今年是物流行業資本集中涌入的元年，京東物流、滿幫已上市，福佑即將IPO，貨拉拉、滴滴貨運融資幾十億美元。福佑表示上市募資30%將用于研發，滿幫的融資重點要提升智能匹配系統的技術壁壘，貨拉拉連地圖都要自建……所以不妨可以猜測，在未來，數據驅動物流行業發展并不是一句空話。
數據在物流行業這樣的傳統行業中起到的作用越來越重要，越來越具有戰略意義。物流行業的數據驅動運營，需要物流企業以信息化為基礎，在擁有數據信息之后，進行高效的管理，實現其真正的價值，所以小億今天想和大家聊聊物流行業究竟如何利用數據實現驅動運營呢？

一、什么是數據驅動物流行業？

物流行業利用數據實現運營驅動，指的是主要依靠的則是大數據、智能硬件等手段，進而使物流倉儲、運輸、搬運、配送等各個環節均逐漸呈現出信息化、智能化、自動化的發展趨勢。物流行業數據驅動在發展過程中，始終在不斷創新和引入多種先進技術手段，應用智能化方法優化操作流程，促使整個物流環節的智慧化，使物流配送和運輸的各個環節中， 均可以具備較高的思維能力、感知能力，進而實現物流信息系統的自動執行能力，促進物流企業的精益化管理，為企業的客戶提供多元化的服務，切實滿足其不同的需求，真正節省物流運輸過程中的資源耗費和成本支出，發揮新時代新型物流的優勢。

二、物流行業為什么要實現數據驅動運營？

“物流”作為現代社會化大分工的又一項新興產業，正展現出其無窮的生命力，各級政府和部門現正大力推廣現代物流，并卓見成效。那么物流行業為什么要利用數據實現運營驅動呢？
1、革新管理思路，提高管理水平
許多物流企業進行的一些信息化工作，只是簡單地將手工業務流程進行計算機化。然而技術對管理會產生變革作用，一些新技術的采用會給傳統的管理理念帶來新的思路。
在物流企業內部，隨著條碼技術、射頻技術、無線技術和自動識別技術等的應用，企業管理進入到一個新的階段，這些技術使得物流行業的管理逐漸數字化智能化。使其達到更加準確及時的管理水平，從傳統的作業管理上升到了決策分析管理。各種自動的數據采集方式，使企業獲得大量的內部管理數據，企業經營決策有了可靠的依據，必然使得管理水平得到提升。
2、更加適應市場，滿足消費需求
眾所周知，電子商務將打破傳統意義上的國界限制和商圈范圍，整個市場競爭將迅速擴大至全國乃至全球。其中，市場概念、價值觀念、營銷策略、行業分工、中間機構和競爭方式也都隨之發生了巨大的更新和深刻的變化。
這些變化都在都在影響物流企業的商務模式和發展方向。傳統的物流服務已經無法滿足日益增長的消費需求，亟待數字化變革與創新，所以當物流行業主動引入數據驅動發展的戰略才能夠更加適應如今商務電子化的需求，進而滿足數字化時代的消費需求。例如京東在雙十一之前就對用戶的大數據進行分析，提前調貨，大大提高了購物節的發貨素的，這正是物流行業通過數據驅動適應市場的表現。

3、搭建物流體系，促使網絡化體系的形成
物流的經營需要網絡化，這是業界不爭的事實。隨著全球化的到來，企業之間的商務互動的網絡化越來越成熟。利用網絡數據的協同商務，才是符合物流未來發展的道路。當客戶在網上購物之后，相應的數據傳送給整個物流鏈上的各個操作環節，各操作環節按照客戶的要求，完成整個的物流服務。如果要協同各物流單位活動，則需要將各自業務系統網絡化，真正形成一個網絡化經營的模式。

而物流行業引入數據就是將幫助搭建這樣的物流網絡和體系，促使數據驅動物流行業發展，從而實現物流行業各環節的網絡化高效管理。

三、物流行業數據驅動運營面臨的問題和挑戰

物流是接供給和消費的重要環節，是指物流供應方為了滿足用戶物流需求而將裝卸、倉儲、運輸等環節組織配合起來。盡管我國物流業規模宏大，分類復雜，但是在運輸效率和質 量上有所欠缺，物流業成本高居不下，行業體系有待提升和發展。尤其是在數據驅動物流行業方面，仍然存在以下問題和挑戰：
1、大數據物流與傳統物流協同發展程度不高?
隨著信息技術的快速發展，我國物流產業市場也隨之興起。但當將大數據智能化技術融入物流行業時， 其隨之產生的成本費用也將大幅度提升，除了高成本運營的物流基礎系統，還需在傳統物流產業中建立智能化系統和相關維護等方面投入大量資金，并且當前我國新型智能化物流發展尚處于初級階段，不同地區的物流業態也有一定差異，如智能化結合水平不高、物流資源利用率低、物流設施老舊等。
順著互聯網引領行業發展的潮流，我國各行各業也相繼重視本行業信息化建設與信息化發展。然而，我國傳統物流行業在企業與客戶間的資源共享方面的協同性較低，企業內部存在信息接口不統一、數據管理方式混亂等問題，給建立智能化物流產業帶來一定困難。

2、行業相關標準不統一
大數據智能化物流作為互聯網技術在傳統物流行業應用的新模式，其運營模式在以互聯網技術為主導的同時，還會涉及交通、電子商務、稅收等領域；所以其在自我管理的過程中也受到相關政府部門和行政部門的規范與監督。然而，我國不同政府部門和行政部門在規范和監管方面有著一定的差異，因此我國智能化物流在行業標準方面在很大程度上受到不同行政部門政策矛盾的影響，最終減緩大數據物流的發展。

3、物流基礎設施落后
當前我國物流產業信息系統的建設仍處于初級階段，不同區域間的建設水平差異較大。我 國物流信息系統包括電子管理、物流電子商務和電子物流三個二級系統，它們共同應用于其產業的監督、服務和管理等環節。由于未設立跨境物流信息系統或與生產方和客戶溝通相關的系統，對于一個較為完整的物流信息系統來說還存在些許不足。另外，雖然我國大部分物流企業相繼開始應用互聯網、物聯網等技術來支撐起企業的生產與經營，但各企業都僅僅利用智能化技術來提升自身的工作效率，而在彼此間沒有形成一條信息共享鏈，進而阻礙了物流產業信息化的發展。

四、物流行業如何利用數據實現運營驅動？

1、轉變發展理念，以數據思維指導物流行業轉型
在新零售發展的背景下，傳統的物流企業要轉變傳統經營理念，要能夠用高標準高質量和綠色環保作為企業立生之本，同時要能夠大膽地將資金用于科研和技術方面，和高校合作積極培養新型物流人才。除此之外，物流企業必須意識到數據對于處在數據時代的物流行業的重要性，要爭取能夠以數據思維的理念指導物流行業的數據驅動運營發展。?

2、完善信息標準化建設，促進信息互通互融?
大數據智能物流發展中需要借助各種現代化先進的物流信息技術，將供應鏈上的各個物流環節緊密聯系在一起，以實現一體化供應標準。與此同時，還要對統一數據標準進行制定，徹底 清除不同行業、不同部門之間的信息交流障礙，為智慧物流發展奠定良好基礎。在不同信息體系間建立信息交換標準，以保證在物流的各個環節中，不同物流技術都是符合物流標準的。除此之外，還要 對智慧物流標準化系統進行建立，使物流作業能夠實現跨部 門、跨企業以及跨行業的合理運行，推動著物流運營和管理能夠朝著標準化方向發展。?

3、構建物流大數據平臺，加快數據基礎設施建設
物流行業作為傳統行業，要引入數據從而完成數據驅動運營就一定要建設好完整的物流大數據平臺，大數據平臺的建設一般包括以下幾個方面，下面我們以億信華辰的數據產品為例給大家講解一下。
（1）、搭建物流信息平臺
大數據時代背景下，物流信息平臺是實現數據采集和信息交互的重要樞紐。物流數據采集平臺，是通過應用現代化銜接的信息技術手段，將不同層次的物流信息內容進行整合 歸納，進而對整體的供應鏈結構和物流布局進行不斷優化，為物流企業的各個環節運行和服務質量提供良好的把控和保障，進而實現我國物流企業的人員調度、財務資源合理配置，真正推動物流資源的高效高質整合利用。
信息平臺的搭建，億信華辰有著很多的經驗，例如2017年億信華辰為中鐵一局建設的數據采集平臺，主要應用于鐵路移動采集施工管控。施工現場同步管控APP平臺，是一款集表單設計、移動采集、數據審核、審批、匯總為一體的Web報表采集匯總平臺，該平臺同步為用戶提供現場同步管控APP客戶端。施工現場同步管控APP平臺與現場同步管控APP客戶端互相依賴，相輔相成，施工現場同步管控APP平臺為客戶端提供了采集的表單，保障了數據存儲和應用的核心，現場同步管控APP客戶端用靈活輕便的方式實現了數據采集和上報。

（2）、構建物流數據分析平臺
有了數據之后就要對數據進行分析，這是物流行業利用數據的關鍵一步。數據分析包括預測性分析、回歸性分析等等，通過這些分析方式才能發揮出數據的真正作用。
例如億信華辰為德賽西威建設的用戶體系數據分析平臺。由于原有的mes系統的報表展現部分不能很好的滿足用戶的報表展現需求。根據其需求，億信華辰搭建了適合其用戶體系展示的數據分析平臺。經過兩個多月的開發，德賽西威完成了用戶體系分析下的5個主題（包括停線、拋料等）的報表展現分析。

（3）、建設物流大數據可視化大屏平臺
經過數據采集、數據分析之后，就是數據最終的呈現，這一部分可以表現為數據及可視化大屏的建設，我們依舊以億信華辰的數據產品為例。
陜西中醫藥大學數據分析平臺項目是為學校構建一個可視化、自動化的數據管理平臺?？蓪崿F統計圖、地圖應用、多維分析等可視化效果，收獲數據價值，輔助校領導決策，驅動學校不斷進步。尤其是在數據可視化，領導駕駛艙以駕駛室的方式，根據詳細的評價指標體系，將收集的數據信息根據各種各樣普遍的數據圖表（3D地圖、柱狀圖、折線圖、餅狀圖）藝術化、形象化、細化，即時體現學校運作的重要指標值，形象化的檢測學校運行狀態，供學校領導層按時匯報工作。

4、提高數據分析能力，拓展分析深度
物流行業中的數據分析對未來的發展趨勢測以及決策均起到十分關鍵性的作用，所以，必須不斷形成物流智能化的決策體系，進一步拓展智慧物流數據分析的深度，并加大挖掘 的力度，保證信息的多元化同時，為分析的準確性提供保障。從多個維度入手進行數據信息的分析過程中，應對物流作業進行預估處理，進而實現科學的調度和只能運作。同時，在進行深入挖掘數據信息的 同時，分析物流運作管理的模式，促進整體實現智慧管理。
在數據分析過程中，無論選擇自主分析或外包分析哪種方式，均需要立足于物流企業的實際情況，同時也需要不斷提高自身的數據分析能力，進而對行業的未來發展等進行精準的預測。 預測的結果能夠為物流企業在未 來趨勢中體現出較強的適應能力，不斷提高自身的競爭力和創新能 力，不斷學習和引進新型技術手段，逐漸從模仿轉型發展為超越，進而 在激烈的物流產業市場競爭中始終保持立足之地。

五、小結

近年來我國物流企業高度重視智能化、數字化和信息化發展，大數據技術在其中廣泛應用，并取得了良好成效。我國的物流企業應抓住時代機遇，積極應對大數據時代給物流業帶來的沖擊。同時應改變以往的發展理念建立數據平臺，用數據驅動發展，實現物流企業人力物力資源的高效利用，降低物流成本，進而推動我國物流體系效率不斷提升。
在物流模式改造升級的過中，內部競爭加大必然有許多小型物流企業會被淘汰，逐漸建 立起標準統一的信息數據平臺，有利于物流行業市場優化，整體核心競爭力加強。隨著大數據、云計算、區域鏈等技術的不斷完 善，智慧物流模式逐漸成熟，新型物流企業利用整合數據庫完善供應鏈的每一個環節，進一步提高物流業的整體效率，促使整個物流行業的升級轉型。