物流数据的三个层次

物流数据的三个层次：

1：满足管理与服务的需求:

解决物流过程透明的问题，解决自己能管到，能看到，能追到，客户可体验的基本需求，基本实现了从数字化到数据化的转变，但是非常遗憾的是，就这一步，绝大多数企业还没有做到啊；

2：辅助决策的需求：

解决用数据说话，帮助决策者决策有理有据而不是拍脑袋想当然，这是一种“数据+脑袋”的模式，有一定的帮助，但是也还是有数据无模型的时代，能达到这点，已经不错啦；

3：人工智能：

有了预测功能，有了自动决策功能，还有自动执行决策功能，决策修正功能，这样才是真正的物流大数据应用，物流成本才有可能大幅降低，效能提升，但是不要期望太高，物流的影响因素太多，起到部分作用已经不可小觑啦。

当前面临如何挖掘出物流大数据的金融属性是个热门话题，也是个大难题。我们在很多时候关注物流大数据，重要的一点就是它的商业价值，最终就是金融价值，目前像车，船，机器设备等的数据价值主要是位置信息，好最能变现的还都是在保险领域，动产质押，个人觉得未来更大价值领域还是在供应链金融领域，一台价值50万的车，一年拉的货物价值上亿是完全可能的，这样一来，也就是物流的数据与商流的数据实现交互与嫁接，物流的数据价值与商流数据、资金流匹配企业，可能发挥出更达的价值。