如今，我国物流行业已进入了飞速发展的时期。云计算、物联网和商业智能技术的引入，使“数据”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，给中国的物流企业带来了新的希望。预计到2015年，中国智能物流核心技术的产业规模达2000亿元。但随着国外大型物流集团竞争中国市场，中国物流企业的网络化、信息化、智能化普遍偏低，如何打破发展瓶颈成为中国物流企业前所未有的挑战。
近日，Teradata天睿公司携手中国物流与采购联合会举办了《物流企业数据仓库和智能分析专项研讨会》。会后，Teradata天睿公司全球运输物流业总监Shaun Connolly接受了IT168记者的专访。他告诉记者，中国的物流运输企业发展非常快，远远快于欧美，而商业智能在全球范围也是一个全新领域，中国的物流企业可以借鉴国外同行的经验，这反而是一个巨大的机遇。
企业级数据战略的关键：数据的融合
Shaun Connolly指出，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。这是最基本的手段，企业应该把这些技术和设备采集的数据进行融合，才能发挥更大的价值。事实上，大数据能够为企业挖掘出令人叹为观止的数据和价值。如果企业没有有效运用大数据，没有数据发掘的技术，就不能够发掘数据的真相。
七年之前，使用商业智能或者数据仓库工具的一般是公司的首席经济师或者是精算师;现在，所有的数据已经接近实时，业务部门可以轻松地获取和使用这些数据，比如通过智能手机。
而由于社交媒体及移动设备的盛行，企业需要分析了解的数据从传统结构化数据演变到须纳入半结构化和非结构化数据，数据的力量正在被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。因此，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。
