马云曾经说过，“数据”在21世纪，会像上一个世纪的石油一样。如今物流企业也愈发重视自己的数据，备受关注的“丰鸟之争”导火线就在于数据。

　　何为物流大数据?数据从哪来?有什么价值?又如何利用?5月6日，由中国物流与采购联合会主办，日日顺承办的第四届中国智慧物流品牌日峰会在青岛举办，峰会间隙，围绕上述问题，物流指闻和上海逸迅信息科技有限公司副总裁周诚进行了一番对话。

　　一、智慧物流解决方案里的数据价值

　　逸迅科技成立于2012年，是一家专注于为物流、金融、公安、交通、传统零售和制造业等行业提供数据治理和人工智能的全栈方案供应商。其核心技术团队主要来自于Intel、星环科技、思华科技，平均累积行业经验超过15年。既有熟悉大数据和人工智能的技术精英，也有能为政府、金融、工业等领域创造大数据落地价值的行业专家。

　　逸迅科技致力于深入行业，结合业务场景，通过数据治理提高数据质量，为客户最大化的创造数据价值，使得客户既能获得具有世界前瞻性的大数据平台架构，又能够获得与客户当前情况相匹配的高质量数据，从而帮助客户快速的有效的将数据价值转化为业务收入。其产品优势包括：自主研发基于混合架构的大数据平台，基于大数据的知识图谱为核心的AI平台，自主研发企业级大数据采集和治理组件，而且能够提供国内第一个混合SQL引擎。

　　随着物流行业向科技方向发展，逸迅科技也打造出了有着自身优势特色的智慧物流解决方案：通过对原有大数据平台的迁移与改造，构建了物流大数据分析体系，提供大数据的挖掘分析、辅助业务决策、预测预警等服务，提高业务响应速度。同时提升大数据物流平台的稳定性，确保数据的完整性、准确性、及时性、一致性，解决了物流客户的个性化需求，为物流客户提供一站式智慧物流大数据解决方案。

　　在这套智慧物流解决方案里，大数据成为了关键词。所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。物流大数据总体可以划分为三类：微观层面包括运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;中观层面指供应链、采购物流、生产物流数据分类;宏观层面则基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。

　　据周诚介绍，从数据的来源看，可以分为两类，“一种是内部数据，首先要做的是把内部数据融合起来，把这些数据打通;另外一种是通过合法的手段获取的，帮助企业做分析决策的外部数据，这部分数据可以被理解是分析报告或者行业指南，内部数据与外部数据相结合，提升企业对数据的使用。”

　　二、大数据给物流带来的改变

　　物流大数据的优势，主要体现在三点：第一，物流大数据可以根据市场进行数据分析，提高运营管理效率，合理规划分配资源，调整业务结构，确保每个业务均可赢利;第二，物流大数据的预测技术可根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行，并预计运输路线和配送路线，缓解运输高峰期的物流压力，提高客户的满意度，提高客户粘度。

　　简单来说，对于物流企业，现阶段通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。

　　以物流的供给与需求匹配方面为例，企业需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。而物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

　　周诚对物流指闻介绍说，“比方我们买一台家电，这和我们买一个小件物品的物流需求是不一样的。这个物流过程，会应用很多新的技术，包括订单的下沉、销售的预判、路径的优化，从企业成本考虑，我们可不可以提前规划路径?从而避免拥堵路段，节约用油成本，这些都可以靠数据提供解决方案。”

　　“举例来讲，假如海尔今天生产了1000冰箱，这1000台冰箱不是用户下了订单之后，才从青岛仓库发往北上广，而是生产完之后，我不需要订单，就把这当中的500台送往北京，300台送往上海，200台送往成都，这个数据不是拍脑袋决定的，而是依托于历史数据做相关预判，北京地区的订单可能满足某个量，我们可以提前送过去。

　　这样做的好处体现在，第一可以集约化配送，从而降低成本;第二对于北京地区的用户来说，他们可能感觉我今天刚下一个订单，冰箱就从北京仓库发出了，客户体验会很好。包括家具配送也一样，我们可能遇到这种情况，今天买的家具到了，但是没人装。而日日顺是如何做到货还在路上，安装已经安排了?这也需要数据，让数据与数据及时沟通，让数据多跑路，通过这些细小的方面改善，从而大大提升用户的体验。”

　　据周诚介绍，逸迅科技的智慧物流解决方案业务场景包括：信息治理、智慧物流数据集成、智慧物流数据资产管理、物流大数据管理以及物流大数据分析等。

　　从去年开始，逸迅也和日日顺有了深入的合作，其中一项合作是，通过新的分布式数据仓库的技术，取代原有的基于国外软件技术，这项技术革新一方面提高了计算效率，另外一方面也提升了容量。“通过分布式的方法，解决了在双11、618大促的环境下，传统的数据仓库无法做支撑的情况。接下来，我们会和日日顺在数据上继续展开合作，包括数据使用和数据治理，帮助日日顺向智慧物流方向发展”，周诚介绍说。

　　三、数据决策未来

　　随着大数据时代的到来，面对海量数据，很多的物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，他们不再仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势。

　　举例来说，顺丰数据灯塔，充分运用大数据计算与分析技术，聚焦智慧物流和智慧商业，为客户提供物流仓储、市场开发、精准营销、电商运营管理等方面的决策支持，助力客户优化物流和拓展生意。

　　而菜鸟网络的物流数据平台，则汇集了商家、物流公司以及来自于第三方的数据资源，对阿里平台上海量的商品、交易和用户等信息，以及社会物流网络信息的深度挖掘，实现物流过程的数字化、可视化，让物流公司实时掌握整张物流网络每个环节的"未来包裹量预测”和"繁忙度实况预警”;同时也让商家能够了解物流公司的状况，选择合适的物流公司进行商品配送，实现智选物流的目标。

　　在周诚看来，“数据决策未来”。其中三个方面值得注意：开源技术融入商用，数据质量决定数据价值，DT是业务发展的助推器。

　　周诚向物流指闻介绍说，如今，大数据的处理模式更加多样化，开源项目不断被大规模应用，正成为大数据领域最大的开源社区。由此，开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择，并将引领大数据生态系统的发展。基于大数据的发展，开源技术将逐渐应用于商业中，促使商业更快发展。

　　另外，大数据处理的关键就是解决数据质量问题，高质量的数据才会产生价值，而从大量的低质量、低价值的数据中获取知识，犹如从大海中捞针，获取数据成本很高。逸迅科技致力于深入行业，结合业务场景，通过数据治理提高数据质量，为客户最大化的创造数据价值，使得客户既能获得具有世界前瞻性的大数据平台架构，又能够获得与客户当前情况相匹配的高质量数据，从而帮助客户快速的有效的将数据价值转化为业务收入。

　　周诚还表示，随着大数据技术的不断应用，“数据是企业的核心资产”这一观念已经深入各行各业的企业，因此，如何基于企业现有的硬件架构和运行环境，结合实际的业务场景，合理的引入大数据技术，做好信息安全和技术改革，帮助企业战略定制，改善管理水平，谋求信息化水平的提升，是企业亟需改善的问题，也是大数据技术与方案提供商一直需要思考的难题。“逸迅科技作为大数据处理和智能BI的全栈方案供应商，秉持了解客户的行业应用场景，为提供定制化的大数据行业解决方案，挖掘客户的数据价值，最终将数据价值转化成可落地的业务价值。”