疫情之下，大資料和物流行業將“碰撞出怎樣的火花”？

新冠病毒侵襲全球，物流行業波及面較大，很多企業的生產經營活動受限，尤其對於原本就處於勞動力資源短缺狀態的國家和地區來說，更是雪上加霜。但從長遠發展來看，整體經濟環境向好，大資料、5G、物聯網和人工智慧等新一代資訊科技，正在發揮關鍵作用，為維持全球經濟正常運轉帶來新的動力引擎。

過去，物流行業雖屬於熱門行業，但卻因交通擁堵、混亂的倉庫管理、糟糕的路線規劃而被人詬病，直到大資料出現，物流行業才開始真正進入高速發展期。問題是，什麼是大資料?為什麼大資料會對物流行業產生重大影響?我們先從大資料的概念和特徵開始瞭解!

大資料的定義

大資料不是憑空產生的，大概從20世紀中葉開始，隨著企業資訊流的不斷增加，開始進入萌芽期。之後，到20世紀80年代末，網際網路行業蓬勃發展，大資料開始進入高速發展期，“大資料”概念也因此成為高頻詞彙。但早期的大資料，內容比較單一，只是代表網際網路行業產生的海量資訊，僅限於資料量的巨大。直到進入21世紀初，人們對大資料的探索才開始進入資料的收集、處理和儲存階段。

大體來看，大資料的特徵可以用4個V來描述：

第一個V是資料量大(Volume)。只有資料量達到TB級，甚至更大，才可以稱為是大資料。也就是說，資料量大小，是衡量企業是否具備大資料能力的關鍵所在。

第二個V是速度(Velocity)。資料生成的速度快，比如：谷歌能在每秒內收到大約60000個搜尋查詢，如果加上社交平臺產生的大量多功能資料，資料生成的速度會更快。

第三個V多樣性(Variety)。大資料種類繁多，不僅包括傳統的結構化資料，還包括非結構化資料和半結構化資料。除了傳統的ERP、CRM等格式化資料，還有影片、音訊檔案和影像、文字等非格式化資料。

第四個V真實性(Veracity)，即追求高質量的資料。這一點非常重要，尤其當企業的資訊流不斷增加，會產生非常多的垃圾資料，讓資料處理變得更加困難，需要複雜的資料處理技術才能解決。

大資料的好處

當大資料呈指數級增長，有越來越多的企業開始考慮，如何透過新一代資訊科技最大化挖掘資料價值。因為有效的資料分析，不僅是一門技術，更是一個可以不斷提升企業運營能力的卓越實踐。

首先，簡化業務運營。大資料可以快速找到企業的痛點問題，讓業務運營更高效。比如：透過Power BI這種專業的軟體工具，可以建立更高效的業務策略。並且，透過這些先進工具，能讓企業以更簡潔的圖表形式，顯示重要的效能資料。尤其，結合了物聯網、GPS 等技術以及應用工具後，會讓企業全面掌控運營資料，包括員工收入、健康情況等。

其次，最佳化成本。大資料分析可以大幅降低企業的運營成本。比如，有了大資料的分析報告功能，企業就不用頻繁地反饋和跟蹤各種型別產品的資料。並且，根據資料包告情況，企業還可以快速保修，或者進行產品替換，大量節省了報修和報錯時間，也不用為此付出額外的成本。

其三，擁有更有競爭力的價格體系。每款產品都有自己的報價，而大資料可以快速完善企業的報價體系，以更合理、更有競爭力的價格吸引使用者。

其四，保持業務的領先性。藉助大資料分析工具，企業可以從社交平臺中獲取更有價值的資訊，瞭解到消費者對行業的最新需求。換言之，誰能更好地把控消費者需求，誰就率先佔據了市場的有利地位。

其五，有效規避風險，防止意外事件的發生。收集和企業以及專案相關的資料，可以讓企業以自己擅長的方式，來達成交易目標。

其六，持續改善客戶關係。藉助大資料分析以及相關的輔助工具，企業可以根據客戶的意見、興趣點調整策略，大幅提升客戶滿意度。因為，瞭解客戶的意願，幫助客戶及時解決問題，是建立持久客戶關係的前提。

大資料對物流行業產生的影響

"2022年第三方物流研究"報告顯示，資訊科技在全球供應鏈中正發揮重要作用。大資料與5G、物聯網等技術相互結合，極大地改善了供應鏈環境，讓整個體系更透明、更具協作能力。其中，以實時資料分析為核心的大資料技術，對託運、3PL(合同物流)以及飛機、輪船、火車和卡車在內的貨運物流，帶來了顛覆式改變。實時資料分析，能幫助企業提前應對業務中斷現象、預測峰值變化，並能推動流程和規則的改進。

▲ 託運人和 3PL 之間的“IT 落差”(圖片來源：2022第三方物流研究報告 )

該報告指出，託運人所希望的IT投資水平和3PL提供商實際的實際服務能力一直存在落差，2021年的IT落差為36%。而從近十年的總體發展變化來看，IT落差的幅度變化不大。託運人和3PL服務提供商都在想辦法透過自動化技術和手段，將貨物快速運送的目的地。他們除了使用傳統的ERP、CRM，還會藉助包裹跟蹤技術、供應鏈規劃和排程系統、倉庫管理系統等，來提高效率。

▲ 託運人的 IT 優先事項 (圖片來源：2022第三方物流研究報告 )

值得一提的是，要求3PL 提供商提供高階分析和資料探勘能力的託運人比例上升了 11%。雖然，受疫情影響，許多3PL提供商和航運公司放棄了 ERP 實施計劃，但針對資料分析、數字化轉型相關的專案，依舊正常投入。很多企業因為使用了人工智慧、機器學習技術而受益，因為機器可以捕捉到大量人眼無法獲取的資料，透過對這些技術的有效利用，可以更好地掌控整個供應鏈現狀，更快速地進行業務決策。而收集資料並進行實時資料分析，是改善供應鏈現狀的最有效手段之一。如果3PL公司要想始終保持業務的領先性，必須要向客戶提供實時資料。有53%的3PL提供商至少向一半客戶提供實時資料，而另有23% 的公司向客戶提供實時資料的比重佔到四分之一或者一半。提供實時資料，不僅降低了犯錯機率，還可以提醒每個人，在巨大的資料海洋中，我們必須遵守交易規則。

報告還發現，託運人和3PL供應商都在採用物聯網技術強化業務。有63% 的 3PL 提供商表示，他們正在採用物聯網技術來提高生產率;57%的提供商表示，他們正利用物聯網技術來提升實時業務決策能力，進而提高企業的整體競爭力。同時，3PL提供商在雲技術的應用能力，也處於行業領先地位。正在採用私有云的3PL提供商，佔41%;採用私有云的託運人則為33%。另外，有18%的3PL提供商採用私有云，而託運人採用私有云的比率為 12%。

總體來看，大資料讓物流企業獲得了快速響應能力，能從客戶的偏好出發，滿足客戶的個性化需求。

另外，大資料技術還可以提高貨物的安全性，尤其能讓關係國計民生的重要物資和產品，在資料和特殊裝置監控的情況下，安全交付。交通堵塞、停車位不足、收件人缺勤是物流企業無法跨越的鴻溝，而藉助大資料工具，可有效解決物流行業的最後一公里難題。大資料工具與GPS軟體、物聯網感測器等應用連線，可以讓物流車輛快速找到停車位以及最佳行走路線，及時交付貨物。透過GPS，大資料工具與每輛運載車輛中的特定裝置連線，極大地提升了貨物裝運過程的透明度，避免了因交貨延誤而造成的財產損失。

而從倉儲管理角度看，如果能與大資料工具結合，可以更清楚地瞭解倉庫負載現狀，進而按計劃交付任務。好的路線規劃、最優的空間控制，好的產品組合，都可以最佳化倉儲管理，降低總體成本。

總結：大資料不僅反映了企業在一段時間內資訊流的走向如何，更重要的是它改變了人類的行為，讓物流和以送貨為主的相關供應鏈，變得更順暢、方便和快捷。聰明的人類正在透過大資料技術和相關軟體的探索，創造更大價值。如果，企業儘早利用了大資料技術來提升客戶關係、倉儲管理、改變可靠性與可用性問題，或者提升貨物安全，讓整個交付環節無縫銜接，你也可能會在物流發展史上留下那濃墨重彩的一筆。