它们不是装饰画，而是中国数联数据资源体系的两张"全景地图"——左边一幅回答“物流数据有什么”，右边一幅回答“这些数据怎么用”，它们一起勾勒出物流行业数据的全貌与去向。
左：一只“眼睛”，看清物流全景
物流数据来源多、类型杂，第一步要解决的是怎么分类。这幅全域物流数据资源分类分布地图给出的分法是八个字：车、库、路、港、货、企、单、资。
它采用了“眼睛”的造型：以瞳孔为圆心，八个维度沿环层向外逐层展开，每一层是更细一级的数据目录。该造型的灵感来自数联科技总经理沈旸。在他看来，数据就像一只眼睛，帮助我们看清物流行业的全貌。
▲ 全域物流数据资源分类分布地图
右：一条飘带，连起数据与场景
左图讲清楚了数据有什么，右图接着回答数据流向哪里。
物流行业数据—场景映射图采用桑基图的形式自左向右展开：左侧为八大维度及其下级目录，中部为十三个业务专题，右侧为典型场景及2000余个详细场景。每一条飘带，代表一类数据与一个业务专题之间的对应关系。
▲ 物流行业数据—场景映射图
比如车辆相关的数据，会流向公路货运等专题，最后落到车辆轨迹追踪这样的具体场景上。顺着任意一条飘带看下去，都能看到一类数据最终服务哪些业务。
十三个业务专题，串起了物流业的全景图景：
七条运输与配送主线：公路货运、铁路货运、港口航运、航空物流四条运输主线，分别覆盖各自领域的主体、货物、价格、单证与运行状态；特种物流服务特殊货类与专用运输；多式联运处理不同运输方式之间的衔接；城市配送覆盖前置仓、即时零售、电商快递与零售门店配送。
两个环节枢纽：物流仓储聚焦仓储环节的主体、设施与货物；口岸贸易对应口岸通关与国际贸易数据。
四个支撑保障：物流与相关产业联动，覆盖物流与农产品流通、制造业、商贸、金融的协同；泛经济类包括全球贸易格局、经济周期、货运保险与风险理赔；政策法规等收录物流政策法规、标准规范与行业资讯；自然资源与地理气象提供基础地理与气象气候数据。
过去，“数据资源”和“业务场景”往往是两份各自独立的清单。这幅图把两者连了起来：一类数据能支撑哪些业务，一个场景需要调用哪些数据，都能顺着飘带找到。
两幅图的设计，更经历了多轮打磨迭代。设计团队反复推敲版式与信息层级，并结合一楼大厅的现场条件，让吊幔与立柱、造景彼此呼应、融为一体——数据图谱不再是悬于半空的展板，而是长在空间里的风景。人在厅中行，图在四周语，数据的故事便这样娓娓道来。
新的数据还在不断汇入，新的场景还在不断延伸。今天挂在一楼大厅的，只是它此刻的模样。
期待这两张图，继续生长。
