摘要：2022年6月22日，習近平主持召開中央全面深化改革委員會第二十六次會議強調，加快構建數據基礎制度，加強和改進行政區劃工作。會議指出，數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎。
一、中國進入數字經濟時代，數字經濟蓬勃發展，未來市場潛力巨大
全球正在由行業經濟向數字經濟轉型過渡，物流業正在并將長期處于數字化轉型發展的歷史階段，沿著數字化、網絡化、智能化階段不斷躍升。我國數字化進程不斷加快，作為國民經濟重要一環的物流業數字化轉型趨勢已定，然而行業在數據方面存在多處痛點，如何破除數據痛點，我們一起來看看吧！
1.1全球數字化經濟快速發展
受益于互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的發展，傳統產業的數字化轉型，2018-2020年，全球數字經濟規模持續上漲。2020年，全球數字經濟規模達到32.61萬億美元，同比名義增長3.0%，占GDP比重為43.7%。預計2023年全球數字經濟占GDP比重將達到62.0％。從數字化應用上面看，全國、亞太、歐洲、北美數字化應用都是快速發展中。
數據來源：中國通信院 數據來源：麥肯錫公司研究2020年 物聯云倉數字研究院繪制
1.2我國數字經濟在逆勢中加速騰飛
隨著新一輪科技革命和產業變革的持續推進，疊加疫情因素影響，數字經濟已成為當前最具活力、最具創新力、輻射最廣泛的經濟形態，成為國民經濟的核心增長極之一?！吨袊鴶底纸洕l展白皮書》指出，數字經濟在國民經濟中的地位愈發突出，2002年至2020年我國數字經濟占GDP比重由10.0%提升至38.6%，數字經濟規模達到39.2萬億元；且在全球經濟增長乏力甚至衰退的背景下，數字經濟持續保持高速增長，2020年增速達9.7%，遠高于同期GDP名義增速約6.7個百分點，是同期GDP名義增速的3倍多，成為穩定經濟增長的關鍵動力。
數據來源：中國信息通信研究院
二、數字經濟助力物流行業數字化發展進入新紀元
2.1多個國家發布物流行業數字化相關戰略，提升產業競爭力
隨著互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能等信息技術與交通行業深度融合，以“互聯網+物流”為特征的智慧物流建設正加快推進，成為全球物流行業發展的新趨勢。越來越多國家出臺鼓勵政策和發展規劃，積極推動物流數字化發展。
資料來源：物聯云倉數字研究院
2.2我國多個相關物流政策支持文件發布，推動物流業數字化發展
構建國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局中，加快暢通物流大通道已經成為重要發力點，物流行業成為我國產業經濟數字化重要的落地方向和實踐場景。國家近幾年高密度發布相關產業政策支持文件，持續推動物流行業快速轉型升級。
資料來源：物聯云倉數字研究院
習近平總書記2021年10月18日在十九屆中央政治局第三十四次集體學習時講話提到：發展數字經濟意義重大，是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。
習近平主持召開中央全面深化改革委員會第二十六次會議強調，加快構建數據基礎制度，加強和改進行政區劃工作。會議指出，數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。
2.3以數據為關鍵要素的物流行業數字經濟進入新時代
十九屆四中全會，首次將“數據”列為生產要素參與分配，標志著以數據為關鍵要素的數字經濟進入了新時代。當前，以人工智能、區塊鏈、數據中臺、工業大腦等為代表的數字技術不斷涌現，快速向經濟社會各領域融合滲透。以數據為核心的數字化轉型已是大勢所趨。物流行業數據密集，在物流運營過程中積累了海量的數據資源，尤其是倉儲行業。從企業內部來看，精確、有效、實時的數據能夠支持企業數字化能力重構；從行業方面來看，行業可靠、一手、權威的數據能夠對戰略、管理、運營、轉型形成數字化支撐能力。
三、物流行業數字化發展面臨三大難題
行業與企業在數字化轉型過程中，首要難題便是數據問題，“巧婦難為無米之炊”，數據缺乏便成了數字化升級的第一個攔路虎；數據孤島、數據質量不高又是兩個重大難點。
3.1行業數據缺乏，“無數”可用
物流行業發展逐漸完善成熟，但是作為物流行業分支倉儲行業，在目前國內市場，缺乏統一的監管統計機制，數據收集管理又是一項長期、復雜的系統工程，作為單個企業來說，獲取倉儲行業數據是一件非常難的事情，因此在戰略、管理、運營、轉型時，往往出現“無數”可用的境地。
3.2行業數據孤島，有數不能用
行業中不少頭部企業，在全國均有倉儲網點分布，因此有一部分的倉儲行業數據，然而在實際使用數據過程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的問題，導致海量數據散落在眾多企業內部信息系統中，形成一個個“數據煙囪”。一是不愿共享，多數企業都將數據作為戰略性資源，認為擁有數據就擁有客戶資源和市場競爭力，主觀上不愿意共享數據。二是不敢共享，部分數據具有一定敏感性，涉及用戶個人隱私、商業秘密甚至國家安全，數據共享可能存在法律風險，客觀上給企業間共享數據帶來障礙。三是不能共享，由于數據接口不統一，數據難以互聯互通，嚴重阻礙數據開放共享，導致數據資產相互割裂、自成體系。
3.3數據質量不高，有數不好用
高質量數據成為精準服務與價值創新的重要基礎，也是大數據提升精準施策能力的關鍵前提。然而，當前部分企業倉儲整體數據質量不高現象較為突出，給數據深入挖掘與高效應用帶來困難。在完整準確性方面，由于缺乏統一的數據治理體系，在數據采集、存儲、處理等環節可能存在不科學、不規范等問題，導致錯誤數據、異常數據、缺失數據等臟數據產生，無法確保數據的完整性和準確性。
四、物聯云倉數字研究院數據大平臺助力數字化轉型
物聯云倉十年專業沉淀，重磅推出倉儲大數據平臺，以城市為單位，提供標準化與定制化的數據服務，是中國倉儲與配送協會唯一指定合作的倉儲大數據平臺，致力打造一座為客戶長期鏈接市場的橋梁，幫助客戶精準把握行業動態。
4.1四大核心數據，讓謀劃可統籌加強
物聯云倉數字研究院倉儲大數據平臺通過在數據標準、管理組織、運維流程、支撐平臺等方面長期加強統籌謀劃，推出四大核心數據：高標倉數據、土地數據、城市宏觀數據、市場研究報告，可定向城市、定向區域、定向倉庫、定向內容為客戶服務。
圖片來源：物聯云倉數字研究院
4.2夯實的數據底盤，讓有數可用可參考
平臺數據已積累了覆蓋全國236個城市、8141個園區、總計3.66億㎡的倉庫資源，約占全國通用倉儲設施總面積的32%，尤其是高標倉覆蓋率占全國95%，助力行業和企業破除“無數”可用的行業壁壘。
4.3健全維護體系，讓數據真實可靠
數據嚴格采用業主上傳、線上審核、現場認證的方式，通過嚴格的審查機制與遍布全國的渠道人員，保證數據的一手性與真實可靠性、高質量。
4.4全方位多維檔案，讓數據可溯源預測
倉庫數據維度多達74項，全方位、多角度定義一個倉庫。平臺數據每個倉庫獨立建檔，按月度更新，保障數據的準確性與及時性，同時為每個倉庫建立檔案，保留每次更新記錄，讓數據可溯源、可預測。
4.5專業權威報告，讓決策有跡可循
物聯云倉數字研究院倉儲大數據平臺可助力企業全方面了解倉儲分布、倉儲實時價格、倉儲空置率情況等，助力企業在倉儲布局、租金定價、招商方面等做出決策。物聯云倉數字研究院規劃咨詢服務支持市場報告定制服務，多個權威專家對倉儲數據進行分析、預測，并給出有效建議。
截至目前，物聯云倉數字研究院已為包括全球500強在內的數百家企業提供了商業服務，并獲得了客戶的一致好評。未來，數字研究院將持續發力、不斷優化自身業務能力，深耕倉儲物流領域，幫助企業精準把握行業動態，實現數據驅動的戰略，為企業創造價值，助力企業轉型，為企業提供新的價值模式參考，最終助力企業實現數字化轉型！ |
