相对于其他行业来讲，交通物流业的特点是行业分支多、业态复杂。既包括交通、物流这些大类，又有水、陆、空不同特点，还有载人运货等不同功能。正是这种复杂性决定了其数据管理诉求的多样性。

同时，交通物流业中的部分细分行业信息化水平并不高，导致了行业数据收集、积累和管理的天然缺陷。但是，数字化的大环境，以及行业自身在客户经营、企业管理的诉求，又使得其成为数据驱动业务的主要行业之一。

在帆软，交通物流业有针对航空、物流、公共交通等每个细分领域的解决方案。

帆软交通物流行业顾问杨鹏

作为帆软同样具有明显优势，且重点深耕的行业之一，交通运输物流业对于帆软稳居中国BI第一位置，功不可莫，也是得益于对行业数据建设需求的准确把握，帆软才可以做到将自己的产品以及个性化的方案与不同等客户的需求无缝对接。

物流数据治理入门：报表自动化

在物流业，除了象快递这样的新兴行业，很多企业的信息化水平并不高。因此，很多企业存在没有统一数据收集、呈现以及管理的工具。但是，多场景的业务链条、较低的行业毛利率又使得其对收入和成本控制非常重视，报表必不可少。

于是，企业的报表水平往往取决于报表制作人的水平，除了手工还有自行开发。在这种操作方式下，报表制作的岗位一换人，报表的格式有可能就会不一样，格式都不一样，数据的集中、统一和管理更无从提起。同样，物流企业也鲜有专门设置一个报表制作的岗位，好多是兼任，这就会对报表的质量、时效性产生很大的影响，对于业务管理和决策支持有限。

最让人头疼的是一旦出现报表制作人离职，交接就是个大问题。没有统一的管理工具，要保证报表没有遗漏难度较大。如果再加上代码开发等技术问题，那基本上就是留下了个数据黑洞，报表无法复用，前面的数据没有办法整合。

因此，物流企业数据治理第一步一般都始于报表自动化。帆软的FineReport基本可以视为治疗传统报表顽疾的良方。首先是简捷，通过类Excel的设计器，采用拖拉拽的方式即可完成表格制作，可以独立部署也可以与其他系统无缝集成。即使是零基础操作人员，也可以在短期内运用自如。其次是专业，3种报表设计模式，70余种图表样式，让报表既专业又酷炫。此外，数据填报系统加上决策平台的支持，可以灵活应对企业运营、人资、财务、合同等多变的业务需求

正是基于此，帆软在物流企业数据起步阶段提供的支撑，不仅可以解决数据呈现的问题，更是可以从不同角度启发管理者对数据价值的思考，进而进入数据分析及挖掘的下一步。

精细化管理诉求：KPI控制塔

精细化管理是包括物流企业在内各个行业都在着推行的管理方式。在管理精细化的过程中，很多企业都希望能将管理的颗粒度做到尽可能小，把收入、预算、成本等定到最小单元，甚至落实到人员。但在这个过程中，如果没有经过数据治理，就会发现这个KPI的设定得不到数据支持，所以只能退而求其次，定到公司或者部门的层面。

另外，设定了KPI之后能不能及时监控，做到防患于未然，这又是KPI作为载体的精细化管理能否最终实现的必要条件之一。

对此，杨鹏以帆软合作过的客户为例，介绍了KPI控制塔解决以上两个问题的原理和方法。首先KPI管控的力度上，帆软可以提供一整套的解决方案，在这平台上，企业可以将员工层面、部门层面以及公司层面的各种考核指标通过平台进行梳理。在这个过程中，有一部分KPI有系统数据支持，缺失的数据可以通过填入的方式补齐。

在设定了KPI大类之后，企业还根据不同地域、公司规模等维度设定了KPI的上限和下限，将合理的区间录入系统。通过数据的共享，实现KPI的可视化，通过区间比对，展示KPI是否在规定范围之内。通过数据展示终端或者大屏及时提醒， 这样就实现了KPI的实时监控。通过实时监控可以对未能达标的KPI进行及时干预，保证精细化管理的落地。

从15号到3号，论数据时效的重要性

提到数据治理，报表的及时性是个通用版诉求，交通物流行业同样不例外，甚至在交通运输领域，某些细分纬度数据的时效性更是头等大事。

杨鹏先介绍了一个帆软合作过的物流企业通过数据治理在数据时效性方面取得的成果。之前该企业的月底经营会一般是在每月的15号开，之所以要在15号开，是因为各业务单元数据在月底上报之后，汇总计算的时间差不多需要半个月。这就导致一个问题，过半个月再回头看上个月的运营成果，价值和意义是要大打折扣的。

用了帆软的产品之后，系统会自动将当月的数据进行汇总计算，人工只需要核对一下即可，月度经营会议提前到了每月3号开。除此之外，系统还可以为企业管理层提供经营日报，帮助管理者及时作出决策。

而在航空领域，相对于管理效率，安全更为重要。帆软合作的一家航空公司客户，除了通过数据管理实现降本提效，还专门针对安全诉求做了安全日报。通过移动端的界面，可以及时查询安全事件，处于什么状态，什么时候能解决等等，企业的管理层可以通过手机查询一目了然。

从业务数字化到数字化业务

产业数字化浪潮的涌起，将交通物流业也推向了数字化创新的前沿。杨鹏在跟行业相关负责人沟通的时候，经常会听到这样的苦恼，就是高层要求部门或者IT管理人设计数字化业务。

上规模的中国企业大多经历了企业信息化的阶段，以往信息化建设的特点是业务数字化，一旦这个词颠倒过来，一方面缺乏理念和经验的支持，另外一方面数据的不同应用方式也是一个挑战。

杨鹏将此归结为管理问题，而且思维超前的企业已经通过数据治理的方式实现了这样的转型。

帆软有一家物流企业客户，是国内冷链业的知名企业。这家企业数据化业务的灵感来自于“毛利率”。操作方式就是将影响毛利率的多个维度数据进行分析，这其中包括客户、线路、报价、承运成本等方面。通过这样的分析，最后帮助企业实现毛率最大化。这就是物流业典型的数字化业务模式场景。

在支持这家客户业务设计的过程中，帆软平台的0代码开发特点，在数据的收集、报表等工具层面可以快速响应。除此之外，帆软还可以结合毛利率涉及到的不同维度，提供用以分析不同指标体系的解决方案，保证客户的业务逻辑和管理理念可以得到很好的落地。

数字化业务的模式，在快递业路线选择、客户画像等方面都有非常明显的价值体现，这也是数据驱动在产业发展的核心趋势之一。

帆软的行业优势：要产品有产品，要人有人

提到帆软在交通物流行业数据治理过程中可以提供的支持，杨鹏总结为三点，一是解决企业数据共享的问题，让大家都能看得到应该看到的数据。二是提供数据分析的平台和思路，让企业有能力通过数据分析发现企业经营过程中的问题。第三步就是实现数据化管理，无论是KPI的监控，还是压力下放，都是释放数据生产力的一种方式。这其中有一些常用的说法，比如降本增效，数据驱动等等。

而要提及行业优势，帆软BI领域第一市场占用率已经充分说明了产品的优越性。除此之外，丰富的行业经验也必不可少。最给力的还是如果企业没有合适的项目执行人员，帆软可以提供专业技术人员的支持。

2019年8月，帆软智数大会将会如约举行。杨鹏将在会上分享行业经典案例经验以及给予他的启发，并提前剧透了一下。他提到，行业数据应用较好的企业一般都有几个特点，一是企业领导的数据思维强。二是可以找到契合的数据分析场景。第三，就是可以根据分析结果及时做出对应的决策。至于这个提纲中的精彩内容，杨鹏还在不断的补充和完善当中，期待通过智数大会的平台给大家更多的启发。