数字化规模在物流行业不断扩大，物流数据是其核心驱动要素，“业务产生数据，数据反哺业务”已成为共识。今天我们就说说，在物流业务中，如何获取数据，并利用数字化技术挖掘数据价值，落地到实际的物流场景中，赋能企业发展？

物流源在物流技术领域深耕17年，在物流数据的获取及挖掘上拥有一套完善的技术支撑。以数据驱动物流的数字化转型，助企业物流降本增效，运营优化及决策升级，有着丰富的实践经验。

获取全链路数据

数据的充足程度、准确性和及时性都将影响到分析结果的准确度。因此，物流全链条数据的打通和及时、准确的采集，是数据应用反哺业务的基础。物流上下游的业务和运输中的数据获取一直是企业的难点。通过微信、电话、邮寄等获取的物流数据，存在滞后，难辨真伪的问题，挖掘价值有限，且难汇总、整理。

1、数据打通，协同全链物流业务数据

物流源通过智能运输管理系统，打通物流上下游、企业内部及运输各节点的数据流，实现物流全程各角色数据协同共享，提高物流业务数据采集的及时性和真实性；也为全链路的数据汇总、存储和智能处理、分析提供技术平台。

2、智能跟踪，采集实时运输数据

运输中，相较于传统靠电话询问司机和站点回传的滞后数据，物流源通过物联网跟踪设备绑定货物运输，实时获取货物从起运、签收到回单回收等运输全场景数据，实现企业运输数据的端到端闭环采集。

3、数据真实客观，更具价值

通过软硬件技术设备采集的实时物流数据，同步上传物流源智能运输管理系统，不受人为干扰，保证获取的物流业务数据及时、真实、客观，数据的挖掘对企业也更有价值。

数据治理，驱动业务管理升级

1、高效协作，优化业务流程

企业上下游涉及多个渠道、运输路线，企业与企业之间缺乏协作，多种运输方式很容易衔接不畅，当下物流作业中的信息孤岛普遍存在。

通过物流源智能运输管理系统，使企业上下游物流数据互联互通，数据流转线上化，实现了跨企业、多种运输方式的高效协作；多渠道订单灵活归集，智能整合路线，管理规范化；优化企业内外部、运输各环节的协作方式，消除信息孤岛，简化业务流程，全面提升物流协作效率，降低人力成本。

2、运输可视化监控，防范风险

受限于技术水平，司机的反馈难辨真假，企业对货物运输中比较关注的场景，如运输时效和与货物品质相关的温湿度等都无法有效监控。

通过物流源的智能跟踪设备，企业获取端到端的闭环运输数据，实现透明化监控。在此基础上，严格监测货物当下的轨迹、停留、时效、温湿度等高关注、有风险的数据，实时智能分析，以警报方式展现风险预警，把事后补救转变为事前预测，防范运输风险。

通过对运输数据的分析，呈现诸如提货准时率、到货准时率、货损率等运输KPI，也方便企业监督司机运输行为，为优选承运方，不断提高运输效率和服务水平提供数据支撑。

3、明确费用构成，优化管理

运输中产生的二次费用并不固定，通常是线下手工添加，类目多而杂，汇集分析繁琐，耗费人力且数据存在滞后性。

得益于企业上下游数据的打通，双方费用数据互通，线上实时更新二次费用，自动汇总分析，助企业及时获取物流费用构成，明确二次费用占比和明细，发现问题，不断优化费用管理。

4、提高企业决策效率

物流决策靠经验，盲目无依据，准确率低。通过对物流数据的分析和挖掘，代替经验决策，升级企业运营和决策管理。

首先依托数据分析为管理者展示物流业务的整体运营状况，及时针对物流环节的痛点优化调整企业的日常运营。同时通过物流数据的深度挖掘，诸如物流成本、利润、渠道货量等等分析，识别企业物流的痛点和价值点，洞察市场，让企业的决策更具前瞻性。

现在，越来越多的企业意识到，数据的价值在优化企业日常运营及提升决策效率和准确率上的关键性作用。今年我们走出了疫情的阴霾，市场活跃起来，数据驱动物流的数字化转型升级也许能为企业带来更丰厚的回报。

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