZB（1ZB=10亿TB），大数据正以其多源、海量、异构的特性冲击着社会的各个领域，为传统的数据库系统在存储、访问和管理大数据方面带来严峻的考验，无论是在学术界还是工业界，都引起人们高度的关注。
关键词：大数据物流电子商务互联网
一、大数据对物流企业的影响
二、(1)信息对接，掌握企业运作信息
三、在，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这
给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。
每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，从而掌握物流企业的整体运作情况。
四、(2)提供依据，帮助物流企业做出正确的决策
传统的根据和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。
通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。
同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。
五、(3)培养客户粘性，避免
六、网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业
能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。
这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对和分析，合理地运用这些分析成果，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的粘性，避免。
七、(4)数据“加工”从而实现数据“增值”
八、在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利
用的，绝大部分必须要转化为结构化数据才能储存分析。
这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。
物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。
九、大数椐在物流企业中的应用
(1)物流业做大数据的原因
快递走【大数据在物流的应用】入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。
物流业是一个产生大量数据的
行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多如果不用就浪费了。
申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。
目前，业内对大数据并没有统一的定义。
不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。
麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。
毋庸置疑的是，大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。
越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。
长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。
整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被最短化最畅化定制。
两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。
因为大数据试水物流行业，游戏才刚刚开始。
现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。
在前不久召开的京交会上，申通快递展示了其最新的信息化智能平台。
该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。
在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。
(2)从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。
据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。
不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。
早在今年年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立京东商城——中国人民大学电子商务实验室，着力电子商务大数据的分析与合作；在京交会上，阿里巴巴集团与中国邮政集团、四通一达等十家快递公司合作，核心内容仍以打通物流数据为基础，重点将转向数据整合与分析。
淘宝做大数据是以订单为核心，快递企业做大数据是以快递为核心。
以申通为例，我们的客户不只是淘宝，还有很多商业客户。
而且不少商业客户都有与快递企业在IT方面合作的想法，未来我们也希望能挖掘更多的数据价值，通过大数据给商业客户提供信息化服务。
邱成说。
物流行业树大根深，大数据在此行业内的应用也是非常广泛的。
物流中除去淘宝商城、京东商城、苏宁易购等企业产生的包裹、快递等小部件中短距离之间物品流通的小物流;还有与之相对应的重量大、体积大、长距离运输的物品流通，如港口货物运输、大货车集装箱运输等的大物流。
在亟待改进的物流行业，大物流领域利用大数据分析应用技术其实质就是利用地理信息、位置服务、物联网在物流行业里做信息系统化，将现有的粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据资源加以整合，建设成可以依据空间地理信息来统一协调监管的现代化物流。
逐步利用大数据驱动信息化物流建设，在信息化的现代物流模式下，大物流领域的任何物流车船归属企业的名称、物流车队的整体油耗、车船的位置信息、车船的行程轨迹、车船的运行周期等这类空间地理数据通过系统智能化处理。
大物流领域成功应用大数据，无非是让物流车队效率提高、流程精简。
物流车队本身的管理、设备等条件优化改善了，才有望使得中国物流运输成本降低。
理想的前景是联合一个大型物流车队，为其免费装载上一台设备，这种设备搜集的车队车辆所有空间地理位置信息都即时反馈到监视后台。
怎样获取这些大数据也就是物流车队提高管理效率的关键所在。
然而，在刘俊伟来，这种期望的信息智能化的现代物流模式可能需要3-5年时间方可成熟。
(3)提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。
怎样获取这些大数据是一个问题，这需在资金投入、研发团队打造方面的决心和魄力。
随着市场的发展，在未来，快递企业会不断加大在大数据方面的投入。
邱成表示。
大数据的核心是发现和预测，利用其这个特点，可以提升快递行业的整体服务水平。
此外，对于快递业做大数据的未来发展趋势，也有业内人士指出，快递员获取的数据已不只是企业内部信息，还包括大量的外部信息。
大数据则让厂商能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆整个商业模式。
【大数据在物流的应用】尽管企业已熟知大数据所带来的价值和优势，但由于数据规模和种类的增加，处理速度的加快，以及易受攻击的特点，随之而产生的成本和复杂性给企业的IT资源和基础设施带来了更大的压力。
如何在降低成本的同时提高IT效率，成为快递企业不得不面对的一大难题。
参考文献
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