随着云计算、物联网、大数据、人工智能技术的广泛应用，物流产业正经历着从传统物流到现代物流的流程创新、技术创新和模式创新的新阶段，物流创新成为物流行业发展的新常态。行业应用的技术变革始终离不开高校教育的改革，现代物流人才不仅需要具备基础物流知识与技能，更要拥有利用内外部数据进行运营管理、分析决策、创新优化等方面的综合能力。
要培养物流人才的数据思维和数据挖掘分析能力，就要有相应的数据资源支持教学设计，而高校却面临着巨大的难题：一数据资源匮乏，二数据采集能力不足，三数据处理能力有限。
2017年我国发布了《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》，提出深化职业教育、高等教育改革，发挥企业重要主体作用，而且国家提倡数据的“整合、共享、完善、提高”。因此产教融合，校企合作成为解决高校这一个难题的重要思路。
为推进产教融合深入发展，建立健全物流行业数据资源库，共同培育物流数据分析人才，提升科研能力，扩大院校社会影响力，北京络捷斯特科技发展股份有限公司（以下简称Logis）面向全国各高校推出物流大数据协同创新实践基地共建共享项目。该项目由Logis发起，全国各大高校自愿参加，共同搭建物流大数据协同创新实践基地，努力打造内容完整、体系化、极具权威的物流数据资源共享平台，并发布行业产业发展现状与趋势分析报告。
合作内容
物流大数据协同创新实践基地项目的主要合作内容包括两个方面：
1
共建共享物流行业大数据平台
2015年Logis已经开始了物流数据资源的收集与积累，并研发了物流产业大数据平台（http://56dili.cn/），该平台致力于为用户提供便捷获取、真实可靠、海量丰富、可视化的数据资源与服务。目前已有的数据和服务功能包括物流行业数据资讯、物流行业宏观指标、物流行业企业、物流基础设施、物流园区、物流价格、全球物流等板块，涵盖了物流行业上千万条数据资源信息，此外平台还汇集了企业级的应用案例和工具。物流大数据协同创新实践基地的建设理念就是以Logis物流产业大数据平台为依托，搭建为全国各院校提供物流数据共享的专业化平台。
物流行业大数据平台的共建共享需要项目合作成员共同开展数据搜集、整理及分享工作：
数据搜集
·搜集内容
为保证数据的多来源、多类型、大体量和综合性，经过对物流行业数据全方位、体系化的研究，构建了物流大数据协同创新实践基地的数据体系结构。该体系将物流数据分为四个体系层级，涵盖行业、功能、区域3个一级指标，21个二级指标，96个按指标、企业、设施、价格、园区、就业、人才、人物8大要素细分而成的三级指标，数据体量达TB级：
注：以上数据体系作为本项目数据搜集的参考内容，各合作院校可选择其中一个或多个方向进行搜集、补充和完善。
·搜集渠道
通过开放网络资源、行业分析报告、协会发布数据、地方物流年鉴等渠道手工搜集或运用数据爬虫技术自动采集。
数据整理与分享
·对搜集数据进行整理，去除无效和重复数据；
·编制数据描述文档，描述数据字段信息、数据体量、时间信息等；
·将数据共享到物流行业大数据平台。
2
数据分析与应用——报告发布or科研论文
以物流行业大数据平台的数据资源为依托，对行业、地区的物流数据进行分析与研究，并形成相关报告，同时，院校也可以基于研究成果，形成并发布科研论文：
分析报告
依托丰富的数据资源可发布物流分析报告，如物流人才报告、物流企业报告、物流预测报告、物流热度报告、物流指数报告等。
注：报告样例详见，https://mp.weixin.qq.com/s/my143YRDdOtkJrbXrjv2qw
科研论文
对于优秀、有创意的数据分析报告等研究成果，可进一步转化为科研论文。
合作模式
·Logis面向所有合作院校开放共享物流产业大数据平台的数据资源，同时负责物流行业大数据平台的维护、稳定、安全运行等工作；
·Logis为合作院校提供必要的数据采集与分析等技术支持；
·本项目将在每个区域（以省、市为单位）设置2-3所合作院校，每个院校由老师和学生组成团队，以团队形式参与项目；
·为了避免数据的重复共享，保证平台数据资源的丰富性、体系化，合作院校的数据搜集方向需共同商议决定；
·为保证数据的真实性与可靠性，将成立数据评估小组，小组成员由Logis与院校共同组成，定期对共享资源进行抽查与评估。
合作效果
1
快速获取丰富可靠的数据资源
物流大数据协同创新实践基地以物流行业大数据平台为依托，与合作院校共同搜集、整理、共享物流数据资源，将原来分散到不同渠道的数据经过体系化梳理集中到一个数据资源共享平台上，为院校提供了更加快速、可靠的数据获取渠道，同时也为教学科研活动中的搜集工作减轻负担。
2
提升学生的数据获取、数据分析能力
共建共享物流大数据协同创新实践基地需要合作院校的广大师生对数据进行搜集、整理、分析等工作，这个过程对学生而言是一个很好的实践学习机会，可以帮助学生提高自身的数据获取能力、锻炼学生的数据思维，为将来就业增加更多的砝码。
3
更好得服务社会、提升公共影响力
基于物流大数据协同创新实践基地的海量数据资源，校企通力合作研究发布的分析报告可为政府提供决策支持、为企业和社会提供及时有效的参考与指南，形成的科研论文成果还可以为物流领域的研究学者提供更多的数据支撑与创新思路，从而进一步提升院校的声誉和影响力。
4
获取丰厚的积分福利
数据资源共享，产生的聚合效应，将让校企双方实现共赢。参与建立物流大数据协同创新实践基地的首批院校可以获得更多的积分奖励和VIP服务，体验高质量的数据获取服务。
申报与认定
·院校以自荐形式，填写《物流大数据协同创新实践基地申报表》（点击文末“阅读原文”即可下载），并发送至：1058041023@qq.com；
·基地管理办公室对申报内容进行评审和认定；
·中心管理办公室咨询电话：18811176289，联系人：郑彩云。
声明：微信文章为独家原创，欢迎个人用户分享到朋友圈；其他任何形式的转载，请联系本公号取得授权，否则将追究法律责任。长风大数据（微信号：cf-dsj）隶属于Logis北京络捷斯特科技发展股份有限公司，简称：络捷斯特，证券代码：834832。
长风大数据（微信号：cf-dsj）基于多行业的海量数据资源，为企业运营和院校科研提供先进的数据挖掘分析工具，帮助用户释放数据价值、捕获深层信息。
联系电话：010-65568598转8013
电子邮箱：cfdsj@logis.cn
网址：http://www.cfdsj.cn
点击阅读原文～下载申报表、合作详细方案等资料，提取码: xtdi