物流運(yùn)行的過程中經(jīng)常會積累大量的數(shù)據(jù)，其中包括客戶需求數(shù)據(jù)、物流過程數(shù)據(jù)、貨物變化數(shù)據(jù)等，由于這些數(shù)據(jù)不是存儲于一個物流組織中，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析是目前物流管理過程中的一個難題．商務(wù)智能技術(shù)本身就是需要從大量的數(shù)據(jù)中提取有效信息，清洗整合后進(jìn)行分析和加工，形成知識并發(fā)布給各種類型的用戶。
1 商業(yè)智能與物流信息化的關(guān)系
商務(wù)智能是以一種專門的技術(shù)手段對企業(yè)經(jīng)營過程中信息流的處理，并完成從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為信息，從信息提煉和總結(jié)成為知識的過程。因此對應(yīng)需求，商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)一般需要數(shù)據(jù)集成技術(shù)以收集和整理數(shù)據(jù)確保數(shù)據(jù)的完備性和正確性，同時需要信息分析技術(shù)在海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)行結(jié)構(gòu)性分析和關(guān)聯(lián)性的發(fā)現(xiàn)，最后還需要知識展示技術(shù)，良好用戶體驗(yàn)的方式提供分析應(yīng)用。 信息化是實(shí)現(xiàn)物流現(xiàn)代化的基本條件之一，能使物流作業(yè)反應(yīng)敏捷，提高流通效率和供應(yīng)鏈整體效益．物流信息化在基礎(chǔ)階段表現(xiàn)為，進(jìn)行物流業(yè)務(wù)處理，并完成信息收集和記錄。 而在實(shí)施方面注重信息技術(shù)的利用和信息收集處理。最新的信息技術(shù)已經(jīng)不僅僅是執(zhí)行業(yè)務(wù)和產(chǎn)生并記錄數(shù)據(jù)的工具，通過商務(wù)智能技術(shù)可以讓信息產(chǎn)生自己的價值，物流信息化必將融合商務(wù)智能技術(shù)。 商務(wù)智能通過對數(shù)據(jù)的采集、整理、清洗、挖掘、分析，提升物流服務(wù)質(zhì)量，為物流企業(yè)及其客戶提供各種信息應(yīng)用，以便提高企業(yè)的決策能力，加快決策速度，確保決策準(zhǔn)確性; 為物流鏈上的的用戶提供信息，共同分享銷售、庫存等商業(yè)數(shù)據(jù)，共同進(jìn)行品類分析和管理，提升物流的服務(wù)水平。
2 商業(yè)智能在物流決策分析中的作用
物流信息貫穿商品運(yùn)輸、交易過程的始終，記錄整個商務(wù)活動流程，來自于大量交易和業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，具有信息量大、分布廣、動態(tài)性強(qiáng)，變化速度快、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、存儲形式多樣化等特點(diǎn)。 只有每個環(huán)節(jié)有效地聯(lián)系起來才能提供決策活動所必須的完整、可靠的信息，如運(yùn)輸工具的選擇、運(yùn)輸路線的確定、每次運(yùn)送批量的確定、在途貨物的跟蹤、倉庫的有效利用、最佳庫存數(shù)量的確定、庫存時間的確定、訂單管理、如何提高顧客服務(wù)水平等。企業(yè)決策者如何在第一時間里就能獲取所需要的信息，并及時做出決策，是企業(yè)制勝的關(guān)鍵。 企業(yè)擁有的信息越多，分析能力越強(qiáng)，速度越快，則投資回報將會更高。商務(wù)智能在物流企業(yè)管理和決策支持中的作用體現(xiàn)在以下幾個方面:
2.1 智能倉儲系統(tǒng)
(1) 集成出、入庫信息，貨位信息和保管信息構(gòu)成數(shù)據(jù)倉庫，為數(shù)據(jù)分析模型和挖掘提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。智能倉儲管理系統(tǒng)和傳統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)最大的區(qū)別在于完成業(yè)務(wù)處理后，數(shù)據(jù)將同時記錄到業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫中，從而有助于從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的信息和知識，使得物流作業(yè)本身快速反應(yīng)需求，降低交易成本和作業(yè)成本;
(2) 建立基于跨企業(yè)的分析指標(biāo)體系，構(gòu)建物流作業(yè)評價體系，幫助物流作業(yè)因訂單而運(yùn)作，轉(zhuǎn)移到因效率而運(yùn)作，根據(jù)區(qū)域、品種、運(yùn)輸設(shè)備等多維度考慮達(dá)到多企業(yè)協(xié)同共同完成物流作業(yè);
(3) 提供隨需而變的運(yùn)算能力． 傳統(tǒng)信息化重視業(yè)務(wù)處理的靈活性、業(yè)務(wù)擴(kuò)展的能力，系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是為了完成業(yè)務(wù)而設(shè)計． 隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，類似交貨及時率這類指標(biāo)的數(shù)據(jù)計算邏輯需要不斷調(diào)整:
公式 1: 交貨及時率 = 及時足額交貨訂單數(shù)量/全部訂單總數(shù)量 ×100%
公式 2: 交貨及時率( 按金額) = 及時出庫金額/該時間內(nèi)應(yīng)該出庫的訂單產(chǎn)品總金額 ×100%
公式 3: 交貨及時率( 按數(shù)量) = 及時出庫數(shù)量/該時間內(nèi)應(yīng)該出庫的訂單產(chǎn)品總數(shù)量 ×100%
首先運(yùn)算的結(jié)果要么是 0，要么是 1，這個階段對物流企業(yè)效率的評價雖然有限，但在信息化開始階段數(shù)據(jù)不夠充分可能只能使用相對簡單而粗暴的計算邏輯進(jìn)行計算，無法反應(yīng)部分及時交貨的情況． 隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，供應(yīng)鏈的績效不但需要從配送可靠性、反應(yīng)速度上反映，而且從交貨數(shù)量、時間上反映交貨柔性。如果由業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行處理，需要進(jìn)行系統(tǒng)的變更等更加復(fù)雜的一系列功能才能完成調(diào)整，而商務(wù)智能正是為不斷變化的數(shù)據(jù)要求而設(shè)計的，通過友好的分析指標(biāo)和分析數(shù)據(jù)定義功能，根據(jù)指標(biāo)的要求和分析數(shù)據(jù)的明細(xì)程度，僅依靠業(yè)務(wù)人員就能夠進(jìn)行指標(biāo)運(yùn)算邏輯的調(diào)整。
2.2 采購分析應(yīng)用
采購是物流活動的重要環(huán)節(jié)之一，全面準(zhǔn)確的采購分析對制定下一步采購決策至關(guān)重要． 那么如何在眾多的供應(yīng)商中選擇適合自己的企業(yè)，有效控制采購產(chǎn)品的質(zhì)量，評價采購業(yè)務(wù)的績效就成為我們經(jīng)常需要面對的問題。
以采購相關(guān)指標(biāo)為依據(jù)制定采購策略可以把握供應(yīng)商、產(chǎn)品質(zhì)量、采購業(yè)務(wù)員績效等方面的問題，通過時間、品種、供應(yīng)商、交貨質(zhì)量這四個維度創(chuàng)建采購價格數(shù)據(jù)主題，可以進(jìn)行價格波動規(guī)律分析、供應(yīng)商信用評價分析、交貨及時率分析。 通過對采購價格的數(shù)據(jù)分析，分析價格波動規(guī)律，以及尋找出可能的商機(jī); 通過對采購商進(jìn)行供應(yīng)信用等級分析，從交付日期、質(zhì)量、數(shù)據(jù)和價格等方面評估供應(yīng)商的表現(xiàn)． 通過物品延遲交貨情況進(jìn)行分析，對可能影響整個供應(yīng)鏈的因素進(jìn)行抑制。以免造成更大的損害。 通過對從某供應(yīng)商采購量和采購金額分析，以便得知該采購商可能的生產(chǎn)規(guī)模以及產(chǎn)品需要情況，更好地為其服務(wù)。通過對某種物料下一時期需求分析，利用智能系統(tǒng)，挖掘出物料一直以來的采購情況，找出規(guī)律，進(jìn)行預(yù)測。 通過采購成本差異分析，找出其中的原因，是因?yàn)橘|(zhì)量問題，還是因?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸?shù)葐栴}造成的成本差異。 還可以對采購員進(jìn)行日常和綜合的績效評價。
2.3 庫存管理分析
為保證企業(yè)及時供應(yīng)而存在的庫存，在物流的任何環(huán)節(jié)都需要嚴(yán)格控制。 物流的庫存分析不但包括單個企業(yè)的庫存，還應(yīng)該將分析延伸到整個供應(yīng)鏈條上，才能夠降低整個產(chǎn)業(yè)鏈條的成本。因此需要從物流的商業(yè)智能系統(tǒng)中確定物料的級次、類別、單件，以便在不同的環(huán)節(jié)中加以區(qū)分，利用商務(wù)智能的數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析，完成供需平衡運(yùn)算，進(jìn)行采購及供應(yīng)的預(yù)測，并改善計劃。 同時通過 RDIF( 射頻識別，俗稱電子標(biāo)簽) 技術(shù)和 GPS( 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)) 技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用提供貨物預(yù)期到達(dá)的信息，預(yù)先進(jìn)行準(zhǔn)備工作。
2.4 運(yùn)力分析
運(yùn)輸起著連接物流生產(chǎn)地與消費(fèi)地之間空間距離的作用，運(yùn)輸在物流中通常占有大量成本，并且由于其難以控制性，而帶來了不小的風(fēng)險，如何更好地改善運(yùn)輸狀況，是物流企業(yè)中考慮最多的事情，將商務(wù)智能運(yùn)用于運(yùn)輸領(lǐng)域，可以起到不小成果: 如建立智能交通系統(tǒng)，通過 GPS 與 GIS( 地理信息系統(tǒng)) 等先進(jìn)的通信定位技術(shù)，對整個運(yùn)輸狀況進(jìn)行跟蹤處理，防止車輛的中途無效狀況。并且 GPS 通信導(dǎo)航，可以為車輛提供及時的路面信息與道路狀況，為其選擇最佳路線與實(shí)時導(dǎo)航。
3 商業(yè)智能在物流管理運(yùn)作中的總體規(guī)劃
3.1 信息展現(xiàn)平臺
建立統(tǒng)一的物流信息展現(xiàn)平臺，通過統(tǒng)一物流平臺進(jìn)行各種物流信息的發(fā)布、存儲以及展現(xiàn)的管理;通過統(tǒng)一物流平臺進(jìn)行流通過程和貨物信息的發(fā)布，管理者可以自定義信息看板，實(shí)現(xiàn)計劃、監(jiān)控和分析等不同風(fēng)格類型的管理看板; 通過統(tǒng)一平臺進(jìn)行授權(quán)管理，不同角色只能通過平臺查看自己權(quán)限范內(nèi)的數(shù)據(jù)。
3.2 數(shù)據(jù)整合及管理平臺
建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合及管理平臺，通過建立 ETL 平臺，實(shí)現(xiàn)各物流組織各類數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的有機(jī)整合;建立數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫以不同的粒度存儲了來源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的長期的穩(wěn)定的歷史數(shù)據(jù)。
3.3 主數(shù)據(jù)規(guī)范
建立統(tǒng)一的主數(shù)據(jù)規(guī)范，針對物流公司多業(yè)態(tài)、多管理層級，建立一套完整、統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)維度分析口徑。為各種分析應(yīng)用提供單一的、整合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，保證公司不同 SBU、不同利潤中心從不同的視角都可以使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)各自的分析需求。
3.4 融合商務(wù)智能的物流系統(tǒng)功能
3.4.1 物流作業(yè)管理子系統(tǒng) 通過實(shí)施高效、便捷的物流操作管理，對人、車、貨、庫、路有效的全程管控．主要功能包括: 訂單管理: 包括訂單錄入、訂單合并、訂單接受和訂單優(yōu)化( 含多式聯(lián)運(yùn)) 等功能． 運(yùn)輸資源管理: 包括車隊管理、車輛管理和司機(jī)信息維護(hù)等功能． 運(yùn)單付運(yùn)管理: 包括運(yùn)單招標(biāo)、運(yùn)單承運(yùn)、運(yùn)輸調(diào)度、狀態(tài)跟蹤、過程警報等功能． 運(yùn)輸合同管理: 包括線路定義、運(yùn)輸方式定義、附加服務(wù)定義、服務(wù)質(zhì)量保障等功能． 費(fèi)用結(jié)算管理: 包括運(yùn)費(fèi)計算、運(yùn)費(fèi)確認(rèn)、付款管理、發(fā)票管理和帳期維護(hù)等功能． 報表管理: 包括按線路報告、按車隊報告、運(yùn)費(fèi)信息和執(zhí)行效率分析等功能。
3.4.2 供應(yīng)鏈協(xié)同服務(wù) 包括了合作伙伴管理、傳輸服務(wù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、路由服務(wù)、安全服務(wù)、報文監(jiān)控、事件預(yù)警、審計報告、擴(kuò)展服務(wù)、報文驗(yàn)證、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)支持、系統(tǒng)管理等基礎(chǔ)服務(wù)． 供應(yīng)鏈協(xié)同服務(wù)是通過商務(wù)智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)，幫助供應(yīng)鏈上下游企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和服務(wù)協(xié)同的重要功能模塊。
3.4.3 在途追溯子系統(tǒng) 基礎(chǔ)模塊的建設(shè)保障物流信息化領(lǐng)域所需的業(yè)務(wù)功能，為平臺的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和在供應(yīng)鏈條上發(fā)揮作用還需要一系列功能統(tǒng)一監(jiān)控在途情況。 可視化看板: 包括全局警報、運(yùn)單跟蹤和 KPI指標(biāo)等功能。KPI 指標(biāo): 包括運(yùn)送及時率、貨物數(shù)量準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、運(yùn)費(fèi)比較等功能． 物流監(jiān)控: 包括單據(jù)全程監(jiān)控、警報管理、庫存狀態(tài)管理、扣款管理等功能。
3.4.4 運(yùn)力匹配子系統(tǒng) 滿足車找貨、貨找車的運(yùn)力匹配需求，減少車回程的空載率，降低貨物的物流成本，同時通過平臺的擔(dān)保與政府的監(jiān)督，最大程度地保證了交易雙方的私密性與安全性。 物流撮合實(shí)現(xiàn)運(yùn)力搜索、物流撮合、運(yùn)力指數(shù)等功能; 零擔(dān)拼貨實(shí)現(xiàn)貨主門戶、承運(yùn)商門戶、拼貨中心管理、數(shù)據(jù)整合等功能; 在線物流集市實(shí)現(xiàn)貨主模塊、承運(yùn)商模塊、評價及反饋等功能。
4 物流管理中商務(wù)智能的系統(tǒng)架構(gòu)
4.1 商務(wù)智能的體系架構(gòu)
商務(wù)智能的體系包括三個部分: ( 1) 數(shù)據(jù)集成技術(shù)�？梢约�(xì)分為兩個領(lǐng)域: ETL 過程和數(shù)據(jù)建模。( 2)信息分析技術(shù)． 即運(yùn)用分析模型和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的手段，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析． 信息分析包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性分析、時間預(yù)測性分析和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析。 結(jié)構(gòu)性分析是指利用多維分析等技術(shù)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、組合，并根據(jù)不同的維度進(jìn)行經(jīng)營成果數(shù)據(jù)的分析． 預(yù)測性分析是指從大量、完全、無序、模糊、隨機(jī)數(shù)據(jù)中識別并預(yù)測未來的信息，這些信息可能沒有數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，但卻以一定程度的準(zhǔn)確性預(yù)測未來; 關(guān)聯(lián)性分析是旨在根據(jù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性和數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率分析，對經(jīng)營過程的現(xiàn)象進(jìn)行總結(jié)和提煉，并提出數(shù)據(jù)上的因果關(guān)系。( 3) 知識展示技術(shù)． 是指對信息分析的結(jié)果進(jìn)行展示和解釋，以便更好地服務(wù)企業(yè)中各種知識背景、各種管理需要的分析決策者。 用戶可以使用查詢、報表以及多維數(shù)據(jù)集，來完成分析和報告，并把他們展現(xiàn)在屏幕上; 多維數(shù)據(jù)集可以幫助用戶以靈活的組合緯度，對數(shù)據(jù)從多角度和大范圍進(jìn)行匯總，從而對企業(yè)的運(yùn)營狀況進(jìn)行多視角的觀察和分析。 但是對深度分析的結(jié)果往往要進(jìn)行高級解釋，這包括如何利用分析模型、分析方式表示知識、解釋知識。
4.2 基于商務(wù)智能的物流信息化架構(gòu)
基于商務(wù)智能的物流信息化包括三個組成部分: (1) 數(shù)據(jù)源層，包括物流鏈條上的各企業(yè)的數(shù)據(jù)及所屬行業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括各企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、行業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)、各企業(yè)發(fā)布的公共數(shù)據(jù)(比如招投標(biāo)等) ; (2) 數(shù)據(jù)處理和分析，通過數(shù)據(jù)處理形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，從而形成主題分析數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)處理包括抽取、轉(zhuǎn)換、裝載，把分散在物流鏈上各企業(yè)的不同介質(zhì)的數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)倉庫中�；跀�(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建五大主題( KPI 分析、采購分析、客戶分析、財務(wù)分析、競爭分析) 分析數(shù)據(jù)集市; (3) 報表和分析展現(xiàn)，基于主題分析數(shù)據(jù)集市，利用報表、儀表板、多維分析、智能報告等商業(yè)分析工具把分析成果展現(xiàn)到用戶的終端。
4.3 商務(wù)智能的物流信息化數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
為保證數(shù)據(jù)處理過程的效率和可追溯性，將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)分層存儲． 根據(jù)實(shí)際情況使用不同層次的數(shù)據(jù)．
ODS 層( 小步快跑層) : 作為增量的數(shù)據(jù)緩沖層，收集來自各個系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，存儲到數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)表中，通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄時間戳，每次 ETL 抽取時，設(shè)定抽取的時間窗范圍，時間戳在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)將被抽取到 ODS 層，通過增量數(shù)據(jù)甄別，減少數(shù)據(jù)處理量，提高 ETL 效率． 從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上看保留業(yè)務(wù)系統(tǒng)表字段，去除外鍵索引，非空約束，并添加數(shù)據(jù)源標(biāo)識字段，以區(qū)分來自不同服務(wù)器、不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的接口數(shù)據(jù)。
DWT 層( 適應(yīng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)層) : 作為全量的企業(yè)明細(xì)數(shù)據(jù)層，基于企業(yè)上游系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲。繼承 ODS層結(jié)構(gòu)，并添加代理鍵( PK_ID) ，數(shù)據(jù)有效開始時間( STAＲT_DT) ，有效結(jié)束時間( END_DT) ，是否有效( IS_ACT) ，數(shù)據(jù)版本( VEＲSN) 等字段，以保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史變化數(shù)據(jù)能夠保存并加以版本管理，并進(jìn)一步結(jié)合企業(yè)經(jīng)營期間上下文進(jìn)行查詢和挖掘分析。
DW 層( 分析層) : 作為企業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)層，遵循 3NF 規(guī)則建表，星型模型建模，存儲基于業(yè)務(wù)主題的明細(xì)數(shù)據(jù)。 此層數(shù)據(jù)表名以 DW 為前綴。 采用通用數(shù)據(jù)模型，建立標(biāo)準(zhǔn)的基于業(yè)務(wù)的明細(xì)數(shù)據(jù)，為各種分析類應(yīng)用提供細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)支持，是數(shù)據(jù)倉庫的核心，同時為未來需求的擴(kuò)展提供數(shù)據(jù)支持。 本層數(shù)據(jù)由 DWT 層數(shù)據(jù)集成，業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)粒度和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致。
根據(jù) DW 層表的屬性可以分為: 分析檔案維度表和業(yè)務(wù)事實(shí)表遵循統(tǒng)一維度建模思想，通過用戶交互配置，建立 ERP 原始維度檔案與分析維度檔案的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫里維度的統(tǒng)一、分析角度的統(tǒng)一。
樹形目錄存儲，目錄對應(yīng)分類，節(jié)點(diǎn)對應(yīng)維度，通過統(tǒng)一級次編碼規(guī)則，實(shí)現(xiàn)維度的層級管理。 設(shè)有分析檔案管理表，保存所有檔案表的信息。 例如: 建立統(tǒng)一的公司分析檔案維度表 DW_FA_DIM_CORP，通過前端工具，完成與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的公司原始檔案 DWTNC_FA_DIM_CORPYEAR 的映射。
通過以上分析可以看出，通過商務(wù)智能，使企業(yè)獲得了高質(zhì)量有意義的信息，企業(yè)可以更加深入了解自身的內(nèi)部經(jīng)營狀況，尋找到更多潛在的機(jī)會和問題; 它把顧客數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成個性化的智能來增加顧客滿意度和忠誠度，提高“高價值用戶的”收益性; 為決策者改善物流運(yùn)作能力提供有力支撐，提升了企業(yè)物流服務(wù)水平，提高企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作效率和競爭優(yōu)勢方面． 現(xiàn)代物流的進(jìn)一步發(fā)展需要將商務(wù)智能這個新技術(shù)無縫連結(jié)到物流管理和決策中，達(dá)到進(jìn)一步整合物流各環(huán)節(jié)，提升整個物流供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率和效益的目的。
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本文標(biāo)題：論商業(yè)智能在物流信息化管理中的應(yīng)用
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