摘要:2022年6月22日,国家主席主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议强调,加快构建数据基础制度,加强和改进行政区划工作。会议指出,数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础。
全球正在由行业经济向数字经济转型过渡,物流业正在并将长期处于数字化转型发展的历史阶段,沿着数字化、网络化、智能化阶段不断跃升。我国数字化进程不断加快,作为国民经济重要一环的物流业数字化转型趋势已定,然而行业在数据方面存在多处痛点,如何破除数据痛点,我们一起来看看吧!
1.1全球数字化经济快速发展
受益于互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展,传统产业的数字化转型,2018-2020年,全球数字经济规模持续上涨。2020年,全球数字经济规模达到32.61万亿美元,同比名义增长3.0%,占GDP比重为43.7%。预计2023年全球数字经济占GDP比重将达到62.0%。从数字化应用上面看,全国、亚太、欧洲、北美数字化应用都是快速发展中。
数据来源:中国通信院 数据来源:麦肯锡公司研究2020年 物联云仓数字研究院绘制
1.2我国数字经济在逆势中加速腾飞
随着新一轮科技革命和产业变革的持续推进,叠加疫情因素影响,数字经济已成为当前最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态,成为国民经济的核心增长极之一。《中国数字经济发展白皮书》指出,数字经济在国民经济中的地位愈发突出,2002年至2020年我国数字经济占GDP比重由10.0%提升至38.6%,数字经济规模达到39.2万亿元;且在全球经济增长乏力甚至衰退的背景下,数字经济持续保持高速增长,2020年增速达9.7%,远高于同期GDP名义增速约6.7个百分点,是同期GDP名义增速的3倍多,成为稳定经济增长的关键动力。
数据来源:中国信息通信研究院
2.1多个国家发布物流行业数字化相关战略,提升产业竞争力
随着互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术与交通行业深度融合,以“互联网+物流”为特征的智慧物流建设正加快推进,成为全球物流行业发展的新趋势。越来越多国家出台鼓励政策和发展规划,积极推动物流数字化发展。
国家或组织 |
政策 |
目标 |
欧盟 |
《可持续与智能交通 战略》 |
依靠数字技术创建一个全面运营的跨欧洲多式联运网络,为铁路、航空、公路、海运联运提供便利。 |
法国 |
“物流2025” |
通过巩固本国及欧洲物流基础设施网络,依靠 数字化转型,助力物流领域实现领先发展。 |
德国 |
“物流2030创新计划” |
加强建设“面向未来且灵活可拓展”的数字物流基础设施、数据处理和平台解决方案、数字供应链等,促进物流智慧化、低碳化。 |
韩国 |
加速智慧物流服务模式开发和商业化路线图 |
将建立示范综合体,以测试自动包裹递送和自动化物流中心管理系统等服务。 |
资料来源:物联云仓数字研究院
2.2我国多个相关物流政策支持文件发布,推动物流业数字化发展
构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局中,加快畅通物流大通道已经成为重要发力点,物流行业成为我国产业经济数字化重要的落地方向和实践场景。国家近几年高密度发布相关产业政策支持文件,持续推动物流行业快速转型升级。
资料来源:物联云仓数字研究院
总书记2021年10月18日在十九届中央政治局第三十四次集体学习时讲话提到:发展数字经济意义重大,是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。
国家主席主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议强调,加快构建数据基础制度,加强和改进行政区划工作。会议指出,数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。
2.3以数据为关键要素的物流行业数字经济进入新时代
十九届四中全会,首次将“数据”列为生产要素参与分配,标志着以数据为关键要素的数字经济进入了新时代。当前,以人工智能、区块链、数据中台、工业大脑等为代表的数字技术不断涌现,快速向经济社会各领域融合渗透。以数据为核心的数字化转型已是大势所趋。物流行业数据密集,在物流运营过程中积累了海量的数据资源,尤其是仓储行业。从企业内部来看,精确、有效、实时的数据能够支持企业数字化能力重构;从行业方面来看,行业可靠、一手、权威的数据能够对战略、管理、运营、转型形成数字化支撑能力。
行业与企业在数字化转型过程中,首要难题便是数据问题,“巧妇难为无米之炊”,数据缺乏便成了数字化升级的第一个拦路虎;数据孤岛、数据质量不高又是两个重大难点。
3.1行业数据缺乏,“无数”可用
物流行业发展逐渐完善成熟,但是作为物流行业分支仓储行业,在目前国内市场,缺乏统一的监管统计机制,数据收集管理又是一项长期、复杂的系统工程,作为单个企业来说,获取仓储行业数据是一件非常难的事情,因此在战略、管理、运营、转型时,往往出现“无数”可用的境地。
3.2行业数据孤岛,有数不能用
行业中不少头部企业,在全国均有仓储网点分布,因此有一部分的仓储行业数据,然而在实际使用数据过程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的问题,导致海量数据散落在众多企业内部信息系统中,形成一个个“数据烟囱”。一是不愿共享,多数企业都将数据作为战略性资源,认为拥有数据就拥有客户资源和市场竞争力,主观上不愿意共享数据。二是不敢共享,部分数据具有一定敏感性,涉及用户个人隐私、商业秘密甚至国家安全,数据共享可能存在法律风险,客观上给企业间共享数据带来障碍。三是不能共享,由于数据接口不统一,数据难以互联互通,严重阻碍数据开放共享,导致数据资产相互割裂、自成体系。
3.3数据质量不高,有数不好用
高质量数据成为精准服务与价值创新的重要基础,也是大数据提升精准施策能力的关键前提。然而,当前部分企业仓储整体数据质量不高现象较为突出,给数据深入挖掘与高效应用带来困难。在完整准确性方面,由于缺乏统一的数据治理体系,在数据采集、存储、处理等环节可能存在不科学、不规范等问题,导致错误数据、异常数据、缺失数据等脏数据产生,无法确保数据的完整性和准确性。
物联云仓十年专业沉淀,重磅推出仓储大数据平台,以城市为单位,提供标准化与定制化的数据服务,是中国仓储与配送协会唯一指定合作的仓储大数据平台,致力打造一座为客户长期链接市场的桥梁,帮助客户精准把握行业动态。
4.1四大核心数据,让谋划可统筹加强
物联云仓数字研究院仓储大数据平台通过在数据标准、管理组织、运维流程、支撑平台等方面长期加强统筹谋划,推出四大核心数据:高标仓数据、土地数据、城市宏观数据、市场研究报告,可定向城市、定向区域、定向仓库、定向内容为客户服务。
图片来源:物联云仓数字研究院
4.2夯实的数据底盘,让有数可用可参考
平台数据已积累了覆盖全国236个城市、8141个园区、总计3.66亿㎡的仓库资源,约占全国通用仓储设施总面积的32%,尤其是高标仓覆盖率占全国95%,助力行业和企业破除“无数”可用的行业壁垒。
4.3健全维护体系,让数据真实可靠
数据严格采用业主上传、线上审核、现场认证的方式,通过严格的审查机制与遍布全国的渠道人员,保证数据的一手性与真实可靠性、高质量。
4.4全方位多维档案,让数据可溯源预测
仓库数据维度多达74项,全方位、多角度定义一个仓库。平台数据每个仓库独立建档,按月度更新,保障数据的准确性与及时性,同时为每个仓库建立档案,保留每次更新记录,让数据可溯源、可预测。
4.5专业权威报告,让决策有迹可循
物联云仓数字研究院仓储大数据平台可助力企业全方面了解仓储分布、仓储实时价格、仓储空置率情况等,助力企业在仓储布局、租金定价、招商方面等做出决策。物联云仓数字研究院规划咨询服务支持市场报告定制服务,多个权威专家对仓储数据进行分析、预测,并给出有效建议。
截至目前,物联云仓数字研究院已为包括全球500强在内的数百家企业提供了商业服务,并获得了客户的一致好评。未来,数字研究院将持续发力、不断优化自身业务能力,深耕仓储物流领域,帮助企业精准把握行业动态,实现数据驱动的战略,为企业创造价值,助力企业转型,为企业提供新的价值模式参考,最终助力企业实现数字化转型!
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