什么是物流中的商业智能?
物流和供应链领域产生了大量数据，这些数据来源于每天进行的多项操作，并涉及大量参与者，如客户、货运代理、物流运营商、仓储、运输、海关、港口、行政部门。
对这些信息进行处理有时意味着可能丢失具有价值的信息，而这些信息对于了解运营的盈利能力可能是决定性的，很多时候是由于：
- 难以收集数据
- 托管在不同平台上的信息
- 报告的复杂性
- 人工更新信息
而生成全球性、最新且可靠的报告的复杂性通常意味着与每个操作相关的成本还不够清楚。商业智能旨在解决这些问题，使用大数据等技术可以清晰、轻松地提供业务发展的完整愿景。
商业智能在物流中的优势
使用此类商业智能和大数据工具的好处显而易见且可衡量。许多企业已经开始采用一种新的方式来管理他们的业务。
(1)准确清晰的信息
通过一目了然的信息可以知道业务的状态和演变，而无需查阅各种来源和使用电子表格统计的数据。这也减少了员工培训所需的时间。
(2)更新信息
在每次产生新数据时，商业智能工具都会自动更新，这减少了报告时间。
(3)更高的敏捷性和响应能力
如果企业的运营中发生影响业务的事情，可以立即收到警报，帮助加快制定决策。
(4)更少的瓶颈
具有适当权限的所有用户都可以随时获得这些信息，因此无需向每个区域经理询问制作状态报告所需的数据。
(5)更广泛的信息背景
通过创建进化报告，可以更轻松地了解处理的数据的场景。此外，这些类型的工具还提供视觉信息，例如货件跟踪地图。
(6)协同工作
商业智能允许协作工作，使所有用户都可以参与状态报告的准备和分析。这使用户可以更轻松地检测问题并深入研究信息，直到找到源头。
在企业中实施商业智能时需要考虑什么
尽管商业智能工具对于应对未来的挑战至关重要，但重要的是要记住，这是一个重大的变化，无论是在运营层面还是战略层面。
咨询机构普华永道公司在其发布的一份研究报告中警告说，在实施此类工具时，与其说是关注的是软件的质量，不如说是企业的战略愿景。因此，必须考虑以下几个方面：
- 企业的战略愿景：战略方法是此类工具实施的一部分是关键，因为从长远来看，它将决定实施的成败。
- 关联操作数据的能力：关联操作数据能够连接和关联所有操作以衡量所应用每个更改的影响，这对于从信息中获得最佳性能至关重要。
- 进行验证：商业智能对所有行业都是通用的，但其运作方式并不相同。因此，重要的是要考虑到选择的工具已在该领域得到验证，并能满足业务需求。
- 用户体验：简单直观。如果用户不易使用，则任何开发都不会蓬勃发展。
- 可靠性：这些类型的工具为决策提供了非常有价值的信息。但必须牢记，这些类型的决策涉及众多公司和人员，并涉及大量投资，因此所提供的信息尽可能可靠和准确。
商业智能领域的任务
商业智能领域员工的任务多种多样。员工需要具有相应的高度责任感，因为战略管理决策基于他们的工作。作为专业部门和IT之间的接口，他们应该具有良好的沟通能力和扎实的技术知识。
此外，商业智能领域的活动需要概念技能、强大的分析思维以及识别和解释复杂关系的能力。
商业智能中常见的职位
(1)商业智能架构师
商业智能架构师设计商业智能流程和结构，并为系统和工具制定规范。为此，必须非常了解企业的业务，了解专业部门的要求，并能够在适当的流程和数据结构中实施这些要求。而项目经理需要定义目标和要求并指导参与项目的人员。根据企业规模和组织结构，还需要设置商业智能项目经理的职位。
(2)商业智能分析师
商业智能分析师负责数据的采集和维护，测试各种工具，提出行动建议，并在必要时培训企业员工如何使用各种应用程序。作为数据(子领域)的专家，他不仅可以非常快速且高质量地分析数据，还可以提出行动建议。
(3)商业智能开发人员
商业智能开发人员的工作是针对特定问题分析现有数据并为决策者提供参考。最重要的是，复杂的问题和由此产生的报告是其任务的一部分。
(4)数据库开发人员
数据库开发人员负责数据仓库及其所有子方面的管理。因此并不负责实际的商业智能工具，而是负责子结构的一个重要部分，例如性能和问题解决以及数据仓库系统的接口，用于识别系统的优化潜力和持续改进。
结论
商业智能在物流和运输中的应用是巨大的。它提供了该行业的众多优势，使其成为涉足这些行业时需要考虑的重要工具。
