随着我国企业信息化建设水平的不断提高，商业智能的神秘面纱逐渐被揭开。其早已不再是欧美企业战略性的数据管理、决策剖析和绩效提升的“秘密武器”，而被越来越多的中国企业所认可和接受。他们不仅认识到了商业智能的重要性，并且大胆实践，目前已在电信、金融等行业得到广泛应用。
那么对于物流行业来说，商业智能可以在哪些环节实现降本增效？又是如何支持物流企业进行业务创新的呢？带着这些问题，记者专访了全球领先的大数据分析与数据仓库解决方案厂商Teradata天睿公司的全球运输物流业总监Shaun Connolly先生。
突破成本壁垒
目前，我国物流行业已进入了黄金发展期。然而，在高速发展的同时，国内物流企业一直饱受高成本的压力，且服务质量和服务水平也一直徘徊。如何解决不断攀升的运营成本？如何以更快的速度和更高的效益响应客户需求？如何在低成本前提下持续提高客户满意度……这些都成为了中国物流企业的当务之急。
为了应对上述挑战，一些企业纷纷将目光投向了高新科技，希望利用商业智能等信息化技术，挖掘隐藏在运营数据背后的巨大商业价值，从而突破其发展瓶颈，获得新的利润增长点和竞争力。
现代物流作为一个庞大而繁杂的体系，其包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等诸多环节，每个环节信息流量都非常宏大，给企业管理带来不小的挑战。由于缺乏科学的物流管理方法和技术，导致市场定位失误、库存过高、运输成本高、资金周转率迟缓等严重问题，使得企业运作效率低下，成本居高不下。
与此同时，消费者对商品（产品）的需求越来越多样化和个性化，对商品种类、质量以及售后服务等要求也越来越高。尤其是随着电子商务的兴起，个性化需求进一步增强。这对物流配送产生了重要影响，也使企业科学管理和快速决策变得愈加重要。
此外，物流企业作为供应链中的重要节点，联络着消费者和生产（销售）企业。因此，其不仅要做好内部管理，还要为上下游企业、用户，如协作同伴、供给商和客户提供及时、有效的信息资源，从而提升他们的价值，这些也给物流企业信息化带来新的挑战。
商业智能的出现，为处于困境之中的物流企业带来了福音。在实际应用中，商业智能主要依靠数据仓库、在线分析处理和数据挖掘这三大技术，为企业及时了解货物信息，实时跟踪订单，制定经济和业务决策提供信息保障和支持。通过应用商业智能，可以帮助物流企业及时、精确地搜集和剖析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋向进行有效的剖析，理解不同客户的喜好，从而能够为客户提供有针对性的产品和服务。在实现对物流过程的控制，降低整个过程的物流成本的同时，大大提高各类客户对企业和产品的满意度。
激发企业潜能
Shaun告诉记者，商业智能可以帮助物流企业实现智能物流。“因为条件所限，目前大部分中国物流公司并没有全面应用商业智能。事实上，应用商业智能可以提高现有仓库的利用率，可以更好地优化现有仓库的运营和管理，而这只是商业智能帮助中国物流行业实现智能物流的一个方面。”他说，“任何物流公司，不管做哪种业务，都能够从商业智能中获益。Teradata天睿公司的客户中就既有铁路运输公司、卡车运输公司、邮政、快递公司，还有第三方物流公司，他们都已经从商业智能中获益。”
从实际的典型情况看，很多物流运输企业的运营系统和数据实际上都是处在一种不互联、分散的情况，这样将无法支持挖掘商业智能。借助Teradata数据仓库治理这种数据孤岛，将成为激活商业智能的基础。例如，在美国两家铁路公司合并之后，组成了美国最大的铁路网之一。但是，新组建的企业面临诸多困难，比如多重环境、数据零散以及公司间使用不同的统计分析系统。通过使用Teradata企业数据仓库后，整合了数十个分散的交易系统，使得近8000 名用户几乎可以实时获取信息，同时能够随时随地解决问题，由此节约的成本高达数百万美元。
中国邮政直属的中国速递服务公司早在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，该系统的另外一个显著应用就是路径规划功能。由于中国邮政路网规模很大，遍布全国各地，所以对线路规划要求非常高。为此，中国邮政通过该系统，通过对数据的深入细致分析，实现了根据不同时段流量流向进行线路调整。此外，中国邮政的数据采集点分散在各个不同的地方，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，以及如何把这些数据实时汇集到同一个地方，通过一个入口就能查到所有的数据。
除了给客户带来的直接收益，商业智能更能够帮助物流企业进行商业模式创新。Shaun告诉记者，比如有一个住在郊区的手机用户，他的手机坏了，传统的方式是手机生产厂商会通过物流公司，或者是客户负担物流费用，将手机送到维修站点进行故障鉴定。但是通过商业智能分析，如果发现这家物流公司同时也是该手机厂商的供应商，这个流程就可以得到优化——物流公司完全可以从当地仓库直接将一个新手机交付客户使用，而不需要客户等候漫长的时间。这就是利用商业智能进行的一种商业模式创新。
针对这些需求和模式创新，Teradata天睿公司都为客户提供了专门的解决方案。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。”
助力智能物流
从全球物流发展来看，智能物流已经成为现代物流业的重要趋势，并已经成为行业领先企业的迫切需求。
如今，有大量的物流运输企业都强调要采用RFID、传感器等智能物流技术，试图通过这些技术的应用节约成本，提高效率。但Shaun认为，这其实只是最基本的，企业应该把应用这些技术采集来的数据进行融合与分析，这样数据才能发挥更大的作用和价值。
“如果没有数据挖掘和分析的技术，是不能够发掘数据的真相的。”Shaun表示，“很多企业都喜欢看报表，事实上现在数据的价值已经不是一张电子表格所能表达的，并且也不仅限于传感器传输的单一数据，而是更多数据的融合，这样才能为企业挖掘出令人叹为观止的数据和价值。”
正如中国物流与采购联合会副会长兼秘书长崔忠付所言，随着云计算和物联网数据技术快速发展，物流企业，尤其是大型物流企业每天产生的数据量呈爆炸式增长。而且，通过物联网收集和产生的作业数据结构复杂，汇聚成海量的“大数据”。要构建面向未来发展的智能物流系统，就需要重视数据仓库技术，实现对隐藏在大数据后边商业智能的挖掘。
“值得注意的是，与之前相比，现在企业的数据已经是实时数据了，业务部门的人员可以轻松地使用这些数据，有时候甚至在智能手机上，都可以随时获得数据。”Shaun强调，从战略角度看，通过对这些实时数据的分析，可以推导出哪些客户对物流公司来说有更高的赢利性。例如，一辆卡车已经装满了，但现在还有包裹需要出库，就要实时分析出哪些包裹赢利能力更强，从而保证他们的优先权，并将那些赢利能力较差的包裹重新安排。
事实上，对于物流企业来说，针对移动数据的采集分析显得愈加重要。因为在物流过程中产生的大多数都是移动数据，而对移动数据的支持和分析能力将成为新热点和重要趋势。实现智能物流的关键，也在于对移动数据的实时采集和分析能力。
Shaun告诉记者，Teradata天睿公司在移动数据采集方面的能力非常强，尤其是针对快速移动、高度分散设备所产生的数据。他介绍说，不同传感器收集数据的速度是不同的，Teradata会根据不同速度应用不用的平台技术进行数据采集，并统一汇聚到Teradata动态数据数据仓库中进行分析。例如，有专门用于汽车的传感器，这类传感器会实时采集行驶中车辆的引擎、刹车系统等数据，这些数据实时采集之后，通过卫星系统实时传输到Teradata的数据仓库里进行分析，这些分析结果能够非常方便地用于车辆维护保养，帮助维保人员了解车辆行驶时的状态，分析哪些零部件需要更换维护等，并且还可以了解驾驶员的操作习惯、车辆的油耗情况等。
此外，应用商业智能系统可以提高客户满意度。Shaun举例说，货物或者包裹的实时状态信息通常都是在企业内部运营系统中，把这个数据以接近实时的方式复制到数据仓库系统中，不仅可以直接用于客户服务，还能帮助公司作出更好的运营决策和分析性决策。物流公司如果安装这类系统，一旦接到客户的电话，从商业智能系统上，不仅可以看到这个客户包裹的实时信息，还能了解历史信息。比如该客户上三个包裹都出现了损坏，这个时候就可以依据该信息进行决策，实现自动的电话转接，将电话接给能够帮助解决问题的客服代表，而不是让一个客服代表随机接起电话说“你是要问发票的事情吗”，让本来就不满的客户更生气了。事实上，数据包含很多的信息，如果能够让内部的服务人员、业务决策人员都能够掌握这些数据，尤其是真实的、实时的数据，公司肯定会运营得更好。“动态数据仓库和传统数据仓库明显的差别就是速度。如果拥有动态数据仓库的话，一个客户在5分钟之前签收的一个包裹损坏了，5分钟之后打电话给这家物流公司，这时候物流公司已经能够掌握包裹损坏的信息，而不是像以前可能需要隔一个星期甚至更长时间才知道客户的包裹损坏了。”Shaun说。中国邮政的跟踪查询系统就是一个很好的例子，通过跟踪系统，客户可以在第一时间知道包裹的具体位置。同时，还能为客户提供增值服务，如短信跟踪查询，通过短信告知包裹的实时状态。
