物流与数据的渊源
物流始终扎根于数据。事实上，这个词本身就可以追溯到希腊语中的"logistikos"，意为财务组织。
数据科学是一门相对较新的学科，由计算机科学和统计学的融合孕育而成。该领域以数据为养分，这也使得数据饱和的物流行业对数据科学家极具吸引力。
如今的物流企业拥有海量数据，涵盖路线、运输方式、产品以及车辆状况等各个方面。然而，要真正从这些数据中获益，他们必须开始正确地使用这些数据。
数据科学家可以审视你所有分散的数据集，并发现有助于你做出更优商业决策的洞察。
全局视野与精准预测
将来自您车辆的运行状况，您对服务的需求，以及您的配送地点和员工的福祉，结合本地交通和天气数据等外部信息，您可以对供应链中正在发生的事情形成极其详尽的了解。数据科学就像您在当地的眼睛——无论身处世界何地。您可能位于美国，但您将确切地知道您的在中国的货物的运输情况，甚至包括可能影响货物运输的当地、环境、文化和政治问题。
能够理解客户的思维方式、订购内容及其原因，以及这些因素如何随季节和经济变化而调整，有助于你做出最基本的业务决策。这种知识帮助你规划未来：如果你了解客户的行为模式，就能对未来需求做出明智的预测。此外，结合国家的人口统计数据以及当地的规划和基础设施政策，可以告诉你建设任何新配送中心的最优选址。
设备监控与员工关怀
机械设备中的传感器可以提供性能和状态的实时数据。你将能够看到设备的运行效率，并计划最佳的车辆维护时间，或在设备故障前获得预警。
这同样适用于你的员工。可穿戴技术（如 Fitbit）现在正将企业作为目标市场。通过分析该技术收集的数据，你可以追踪员工的疲劳程度或压力水平，并进行必要的调整以提高他们的生产力和士气。
实施挑战与关键策略
然而，与大多数有价值的事业一样，当你首次将数据科学引入组织时，必然需要付出一些艰苦的努力。数据正在快速增长，许多组织认为数量等同于质量。仅仅收集数据而没有明确的目标或目的，就像发送一个没有目的地的货物。
你收集的数据必须具有可用性，这意味着数据需要以正确的格式才能进行分析。虽然数据科学家会为你完成这一过程，但如果你确保所使用的数据与你的具体目标相关，这一过程将大大加快。
同等重要的是数据的存储。稍带提及数据隐私问题，如果你确实收集了个人信息——例如员工的健康数据——你需要确保这些数据的安全，并制定明确的政策规定谁可以访问这些数据。
数据科学在全球范围内运作。不同部门、不同办公室和不同国家可能会分别存储其数据。为了获得最佳结果，这些孤立的信息孤岛必须被整合。例如，你的业务发展部门可能为运营团队提供宝贵的信息。
与此相关的是你使用数据科学的方式。当你的视野从解决单一业务问题扩展到解决所有问题，并发现那些你甚至不知道存在的问题时，数据科学的效果最为显著。
对数据科学工作原理的基本理解，也有助于你思考以前未曾考虑过的新用途。这一点不言而喻，但请确保与你的数据科学团队沟通，了解他们在做什么以及如何做。
展望未来
数据正以指数级速度增长，数据科学的地位也随之提升。在下个世纪，物流将由数据驱动。现在投入大量精力进行基础工作的组织，将在行业其他竞争对手试图追赶时处于更有利的位置。未来的行业领导者将是那些让数据科学掌握方向盘的人。