企业信息化建设过程中，交通物流行业如何凭借数据成功转型？

文末有惊喜福利，名额有限

今天跟大家分享一个在中国蓬勃发展的行业——交通物流运输行业

在“十四五”开局之年，交通运输业交出了第一份“半年考”成绩单。数里行间，“稳”字当头，彰显经历新冠肺炎疫情冲击后，复苏路上的中国经济依旧活力澎湃，与世界一流水平的差距正在快速缩小，部分领域已经实现了超越，一个走向现代化的综合交通运输体系正展现在世界面前。

但在现代交通物流运输行业取得了一系列瞩目成果的同时，其背后也存在着一系列大数据应用问题，急需解决：

1、系统分散：大多是数据孤岛，分布在各个交通物流运输的业务系统中，难以进行整合分析。
2、灵活度差：传统的实时监控系统、运输管理系统、项目实施系统、项目运维等系统开发出来的报表相对单一，可交互性低，难以进行深入分析以回答更深层次的业务问题。
3、数据价值未被挖掘：交通物流运输领域无时无刻都在产生大量的数据，并且数据的增长速度越来越快，这些数据到底是价值还是垃圾取决于我们是否能够真正挖掘出其隐藏在数据中的潜能。
基于交通物流运输行业目前面临的信息化建设现状，帆软君在分析过程中使用了FineBI来快速搭建大数据分析平台，制作专属行业分析报告。

在梳理行业业务及专业学习内容后，发现需要重点关注：公共交通管理大数据平台、物流经营、物流看板、物流流向、物流时效、航空流量六个方面。

（一）公共交通管理大数据平台

近些年对国家公共交通管理的数据信息化建设非常重视，特别是一些交通大屏监控看板的应用。此前在面对这类数据大屏监控的可视化展示需求时，一般会由外包项目方通过代码等形式进行开发，然后经过美工不断优化调整，最终再交付到相关部门进行评审和上线。

通过这种方式，虽然一些很细节的样式需求也能够不断进行代码调优，但是带来的问题就是大屏看板从需求收集到开始开发，再到最终上线的周期太长了，一般来说一个大屏前前后后至少要半个多月时间才能开发完成，不能及时响应业务展现需求。

通过FineBI的仪表板，快速进行公共交通管理大数据平台数据图表和布局呈现的设计，将公交总线路数、累计乘车人次、出发时间段分布、出行人数分布等关键指标进行大屏看板展现。

使用价值：

1、根据出行统计的公共交通线路高峰期，合理规划路线，降低出行交通拥堵情况。

2、实时监控当前公共交通管理大数据平台的数据状态，通过提前设定好的预警值进行数据预警，及时调整公共交通管理策略。

3、通过对核心数据进行大屏设计和布局美化，关键指标一目了然。

（二）物流经营分析

在物流经营分析过程中，有的时候会出现某个月份的月报数据出现毛利下滑的异常，传统的月报、季报等固定化报表无法深入的回答导致数据下滑的真实本质原因。

使用价值：

1、借助FineBI产品联动、钻取等OLAP多维分析特性，依次从下属分公司>分公司的客户>客户运输目的地>线路目的地，逐层深入分析，找出导致2018年3月毛利率下降的真实本质原因，及时调整问题线路的运营策略。

2、相较于传统的企业数据工作流程：从业务部门和相关领导开始提出该问题之后，再到IT部门去进行问题分析、数据收集、数据加工建模、数据报表制作、数据分析、分析报告总结、业务部门验证。FineBI的企业自助式工作流程确实能够起到解放企业IT人力的作用，大大提高了业务的数据分析效率和应用效率。

（三）物流看板

对于物流运输管理而言，构建关键指标的物流看板是极为重要的。我们能够通过实时监控系统，及时发现业务的异常点，建立高效的异常处理流程，及时改进异常点。

1、当前物流发货总件量是多少？签收数量和签收占比如何？哪些地区72h到件量最低？
2、物流货运时效如何，时效大于等于三天的件量和占比分别是多少？
3、小于800到件量的分别有哪些地区？近七日流向TOP10和近七日时效TOP10分别有哪些运输线？

我们通过以下两点思路来进行分析：

1、整合相关物流系统的运输数据，将不同系统、不同数据库中数据整合。
2、通过图表加明细数据，合理布局引导，构建仪表板进行统一展现。

（四）物流流向分析

作为物流看板的一部分，物流流向分析自然是不可或缺的，构建快递流向分析看板，按照流向统计分析数据，关键指标一目了然。

1、某个城市的总签收件数、总发货件数、总签收占比分别是多少？
2、地域分布方面，有哪些物流流线，对应的物流流量分别是多少？流线TOP10的城市分别是哪些？
分析思路同上：整合数据，统一展现

（五）物流时效分析

物流时效分析，同样也是作为物流看板的补充，构建快递流时效看板，按照不同地区配送时效统计分析数据，能够给关键指标带来最直观的展现。

1、各个省份地区，哪些省份物流时效最高，时效低的又是哪些省份，分别有什么特征？
2、不同大区是否有明显物流时效差异，是否和地区基础物流建设水平有关？
3、同城配送平均时长超过三天的有哪些地区，分别是什么因素导致的，如何改进？

分析思路同上：整合数据，统一展现

（六）航空流量分析

构建航空运输管理看板，能够按照不同承运的航空公司进行吞吐量等数据的统计分析，而对于航空运输领域而言，主要需要关注以下问题：

1、分析机场覆盖有哪些国家和通航地区，对应地区的机场数量有多少？
2、国内和国际的客户市场份额占比如何，对应承运的航空公司分别有哪些，旅客吞吐量和比重分别是多少？
3、不同月份的起降架次和旅客吞吐量走势如何，什么时候是航空出行高峰期？

分析思路同上：整合数据，统一展现

实验原理

从源数据对接——>数据抽取转换——>数据仓库——>数据集市——>整合分析——>自助分析，通过制定严格的数据规范定义，建立和保障完善的数据质量权责体系，完整的FineBI交通物流运输行业大数据技术应用架构如下图所示：

源数据方面，打通运输管理系统、仓储管理系统、人力资源系统、财务系统和其他第三方相关数据，消除数据信息孤岛，然后进行数据抽取、数据转换、数据加载的数据质量管理，之后进行ODS、DWD、DWS、ADS的数据整合写入数据仓库，并且输出到数据集市中进行数据建模。

按照经营决策、运营分析、财务分析、成本分析、客户分析、仓库监控、运输监控、人员分析等进行整合分析，通过FineBI实现基础科目的数据可视化展示，以及各类灵活场景的数据探索式自助分析。

福利活动

还记得帆软君在开头说到的福利吗？其实这篇交通物流运输行业报告，是出自帆软数据应用研究院针对使用 FineBI上课的老师开发的实验教材，帮助老师解决有教材、没课件或有课件、没实操的死循环。

私信回复：教材，即可申请获得FineBI实验册完本以及BI工具，有配套理论ppt、期中考试、期末考试题目、以及前期师资培训赋能、后期任务共创能力变现。名额有限，先到先得。

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