数据是高效决策的基石，但将原始数据转化为可执行洞察仍是物流企业的核心痛点。在近期网络研讨会中，Freightos企业发货人业务副总裁Oliver Esch与Gryn创始人兼CEO Oliver Ritzmann分享了利用技术破解数据难题、推动智能运营的专业经验。本文结合行业趋势，梳理出使物流数据具备实操价值的五种关键方法。
物流数据整合与应用面临的挑战
物流行业虽拥有海量货量、运费率及碳排放等数据，但数据孤岛现象严重。WMS、TMS及ERP等异构系统各自为政，导致数据格式不一、质量低下。例如国家代码（如“UK”与“GB”）或港口代码不统一，直接削弱了数据的可信度。
“当前的挑战在于整合企业使用的不同物流科技系统，尤其是在WMS、TMS、ERP及实时可视化领域，导致大量解决方案处于孤立状态。”——Oliver Esch，Freightos企业发货人业务副总裁
Gryn创始人Ritzmann指出，即便大型企业建立了数据湖，也常因数据质量问题无法有效利用。他强调，收集数据的根本目的在于管理供应商、优化供应链并实现成本节约。
“必须让数据真正具备可操作性……致力于实现成本节约并提升供应链绩效，这才是收集数据的根本原因。”——Oliver Ritzmann，Gryn创始人兼首席执行官
麦肯锡2023年调查显示，87%的货主自2020年以来维持或增加了技术投入以应对数据整合挑战。目前，Freightos每月处理超2亿条空运海运数据，Gryn则支持符合ISO 14083标准及GLEC框架的范围三排放报告，双方正通过技术手段直面行业痛点。
使物流数据具备可操作性的五种策略
基于实战经验，专家提出以下五项策略，旨在帮助企业简化流程、降本增效并提升可持续性。
明确数据使用目的
缺乏目标的数据收集即浪费。Ritzmann建议数据收集应与采购优化、合规报告或供应商管理等具体业务目标对齐。例如，Freightos Terminal支持费率对标与市场追踪，Gryn平台则对接《温室气体核算体系》助力脱碳。聚焦目的驱动型数据，可避免资源无效消耗。
优先处理关键数据集
研究显示，采购活动中80%的收集数据未被使用。Esch建议企业识别运输时效、供应商评级、碳排放等核心指标，精简收集流程。Freightos Enterprise通过集成采购、市场情报和订舱模块，确保仅优先处理高价值数据。
确保数据质量与一致性
Gartner数据显示，低劣数据质量每年平均给企业造成1290万美元损失。针对国家代码混乱、日期格式错误等问题，AI技术可有效清洗和结构化数据。Freightos与Gryn利用AI进行数据整合，显著提升发票核对等任务的准确性，解决高达九成的发票错误问题。
连接数据源获取全局洞察
分散的数据源阻碍全局可视性。Esch主张整合基准分析、可视化及可持续平台，建立单一事实来源。通过将货运数据与可持续性指标连接，并结合实时可视化工具验证供应商绩效，企业可在市场波动时快速响应，如利用采购工具及时发布现货询价。
衡量并传达业务成果
数据的价值在于驱动结果。Ritzmann强调需量化成果，如中标量与实际预订量的匹配度、碳减排目标的达成情况。Gryn计划于2025年9月上线AI供应链优化工具，提供成本与减排建议及清晰指标。通过高管仪表盘或共享报告展示成效，有助于获得利益相关者认同并推动持续改进。
人工智能在物流数据中的赋能与局限
AI正通过数据清洗、预测分析及自动化重塑物流业，但其效能高度依赖高质量数据基础。Gryn新版更新将内置AI报告构建器，用户可通过简单提示生成绩效分析；Freightos则利用AI增强运价管理能力，辅助托运人做出明智采购决策。
同时，数据安全顾虑仍是主要障碍。Esch指出，市场对安全私有云解决方案需求迫切，这正是Freightos和Gryn等平台致力解决的方向。
2025年展望：合规驱动下的数据转型
随着欧盟《数据法案》及电子发票法等法规落地，数据共享与透明度成为刚需。这与Freightos和Gryn简化数据流、赋能企业敏捷应对市场的使命一致。正如Esch所言：“立即行动，现有数据可随时间逐步优化。”这种务实态度结合先进平台，将助力企业在市场波动中实现长期成功。
通过采纳上述策略并利用专业数字化工具，物流企业可将数据转化为提升效率、可持续性及成本控制的核心资产，充分释放供应链潜力。