大数据——物流企业的新蓝海

□ 本报记者张艳
    继云计算、物联网之后，“大数据”成为技术领域的又一热点。在物流市场增速放缓、企业经营面临困难的背景下，有分析认为，“大数据”不仅能够帮助企业渡过难关，还将成为物流市场的新蓝海。
    如今，我们生活在一个数据大爆炸的时代，眼下的商业世界，也已经变成了漂浮在数据海洋上的巨轮。面对这些形形色色、结构各异、纷繁复杂的数据，如何抓住隐藏在其中的机遇而又不迷失方向，正考验着新经济时代的企业决策者们。
    在物流领域有两个著名的理论——“黑大陆”说和“物流冰山”说。前者是著名的管理学权威P·E·德鲁克提出的，主要是指在流通领域中物流活动的模糊性尤其突出，因此是流通领域中最具潜力的领域。后来，日本早稻田大学教授西泽修，用物流成本的具体分析论证了德鲁克的“黑大陆”说，提出人们对物流费用的了解是一片空白，甚至有很大的虚假性。他认为，物流就像一座冰山，其中沉在水面以下的是我们看不到的黑色区域，这部分就是黑大陆，而这正是物流尚待开发的领域，也是物流的潜力所在。
    那么，靠什么来了解和掌控物流活动？最直接的当然是数据。可以想见，如果人们能够掌握物流活动过程中的全部数据，那么所谓的物流“黑大陆”就不存在了；而如果能够充分分析和挖掘这些数据的价值，就能够帮助我们找到物流市场的潜力所在，也就是未来物流领域的新蓝海。换句话说，“大数据”分析将是打开物流潜力市场的金钥匙。
    日前，由大数据分析和数据仓库解决方案厂商Ter-adata天睿公司举办的第13届Teradata　Universe峰会 （即2013Teradata大数据峰会）上，天睿公司全球运输物流业总监Shaun　Connoly在接受记者采访时就强调：未来，要想成为顶级物流企业，就要重视数据价值，数据分析和挖掘将会成为未来物流企业赢得差异化竞争优势的关键所在。
    经济下行需求上升
    “大数据”的价值，在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。数据本身在其转化为信息，并通过信息的提炼成为普适规律，最终创造利润的过程中，变得价值连城。这已经被越来越多的物流企业所认识，使得市场对数据分析与挖掘的需求与日俱增。
    记者从峰会上获悉，在Teradata天睿公司去年的业绩榜单上，运输物流业成为该公司全球业务增长最快的领域，达到了28%。对此，Shaun认为，是全球经济的不景气推动了需求的增长。
    随着全球经济处于下行阶段，经济增速放缓，为了应对挑战，维持业务的增长，各大运输物流企业都在思考，如何进一步降低成本，提高机械设备的使用效率。而其也将更多目光聚焦在了大数据分析上，并由此产生了更多利用数据、挖掘数据价值的需求。
    过去几年，全球范围内的运输物流市场增长非常快，企业采用更多的新设备、新技术来提升业务发展水平，加速市场拓展步伐。例如，最近几年许多物流企业广泛部署了RFID技术，还在各种终端设备上安装了传感器等。然而，在Shaun看来，从这些智能终端上获取的数据，并没有得到很好的利用。“如今，大家已经没有太多资金用于购置新的设备、终端，而是想办法对现有终端设备所获取的数据多加利用，从中获得更大的价值。例如，找出问题所在、发现新的机会、降低成本并进一步提高业务收入，进而促进业务的发展。”Shaun强调，未来企业之间的竞争将是数据战争。
    他告诉记者，早些年，北美和欧洲的物流行业也处在跟目前国内行业类似的状态，他们也经历了这样的初期发展阶段：企业数量多、规模不大。通过后来的行业整合、兼并和收购，出现了超大的物流企业。他相信，中国也会经历类似的发展过程。在这个企业、行业由小到大的发展过程中，对于数据分析与挖掘的需求也将更加迫切。“要想成为顶尖的物流企业，就要靠数据来获得竞争优势。”他说，一方面，客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供更好的服务，甚至掌控运输物流业务当中各方面的情况，并实时掌控这些数据。这样，物流企业就需要以数据分析为支撑，提供相应的服务来满足需求。另一方面，随着市场的发展，客户的选择更多了，竞争更加激烈，培养客户的黏性就变得非常重要。在欧美市场上，物流企业都非常注重培养客户的黏性，如果企业通过对数据分析和挖掘，合理地运用这些分析成果，就可以进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，避免客户流失。
    此外，数据分析还能帮助企业做出正确的决策。对于物流企业来说，成本和效率是一对矛盾体，企业都希望以最低的成本获得最大的效益，可实际上这是很难做到的。但Shaun告诉记者，通过数据分析，企业可以看到具体的业务运行情况，能够清楚地判断哪些业务利润率高、增长较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高回报的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对实时数据的掌控，企业还可以即时对业务进行调整，确保每个业务都可以赢利，从而实现非常高效的运营。
    数据商机如何挖掘
    面对企业内部传统数据的快速增长，以及各种非结构化、多结构化大数据源的指数型增长，如何发挥数据资产的价值，正在成为考验企业的重大挑战。那么，物流企业如何抓住隐藏在数据海洋中的商机？如何将数据转化为竞争力？
    对此，Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann　Wimmer表示：“在大数据时代，企业要想用数据制胜，就必须尽早建立数据资产管理策略。只有拥有战略性视野和专业技术，才能更好地获得商业洞察力，才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。”
    Teradata天睿公司正是这样一家帮助企业建立大数据分析能力，运用大数据为业务创造价值的解决方案提供商。Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦（Aaron　Hsin）补充说：“在利用数据资产的过程中，从获取、整合、治理、分析、探索、汲取智能到采取精确行动，企业对于这种全能力的建立较任何时候更为重要。数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析。随着数据资产成为企业的核心资产，数据分析也正在成为企业建立核心竞争力的关键途径。”
    面对物流企业的业务需求，Shaun强调说：“我的工作就是帮助客户充分利用数据；并且在面对现有业务上的问题时，会帮助客户换一个角度思考，通过运用大数据来解决这些问题。”
    Shaun告诉记者，对于企业来说，要建立大数据分析能力，首先要考虑哪些数据能够给业务带来价值。其次，要建立适合的数据模型。
    他认为，建立数据模型的关键，是要建立起统一、集成的数据仓库，确保数据放在合适的位置，保障数据的重复利用。“建立覆盖企业上上下下统一的数据仓库，才可以保证不同的部门，比如财务部门、运营部门、人力资源部门等看到相同数据，确保各个部门使用的数据，都是来自惟一的、单独的数据来源，这样可以大幅提升数据质量。”在过去的3年当中，Teradata天睿公司在这方面做了大量的工作，帮助全球大量企业将不同部门的数据统一起来，实现整个企业标准化的成本管控，从而提升企业的赢利水平。
    而建立合适的数据模型，对于中国物流企业的全球化发展也至关重要。如今，许多中国的大型物流企业都在进行全球化的布局。Shaun认为，物流企业全球化的第一步，是要建立真正合适的全球化业务模型，然后基于这个全球化的业务模型，建立起一个全球化的数据模型。“当企业进入到一个新的市场、新的国家时，它可能在当地建立起一套支撑业务的数据系统。而在同一个系统中，不同的国家、地区对于同样的业务可能有不同的叫法，但实际上所代表的都是相同的核心业务。因此，建立统一的全球化的数据模型，对于物流企业的全球化发展非常重要。”他说。
    Shaun最后表示，运输物流业过去一直以来只专注于如何利用自己现有的资产把市场作大，而没有太多考虑利用高科技手段发展业务，因此，商业智能、大数据等数据分析应用相对比较滞后。不过，近几年行业对于新技术的使用呈加速度增长，尤其是一些大型物流企业，随着其数据量的飞速增长，对数据分析的需要更为迫切。并且，中国的运输物流行业目前还处于较为分散状态，随着行业不断整合、走向成熟，未来Teradata天睿公司的业务，将越来越多地覆盖到更多大型物流企业，公司的市场份额也会随之不断地上升。
    大数据分析最畅销图书《驾驭大数据》作者、Tera-data天睿公司首席分析官Bil　Franks说过，“大数据并没有产生任何企业从未遇到过的问题。在数据分析的世界里，驾驭新的、突破当前可扩展性极限的大数据源是永恒的主题……如果你的企业曾经驾驭过其他数据，那么同样可以驾驭大数据。”对于物流企业来说，拥抱大数据只是迟早的事情。相信未来，面对竞争激烈的市场，如何适应快速变化的市场环境，利用分析技术挖掘隐藏在海量数据中的价值，支撑和创新业务模式，将成为物流行业转型升级的关键。