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說起物流大數(shù)據(jù)，你會(huì)想到什么?

因?yàn)榱看?，我首先想到的水，因?yàn)樗畷?huì)順流而下，沿途支流不斷匯集壯大，最后百川歸海。同樣地，數(shù)據(jù)流也會(huì)源源不斷注入數(shù)據(jù)池、數(shù)據(jù)湖，于是有了信息海洋。

因?yàn)閿?shù)據(jù)的多樣性，然后我又想到了我們的思想，我總覺得每個(gè)人都有不同思想。這點(diǎn)跟在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息是紛繁復(fù)雜的一樣，怎么處理、怎么分析、怎么總結(jié)其深層次的規(guī)律，變得尤為重要。

因?yàn)榭焖俣?，最后我想到的是閃電。記得英特爾中國(guó)研究院首席工程師吳甘沙就這么說過，“快速度是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。大數(shù)據(jù)是一種以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)結(jié)果導(dǎo)向?yàn)樘卣鞯慕鉀Q方案。”

那物流大數(shù)據(jù)是什么?

物流大數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單來(lái)說就是通過海量的物流數(shù)據(jù)(比如一個(gè)運(yùn)單里面的收件地址、收件人信息)，挖掘去新的增值價(jià)值。

物流大數(shù)據(jù)的增值價(jià)值有很多，我主要列舉兩個(gè)：

1、物流運(yùn)作的優(yōu)化支持。比如你想知道哪些客戶是比較容易流失的，系統(tǒng)會(huì)結(jié)合客戶的行為和訂單量等一系列因素進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，最終產(chǎn)生一組可能會(huì)流失的客戶名單;

2、商業(yè)板塊的優(yōu)化導(dǎo)流。如果你想知道某個(gè)地區(qū)各小區(qū)的購(gòu)買力水平，系統(tǒng)可以通過大數(shù)據(jù)分析，建立模型，得出一個(gè)排行榜，以方便業(yè)務(wù)拓展。

物流大數(shù)據(jù)哪家強(qiáng)?

行業(yè)內(nèi)“三大巨頭”順豐速運(yùn)、菜鳥網(wǎng)絡(luò)、京東物流都有推出物流大數(shù)據(jù)的相關(guān)產(chǎn)品，但各家的側(cè)重點(diǎn)都不一樣，順豐的數(shù)據(jù)燈塔更偏向于服務(wù)自有大客戶和電商客戶提供決策支持，而菜鳥的物流云更偏向于對(duì)物流的優(yōu)化，京東物流云則更偏向于倉(cāng)庫(kù)管理上。下面筆者就來(lái)扒一扒。

1、順豐數(shù)據(jù)燈塔

物流行業(yè)第一款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品——順豐數(shù)據(jù)燈塔，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析技術(shù)，聚焦智慧物流和智慧商業(yè)，為客戶提供物流倉(cāng)儲(chǔ)、市場(chǎng)開發(fā)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、電商運(yùn)營(yíng)管理等方面的決策支持，助力客戶優(yōu)化物流和拓展生意。

該產(chǎn)品融合了順豐內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)(30萬(wàn)+收派員、5億+個(gè)人用戶、150萬(wàn)+企業(yè)客戶、300萬(wàn)+樓盤/社區(qū)信息、10億+電商數(shù)據(jù)以及10億+社交網(wǎng)絡(luò)等海量數(shù)據(jù)、覆蓋全國(guó)3000個(gè)城市和地區(qū))，主要功能有實(shí)時(shí)快遞監(jiān)控、個(gè)性化預(yù)警、智慧云倉(cāng)、洞察同行、洞察消費(fèi)者、洞察供應(yīng)鏈等。目前已經(jīng)覆蓋3C、服裝、鞋靴、母嬰、美妝、生鮮、家電等多個(gè)行業(yè)。

1)智慧物流

實(shí)時(shí)快遞監(jiān)控：提供快遞攬收、在途、派送、簽收全流程狀態(tài)，幫助快遞實(shí)時(shí)跟蹤、監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題快件并處理;

個(gè)性化預(yù)警：支持不同地域的自定義設(shè)置快遞服務(wù)質(zhì)量、件量下滑預(yù)警，用戶關(guān)注的問題系統(tǒng)提前預(yù)警，方便客戶基于自身情況定制;

智能工具-智慧云倉(cāng)

件量預(yù)測(cè)：結(jié)合內(nèi)外部影響因素，利用數(shù)據(jù)挖掘方法，批量化精準(zhǔn)預(yù)測(cè)商品SKU的未來(lái)訂單走勢(shì)，助力商家提前備貨;

分倉(cāng)模擬：模擬分倉(cāng)運(yùn)作場(chǎng)景，提供基于時(shí)效和成本的最優(yōu)解決方案，指導(dǎo)商家合理分倉(cāng)，提升時(shí)效、降低成本，實(shí)現(xiàn)“單未下，貨先行”;

庫(kù)存健康：幫助商家即時(shí)了解當(dāng)前庫(kù)存狀況，缺貨、呆滯SKU各個(gè)擊破，進(jìn)行有效的庫(kù)存管理，節(jié)約成本。

2)智慧商業(yè)

洞察同行：第一時(shí)間掌握市場(chǎng)行情，關(guān)注同行動(dòng)態(tài)，輕松應(yīng)對(duì)件量高峰和低谷;了解哪些屬性商品暢銷，關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手品牌銷售動(dòng)態(tài)及用戶口碑情況，助力商家優(yōu)化產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，調(diào)整營(yíng)銷策略;

洞察消費(fèi)者：融合順豐精準(zhǔn)全面的運(yùn)單數(shù)據(jù)和外部地址信息，通過挖掘順豐海量的“最后一公里”地址數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)基于地理位置的商業(yè)環(huán)境進(jìn)行分析，結(jié)合小區(qū)的屬性特征，讓商家更清楚掌握消費(fèi)者的購(gòu)買偏好及人群畫像信息，提供完整的商業(yè)落地方案，協(xié)助商家更好地進(jìn)行O2O運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷，定位目標(biāo)客戶;

洞察供應(yīng)鏈：供應(yīng)鏈分析立足于揭開行業(yè)“黑匣子”，揭露行業(yè)內(nèi)部交流密度，洞悉供應(yīng)鏈上游(分銷商、代理商、生產(chǎn)企業(yè)、原料供應(yīng)商)活躍程度與下游市場(chǎng)動(dòng)態(tài)(流行趨勢(shì)、購(gòu)物偏好、商品熱點(diǎn))，幫助商家在生產(chǎn)、采購(gòu)、銷售活動(dòng)中及時(shí)把握市場(chǎng)潮流，及早調(diào)整，有效應(yīng)對(duì)，規(guī)避供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。

2、菜鳥物流數(shù)據(jù)平臺(tái)

菜鳥網(wǎng)絡(luò)的物流數(shù)據(jù)平臺(tái)，會(huì)匯集商家、物流公司以及來(lái)自于第三方的數(shù)據(jù)資源，對(duì)阿里平臺(tái)上海量的商品、交易和用戶等信息，以及社會(huì)物流網(wǎng)絡(luò)信息的深度挖掘，實(shí)現(xiàn)物流過程的數(shù)字化、可視化，對(duì)全國(guó)各大物流公司進(jìn)行"中轉(zhuǎn)站-線路-網(wǎng)點(diǎn)”整個(gè)包裹流轉(zhuǎn)鏈路的運(yùn)輸預(yù)測(cè)和運(yùn)輸預(yù)警，讓物流公司實(shí)時(shí)掌握整張物流網(wǎng)絡(luò)每個(gè)環(huán)節(jié)的"未來(lái)包裹量預(yù)測(cè)”和"繁忙度實(shí)況預(yù)警”;同時(shí)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(jìn)行商品配送，實(shí)現(xiàn)智選物流的目標(biāo)。

菜鳥物流數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯集的數(shù)據(jù)源除了阿里自身體系之外，還引入包括消費(fèi)者、商家、物流公司以及其它社會(huì)機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)等;其中包括：

1)消費(fèi)者的物流數(shù)據(jù)。消費(fèi)者收貨地址、服務(wù)選擇、對(duì)物流公司的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。

2)商家的物流數(shù)據(jù)。商家發(fā)貨地(通過物流公司攬收網(wǎng)點(diǎn)解析)、商家的發(fā)貨速度、商家總體以及每個(gè)合作伙伴的時(shí)效/評(píng)分/投訴等、商家對(duì)物流公司的選擇偏好等。

3)物流公司數(shù)據(jù)。全國(guó)主要物流公司都向菜鳥實(shí)時(shí)推送包裹跟蹤數(shù)據(jù)，菜鳥通過對(duì)"包裹跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,解析出14大物流公司的"路由網(wǎng)絡(luò)。

4)其它社會(huì)數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù)。通過和國(guó)家氣象局的合作，采集了全國(guó)的天氣預(yù)測(cè)和實(shí)況的數(shù)據(jù);交通實(shí)況的數(shù)據(jù)通過和高德地圖的合作，采集了全國(guó)交通實(shí)況的數(shù)據(jù)。

目前，菜鳥網(wǎng)絡(luò)已基于海量大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和阿里云系統(tǒng)，以菜鳥電子面單為載體，推出了大數(shù)據(jù)智能分單項(xiàng)目，通過大數(shù)據(jù)分單來(lái)替代人工分單，不但路線可以達(dá)到最優(yōu)化，還大大減少了錯(cuò)誤操作。中通、圓通、申通、韻達(dá)等國(guó)內(nèi)主流企業(yè)陸續(xù)使用，使得包裹在分撥中心流轉(zhuǎn)的效率大大提升。

3、京東物流云解決方案

京東物流云解決方案分倉(cāng)儲(chǔ)管理、車輛眾包、物流大數(shù)據(jù)云服務(wù)三大服務(wù)。

1)倉(cāng)儲(chǔ)管理。京東的倉(cāng)儲(chǔ)資源開放，連通商家后臺(tái)系統(tǒng)與第三方快遞，實(shí)現(xiàn)“訂單下達(dá)-庫(kù)存入出-運(yùn)單實(shí)現(xiàn)”完整流轉(zhuǎn)過程。

2)車輛眾包。在發(fā)布運(yùn)輸任務(wù)后，基于LBS定位任務(wù)坐標(biāo)，在車輛眾包池中按照眾包模型匹配適配車輛，車輛接受配送任務(wù)后，上門接貨并完成服務(wù)。任務(wù)完成后，車輛釋放，重新回到車輛眾包池等待接收新任務(wù)。

3)物流大數(shù)據(jù)云服務(wù)。通過大數(shù)據(jù)分析建立物流數(shù)據(jù)服務(wù)，對(duì)物流相關(guān)數(shù)據(jù)，如配送信用體系、財(cái)務(wù)預(yù)算、質(zhì)量安全等分析，更好的為物流應(yīng)用和建設(shè)提供支持與保障。

那么，到底哪家強(qiáng)?

筆者暫時(shí)還無(wú)法告訴你，因?yàn)槟壳绊権S大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和菜鳥、京東的定位不太一樣，順豐數(shù)據(jù)燈塔更多地是通過海量的數(shù)據(jù)分析，為物流客戶和商家拓展電商生意提供物流優(yōu)化和商業(yè)決策支持的產(chǎn)品服務(wù);而作為淘寶和天貓物流支撐體系樞紐的“菜鳥網(wǎng)絡(luò)”，根據(jù)快遞公司開放的物流數(shù)據(jù)，結(jié)合天貓和淘寶的買家行為，以及商家的備貨數(shù)據(jù)，給物流合作伙伴提供數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

京東則更多的是聚焦在供應(yīng)鏈和物流優(yōu)化，做的是提效降本的事情，當(dāng)然這部分順豐也有相關(guān)物流優(yōu)化產(chǎn)品，像“中轉(zhuǎn)場(chǎng)探測(cè)器”可以通過大數(shù)據(jù)分析自動(dòng)預(yù)警爆倉(cāng)和晚點(diǎn)率;“天犬”通過對(duì)以往毒品出現(xiàn)的貨物特點(diǎn)分析，可以在貨物掃描過程中發(fā)出警報(bào);“中轉(zhuǎn)場(chǎng)排班系統(tǒng)”根據(jù)人員信息和中轉(zhuǎn)場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)安排，進(jìn)行科學(xué)排班，最大利用人員效能……

但有一點(diǎn)是毫無(wú)疑問的，這三家企業(yè)都在努力通過大數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)提升自己的物流服務(wù)水平，這也是大勢(shì)所趨的事情。未來(lái)也會(huì)實(shí)現(xiàn)管理自動(dòng)化(獲取數(shù)據(jù)、自動(dòng)分類等)，將各智能終端與互聯(lián)網(wǎng)連接，同時(shí)增加各物流終端的自動(dòng)化程度，形成智能化、自主化的流程，減少人工干預(yù)等。

物流大數(shù)據(jù)作為一種新興的技術(shù)，它給企業(yè)帶來(lái)了更多的機(jī)遇，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將對(duì)物流企業(yè)的管理與決策、客戶關(guān)系維護(hù)、資源配置等方面起到積極的作用。因此，不論是像菜鳥、京東那樣優(yōu)化現(xiàn)存的物流業(yè)務(wù)，還是像順豐數(shù)據(jù)燈塔那樣幫助客戶決策支持的業(yè)務(wù)模式，大數(shù)據(jù)和新的數(shù)據(jù)技術(shù)史無(wú)前例地為企業(yè)提供技術(shù)支撐。