广东踏信冷链公司在全国部分城市与近百家物流公司建立了长期可靠的联运关系。实现了物流配送的一站式服务，在解决货物快速分流的同时，也为客户提供门到门配送服务。为了促进市场竞争能力、强化公司管理和提升企业形象，不断的学习前沿物流模式优化企业管理资源。多年来，公司很多员工都经过现代化物流理论与运营的培训，并且长期从事车辆调度和运输管理业务，熟悉物流市场运作规律，积累了丰富的物流操作经验。以诚信、热情、优质的工作为各大企业服务，与多家国内知名企业建立了稳定的合作关系，公司业绩蒸蒸日上!

将分散的数据整合在一起并写入数据仓库，这便是数据采集的过程。此类数据需要过滤和清理、重新格式化和结构化、删除重复数据、移除非法值和数据压缩，这些预处理步骤对于将数据转换到适合或有价值的分析水平至关重要。

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1.数据分析阶段

数据分析阶段是对海量数据的价值进行提炼的关键。数据分析阶段为收集的数据注入相关性和意义。这是一个复杂的进化过程，通过比较数据特征来进行模式识别，并根据领域知识或经验进行修正。分析结果旨在帮助用户了解当前状态，做出预测和明智的决策。

农产品冷链物流建设成本高、规模大。为了保证系统的敏捷性和高收益性，减少农产品在生产和流通过程中的损失，对系统的网络信息技术的能力有较高的要求。因为冷链物流的高要求以及农产品本身的特点，因为农产品冷链有较严格的时效性，且冷链物流的环节较多，每个环节的主要功能差异也较大。

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2.环境要求

因为冷链物流要求产品在低温环境下进行冷藏和运输，所以需要耗费大量的电源等能量。农产品冷链物流容易受到市场供求，季节与天气，运输等因素的影响，而收益受损，有较高的风险性。

从农产品冷链物流的全过程来看，制冷环境是整个冷链的关键。当前冷库以及冷藏车的数量和质量无法满足冷链物流快速发展的需求。与普通仓库相比，冷库的建设周期长，投资大，通用性低；冷藏运输车与普通卡车的一般特性也不同，其需要更长的制造周期和更高的价格。

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3.季节特点

现在的冷库面积以及冷藏车厢的数量，与其实际需求差距较大。当前，冷链基础设施发展缓慢的情形，已成为了冷链物流发展的一个重大桎梏。但由于基础设备薄弱，技术上很不完善，使得冷链物流的效率较低。农产品冷链物流日常运营需要大量的人力，再加上冷库、车辆等设施的维护，技术的完善等，都需要大量的资金输出。但由于季节特点，企业容易产生资金风险。

同时，由于农产品的易腐性质，若冷链环节出现故障，可能会造成大量的损失，对于企业经营者来说，存在较大的风险。企业冷链物流体系的建设应分批付款且资金过大，不足以满足一些中小型物流企业的需求，投资建设力量相对匮乏，从而导致农业冷链物流体系建设相对不足。

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四、经济效益

大多数冷链物流公司在重视经济效益的同时，对农产品本身和运输的质量却不够注重。在实际应用中不能合理有效地运用先进的仓储技术，温度控制、监督管理技术。一些公司为了节省能耗的使用或工作人员的操作不正确，而无法确使农产品在冷链物流的运输全程中处于一个科学规范的低温环境下，这使得农产品的质量以及安全性都可能有所下降。

从当前冷链物流技术的应用状况来看，数字技术、信息技术的应用程度相对较低。首先，产品流通环节数据信息管理缺失。其次，农产品仓储中的智能温湿度等环境因素的控制不够完善。数字信息技术对冷链物流系统的建设至关重要。当前，冷链物流技术的应用程度低，极大地阻碍了农产品冷链物流体系的建设。

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农产品冷链物流各环节的相关操作员工没有经过规范的培训，对农产品冷链物流行业的规范化运行流程以及农产品特性不够了解，影响工作效率。冷链物流企业的技术传承主要取决于新旧模式，这种依靠**员工经验的模式已无法跟上冷链物流的快速发展，如果经验是不科学的和不完美的，那么发展只能滞后。在农产品冷链运输过程中，需要良好的操作技术来保证农产品的质量，但缺乏相关的冷链物流人员培训方法和体系。

结语

在市场竞争的压力下，农产品冷链物流企业管理的效率需要大大提高。通过高效利用大数据技术，可以优化和创新冷链物流企业管理系统，实现企业物流管理现代化，有效提高农产品冷链物流管理效率。农产品冷链物流领域引用大数据技术不仅可以提高信息对接效率，提高企业客户粘性，更可以加快冷链物流数据增值。

基于大数据的背景，企业可以充分利用大数据技术来智能统计和分析企业物流方面的相关数据信息，可以充分保证企业冷链物流数据的增值趋于规范和合理；科学合理地结合大数据技术的特点，收集和分析有价值的数据信息。从而促进冷链物流数据的有效增值和合理推广，为了促进企业的发展，应该为企业提供大量的数据信息支持。