1.物流大数据的认知和意义
目前，政府、学界、业界对物流大数据的意义认知还不清楚和统一，大家各有侧重。我们认为，物流大数据是区域“经济晴雨表、产业指南针、行业风向杆”。它的重要意义在于反映区域经济发展现状、问题、变化和未来趋势，地方产业链和布局存在的问题和改进的方向，以及商贸流通、物流等行业本身发展的趋势，通过挖掘物流大数据完全可以为地方经济和产业发展提供决策支持。
2.物流大数据的价值
物流大数据的价值究竟何在?我们认为，物流大数据主要包括商业价值、经济价值和社会价值三个层面的价值。
众所周知，物流大数据具有一定的商业价值，，以创造商业价值为目标的物流大数据模式一直被业界研究和践行，近年来，车货匹配APP,SAAS物流软件层出不穷，大家都希望通过物流大数据挖掘商业价值。，物流大数据的价值我们认为主要还在于经济发展决策价值，从发展经济、产业、行业的角度出发，物流大数据可以反映出众多关于区域产业布局、产业链条、产业竞争力、宏观经济(尤其是一产、二产)运行、经济结构、社会消费、物流行业本身等情况，预测其趋势。是社会价值，物流大数据可以从“人、社会、环境”的角度反映区域污染、能耗、社会行为、交通违法、行政执法、行业信用等问题。
3.物流大数据的价值挖掘方向
面对三大价值领域，物流大数据未来的价值发展方向究竟在哪里呢?我们认为，未来物流大数据的价值挖掘方向主要在于挖掘其经济发展决策价值，为政府、经济、产业、社会发展提供决策支持，而不是侧重于商业应用。
4.物流大数据一定要大数“聚”吗?
当前，物流数据碎片化成了行业发展物流大数据的拦路虎。大家觉得很难收集到海量的物流数据，谈何发展物流大数据呢?我们认为，每天海量的物流数据都在我们身边发生，只是目前我们很多部门、组织没有意识和动能去收集它们，而很多现有数据由于体制、机制、理念的原因没有共享。目前，在一个区域完全有方法和途径去通过传统统计、物流IT、智能终端等方法收集到物流数据。开展物流大数据分析还是应回归到对多样性数据的分析，而不纠结于高频次动态变化的、大量的、重复的数据的采样，过于纠结数据的全面和海量性反而会增加物流大数据采集处理的难度。，区域开展物流大数据建设并不一定依赖于数据的数量，而是从数据收集开始把控好数据的维度和质量，有限物流数据的价值仍然巨大。开展物流大数据分析有必要打破从海量、全面数据开始，物流大数“聚”的认识局限。
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作者隆格瑞斯物流咨询