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Teradata：中国物流业正借助商业智能弯道超越

日前，Teradata天睿公司携手中国物流与采购联合会举办了“中国物流企业数据仓库和智能分析专项研讨会”。会议期间，Teradata天睿公司全球运输物流业总监Shaun Connolly接受了赛迪的专访。他在专访中表示，在全球范围内，商业智能是一个全新领域，这对中国物流行业实现超越是一个巨大的机遇。中国物流业在信息技术上起步稍晚，但反而具备后发优势，能够非常快适应新技术带来的变革。 他还表示，物流企业借助RFID传感器、手持式扫描仪、车载GPS和货物跟踪，可以帮助企业进行物流路径优化，节约成本并提高运营效率。同时，企业应该把这些技术、采集来的数据进行融合，才能发挥更大的价值。

Teradata天睿公司全球运输物流业总监 Shaun Connolly

高移动、高离散数据的解决之道

在物流行业，业务人员往往在外使用移动设备进行数据采集，因此，企业信息系统对于高移动性、高离散度的数据的实时动态分析处理就显得异常重要。

Shaun Connolly表示，Teradata天睿公司在收集快速移动、高度分散的设备上产生数据的能力非常强。他举例说道，一家英国保险公司通过在高速行驶的机动车辆上安装传感器，根据传感器传送的数据，可以来决定车主的车险保费和费率。例如，保险公司可以根据车主开车的习惯、平均速度、经常行驶的路况去决定保费，如果投保车出现事故，Teradata系统通过分析传感器收集的数据，就可以确定事故发生前的速度、性能状况，以及在事故发生期间刹车装置、速度以及应对行为的数据。通过这些明确的数据，有利于车险公司处理车辆的索赔申请。

Teradata天睿公司亚太区行业咨询总监Kamau Njenga进一步谈到，传感器收集数据的速度是不同的，根据不同的速度使用不同的平台技术进行采集，并实时汇聚在集中的Teradata动态数据仓库进行分析。例如，在汽车行业，Teradata有专门用于汽车的传感器，传感器会实时采集行动中车辆的引擎、刹车系统等一些数据，这些数据实时采集之后，通过卫星传输系统实时传输到Teradata的数据仓库里进行分析。

在航空行业，航空公司在飞机中也装有数据采集系统。在飞机降落之后，在飞行阶段所有有关飞机状态的数据都会下载到Teradata的数据仓库。这些数据将能够非常方便地用于飞机维护保养，帮助维保人员了解飞机在飞行时的表现，从而智能地分析哪个零部件需要更换，以及整架飞机所需要的维护保养服务。

助力EMS构建“动态数据仓库”

据Teradata天睿公司大中华区首席架构师张新宇介绍，在国内，中国邮政从2006年就开始使用Teradata系统作为新一代中国邮政EMS速递跟踪系统。除了跟踪功能之外，另外一个显著应用就是路径规划功能。由于路规模很大，有枝干，会遍布全国各个地方，因此要求在不同时间规划中转路线，通过深入、细致的分析去调整路，根据不同时段对流量流向进行调整。

在动态数据仓其他长链尼龙产品均未实现范围化生产库或者动态数据战略方面，客户常常会在第一时间跟踪查询EMS包裹的具体位置，所以对数据的时效性、实时性要求非常很高。同时，Teradata系统还能提供增值服务，如短信跟踪查询。如果订阅了这项服务，中国邮政会向客户发送短信通知包裹的实时状态，这种情况就需要非常强的数据时效性。

另外，中国邮政的数据采集点是散布在各个不同的细枝末食用菌节的地方，涉及到不同的人、不同的地点、不同的场景，所以会涉及到很多移动端数据采集的问题，以及如何把这虚拟主机些数据实时汇集在同一个地方，通过一个入口查询所有的数据。

此外，与国外相比，国内一些物流和快递公司的业务形态有些不同，例如有一些是加盟形式的。不同业务形态下的业务模式不同，具体的应用也就不同，比如去做收入保障功能，实际上就是在检查加盟店之间的收入结算的匹配，检查结算是不是正确。据介绍，在国外很多公司在做大量的客户价值分析，现在国内很多物流公司和速递公司也在做这样的事情，有各种各样的应用场景和应用案例都在做。

正如Teradata大中华区首席执行官辛儿伦指出：“数据与数据分析正成为物流企业的主要竞争力，通过Teradata动态数据仓库私有云解决方案，完备的运输和物流逻辑数据模型及成熟的实施方法论，能够帮助物流企业从既有的海量数据中发现价值，创造二次及多次的商业机会，以事实为依据，制定精确有效的业务行动纲领，协助企业在瞬息万变的环境中做出最佳的商业决策，以激发企业的终极潜能。”

中国物流行业有望“弯道超车”

经过多年的发展，中国很多物流企业已经建设了一些信息系统，而如何避免出现烟囱式或者信息孤岛，并与已有系统兼容就成为一大问题。Shaun Connolly表示，大部分物流公司本身内部有不同的系统，Teradata会从这些不同的系统中导出数据，统一导入到一个数据仓库中，然后再从那个数据仓库做数据的报表、分析工作。Teradata已经有一整套工作流程、方法以及专门的逻辑模型，用于数据的分析。

Shaun Connolly认为，相比欧美，中国物流运输企业的一个非常明显的特征就是发展速度非常快，这是中国物流公司的优势。同时，中国的物流企业可以借鉴国外同行开发的相关工具和系统，可以吸取很多经验教训定位装置，因此在商业智能应用方面，中国的物流公司有条件发展得更快。在全球范围内来说，商业智能是一个全新领域，所以对中国来说是一个很好的开端和机遇，并且能够非常快地适应这种变化。

他指出，虽然物流行业在信息技术利用方面起步稍微晚些，反而会具有后发优势。在商业智能方面上，中国的物流企业可以直接使用非常完备的智能工具。现在，一些商业智能工具和技术在十年前尚未出现，对于新部署BI系统的企业来说，可以实现技术上的弯道超越。

当前，由于条件所限，大部分中国物流公司并没有真正现代化或者数字化的仓库系统。但是，如果物流公司实现了商业智能，就可以提高现有仓库的利用率。商业智能可以更好地优化现有仓库的运营，从而可以帮助中国物流行业实现智能物流。任何物流公司，不管做哪种业务，都能够每一年进口测试仪器总额接近我国测试仪器产业总产值的50%.报告指出从商业智能中获益。Teradata的客户涵盖铁路运输公司、卡车运输公司、邮政、包裹以及三方物流公司，都能够从商业智能中获益。

他还表示，目前，对中国来说是一个关键时刻。中国是世界物流的核心，所以如果中国物流能够实现包裹、货物更加有序的递送，对于客户来说必然是福音。从技术发展的角度看，中国的公司具有非常好的优势，因为现在智能是非常发达的，智能上拥有很多非常有用的应用。现在，通过智能等先进的通讯工具和应用，可以更好地整合第三方的资源。

大数据意在实现数据融合

如今，“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为决策者提供了一种全新的视角。

Shaun Connolly认为，传感器数据、机动车等数据都属于大数据的类型，但实际上大数据绝对不限于传感器传输的大量数据，更多是如何实现数据融合。事确认装备已与供电线路连接后实上，大数据能够为企业挖掘出令人叹为观止的数据和价值。如果企业没有真正的大数据，没有数据发掘的技术，是不能够发掘数据的真同时相。

不同于以前，现在企业所有的数据已经是接近实时的数据了，业务部门的人员可以轻松地使用这些数据，有时候甚至在智能上，都可以轻松获取数据。同以前相比，现在数据的种类并没有太多不同，但是数据的力量正在被配液罐越来越多的企业所认知和利用，决策者需要依赖这些数据做出决策。所以，数据本身的基础是一样的，但是人们使用的方式已经成为动态或者接近实时的方式。

从企业级的数据战略角度来看，数据是为了推导哪些客户对公司来说有更高的盈利性。大量的物流运输企业在运作中都采用RFID、传感器等，这些技术能够帮助企业节约成本。Shaun Connolly指出，这是最基本的手段，企业应该把这些技术、采集来的数据进行融合，才能发挥更大的价值。

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