數字化規模在物流行業不斷擴大，物流數據是其核心驅動要素，“業務產生數據，數據反哺業務”已成為共識。今天我們就說說，在物流業務中，如何獲取數據，并利用數字化技術挖掘數據價值，落地到實際的物流場景中，賦能企業發展？

物流源在物流技術領域深耕17年，在物流數據的獲取及挖掘上擁有一套完善的技術支撐。以數據驅動物流的數字化轉型，助企業物流降本增效，運營優化及決策升級，有著豐富的實踐經驗。

獲取全鏈路數據

數據的充足程度、準確性和及時性都將影響到分析結果的準確度。因此，物流全鏈條數據的打通和及時、準確的采集，是數據應用反哺業務的基礎。物流上下游的業務和運輸中的數據獲取一直是企業的難點。通過微信、電話、郵寄等獲取的物流數據，存在滯后，難辨真偽的問題，挖掘價值有限，且難匯總、整理。

1、數據打通，協同全鏈物流業務數據

物流源通過智能運輸管理系統，打通物流上下游、企業內部及運輸各節點的數據流，實現物流全程各角色數據協同共享，提高物流業務數據采集的及時性和真實性；也為全鏈路的數據匯總、存儲和智能處理、分析提供技術平臺。

2、智能跟蹤，采集實時運輸數據

運輸中，相較于傳統靠電話詢問司機和站點回傳的滯后數據，物流源通過物聯網跟蹤設備綁定貨物運輸，實時獲取貨物從起運、簽收到回單回收等運輸全場景數據，實現企業運輸數據的端到端閉環采集。

3、數據真實客觀，更具價值

通過軟硬件技術設備采集的實時物流數據，同步上傳物流源智能運輸管理系統，不受人為干擾，保證獲取的物流業務數據及時、真實、客觀，數據的挖掘對企業也更有價值。

數據治理，驅動業務管理升級

1、高效協作，優化業務流程

企業上下游涉及多個渠道、運輸路線，企業與企業之間缺乏協作，多種運輸方式很容易銜接不暢，當下物流作業中的信息孤島普遍存在。

通過物流源智能運輸管理系統，使企業上下游物流數據互聯互通，數據流轉線上化，實現了跨企業、多種運輸方式的高效協作；多渠道訂單靈活歸集，智能整合路線，管理規范化；優化企業內外部、運輸各環節的協作方式，消除信息孤島，簡化業務流程，全面提升物流協作效率，降低人力成本。

2、運輸可視化監控，防范風險

受限于技術水平，司機的反饋難辨真假，企業對貨物運輸中比較關注的場景，如運輸時效和與貨物品質相關的溫濕度等都無法有效監控。

通過物流源的智能跟蹤設備，企業獲取端到端的閉環運輸數據，實現透明化監控。在此基礎上，嚴格監測貨物當下的軌跡、停留、時效、溫濕度等高關注、有風險的數據，實時智能分析，以警報方式展現風險預警，把事后補救轉變為事前預測，防范運輸風險。

通過對運輸數據的分析，呈現諸如提貨準時率、到貨準時率、貨損率等運輸KPI，也方便企業監督司機運輸行為，為優選承運方，不斷提高運輸效率和服務水平提供數據支撐。

3、明確費用構成，優化管理

運輸中產生的二次費用并不固定，通常是線下手工添加，類目多而雜，匯集分析繁瑣，耗費人力且數據存在滯后性。

得益于企業上下游數據的打通，雙方費用數據互通，線上實時更新二次費用，自動匯總分析，助企業及時獲取物流費用構成，明確二次費用占比和明細，發現問題，不斷優化費用管理。

4、提高企業決策效率

物流決策靠經驗，盲目無依據，準確率低。通過對物流數據的分析和挖掘，代替經驗決策，升級企業運營和決策管理。

首先依托數據分析為管理者展示物流業務的整體運營狀況，及時針對物流環節的痛點優化調整企業的日常運營。同時通過物流數據的深度挖掘，諸如物流成本、利潤、渠道貨量等等分析，識別企業物流的痛點和價值點，洞察市場，讓企業的決策更具前瞻性。

現在，越來越多的企業意識到，數據的價值在優化企業日常運營及提升決策效率和準確率上的關鍵性作用。今年我們走出了疫情的陰霾，市場活躍起來，數據驅動物流的數字化轉型升級也許能為企業帶來更豐厚的回報。

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