改善交通数据的必要性

执行摘要

数据是世界运转的动力。从干线运输费率到货物到达时间，运输流程中的每一步都可以被记录下来。虽然托运人能够获取的海量数据具有重要价值，但只有当这些数据既全面又经过合理组织时，才能为组织创造最大价值——从而实现成本节约并提升效率指标。

在本报告中，我们将识别并解决数据收集方面的挑战，重点关注能够带来显著价值的特定数据来源，并探讨如何利用托运人生态系统中获得的洞察采取行动。建立坚实的数据基础是一个良好的开端，但真正带来变革的，在于如何利用这些数据。

关键要点

1. 对数据进行组织，以获得可操作的结果。数据要发挥作用，必须准确无误。最干净的数据是实时采集的，并详细记录了流程中的每一步。
2. 促进洞察力的应用。建立数据验证与分析的常规流程。通过关键绩效指标（KPI）追踪数据，从而获得推动实质性变革所需的洞察。
3. 创造价值。抓住机遇，发掘洞见，为组织创造价值。别忘了庆祝每一次成功！

信息时代还是虚假信息时代：干净数据的力量

对于交通运输从业者而言，我们常常面临两种情况：要么数据过多，要么数据不足，难以满足具体需求。当被要求预测燃油价格或提供与行业基准相比的绩效信息时，我们通常会评估现有数据，并意识到这些数据可能不足以做出明智的决策。 这可能是因为数据呈现了误导性的信息，或者缺乏支持该请求的数据——这是大多数运输行业专业人士在职业生涯中都曾遇到过的情况。但这并不一定成为限制因素。收集和管理优质数据已有现成的解决方案。

市场上存在深谙运输行业的合作伙伴。他们拥有利用人工智能进行推断的工具，以及连接运输管理系统（TMS）字段的编码软件。然而，数据的质量取决于手动录入数据的人员或处理交易的系统。 数据中的缺陷或偏差会严重扭曲结果，其危害甚至比根本没有数据更为严重。尽管这对于那些仍在使用无法满足当今复杂供应链需求的系统工作的运输专业人士而言是一个普遍挑战，但我们每个人都可以尽自己的一份力量，致力于收集和处理干净且全面的数据集。

在信息收集和处理过程中，有几个关键步骤可确保数据的质量和可操作性：

1. 最大限度地减少偏差：要意识到并努力减少报告和自动化偏差，因为这些偏差会显著影响您的交付成果。数据的质量和数量将决定结果对您的组织是否具有相关性。 请记住，人工智能的性能取决于用于训练的数据质量。数据集中的每一个数字都讲述着一个故事——请确保它准确反映了实际事件。
2. 采集实时数据：最干净的数据是实时采集的，并详细记录交易的每个环节。虽然实时、基于市场数据通常更受青睐，但获取起来可能颇具挑战。与您的运输管理系统（TMS）供应商沟通以了解系统功能，对于构建干净且全面的数据集至关重要。
3. 建立数据驱动型合作伙伴关系：寻找重视数据驱动型合作关系的合作伙伴。构建干净且全面的数据集需要时间，但只要选择合适的运输网络合作伙伴，这一过程就能顺畅高效。优先考虑数据驱动型协作的合作伙伴更可能全程积极参与，从而带来更高的成功率。

干净的数据将为数据分析提供坚实的基础。与合作伙伴及团队成员保持沟通，共同建立标准化的数据收集操作流程，有助于最大限度地减少误导性数据，并为建立数据驱动型合作关系创造机会。那些专精于数据分析与管理解决方案的合作伙伴，能够为您的全新计划提供宝贵的外部视角。 

综合数据的优势

在许多组织中，数据就是力量。数据能够帮助人们理解复杂局面，揭示成功之处和增长机遇。基于数据集构建的可视化图表，使企业能够反思过去的决策或事件，对照目标或行业平均水平进行基准测试，并通过预测预判即将面临的挑战或机遇。数据对组织的持续增长至关重要。 
然而，组织该如何扩充其数据集，使其成为一个强大的知识来源呢？彼得·德鲁克曾说过：“无法衡量的东西，就无法改进。”特别是在交通运输领域，开启这一旅程并将系统升级以适应供应链的复杂性，可能是一项挑战。

这一旅程的第一步是明确您希望实现的目标。一旦确立了愿景，您就可以与内部团队或合作伙伴共同朝着该目标努力。 这两种方式各有优势。与内部团队合作时，他们深谙组织的优势与不足；而与外部合作伙伴合作时，对方能为团队带来互补的技能。无论选择内部还是外部合作伙伴，预期成果都将决定构建基准所需的数据，从而开始朝着目标迈进。

供应链的每个环节都能创造价值。与合作伙伴建立联系，了解他们掌握的数据或能够记录的内容，可以为您的组织带来竞争优势。通常，外部合作伙伴能够提供一份数据需求清单，并说明这些数据将为组织带来的价值。 最优秀的合作伙伴将拥有能够引导您实现最佳绩效水平的资源。

向现有软件添加信息可能会产生额外成本，但其价值通常值得这一投资。寻找数据驱动型或理念相投的合作伙伴将有助于推动这一进程。对于稳固且已建立的合作伙伴关系，在迈向数据驱动型合作关系时，重新定义双方关系将使双方均获益匪浅。

在当今世界，干净且可操作的数据总是更优的选择。尽管这一过程可能令人望而生畏，但关键在于建立数据验证的常态化机制。为了获得最佳结果，应向整个组织传达转型过程以及预期成果的价值。  

干净且全面的数据提升盈利能力

干净且全面的数据是采取行动的基础。凭借干净且全面的数据，您可以提高流程效率和生产力，降低成本，并做出明智的商业决策。在数据驱动型企业和合作伙伴关系中，数据还充当中介角色，将问责制置于关系的核心。

在 Breakthrough，我们设有数据委员会，其 25% 的工作时间都用于确保数据清晰度。

数据往往是组织绩效的基石。我们常因沉迷于日常任务和项目而忽略了努力的目的、成果及其影响。 流程各层级的数据都能提供洞察，帮助我们了解项目是否按计划推进、是否达到预期效果，或者是否需要额外支持。通常，软件会在您自行察觉之前就识别出与计划的偏差。这种自动化消除了人工排查的必要，促使团队更快进入洞察与行动阶段。

随着供应链日益复杂，流程的每一步都迫切需要洞察力和技术支持。 收集干净且全面的数据，是制定数据驱动型战略并在市场中保持竞争优势的关键。尽管提升运输数据质量的历程可能充满挑战，但与合作伙伴建立透明、准确和公平的关系，对于发展战略性且可持续的合作关系大有裨益。