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物流行业大数据如何焕发出价值,商业智能报表不可缺!

2019-01-28王涤非

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商业智能报表是和物流业联系最为紧密的商业智能形式。

    大数据(DATA)很火,会议论坛不聊点大数据,感觉不是做互联网平台的;

    商业智能(BI)很火,逢人见面不提两句商业智能,感觉都没有站在风口上;

    大数据很冷,大部分时候我们面对的都是一堆冷冰冰的数字,数量几个TB,内心却很空虚;

    商业智能也很冷,冷到极少有人能用通俗易懂的形式将其说透说清楚,感觉都懂一点,但是又都不是很懂。

    所以,在互联网时代,当人人都在说大数据时,其实我想说“懂你不容易”。如何让这些数据不再是冰冷的数字,而是焕发出它该有的价值,才是真正的互联网人需要去做的。

    伴随着企业生产运营的大量数据沉淀与积累,通过科学的逻辑与算法从中提炼出有价值的信息并通过智能化的方式系统的展现出来,从而指导和改善企业的运营与决策能力,这就是商业智能。

    而在“商业智能”这个大的科目项下,[商业智能报表]是最基础的应用,也是和物流业联系最为紧密的商业智能形式。

    物流是个精细活,从一件产品的包装到长途几千公里的运输送达,每一个环节都会沉淀数据,海量的数据最初在物流企业系统(如果有)中的存在形式就是一张张苍白的Excel表格,一行行一列列,每一个单元格就像中文里的一个汉字,但是太凌乱,不知道Excel表格到底想要说什么,能感知到数据蕴含的大能量但是却缺少获取能量的能力,商业智能报表就是为此而生。

    为了更好的说明商业智能报表的能力,先演示一个案例,假设有个中等规模的三方物流企业-XX物流公司,XX物流公司项下有两家重要的分公司WW分公司和EE分公司,为了效果展示,假设从XX物流公司的系统中导出的Excel表格只有运单明细表,支付明细表和分公司情况表三种表格,那么简单两个分公司的初始报表展示就如下图:

初始报表

图1 初始报表

    在传统的报表管理中,数据分析人员会对这五张表格做简单的数据整理,然后通过表格或者简单图形的方式展现出来,这样的数据报表有两个重要的不足:

数据展现单调,重点不突出

    无论是通过表格的形式展示还是通过简单图形的形式展示,传统报表都带有着极重的基础数据依赖性,根本的逻辑都是通过对基础数据的简单罗列整理而得的数据展示,阅读者始终无法从繁重的海量的数据压力下脱离出来。

    在这样的报表形式下,阅读者会逐渐形成数据疲劳,从而对报表产生一定的抵制心理,报表的制作与展现也逐渐沦为一种形式。

数据内在关联的人为割裂

    商业智能的基础是对事物内在联系的理解能力。

    在本例中所演示的两个分公司五张表格,表格与表格之间,分公司与分公司之间都是有着紧密的关联,所有的商业形态都是整体一盘棋。

    但是在传统报表中,表格与表格之间是高度独立的,每张表格都是单独的在说明一个问题,缺乏一个一体化的处理分析展示方式。

    在商业智能报表中,借助Power Query和Power Pivot强大的数据处理与建模功能,结合创新化的图表展示设计,我们可以从海量的数据中快速分析提炼出有价值的信息并动态的展现出来。

    用瀑布图来表示一周的交易量变化,具体到每一天的交易量数据,用图形的方式直观的展现发运的节奏(如下图)。

交易量变化

图2 交易量变化

    用滑珠图展示项目项下最主要的五条线路的平均运价变化并给出直观的对比(如下图)。

线路均价滑珠图

图3 线路均价滑珠图

    用仪表盘展示项目目标值和实际完成值,直观的展现了项目的完成进度。(如下图)

仪表盘展示项目目标值和实际完成值

图4 仪表盘展示项目目标值和实际完成值

    用饼图和数据条件格式展现最主要发运城市的每周交易量与发车量。

饼图和数据条件格式展现

图5 饼图和数据条件格式展现

    在单个分公司项下,按项目为区分依据,将大量的原始数据表格浓缩,提炼成具有商业参考价值的智能报表模式(如下图)。

智能报表模式

图6 智能报表模式

    在多个分公司项下,通过简单的VBA程序实现分公司之间商业智能报表的自由切换(如下图)。

VBA程序

图7 VBA程序

    最终也是最重要的,是以项目名称为索引,通过切片器功能+offset功能创建控件关联所有的创新报表,实现关键指标的单屏联动展示。

    商业智能报表相较于传统报表主要有以下三个方面的优势:

    1.个性化的定制需求

    任何商业都很难一概而论,在非标业务占绝对主流的物流业尤为明显。

    货主,大三方,小三方,专线,信息部对业务的关注点都不相同,而即使是在同一细分领域里,每一家公司的关键指标也是不尽相同,而基于固定系统开发而生成的传统报表显然很难满足客户的个性化需求。

    商业智能报表是将整体商业细分为以维度为单位的事实表格,再依据业务发展的实时状态和需求,个性化的生成针对性的数据分析成果,报表随业务而动,报表随需求而动。

    2.优化的数据分析能力

    绝大多数的传统报表仅仅是对原始数据的简单筛选,汇总展示,报表与报表之间缺乏内在联系的体现和对整体业务形态的描绘,割裂的报表内容隐藏了数据本应该呈现的商业价值。

    而基于Power Query和Power Pivot的商业智能报表将物流实际运作的各个要素有机的联系在一起,分析提炼出有价值的信息,最终通过动态图表的形式展现出来,让物流企业的决策者全面了解企业的发展现状。

    3.开源的数据环境

    传统报表通常是基于特定系统环境生成,对于外部数据并不友好,而商业智能报表是开源的数据环境,可以对接不同来源的数据。

    友好的数据环境使得商业智能报表可以兼容多数据源数据,从而为客户提供及时有效的决策支持。

    作为一种新兴的技术,“大数据”给物流企业带来了机遇,合理地运用大数据技术,将对物流企业的管理与决策、客户关系维护、资源配置等方面起到积极的作用,但是前提条件是掌握数据分析的能力,在立体化的数据思维的基础上,运用技术将复杂的数字处理成最简单直白的语言,这才是大数据存在的真正价值!

    科技发展日新月异,随着计算机应用技术的飞速发展,数学,物理等核心学科的应用场景逐渐大众化,商业化。

    从商业智能报表在物流业的应用可以以小见大的展望未来科技对行业发展的深远影响,“取势,明道,优术”,站在风口浪尖上的物流业,看清业务的本质逻辑,“优术”就成为了最为关键的推动力。

责任编辑:程玥
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