我们眼中的物流大数据（二）

广义物流数据的范畴

在大数据时代，我们关注的数据不再是单一的数据，而是广义数据。我们认为物流大数据要关注和考虑的范畴至少包括物流基础设施数据、物流项目数据、物流行业数据、流量流向数据、企业微观数据、物流软实力数据、物流软环境数据等多个方面。

物流大数据的应用方向

物流大数据具有重要作用，但应该如何具体应用呢？我们认为，物流大数据主要应用在数据化行业，数据化决策，数据化管理和数据化创新四个方面。

  用数据说话（数据化行业）。反映行业潜在、深度的现状和问题、趋势和未来，作为一种公开、公益信息通过市场这只看不见的手发挥重大作用。

    用数据决策（数据化决策）。政府就经济、产业、投资、政策等重大问题采用物流大数据进行数据化决策。企业采用物流大数据成果就商业战略和企业行为进行决策。

   用数据管理（数据化管理）。包括政府宏观管理、行业组织行业管理、企业自主管理、预警预测管理、信用管理、风险管理等。

   用数据创新（数据化创新）。物流领域的创新的质量、试错的成本，创新的体系将通过数据化精准改进。

物流大数据如何发力？

面对当前物流数据碎片化、原始化、浅显化的客观事实，我们该如何发展物流大数据呢？

1.从单一区域突围，以市为单位，形成标准体系，最终形成市—省—国家的物流大数据，而不横向、全面或自上而下建设。

2.从单一低频次变化数据突围，逐步向高频次变化数据的采集处理。

3.从广义数据的半信息化半人工化开始，而不过度依赖信息化系统，信息化系统不是万能的，面对一个新的领域，管理应用、市场构架在先，信息化手段滞后是一种常态。

4.从经济社会价值挖掘开始，逐步到商业价值的获得。

5.从物流数据细分领域发力，逐步到广义数据领域。

 6.初具规模的电商物流日趋具备率先发力的条件，从物流细分行业数据逐一实现数据的集成挖掘处理。