让大数据实现大价值

富士通（中国）信息系统有限公司（以下简称“富士通”）为日本Fujitsu（富士通）集团在中国设立的独资公司。富士通以提供信息化建设和业务解决方案为核心业务，是日本Fujitsu（富士通）在中国业务的核心公司之一。

近期，富士通在多个场合全面展示了其大数据与业务分析解决方案，包括富士通物流整体系统架构、富士通大数据业务分析系统架构等，从第三方角度向物流界推荐大数据领域的前沿技术。

据国内有关机构初步预测，未来中国大数据潜在市场规模有望接近两万亿元，大数据的巨大需求将为IT行业开拓一个新的黄金时代。而对于物流行业来说，业界普遍认为，数据分析也可以提高物流行业的运营效率。“未来大数据将成为促进生产大价值的幕后推手，物流活动在大数据的支持下，有机会被进一步掌控和了解，如果能够充分地探索和分析这些数据价值，物流行业的潜力将得到进一步挖掘。”富士通（中国）信息系统有限公司副总裁黄邦瑜对记者表示。

分析系统 探明问题

虽然信息化和大数据是两个维度的概念，但二者无疑有着一定的内在联系。富士通认为，进行大数据分析的基础是数据大量存在，而信息化则是大数据分析的前提。

据了解，自2003年起，富士通就开始为在华的大型国际物流企业提供基干的IT系统服务，但黄邦瑜指出，“中国的很多物流企业生存状况并不是特别好，愿意在IT方面大笔投入的更少，而没有信息化这个前提，数据量必然是缺失的。在进行大数据分析之前，我觉得目前绝大部分物流企业最需要的是对业务关键的KPI进行分析和整理。”

黄邦瑜解释，物流企业需要先围绕现有的业务（富士通将其归结为仓储业务、运输业务、供应链管理和特殊业务）将物流活动各方面的KPI分析完善，才能整合收集相应的KPI数据，然后对相应的数据加以分析，从而进行业务预判等活动。

对于有一定信息系统基础的物流企业，如果他们提出了数据分析的相关诉求，富士通会要求企业罗列出其所面临的问题，并从企业现有的信息系统出发分析问题，黄邦瑜解释：“因为有时候物流企业看到的问题可能并不是真正的问题，富士通会对企业进行一定的前期调研。比如客户提出的营业收入降低等问题，富士通需要了解到底是哪个环节出了问题。”

他进一步指出，“营业收入问题涉及的因素比较多，假设经过我们统计分析，发现实际上是物流费用结算准确性的问题，那么我们就会进行有关结算准确性方面的数据抓取，这一过程可能涉及多个环节的KPI，我们会把各个维度的数据组织在一起，进行内部分析。”

在分析问题的过程中，富士通会建议企业导入相应的数据挖掘分析工具和系统，一步步挖掘更多有用数据，最后找到企业问题所在，为解决问题提供准备。

挖掘数据 提出方案

在下一步解决问题层面，富士通认为，关键是数据量是否充足以及现有数据能否变成有用信息。“大数据带来大价值，但是大数据不等于大价值。大数据就像冰山，大量的有价值的数据都隐藏在海面之下等待被发现。”黄邦瑜对记者表示。

黄邦瑜认为，由于互联网的高速发展以及物联网概念的产生，在物流活动中，除了IT系统产生的大量数据，人员的活动信息、手持终端等各种各样的设备都将产生大量结构化和非结构化的数据。“虽然这些数据一直都是客观存在的，但是以前的IT技术限制，企业没有一个很好的分析方法能够很快地得到分析成果，那么这些数据就没有转化为价值。”

富士通认为，大数据的意义在于能够发现一些传统的信息化系统看不到的问题，并使企业成本降低或者经营效率得到改善，这适用于每个物流企业。每个企业会面临不同的情况，这一点在进行数据分析时尤为突出。

黄邦瑜解释：“比如物流行业，目前都采用非常标准的仓储作业，但还是有很多个性化的地方，每个物流企业的侧重点都不一样。”这就意味着，富士通在提供整体的解决方案过程中，会根据企业差异把不同的工具结合在一起。“当然，工具本身都需要和现有的ERP系统、采购系统、销售系统、仓储管理系统等有接口，这些数据都需要被采集过来。”黄邦瑜说。

此外，数据分析的最终判断终究要由人员来做出。富士通内部有专业的团队帮助企业进行分析，同时会按照企业需求对人员进行培训。“实际上，这些数据分析工具并不神秘，只要有比较好的技术背景，我们就能够手把手地将工具使用方法传授给企业。”

富士通发现，目前不少快递企业对于大数据分析的价值都比较重视。在快递依托的电商市场，每个订单货物量都是比较小的，快递企业追求的是以最低的成本把商品及时地送到消费者的手上。此外，“通过分析地图信息数据、消费者信息数据，可提前预判需求，安排货物车辆装载、运行线路，大数据在这一过程中发挥价值的空间非常大，富士通的解决方案同样可以满足这方面的个性化需求。”黄邦瑜强调。