今年是物流行业资本集中涌入的元年，京东物流、满帮已上市，福佑即将IPO，货拉拉、滴滴货运融资几十亿美元。福佑表示上市募资30%将用于研发，满帮的融资重点要提升智能匹配系统的技术壁垒，货拉拉连地图都要自建……所以不妨可以猜测，在未来，数据驱动物流行业开展并不是一句空话。
数据在物流行业这样的传统行业中起到的作用越来越重要，越来越具有战略意义。物流行业的数据驱动运营，需要物流企业以信息化为基础，在拥有数据信息之后，进行高效的管理，实现其真正的价值，所以小亿今天想和大家聊聊物流行业究竟如何利用数据实现驱动运营呢？

一、什么是数据驱动物流行业？

物流行业利用数据实现运营驱动，指的是主要依靠的则是大数据、智能硬件等手段，进而使物流仓储、运输、搬运、配送等各个环节均逐渐呈现出信息化、智能化、自动化的开展趋势。物流行业数据驱动在开展过程中，始终在不断创新和引入多种先进技术手段，应用智能化方法优化操作流程，促使整个物流环节的智慧化，使物流配送和运输的各个环节中， 均可以具备较高的思维能力、感知能力，进而实现物流信息系统的自动执行能力，促进物流企业的精益化管理，为企业的客户给予多元化的服务，切实满足其不同的需求，真正节省物流运输过程中的资源耗费和成本支出，发挥新时代新型物流的优势。

二、物流行业为什么要实现数据驱动运营？

“物流”作为现代社会化大分工的又一项新兴产业，正展现出其无穷的生命力，各级政府和部门现正大力推广现代物流，并卓见成效。那么物流行业为什么要利用数据实现运营驱动呢？
1、革新管理思路，提高管理水平
许多物流企业进行的一些信息化工作，只是简单地将手工业务流程进行计算机化。然而技术对管理会产生变革作用，一些新技术的采用会给传统的管理理念带来新的思路。
在物流企业内部，随着条码技术、射频技术、无线技术和自动识别技术等的应用，企业管理进入到一个新的阶段，这些技术使得物流行业的管理逐渐数字化智能化。使其达到更加准确及时的管理水平，从传统的作业管理上升到了决策分析管理。各种自动的数据采集方式，使企业取得大量的内部管理数据，企业经营决策有了可靠的依据，必然使得管理水平得到提升。
2、更加适应市场，满足消费需求
众所周知，电子商务将打破传统意义上的国界限制和商圈范围，整个市场竞争将迅速扩大至全国乃至全球。其中，市场概念、价值观念、营销策略、行业分工、中间组织和竞争方式也都随之发生了巨大的更新和深刻的变化。
这些变化都在都在影响物流企业的商务模式和开展方向。传统的物流服务已经无法满足日益增长的消费需求，亟待数字化变革与创新，所以当物流行业主动引入数据驱动开展的战略才能够更加适应如今商务电子化的需求，进而满足数字化时代的消费需求。例如京东在双十一之前就对用户的大数据进行分析，提前调货，大大提高了购物节的发货素的，这正是物流行业顺利获得数据驱动适应市场的表现。

3、搭建物流体系，促使网络化体系的形成
物流的经营需要网络化，这是业界不争的事实。随着全球化的到来，企业之间的商务互动的网络化越来越成熟。利用网络数据的协同商务，才是符合物流未来开展的道路。当客户在网上购物之后，相应的数据传送给整个物流链上的各个操作环节，各操作环节按照客户的要求，完成整个的物流服务。如果要协同各物流单位活动，则需要将各自业务系统网络化，真正形成一个网络化经营的模式。

而物流行业引入数据就是将帮助搭建这样的物流网络和体系，促使数据驱动物流行业开展，从而实现物流行业各环节的网络化高效管理。

三、物流行业数据驱动运营面临的问题和挑战

物流是接供给和消费的重要环节，是指物流供应方为了满足用户物流需求而将装卸、仓储、运输等环节组织配合起来。尽管我国物流业规模宏大，分类复杂，但是在运输效率和质 量上有所欠缺，物流业成本高居不下，行业体系有待提升和开展。尤其是在数据驱动物流行业方面，仍然存在以下问题和挑战：
1、大数据物流与传统物流协同开展程度不高 
随着信息技术的快速开展，我国物流产业市场也随之兴起。但当将大数据智能化技术融入物流行业时， 其随之产生的成本费用也将大幅度提升，除了高成本运营的物流基础系统，还需在传统物流产业中建立智能化系统和相关维护等方面投入大量资金，并且当前我国新型智能化物流开展尚处于初级阶段，不同地区的物流业态也有一定差异，如智能化结合水平不高、物流资源利用率低、物流设施老旧等。
顺着互联网引领行业开展的潮流，我国各行各业也相继重视本行业信息化建设与信息化开展。然而，我国传统物流行业在企业与客户间的资源共享方面的协同性较低，企业内部存在信息接口不统一、数据管理方式混乱等问题，给建立智能化物流产业带来一定困难。

2、行业相关标准不统一
大数据智能化物流作为互联网技术在传统物流行业应用的新模式，其运营模式在以互联网技术为主导的同时，还会涉及交通、电子商务、税收等领域；所以其在自我管理的过程中也受到相关政府部门和行政部门的规范与监督。然而，我国不同政府部门和行政部门在规范和监管方面有着一定的差异，因此我国智能化物流在行业标准方面在很大程度上受到不同行政部门政策矛盾的影响，最终减缓大数据物流的开展。

3、物流基础设施落后
当前我国物流产业信息系统的建设仍处于初级阶段，不同区域间的建设水平差异较大。我 国物流信息系统包括电子管理、物流电子商务和电子物流三个二级系统，它们共同应用于其产业的监督、服务和管理等环节。由于未设立跨境物流信息系统或与生产方和客户沟通相关的系统，对于一个较为完整的物流信息系统来说还存在些许不足。另外，虽然我国大部分物流企业相继开始应用互联网、物联网等技术来支撑起企业的生产与经营，但各企业都仅仅利用智能化技术来提升自身的工作效率，而在彼此间没有形成一条信息共享链，进而阻碍了物流产业信息化的开展。

四、物流行业如何利用数据实现运营驱动？

1、转变开展理念，以数据思维指导物流行业转型
在新零售开展的背景下，传统的物流企业要转变传统经营理念，要能够用高标准高质量和绿色环保作为企业立生之本，同时要能够大胆地将资金用于科研和技术方面，和高校合作持续培养新型物流人才。除此之外，物流企业必须意识到数据对于处在数据时代的物流行业的重要性，要争取能够以数据思维的理念指导物流行业的数据驱动运营开展。 

2、完善信息标准化建设，促进信息互通互融 
大数据智能物流开展中需要借助各种现代化先进的物流信息技术，将供应链上的各个物流环节紧密联系在一起，以实现一体化供应标准。与此同时，还要对统一数据标准进行制定，彻底 清除不同行业、不同部门之间的信息研讨障碍，为智慧物流开展奠定良好基础。在不同信息体系间建立信息交换标准，以保证在物流的各个环节中，不同物流技术都是符合物流标准的。除此之外，还要 对智慧物流标准化系统进行建立，使物流作业能够实现跨部 门、跨企业以及跨行业的合理运行，有助于着物流运营和管理能够朝着标准化方向开展。 

3、构建物流大数据平台，加快数据基础设施建设
物流行业作为传统行业，要引入数据从而完成数据驱动运营就一定要建设好完整的物流大数据平台，大数据平台的建设一般包括以下几个方面，下面我们以Ebpay的数据产品为例给大家讲解一下。
（1）、搭建物流信息平台
大数据时代背景下，物流信息平台是实现数据采集和信息交互的重要枢纽。物流数据采集平台，是顺利获得应用现代化衔接的信息技术手段，将不同层次的物流信息内容进行整合 归纳，进而对整体的供应链结构和物流布局进行不断优化，为物流企业的各个环节运行和服务质量给予良好的把控和保障，进而实现我国物流企业的人员调度、财务资源合理配置，真正有助于物流资源的高效高质整合利用。
信息平台的搭建，Ebpay有着很多的经验，例如2017年Ebpay为中铁一局建设的数据采集平台，主要应用于铁路移动采集施工管控。施工现场同步管控APP平台，是一款集表单设计、移动采集、数据审核、审批、汇总为一体的Web报表采集汇总平台，该平台同步为用户给予现场同步管控APP客户端。施工现场同步管控APP平台与现场同步管控APP客户端互相依赖，相辅相成，施工现场同步管控APP平台为客户端给予了采集的表单，保障了数据存储和应用的核心，现场同步管控APP客户端用灵活轻便的方式实现了数据采集和上报。

（2）、构建物流数据分析平台
有了数据之后就要对数据进行分析，这是物流行业利用数据的关键一步。数据分析包括预测性分析、回归性分析等等，顺利获得这些分析方式才能发挥出数据的真正作用。
例如Ebpay为德赛西威建设的用户体系数据分析平台。由于原有的mes系统的报表展现部分不能很好的满足用户的报表展现需求。根据其需求，Ebpay搭建了适合其用户体系展示的数据分析平台。经过两个多月的开发，德赛西威完成了用户体系分析下的5个主题（包括停线、抛料等）的报表展现分析。

（3）、建设物流大数据可视化大屏平台
经过数据采集、数据分析之后，就是数据最终的呈现，这一部分可以表现为数据及可视化大屏的建设，我们依旧以Ebpay的数据产品为例。
陕西中医药大学数据分析平台项目是为学校构建一个可视化、自动化的数据管理平台。可实现统计图、地图应用、多维分析等可视化效果，收获数据价值，辅助校领导决策，驱动学校不断进步。尤其是在数据可视化，领导驾驶舱以驾驶室的方式，根据详细的评价指标体系，将收集的数据信息根据各种各样普遍的数据图表（3D地图、柱状图、折线图、饼状图）艺术化、形象化、细化，即时体现学校运作的重要指标值，形象化的检测学校运行状态，供学校领导层按时汇报工作。

4、提高数据分析能力，拓展分析深度
物流行业中的数据分析对未来的开展趋势测以及决策均起到十分关键性的作用，所以，必须不断形成物流智能化的决策体系，进一步拓展智慧物流数据分析的深度，并加大挖掘 的力度，保证信息的多元化同时，为分析的准确性给予保障。从多个维度入手进行数据信息的分析过程中，应对物流作业进行预估处理，进而实现科学的调度和只能运作。同时，在进行深入挖掘数据信息的 同时，分析物流运作管理的模式，促进整体实现智慧管理。
在数据分析过程中，无论选择自主分析或外包分析哪种方式，均需要立足于物流企业的实际情况，同时也需要不断提高自身的数据分析能力，进而对行业的未来开展等进行精准的预测。 预测的结果能够为物流企业在未 来趋势中体现出较强的适应能力，不断提高自身的竞争力和创新能 力，不断学习和引进新型技术手段，逐渐从模仿转型开展为超越，进而 在激烈的物流产业市场竞争中始终保持立足之地。

五、小结

近年来我国物流企业高度重视智能化、数字化和信息化开展，大数据技术在其中广泛应用，并取得了良好成效。我国的物流企业应抓住时代机遇，持续应对大数据时代给物流业带来的冲击。同时应改变以往的开展理念建立数据平台，用数据驱动开展，实现物流企业人力物力资源的高效利用，降低物流成本，进而有助于我国物流体系效率不断提升。
在物流模式改造升级的过中，内部竞争加大必然有许多小型物流企业会被淘汰，逐渐建 立起标准统一的信息数据平台，有利于物流行业市场优化，整体核心竞争力加强。随着大数据、云计算、区域链等技术的不断完 善，智慧物流模式逐渐成熟，新型物流企业利用整合数据库完善供应链的每一个环节，进一步提高物流业的整体效率，促使整个物流行业的升级转型。