想分析运输数据，如何开始？

在大数据越来越火的当前，每家企业都在寻找数据魔术师一样的人才，帮助自己找到优化的空间。就运输数据而言，要做好分析，货主或运输企业需要对自己诚实，明确自己掌握多少供应链相关的真实数据，了解自己目前分析技术的成熟程度，自己与竞争对手和其他行业的公司相比状况如何，才能对数据有更成熟的分析方法。

数据分析工作需要大量技巧高超的专业人员来达成结果，加速数据产出的过程。对于很多企业来说，他们面临的最大问题是从哪里开始着手展开重要的分析活动呢？现在就为您支招！

目前的数据才是支点

很多时候工作复杂只是因为没有找对支点，提供TMS服务的SaaS公司天生有着优质方式。SaaS公司有多家企业供应链的完整数据，合理的分析和比较能帮助企业供应链冲刺向竞争的顶端，帮助企业确定并填补技能、数据和技术的空白。重点不只是为了更好的收集B端C端的数据，或者用合适的工具进行分析，而是探索目前拥有的数据，如何更快更好地推动企业供应链的变革。

运用可视化BI工具

SaaS公司可以为企业搭建分析架构，并把数据从各个不同的平台聚合在一起——企业只要坐享其成，快速识别自己关键的业务目标，确保在拥有数据和分析技能时，快速对自己的营运状况做出正确判断。而借助正确的可视化BI工具，如Qlik, Tableau等等，SaaS公司把数据从数据科学家处放归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。

哪些数据才是关键？

那么，到底哪些数据对于运输来说至关重要？我们的建议是以总订单数量、总体积、总重量、总成本、整体准时提货率、整体准时送货率、整体异常率这7个KPI为基础，进行分析。以oTMS智数中心的标准报表为例，我们可以根据客户选择的时间段做同比，关注7个KPI的实际值和同比变化情况。

本月与上月同比各KPI的增减幅

选择不同的KPI查看一年来的数据趋势

选择不同的KPI看承运商的绩效排名

在SaaS平台上， IT基础设施专家和项目经理的努力带来时效性极高的数据，分析技术又带来了绝对的机会。对于企业来说，借力这一机遇，就可以快速地进步，完成从爬到走再到跑的全过程，拥抱更为复杂的分析工具、驱动更多的价值。

在互联网、大数据时代，谁能够跟随潮流，更快的融合分析，更效率地进行部署，谁就能获得更有价值的洞察结果，取得更大的成功！

作者简介

oTMS数据团队经理

相关信息：TMS、tms系统、物流运输管理系统、物流管理软件、物流管理系统、tms管理系统、tms运输管理系统、物流信息管理系统、物流跟踪系统、物流跟踪查询系统