馬云曾經說過，“數據”在21世紀，會像上一個世紀的石油一樣。如今物流企業也愈發重視自己的數據，備受關注的“豐鳥之爭”導火線就在于數據。

　　何為物流大數據?數據從哪來?有什么價值?又如何利用?5月6日，由中國物流與采購聯合會主辦，日日順承辦的第四屆中國智慧物流品牌日峰會在青島舉辦，峰會間隙，圍繞上述問題，物流指聞和上海逸迅信息科技有限公司副總裁周誠進行了一番對話。

　　一、智慧物流解決方案里的數據價值

　　逸迅科技成立于2012年，是一家專注于為物流、金融、公安、交通、傳統零售和制造業等行業提供數據治理和人工智能的全棧方案供應商。其核心技術團隊主要來自于Intel、星環科技、思華科技，平均累積行業經驗超過15年。既有熟悉大數據和人工智能的技術精英，也有能為政府、金融、工業等領域創造大數據落地價值的行業專家。

　　逸迅科技致力于深入行業，結合業務場景，通過數據治理提高數據質量，為客戶最大化的創造數據價值，使得客戶既能獲得具有世界前瞻性的大數據平臺架構，又能夠獲得與客戶當前情況相匹配的高質量數據，從而幫助客戶快速的有效的將數據價值轉化為業務收入。其產品優勢包括：自主研發基于混合架構的大數據平臺，基于大數據的知識圖譜為核心的AI平臺，自主研發企業級大數據采集和治理組件，而且能夠提供國內第一個混合SQL引擎。

　　隨著物流行業向科技方向發展，逸迅科技也打造出了有著自身優勢特色的智慧物流解決方案：通過對原有大數據平臺的遷移與改造，構建了物流大數據分析體系，提供大數據的挖掘分析、輔助業務決策、預測預警等服務，提高業務響應速度。同時提升大數據物流平臺的穩定性，確保數據的完整性、準確性、及時性、一致性，解決了物流客戶的個性化需求，為物流客戶提供一站式智慧物流大數據解決方案。

　　在這套智慧物流解決方案里，大數據成為了關鍵詞。所謂物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。物流大數據總體可以劃分為三類：微觀層面包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處數據的分類;中觀層面指供應鏈、采購物流、生產物流數據分類;宏觀層面則基于商品管理，把商品分成不同的類型做數據分析。

　　據周誠介紹，從數據的來源看，可以分為兩類，“一種是內部數據，首先要做的是把內部數據融合起來，把這些數據打通;另外一種是通過合法的手段獲取的，幫助企業做分析決策的外部數據，這部分數據可以被理解是分析報告或者行業指南，內部數據與外部數據相結合，提升企業對數據的使用。”

　　二、大數據給物流帶來的改變

　　物流大數據的優勢，主要體現在三點：第一，物流大數據可以根據市場進行數據分析，提高運營管理效率，合理規劃分配資源，調整業務結構，確保每個業務均可贏利;第二，物流大數據的預測技術可根據消費者的消費偏好及習慣，預測消費者需求，將商品物流環節和客戶的需求同步進行，并預計運輸路線和配送路線，緩解運輸高峰期的物流壓力，提高客戶的滿意度，提高客戶粘度。

　　簡單來說，對于物流企業，現階段通過大數據分析，可以幫助提高企業運營管理效率，降低物流庫存率，提高商品處理效率、運輸效率、送達準確率等方面。

　　以物流的供給與需求匹配方面為例，企業需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。而物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

　　周誠對物流指聞介紹說，“比方我們買一臺家電，這和我們買一個小件物品的物流需求是不一樣的。這個物流過程，會應用很多新的技術，包括訂單的下沉、銷售的預判、路徑的優化，從企業成本考慮，我們可不可以提前規劃路徑?從而避免擁堵路段，節約用油成本，這些都可以靠數據提供解決方案。”

　　“舉例來講，假如海爾今天生產了1000冰箱，這1000臺冰箱不是用戶下了訂單之后，才從青島倉庫發往北上廣，而是生產完之后，我不需要訂單，就把這當中的500臺送往北京，300臺送往上海，200臺送往成都，這個數據不是拍腦袋決定的，而是依托于歷史數據做相關預判，北京地區的訂單可能滿足某個量，我們可以提前送過去。

　　這樣做的好處體現在，第一可以集約化配送，從而降低成本;第二對于北京地區的用戶來說，他們可能感覺我今天剛下一個訂單，冰箱就從北京倉庫發出了，客戶體驗會很好。包括家具配送也一樣，我們可能遇到這種情況，今天買的家具到了，但是沒人裝。而日日順是如何做到貨還在路上，安裝已經安排了?這也需要數據，讓數據與數據及時溝通，讓數據多跑路，通過這些細小的方面改善，從而大大提升用戶的體驗。”

　　據周誠介紹，逸迅科技的智慧物流解決方案業務場景包括：信息治理、智慧物流數據集成、智慧物流數據資產管理、物流大數據管理以及物流大數據分析等。

　　從去年開始，逸迅也和日日順有了深入的合作，其中一項合作是，通過新的分布式數據倉庫的技術，取代原有的基于國外軟件技術，這項技術革新一方面提高了計算效率，另外一方面也提升了容量。“通過分布式的方法，解決了在雙11、618大促的環境下，傳統的數據倉庫無法做支撐的情況。接下來，我們會和日日順在數據上繼續展開合作，包括數據使用和數據治理，幫助日日順向智慧物流方向發展”，周誠介紹說。

　　三、數據決策未來

　　隨著大數據時代的到來，面對海量數據，很多的物流企業在不斷增加大數據方面投入的同時，他們不再僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術，而把大數據看作是一項戰略資源，充分發揮大數據給物流企業帶來的發展優勢。

　　舉例來說，順豐數據燈塔，充分運用大數據計算與分析技術，聚焦智慧物流和智慧商業，為客戶提供物流倉儲、市場開發、精準營銷、電商運營管理等方面的決策支持，助力客戶優化物流和拓展生意。

　　而菜鳥網絡的物流數據平臺，則匯集了商家、物流公司以及來自于第三方的數據資源，對阿里平臺上海量的商品、交易和用戶等信息，以及社會物流網絡信息的深度挖掘，實現物流過程的數字化、可視化，讓物流公司實時掌握整張物流網絡每個環節的"未來包裹量預測”和"繁忙度實況預警”;同時也讓商家能夠了解物流公司的狀況，選擇合適的物流公司進行商品配送，實現智選物流的目標。

　　在周誠看來，“數據決策未來”。其中三個方面值得注意：開源技術融入商用，數據質量決定數據價值，DT是業務發展的助推器。

　　周誠向物流指聞介紹說，如今，大數據的處理模式更加多樣化，開源項目不斷被大規模應用，正成為大數據領域最大的開源社區。由此，開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇，并將引領大數據生態系統的發展。基于大數據的發展，開源技術將逐漸應用于商業中，促使商業更快發展。

　　另外，大數據處理的關鍵就是解決數據質量問題，高質量的數據才會產生價值，而從大量的低質量、低價值的數據中獲取知識，猶如從大海中撈針，獲取數據成本很高。逸迅科技致力于深入行業，結合業務場景，通過數據治理提高數據質量，為客戶最大化的創造數據價值，使得客戶既能獲得具有世界前瞻性的大數據平臺架構，又能夠獲得與客戶當前情況相匹配的高質量數據，從而幫助客戶快速的有效的將數據價值轉化為業務收入。

　　周誠還表示，隨著大數據技術的不斷應用，“數據是企業的核心資產”這一觀念已經深入各行各業的企業，因此，如何基于企業現有的硬件架構和運行環境，結合實際的業務場景，合理的引入大數據技術，做好信息安全和技術改革，幫助企業戰略定制，改善管理水平，謀求信息化水平的提升，是企業亟需改善的問題，也是大數據技術與方案提供商一直需要思考的難題。“逸迅科技作為大數據處理和智能BI的全棧方案供應商，秉持了解客戶的行業應用場景，為提供定制化的大數據行業解決方案，挖掘客戶的數據價值，最終將數據價值轉化成可落地的業務價值。”