天下苦“数”久矣，大数据分析平台处理物流数据孤岛

文|帆软数据运用研讨院 王清晨

引言

不知从何时起，数据发掘、数据决策、云计算、大数据等一系列高大上的名词充斥着我们的生活，无论是传统行业还是互联网行业仿佛都被这些笼统化的标签所支配着，多少程序猿为数熬秃了头，多少公司被数绑住了腿，这一切不由让人感叹，天下苦数久矣！

如何处理苦数久矣的成绩呢？本文将以长久物流的数据转型为例，为您解析如何处理为数所困的成绩，达到数为我所用的效果。

一、长久物流公司概况

北京长久物流股份有限公司（简称长久物流）系吉林省长久实业集团有限公司核心子公司，是第一家在上海上交所主板上市的汽车物流企业。

公司涵盖汽车供应链中的整车物流、零部件物流、国际物流等多种业务；提供汽车行业专业的物流规划、运输、仓储、配送等相关服务，长久物流在全国设有多家全资、控股子公司，业务网点40余处，构成以东北、华北、华东、华中等7个区为基地的全国大循环汽车物流资源网络规划。乘用车和商用车综合运输才能超320万辆，服务团队数千人，年产值超过54亿元。

二、数据技术转型背景

随着公司逐渐发展，触及到的业务以及区域越来越广，数据成绩困扰公司次数也愈发频繁，严重妨碍到了公司进一步的发展壮大。

以往的长久物流，在部门担任人出差时，销售人员应标时，重要论坛沟通时，面对老板、客户、与会者关于公司的一系列运营数据成绩讯问时，往往需求基层的工作人员加班加点，协调各个部门登录多个独立的系统，再停止多次数据的汇总运算才能得到处理。为此不只工作人员为统计数据痛苦不已，而且数据的及时性和准确性都得不到一个很好的保障，甚至会导致公司决策失误、丢单、丢信誉。

技术研发中心担任人杨宁和他的同事们经过多次调研、讨论，得出形成这种现象的缘由依次有以下几点：

1. 业务板块独立。有不同的人做不同的事，互相之间几乎没有任何沟通和联络；

2. 业务系统孤立。各个板块都对应着一个业务系统，数据存储独立，数据之间无交集；

3. 数据孤岛。在获取数据时，往往需求登录多个系统，数据编码独立，缺失关联性；

4. 分析目的孤立。各个业务系统，数据的分析目的不一致，相对孤立，价值含量单一。

缘由分析图

上述的四点成绩的存在，导致数据处理复杂，耗时耗力，员工把精神更多的困在数据处理上，为数所困。最终会致使管理层决策根据不完善、不准确、不片面，出现决策失误、丢单、丢信誉的状况。

三、数据技术转型历程

在充分分析了目前企业为何为数所苦的缘由之后，长久物流决计要从底层整合业务数据，顶层构建数据决策平台两个方面动手，停止数据技术转型。

（一）底层整合业务数据

面对下面分析得出的业务系统孤立、数据孤岛等数据成绩，长久物流提出了三种数据处理方案

方案一：先整合系统运用，再整合数据；

方案二：经过后台对系统间数据停止中间映射表关联，进而完成数据整合；

方案三：梳理目前一切的业务板块的主数据，针对共同的基础因子，停止数据标准建设，最终一致到数据仓库停止建设。

其中，公司触及大量的业务，各个业务场景不同，对系统运用及数据停止整合时工作量太大，方案一不可行；并且随着业务的扩展，数据业务系统添加，数据整合便会越来越多，最终会构成一个蜘蛛网，给数据运维形成很大的工作难度，使技术人员疲于应对，因此方案二也不可行。经过多次讨论研讨，最终选定第三种方案。

1. 整改现有系统数据标准

将原有的主数据转化为业务数据和公共数据，按照行业标准、外部规范、技术属性等标准和准绳对交付及时率、回单及时率、金额、日期等数据类型停止重新定义，重新划分。

业务数据&公共数据定义图

经过一致的数据标准对一些比较繁琐、混乱的业务系统数据停止规范，再将其抽取到数据仓库。

标准整改流程

2. 设计数据仓库数据流程

从源系统层面抽取数据，经过ETL层对数据停止清洗、转化，最终上传；然后根据一致数据标准的规范，在运用层停止数据主题的建模；最后在展现层经过数据报表停止展现并采用柱状图、趋向图等方式加强数据的可读性，搭建企业的一致驾驶舱。

数据仓库数据流程设计图

（二）顶层构建数据决策平台

在完成了底层业务数据整合工作之后，长久物流在整合业务系统数据的基础上，经过帆软产品自带的数据决策系统，有效集成了各个业务系统的实时数据，并根据各个部门的需求搭建了数据分析模板。

PC端决策系统

同时，还应用帆软产品与钉钉、微信等移动端运用可集成的特性，开发了移动管理平台，可以随时随地，实时访问数据报表，获取数据。管理者实时了解掌握公司各业务部门报表数据，实时运营数据，运营异常预判等数据信息。

移动端

各业务部门经过一致入口，可疾速查看数据报表，使得工作人员在出差时，不必打开厚重的电脑，登录多个系统；应标时，不必为客户成绩统计数据熬夜加班，给竞争对手无隙可乘；重要论坛时，不必为数据信息统计不及时而丧失行业信息交流的良机。

四、数据技术转型成效

在底层业务数据整合终了，顶层数据决策平台构建完成之后，公司不再为各项业务中的数据填报、获取、整理所困，对于各项业务的数据分析及实时管控有了极为分明的提升。下面从公司主营业务中的管理驾驶舱、月度运营会分析及仓储业务一致管控为例，停止引见。

（一）主营业务分析

1. 管理驾驶舱

经过管理驾驶舱系统，实时把数据从各系统抓取过来，经过加工处理，把不同的系统、不同业务的数据实时显示到管理驾驶舱系统中，并可经过移动端运用停止展现，方便管理部门人员实时掌握公司当日运营状况。

管理驾驶舱

移动端全国集中统计分析

2. 月度运营会

公司每个月都会召开关于主营业务的月度运营会，统计每月各大区单月的发运，当月的完成率，并且需求数据停止同比和环比等计算。

月度运营分析会是为了协助各个区域了解上月份的运营状况，总结阅历然后有针对性的对本月运营方式做调整。从表1中我们可以看出在决策系统实施前，月度运营分析会的召开工夫是下月中旬，召开工夫是不是晚了些？

这正是由于各个业务之间相对独立，数据的处理材料汇总需求等到月中才能上交。在实施运用了决策系统之后，月度数据在月初就可以直接在决策系统中查询，截图便可直接停止汇报分析，协助管理层及时调整运营方式，极大的减轻了人力成本，添加了人均产出，效率大大提高。

商用车发运状况通报表

（二）仓储业务管控

仓储是指经过仓库对物资停止储存、保管及仓库相关储存活动的总称，是物流活动的重要支柱。没有控制和管理物流仓库的才能，就难以发展成为有竞争力的大型物流企业。

长久物流目前在全国重点省市设立了7个大区，24个省公司，整车仓储基地41个，可用总面积高达275万平方米，仓储的及时、准确管控更是尤为重要。

在未运用数据决策平台时，公司常常被这些数据成绩所苦：

如何实时掌握7个大区的车辆存放状况；如何了解仓库运用了多少，空置了多少；新业务来暂时，如何准确的统筹调度。

数据决策平台完美的处理了上述数据成绩。仓储事业部可以实时掌握全公司的库存状况，提早做好调度，几万平米的库区分区品牌、分工夫段停止维护，业务人员不需求再为这些报表制造、填报等成绩烦恼痛苦，可以将工作的重心放在日常车辆维护以及质量检测上。

各大区库存空置率、运用率统计表

结语

“高价值的数据，最终加上直观展现的分析，才能完成智慧的决策！”杨宁最后给出了这样的总结。

长久物流将在现有的基础上，进一步完成对运营数据的抽取、分析、展现，与其他企业停止数据共享、数据交换，完成智能调度和智能拼接。不再为数所苦，完成为我所用，最终构建汽车物盛行业全产业链的大数据平台！

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