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一、物流信息特点及作用有哪些
物流信息的特点:
（一）由于物流是一个大范围内的活动，物流信息源也分布于一个大范围内，信息源点多、信息量大。如果这个大范围中未能实现统一管理或标准化，则信息便缺乏通用性。
（二）物流信息动态性特别强，信息的价值衰减速度很快，这就对信息工作及时性要求较高。在大系统中，强调及时性，信息收集、加工、处理应速度快。
（三）物流信息种类多，不仅本系统内部各个环节有不同种类的信息，而且由于物流系统与其他系统，如生产系统、销售系统、消费系统等密切相关，因而还必须收集这些类别的信息。这就使物流信息的分类、研究、筛选等难度增加。
不同类别的物流信息还有一些不同特点，例如，物流系统产生的信息，由于需要向社会提供，因而收集信息力求全面、完整。而收集的其他系统信息，则要根据物流要求予以选择。
在整个物流系统的运行过程中，物流信息主要起到以下几方面的功能：
（一）衔接作用
物流系统与社会经济运行中许多行业、部门以及众多的企业群体之间有着十分密切的关系，无论是物流系统内部的各种指令、计划、数据、报表等，还是其他的方方面面，都依靠物流信息建立起各种纵向和横向的联系，衔接生产企业、批发商、零售商、消费者，满足各方面的需要。
（二）交易功能
商品交易过程中的大多数操作都是通过物流信息来完成的，物流信息的交易功能主要表现为：记录订货内容、传递库存计划、用户信息查询等。交易功能是物流信息功能的最基本体现。
（三）控制功能
物流信息的控制功能通过合理的指标体系来评价和鉴别各种方案，对于提高企业的物流服务水平和资源利用率都有重要作用，该功能强调了信息的控制力度。
（四）决策功能
大量的物流信息能使管理人员掌握全面情况，协调物流活动，通过评估、比较和“成本——收益”分析，做出最有效的物流决策。有效利用物流信息，也有助于物流企业正确制定物流发展战略。
扩展资料
物流信息在物流中的地位：
物流的首要目的就是要向顾客提供满意的服务；
第二个目的就是要实现物流总成本的最低化，也就是，要消除物流活动各个环节的浪费，通过顺畅高效的物流系统实现物流作业的成本最优化。
物流信息在物流评价阶段的作用
物流信息在物流评价阶段的作用是很大的。物流评价就是对物流"实际效果"的把握。物流活动地域性广泛，活动内容也十分丰富多彩。
为了把各种物流活动维持在合理的状态，就应该制定一个"范围"，即要形成系统和规定处理的标准。然而，只制定范围并不能保证维持其合理性，还需要经常检查计划和效果，对差距大的地方加以修正。。正是这样反复循环，使物流进入更合理的状态。
然而，物流活动的地域范围广泛，活动内容繁多，对物流的效果也很难于控制，因此，只有掌握物流活动的全部结构，才能作出正确的评价。
参考资料来源：百度百科-物流信息
二、物流信息的特点有哪些
物流信息的特点有可得性、及时性、易用性、集成性、适应性、准确性等。可得性：物流信息能保证大量分散、动态的物流信息在需要的时候能够容易获得，并且以数字化的适当形式加以表现。及时性：物流信息需及时提供并快速反馈。及时的信息可以减少不确定性，增加决策的客观性和准确性。准确性：物流信息的表示要明确、易理解和方便应用。
物流信息的特点有可得性、及时性、易用性、集成性、适应性、准确性等。
1、可得性：物流信息能保证大量分散、动态的物流信息在需要的时候能够容易获得，并且以数字化的适当形式加以表现。
2、及时性：物流信息需及时提供并快速反馈。及时的信息可以减少不确定性，增加决策的客观性和准确性。
3、易用性：物流信息的表示要明确、容易理解和方便应用，针对不同的需求和应用要有不同的表示方式。
4、集成性：物流信息的基本特点是信息量大，每个环节都需要信息输入，并产生新的信息进入下一环节。所涉及的信息需要集成，并使其产生互动，实现资源共享、减少重复操作、减少差错，从而使得信息更加准确和全面。
5、适应性：适应性包含两个方面的内容，一是指适应不同的使用环境、对象和方法；二是指能够描述突发或非正常情况的事件，如运输途中的事故、货损、出库货物的异常变更、退货，临时订单补充等。
6、准确性：物流信息中不准确的信息带来的决策风险，比没有信息支撑的决策更大。
三、数据仓库的主要特点有哪些
数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。
传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。
数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：1.要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。2.进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。
非易失性
数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。
数据非易失性主要是针对应用而言。数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，一旦数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少。因此，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少更新的，通常只需要定期的加载和更新。
数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况，挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据，但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况，当业务变化后，挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新，以适应决策的需要。从这个角度讲，数据仓库建设是一个项目，更是一个过程。数据仓库的数据随时间的变化表现在以下几个方面：
（1）数据仓库的数据时限一般要远远长于操作型数据的数据时限。
（2）操作型系统存储的是当前数据，而数据仓库中的数据是历史数据。
（3）数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的，它们都带有时间属性。
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