2.2.1　支撑环境分析

1.内部支撑环境分析

内部支撑包括设施、装备、技术、管理和标准。在基于大数据背景的物流业务体系中，内部支撑因素有如下改善。

物流基础设施通过应用大数据相关技术，使仓库、公路、铁路、港口等可以实时与物品进行信息交互，为物流感知提供基础性服务；物流装备中传感设备，尤其是现有物流信息采集与传输设备及接收设备的衔接，具体包括物品标签、读写器、传感器、服务器、网络设备和终端设备等；大数据及其相关技术的应用将促进物流系统规划技术、现代物流管理技术、物流系统评价技术和物流信息化技术等物流技术的进一步发展；依靠大数据背景下智能物流的网络特性和个性化的配套软件系统，实现供应链资源优化配置的信息服务，优化供应链管理；物流标准制定包括基于大数据背景的智能物流标准体系构建及其与物流标准的融合，以便在企业级、行业级、区域级和国际级数据支撑下实现不同物流系统的对接服务。

2.外部支撑环境分析

外部支撑包括法规、金融、电子商务、信用和安全。在大数据背景下的物流业务体系中，外部支撑因素有如下改善。

除完善物流法规之外，还应建立相应的智能物流法规，为大数据及其相关技术在物流领域的应用提供良好的法律制度环境，拓展增值服务范围。大数据环境对信用和安全提出了更高的要求，因此，在深化安全技术研究的同时，必须加强人的安全意识和信用教育，创造安全、可信的大数据环境，保证物流业务体系再造的顺利进行。

3.政策支撑环境分析

2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；2017年1月17日，工业和信息化部印发《大数据产业发展规划（2016—2020年）》。我国政府从规范、标准和指导意见等多角度助力大数据产业发展。中国大数据产业政策紧密出台，行业应用成为重点，数据安全是大数据产业健康、有序发展的重要保障。

2014年12月2日，我国正式成立大数据标准工作组，其由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五大类别组成。大数据标准工作组发布、报批、立项、申报、在研及拟研制的大数据相关国家标准已有近百项。