DataPine 编译：曾志宏

导读：如果湖北原省委书记的秘书懂得一些BI（Business Intelligence）,在这次疫情当中能够给书记准备一份带实时的BI信息的报告，包括自动更新的口罩数量，防护服，医生数量，病人数量，疑似数量，病床数量，援助医生数量和他们的住宿等等，也许书记一定不会混淆口罩的产能，108亿还是18亿还是108万，因为万倍的差别在BI图表上估计显示不了，也许还有后来记者提问当前形势时，书记也不会照着稿子读其他内容，也许杭州过去的医生不会没有酒店，因为共享的BI会告诉邵逸夫不是一位从杭州过来援助的医生—因为BI信息可以共享，可以链接，可以自动更新，可以最生动容易理解的图形甚至动画显示，而且是实时的最新的！也许我们的Government Officer的BI，Business Intelligence 或者商务智能知识还可以学得更好一些  

什么是物流分析？

• 进行详细的成本效益分析以提高您的盈利能力
• 简化您的供应链，同时增加运营能力
• 优化准时交货以确保客户满意度

• 根据实时数据制定重要的业务决策

• 借助预测分析来估计未来的瓶颈和高峰 

适当地管理物流分析也将减少运输错误，它将使您开发新的标准和物流KPI，以评估运输经验（时间范围，交付成功，退货等）。在竞争激烈，客户需求量很大的行业中，控制和了解所有物流数据将对您的日常业务活动产生重大影响。请看一个典型的物流仪表板模型：

• 来自操作系统的传统企业数据
• 来自传感器，监控器和预报系统的交通和天气数据
• 车辆诊断，驾驶方式和位置信息
• 金融业务预测
• 网站浏览模式数据

• 社交媒体数据

无论如何，对于愿意利用大数据的物流公司来说，前途似乎一片光明。现在，我们将研究物流中的大数据示例，以及一些可以激发您的想象力，并让您跳出框架思考的好处。 

• 对于大型送货卡车来说，将卡车停在市区目的地附近可能是一个挑战。驾驶员通常不得不停放一段时间，然后将包裹走到最终地址。然后，他们可能不得不上许多阶梯或在高层建筑中等待电梯。
• 有些物品可能被签收，客户不在家里，则该物品无法交付。
• 送货人员必须格外小心，以免在最后一站中损坏包装，并且必须以专业的方式送给收件人。 

这种透明性对于托运人，承运人和客户而言非常有价值。如果装运要迟到，承运人希望尽快知道，以便他们可以防止供应链下游出现瓶颈。承运人公司可以使用汇总数据来显示托运人按时交付的频率，与托运人进行沟通。 

• 燃油成本可以改变
• 高速公路和道路可以暂时关闭，也可能新建
• 由于维修或新购置，您使用的车辆数量可能会发生变化
• 季节性和即时性天气状况都在不断变化

UPS是大数据物流带来大量节省的现实示例。在检查了他们的数据之后，UPS发现卡车向左转要更费钱。换句话说，UPS觉得更多的左转导致大量的延误，燃油浪费和安全风险。

现在，UPS驾驶员仅在大约10％的时间向左转，他们选择直行或右转。由于采取了“仅在绝对必要时才左转”的策略，UPS还减少了其使用的1,110辆卡车，并将公司车队的总行驶距离减少了2,850万英里。

保持易腐品的新鲜度一直是物流公司的挑战。但是，大数据和物联网可以使交付和管理人员更好地了解如何防止因货物损坏的成本。