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相對于其他行業來講，交通物流業的特點是行業分支多、業態復雜。既包括交通、物流這些大類，又有水、陸、空不同特點，還有載人運貨等不同功能。正是這種復雜性決定了其數據管理訴求的多樣性。

同時，交通物流業中的部分細分行業信息化水平并不高，導致了行業數據收集、積累和管理的天然缺陷。但是，數字化的大環境，以及行業自身在客戶經營、企業管理的訴求，又使得其成為數據驅動業務的主要行業之一。

在帆軟，交通物流業有針對航空、物流、公共交通等每個細分領域的解決方案。

帆軟交通物流行業顧問楊鵬

作為帆軟同樣具有明顯優勢，且重點深耕的行業之一，交通運輸物流業對于帆軟穩居中國BI第一位置，功不可莫，也是得益于對行業數據建設需求的準確把握，帆軟才可以做到將自己的產品以及個性化的方案與不同等客戶的需求無縫對接。

物流數據治理入門：報表自動化

在物流業，除了象快遞這樣的新興行業，很多企業的信息化水平并不高。因此，很多企業存在沒有統一數據收集、呈現以及管理的工具。但是，多場景的業務鏈條、較低的行業毛利率又使得其對收入和成本控制非常重視，報表必不可少。

于是，企業的報表水平往往取決于報表制作人的水平，除了手工還有自行開發。在這種操作方式下，報表制作的崗位一換人，報表的格式有可能就會不一樣，格式都不一樣，數據的集中、統一和管理更無從提起。同樣，物流企業也鮮有專門設置一個報表制作的崗位，好多是兼任，這就會對報表的質量、時效性產生很大的影響，對于業務管理和決策支持有限。

最讓人頭疼的是一旦出現報表制作人離職，交接就是個大問題。沒有統一的管理工具，要保證報表沒有遺漏難度較大。如果再加上代碼開發等技術問題，那基本上就是留下了個數據黑洞，報表無法復用，前面的數據沒有辦法整合。

因此，物流企業數據治理第一步一般都始于報表自動化。帆軟的FineReport基本可以視為治療傳統報表頑疾的良方。首先是簡捷，通過類Excel的設計器，采用拖拉拽的方式即可完成表格制作，可以獨立部署也可以與其他系統無縫集成。即使是零基礎操作人員，也可以在短期內運用自如。其次是專業，3種報表設計模式，70余種圖表樣式，讓報表既專業又酷炫。此外，數據填報系統加上決策平臺的支持，可以靈活應對企業運營、人資、財務、合同等多變的業務需求

正是基于此，帆軟在物流企業數據起步階段提供的支撐，不僅可以解決數據呈現的問題，更是可以從不同角度啟發管理者對數據價值的思考，進而進入數據分析及挖掘的下一步。

精細化管理訴求：KPI控制塔

精細化管理是包括物流企業在內各個行業都在著推行的管理方式。在管理精細化的過程中，很多企業都希望能將管理的顆粒度做到盡可能小，把收入、預算、成本等定到最小單元，甚至落實到人員。但在這個過程中，如果沒有經過數據治理，就會發現這個KPI的設定得不到數據支持，所以只能退而求其次，定到公司或者部門的層面。

另外，設定了KPI之后能不能及時監控，做到防患于未然，這又是KPI作為載體的精細化管理能否最終實現的必要條件之一。

對此，楊鵬以帆軟合作過的客戶為例，介紹了KPI控制塔解決以上兩個問題的原理和方法。首先KPI管控的力度上，帆軟可以提供一整套的解決方案，在這平臺上，企業可以將員工層面、部門層面以及公司層面的各種考核指標通過平臺進行梳理。在這個過程中，有一部分KPI有系統數據支持，缺失的數據可以通過填入的方式補齊。

在設定了KPI大類之后，企業還根據不同地域、公司規模等維度設定了KPI的上限和下限，將合理的區間錄入系統。通過數據的共享，實現KPI的可視化，通過區間比對，展示KPI是否在規定范圍之內。通過數據展示終端或者大屏及時提醒， 這樣就實現了KPI的實時監控。通過實時監控可以對未能達標的KPI進行及時干預，保證精細化管理的落地。

從15號到3號，論數據時效的重要性

提到數據治理，報表的及時性是個通用版訴求，交通物流行業同樣不例外，甚至在交通運輸領域，某些細分緯度數據的時效性更是頭等大事。

楊鵬先介紹了一個帆軟合作過的物流企業通過數據治理在數據時效性方面取得的成果。之前該企業的月底經營會一般是在每月的15號開，之所以要在15號開，是因為各業務單元數據在月底上報之后，匯總計算的時間差不多需要半個月。這就導致一個問題，過半個月再回頭看上個月的運營成果，價值和意義是要大打折扣的。

用了帆軟的產品之后，系統會自動將當月的數據進行匯總計算，人工只需要核對一下即可，月度經營會議提前到了每月3號開。除此之外，系統還可以為企業管理層提供經營日報，幫助管理者及時作出決策。

而在航空領域，相對于管理效率，安全更為重要。帆軟合作的一家航空公司客戶，除了通過數據管理實現降本提效，還專門針對安全訴求做了安全日報。通過移動端的界面，可以及時查詢安全事件，處于什么狀態，什么時候能解決等等，企業的管理層可以通過手機查詢一目了然。

從業務數字化到數字化業務

產業數字化浪潮的涌起，將交通物流業也推向了數字化創新的前沿。楊鵬在跟行業相關負責人溝通的時候，經常會聽到這樣的苦惱，就是高層要求部門或者IT管理人設計數字化業務。

上規模的中國企業大多經歷了企業信息化的階段，以往信息化建設的特點是業務數字化，一旦這個詞顛倒過來，一方面缺乏理念和經驗的支持，另外一方面數據的不同應用方式也是一個挑戰。

楊鵬將此歸結為管理問題，而且思維超前的企業已經通過數據治理的方式實現了這樣的轉型。

帆軟有一家物流企業客戶，是國內冷鏈業的知名企業。這家企業數據化業務的靈感來自于“毛利率”。操作方式就是將影響毛利率的多個維度數據進行分析，這其中包括客戶、線路、報價、承運成本等方面。通過這樣的分析，最后幫助企業實現毛率最大化。這就是物流業典型的數字化業務模式場景。

在支持這家客戶業務設計的過程中，帆軟平臺的0代碼開發特點，在數據的收集、報表等工具層面可以快速響應。除此之外，帆軟還可以結合毛利率涉及到的不同維度，提供用以分析不同指標體系的解決方案，保證客戶的業務邏輯和管理理念可以得到很好的落地。

數字化業務的模式，在快遞業路線選擇、客戶畫像等方面都有非常明顯的價值體現，這也是數據驅動在產業發展的核心趨勢之一。

帆軟的行業優勢：要產品有產品，要人有人

提到帆軟在交通物流行業數據治理過程中可以提供的支持，楊鵬總結為三點，一是解決企業數據共享的問題，讓大家都能看得到應該看到的數據。二是提供數據分析的平臺和思路，讓企業有能力通過數據分析發現企業經營過程中的問題。第三步就是實現數據化管理，無論是KPI的監控，還是壓力下放，都是釋放數據生產力的一種方式。這其中有一些常用的說法，比如降本增效，數據驅動等等。

而要提及行業優勢，帆軟BI領域第一市場占用率已經充分說明了產品的優越性。除此之外，豐富的行業經驗也必不可少。最給力的還是如果企業沒有合適的項目執行人員，帆軟可以提供專業技術人員的支持。

2019年8月，帆軟智數大會將會如約舉行。楊鵬將在會上分享行業經典案例經驗以及給予他的啟發，并提前劇透了一下。他提到，行業數據應用較好的企業一般都有幾個特點，一是企業領導的數據思維強。二是可以找到契合的數據分析場景。第三，就是可以根據分析結果及時做出對應的決策。至于這個提綱中的精彩內容，楊鵬還在不斷的補充和完善當中，期待通過智數大會的平臺給大家更多的啟發。