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我們先回顧一下木子在上一篇文章中對于整車物流大數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)：

--大數(shù)據(jù)天然存在，不是新創(chuàng)造出來。不管你做什么或者你不做什么，它一直都在，等你來發(fā)現(xiàn)。

--整車物流大數(shù)據(jù)目前的病因就是“欠整”?；跀?shù)據(jù)的隱私性和安全性，操刀之人，這個角色只有主機(jī)廠可以扮演。

--基于對客戶可感知需求的理解對于大數(shù)據(jù)在物流營運(yùn)中的應(yīng)用可完全夠用。

--整合是前提，整合是手段不是目的。目的在于精準(zhǔn)定位客戶需求和新的商業(yè)遐想。

1.目前的業(yè)務(wù)模型

整車業(yè)務(wù)對于主機(jī)廠來講一般是按照車型劃分生產(chǎn)基地，然后通過進(jìn)出口貿(mào)易銷售全球。如圖一所示，歐洲兩家工廠生產(chǎn)的車輛通過進(jìn)口貿(mào)易到中國，然后通過國內(nèi)的4個整車分銷中心（VehicleDistributionCentre）發(fā)運(yùn)到全國經(jīng)銷商。國內(nèi)的兩家工廠的產(chǎn)品也經(jīng)由4個VDC為全國近200家經(jīng)銷商提供產(chǎn)品供應(yīng)。同時國產(chǎn)車也經(jīng)由上海港出口北美市場，順便說一句，木子服務(wù)的品牌是第一家從發(fā)展中國家向發(fā)達(dá)國家出口豪華車的企業(yè)。我要說：”我驕傲！“

除了上面的提到數(shù)據(jù)，這條供應(yīng)鏈承載的數(shù)據(jù)還包括，每年近10萬臺車的批售，零售。這些商品車的移動包涵，公路，鐵路，水路三種運(yùn)輸方式；有數(shù)以百計的人員在工作，有數(shù)以千計的運(yùn)輸車輛在承載，這些車輛關(guān)聯(lián)數(shù)以10萬計的最終用戶。同時更重要的是有數(shù)以十億的資金和借貸在支撐著這條鏈滾滾向前。

2.目前的相關(guān)數(shù)據(jù)分布

當(dāng)我們把目前用到的所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)取得的方式以及數(shù)據(jù)流向匯總到一起后，我們面前有這樣一幅圖畫，如圖二所示。整個圖畫可以分為6部分。

A區(qū)的數(shù)據(jù)單向從物流的外部流入，包括一些基本信息，有客戶的，車型的，物流服務(wù)合同的等等，還有一些計劃信息化，包括銷售計劃的，以及生產(chǎn)計劃的和車輛生產(chǎn)下線信息。

B區(qū)的信息不同于A區(qū)，是雙向流動的。信息從其他部門傳遞到物流部門后，同時需要物流給予反饋。大多是和訂單以及訂單執(zhí)行相關(guān)的信息，例如進(jìn)口車裝船信息，各種訂單內(nèi)容，訂單的財務(wù)信息。而物流部反饋的是訂單執(zhí)行的狀況。

C區(qū)的信息是發(fā)生在主機(jī)廠和第三方物流服務(wù)商之間，內(nèi)容多是物流操作相關(guān)，而且是一個雙向的信息交互。

D區(qū)顯示的是A,B,C三部分信息喂入物流模塊后，在物流內(nèi)部各功能之間加工，流轉(zhuǎn)的過程。加工后輸出到D,C,E（報告）,F（客戶服務(wù)與反饋）模塊。

數(shù)據(jù)來源于四個IT系統(tǒng)的手工下載，工廠系統(tǒng)，銷售系統(tǒng)，財務(wù)系統(tǒng)，上游的TMS，其他為手工信息。數(shù)據(jù)傳到物流模塊后，再次被手工處理，數(shù)據(jù)源和再處理的數(shù)據(jù)被分散存放于20多個Excel文件中。

3.如果安于現(xiàn)狀，那是一幅怎樣的數(shù)據(jù)”畫面“？

盲人摸象，沒有完整畫面。從整個整車物流管理的角度看，沒有一個系統(tǒng)能掌握一臺商品車輛的完整的數(shù)據(jù)檔案。如果想拼接這份完整的圖畫，必須翻閱20幾個Excel文件。然后手工關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

畫面“分辨率”不夠高。由于數(shù)據(jù)量的關(guān)系，只能記錄少量關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，比如運(yùn)輸在途的監(jiān)控，只有出庫，到店，在途三個狀態(tài)，而不是一個全過程的監(jiān)控。這樣就會可能失去采取Pro-action來改善客戶滿意度的機(jī)會，具體論述參看木子的節(jié)奏物流（ID:Rhythm_Logistics）1月29日推送的文章--《節(jié)奏物流之物流狀態(tài)追蹤》。

畫面“失真”是大概率事件。由于數(shù)據(jù)量巨大而且數(shù)據(jù)存儲的安全性很低，同時Excel沒有權(quán)限管理，會造成數(shù)據(jù)丟失；對于每年銷量在10萬級的企業(yè)，如果要分析過往幾年的數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)處理很難支持。

畫面?zhèn)鬏敶蠖嗍?ldquo;老電影”。由于數(shù)據(jù)來源紛雜和人工處理手段落后的原因，報告缺乏實(shí)效性。人工數(shù)據(jù)處理完了，很可能已經(jīng)是過時的了，很難為決策提供實(shí)時數(shù)據(jù)支持。如果想從多角度分析，效率就更低了。

畫面的“觀眾”有限。由于上述的數(shù)據(jù)采集以及分析的原因，目前大多只能用于物流部內(nèi)部，很難開放給整車物流的內(nèi)外用戶。木子服務(wù)的品牌現(xiàn)有外部客戶近200家，再考慮到公司內(nèi)部的客戶，從功能上分就不下10家。物流部只能提供簡單信息服務(wù)。

4.數(shù)據(jù)整合僅是前提和第一步。

看了上述情況，找個專家望聞問切，抄起筆來，刷刷點(diǎn)點(diǎn)開個方子--整合數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時電子交互，數(shù)據(jù)儲存上傳云端，利用SQL或者”OO“進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。還有更多我們干物流的聽不懂技術(shù)和名詞。但是木子能看懂的就是先整合數(shù)據(jù)。

說干就干，就有了如圖三的數(shù)據(jù)整合的變化。這個整合著重于物流的內(nèi)部，即把原來的導(dǎo)入的所有信息儲存在云端的數(shù)據(jù)庫，在云端根據(jù)目前的數(shù)據(jù)需求，用基于SQL技術(shù)的數(shù)據(jù)處理。這步動作帶來了如圖四所示的變化，木子在此不在贅述。

5.二期開發(fā)的規(guī)劃

大家能看到在圖三中還有很多表示數(shù)據(jù)交互的空心箭頭，它們表示數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)/數(shù)據(jù)表格之間傳遞。目前這些數(shù)據(jù)的傳遞還是以人工上載的方式到云端，未來如果實(shí)現(xiàn)EDI，那么對于改善數(shù)據(jù)實(shí)效，準(zhǔn)確以及數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一是非常有幫助的。

細(xì)化用戶權(quán)限管理，為更多內(nèi)外部客戶以及整車物流供應(yīng)鏈上的各方提供更多Tailor–made的信息服務(wù)。

通過經(jīng)銷商付款的信息以及在途信息的大數(shù)據(jù)分析，找到弱勢發(fā)運(yùn)線路的原因，從而指導(dǎo)物流服務(wù)商找到改善服務(wù)的原因。

通過RFID追蹤改善對于庫存維護(hù)保養(yǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控。

這里只是羅列了一些目前看到的可能性，當(dāng)整合后的數(shù)據(jù)完整的展現(xiàn)在您面前的時候，基于對客戶可感知需求的理解，您可能發(fā)現(xiàn)更多的驚喜。所有這些都來源于您邁出的第一步—數(shù)據(jù)整合，主動打開上帝遮在您眼前的簾。借那首膾炙人口的歌詞作為本文的結(jié)尾。

如果我能看得見

就能輕易的分辨白天黑夜

就能準(zhǔn)確的在人群中牽住你的手

就能驚喜的從背后給你一個擁抱

讓我看見這世界就在我眼前