2017年
07.28

想分析运输数据,如何开始?

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在大数据越来越火的当前,每家企业都在寻找数据魔术师一样的人才,帮助自己找到优化的空间。就运输数据而言,要做好分析,货主或运输企业需要对自己诚实,明确自己掌握多少供应链相关的真实数据,了解自己目前分析技术的成熟程度,自己与竞争对手和其他行业的公司相比状况如何,才能对数据有更成熟的分析方法。

数据分析工作需要大量技巧高超的专业人员来达成结果,加速数据产出的过程。对于很多企业来说,他们面临的最大问题是从哪里开始着手展开重要的分析活动呢?现在就为您支招!

 

目前的数据才是支点

很多时候工作复杂只是因为没有找对支点,提供TMS服务的SaaS公司天生有着最优方式。SaaS公司有多家企业供应链的完整数据,合理的分析和比较能帮助企业供应链冲刺向竞争的顶端,帮助企业确定并填补技能、数据和技术的空白。重点不只是为了更好的收集B端C端的数据,或者用合适的工具进行分析,而是探索目前拥有的数据,如何更快更好地推动企业供应链的变革。

 

运用可视化BI工具

SaaS公司可以为企业搭建分析架构,并把数据从各个不同的平台聚合在一起——企业只要坐享其成,快速识别自己关键的业务目标,确保在拥有数据和分析技能时,快速对自己的营运状况做出正确判断。而借助正确的可视化BI工具,如Qlik, Tableau等等,SaaS公司把数据从数据科学家处放归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。

 

哪些数据才是关键?

那么,到底哪些数据对于运输来说至关重要?我们的建议是以总订单数量、总体积、总重量、总成本、整体准时提货率、整体准时送货率、整体异常率这7个KPI为基础,进行分析。以oTMS智数中心的标准报表为例,我们可以根据客户选择的时间段做同比,关注7个KPI的实际值和同比变化情况。

本月与上月同比各KPI的增减幅

选择不同的KPI查看一年来的数据趋势

选择不同的KPI看承运商的绩效排名

 

在SaaS平台上, IT基础设施专家和项目经理的努力带来时效性极高的数据,分析技术又带来了绝对的机会。对于企业来说,借力这一机遇,就可以快速地进步,完成从爬到走再到跑的全过程,拥抱更为复杂的分析工具、驱动更多的价值。

在互联网、大数据时代,谁能够跟随潮流,更快的融合分析,更效率地进行部署,谁就能获得更有价值的洞察结果,取得更大的成功!

 

作者简介

oTMS数据团队经理