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胡萬平:大數據時代,快遞企業(yè)能否hold???(行業(yè)趨勢)
2016-01-20 67403

 繼云計算和物聯網之后,大數據成為當下又一個流行的熱詞兒——大數據所蘊含的價值正在逐步釋放,并滲透到各個領域中。在國內,大數據也受到快遞企業(yè)和電商企業(yè)的高度關注。目前,快遞企業(yè)的大數據應用情況究竟如何?怎樣才能讓數據說話從而延伸價值鏈?未來的發(fā)展趨勢又會怎樣?

    快遞企業(yè)看好大數據

    “快遞行業(yè)是一個產生大量數據的行業(yè),在貨物流轉、車輛追蹤等過程中都會產生海量的數據,這么多資源如果不用就浪費了?!鄙晖ㄐ畔⒓夹g部總監(jiān)邱成在接受本報記者采訪時說。

    目前,業(yè)內對大數據并沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶,站的角度不同,對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是:大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。毋庸置疑的是,大數據的價值在于從海量的數據中發(fā)現新的知識,創(chuàng)造新的價值。越來越多的企業(yè)也意識到了大數據的價值,對數據分析與挖掘的需求與日俱增。

    “快遞企業(yè)之所以做大數據,主要是因為:第一,快遞走入民生的勢頭越來越猛,對每一個節(jié)點的信息化需求也越來越多,這就需要通過大數據把信息化對接起來。第二,從企業(yè)自身角度來講,信息化對企業(yè)管理者的重要性也越來越突出。第三,提高對數據的加工能力,通過‘加工’實現數據的‘增值’?!鼻癯烧f。

    有別于電商做大數據

    “現在我們在做淘寶、商業(yè)客戶的一些數據采集,在構成基礎數據網絡之后,再做第三方的增值應用?!鼻癯烧f。在前不久召開的“京交會”上,申通快遞展示了其最新的“信息化智能平臺”。該平臺通過對數據的歸納、分類和整合,可以清楚地查看申通網絡任何一個網點的經營現狀和業(yè)務構成等。

    在百世匯通,通過技術人員運用科技手段進行分析、提煉,大數據正在為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、運營管理和日常運作提供重要支持和指導。據百世物流科技(中國)有限公司副總裁張硯冰介紹,百世匯通嘗試運用大數據來管理、分析、判斷加盟網點的運營行為,通過網點在系統內的足跡建立數據分析模型,成功地預測了幾次網點的異動,使工作方式由被動式變?yōu)橹鲃邮健⑶爸檬?,減少了大量客戶投訴,把問題消滅在萌芽階段。

    不僅僅是快遞企業(yè),電商企業(yè)也越來越關注大數據。早在今年年初,京東商城就已啟動云計算研發(fā)基地,并成立“京東商城——中國人民大學”電子商務實驗室,著力電子商務大數據的分析與合作;在“京交會”上,阿里巴巴集團與中國郵政集團、“四通一達”等十家快遞公司合作,核心內容仍以打通物流數據為基礎,重點將轉向“數據整合與分析”。

    “淘寶做大數據是以訂單為核心,快遞企業(yè)做大數據是以快遞為核心。以申通為例,我們的客戶不只是淘寶,還有很多商業(yè)客戶。而且不少商業(yè)客戶都有與快遞企業(yè)在IT方面合作的想法,未來我們也希望能挖掘更多的數據價值,通過大數據給商業(yè)客戶提供信息化服務?!鼻癯烧f。

    快遞玩轉“大數據”尚存兩難點

    “隨著市場的發(fā)展,在未來,快遞企業(yè)會不斷加大在大數據方面的投入。”邱成表示。大數據的核心是發(fā)現和預測,利用其這個特點,可以提升快遞行業(yè)的整體服務水平。此外,對于快遞業(yè)做大數據的未來發(fā)展趨勢,也有業(yè)內人士指出,快遞員獲取的數據已不只是企業(yè)內部信息,還包括大量的外部信息。大數據則讓廠商能夠有的放矢,甚至可以做到為每一個客戶量身定制符合個體需求的產品和服務,從而顛覆整個商業(yè)模式。

    盡管企業(yè)已熟知大數據所帶來的價值和優(yōu)勢,但由于數據規(guī)模和種類的增加,處理速度的加快,以及易受攻擊的特點,隨之而產生的成本和復雜性給企業(yè)的IT資源和基礎設施帶來了更大的壓力。如何在降低成本的同時提高IT效率,成為快遞企業(yè)不得不面對的一大難題。

    在邱成看來,投資、技術手段等并不是最大的難點?!翱爝f企業(yè)做大數據面臨的最大難題在于:一是基礎數據的采集。因為到現在為止,不少快遞企業(yè)的操作及信息傳輸并不是很規(guī)范,這給基礎數據的采集帶來了不小的困難。二是未來大數據的應用方向。比如我們現在有一些淘寶數據,首先要想好怎么用?!鼻癯烧f。

    此外,也有業(yè)內人士建議,在大數據時代,企業(yè)要想用數據制勝,就必須盡早建立數據資產管理策略。只有擁有戰(zhàn)略性視野和專業(yè)技術,才能更好地獲得商業(yè)洞察力,才能將數據資產轉換成戰(zhàn)略資產和競爭力。

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