前段時間電商物流界兩位大佬的“數據之爭”在網上鬧得沸沸揚揚，其他因素先不說，單說引起此次紛爭的“大數據”，已經是互聯網時代一個不得不思考的問題。早已有人斷言：得數據者得天下。

　　巨沃成立至今一直專注于倉儲物流供應鏈的管理與訴求，在食品、鞋服、家紡、三方等行業，成功應用了多種線上線下一體化倉儲解決方案。巨沃作為一個“軟”物流人，分析企業物流倉儲數據能為你帶來什么。

　　首先我們應該思考一個問題，軟件跟數據兩者之間有什么樣的關系?我們必須明確，軟件并不等于數據。軟件只是數據展示的載體，我們更應該關注的是軟件體現出來的數據，它能夠做到很好的升華。

　　這里提到“玩”數據。如何玩好數據，是希望給大家帶來效率和價值。在有數據支撐的情況下，可以將很多未知的事情有一個大致的概念。比如說：面對即將到來的雙十一，我們如何選擇主推產品?在前期的預熱活動中，我們如何判斷哪些商品可能會有更高銷量?這些，我們就可以通過系統運行過程中的數據進行分析。有了數據之后，可以做出建設新的預判，可以根據預測去調整現場，去梳理我們的流程，這就是數據提供給我們的其中一種價值。

　　那么，互聯網時代大數據物流的展開方式有哪些呢?

　　第一是計劃性的數據。一些活動的策略，或者產品分析，這些是有價值的數據。如何用這些數據將現場的產品跟流水線跟現場人員的布局產生一個很好的對應關系，這里面也有很多講究和學問。今天的市場最大的一個特點就是變化，運營模式在變化，物流方式在變化，購物場景也在變化，在變化數據里面如何去有效分析我們的訂單，如何將我們的訂單處理效率最大化?這個問題的根本其實就是如何有效合并訂單，將我們的散的、小的、多批次的訂單進行有效合并，最后可以產生很大的價值。

　　第二是充分使用已有數據，它跟我們對空間的利用一樣。結合訂單變化情況，人員變化情況、對應現場變化情況、以及問題數據，這些都是數據產生價值的點，這個點給大家看到的是數據在軟件行業和軟件流程上面產生的價值。這些對于企業來說，它所創造的是更加現實的價值。利用好這些數據，倉庫現場即可以不變應萬變。

　　明白了數據的價值，就開始思考如何進行數據深度管理。

　　首先基于數據的前提，我們對現有訂單做一個有效的分析，最標準的流程是訂單下來之后，進入訂單池，通過人為干預進行訂單有效輸出。將我們的訂單根據我們的倉庫有效分離出去，將我們的人員進行最大化的充分利用。在單量較大的情況下，分析訂單尤其重要。可以合理分配訂單，有效避免倉庫個別通道擁堵，個別人員無活可干的情況。

　　另一個就是預售，現在企業的競爭是多元化，而越來越傾向于“輕庫存”的趨勢下，預售不失為一種減輕倉庫負擔的好方法。預售會出現各種不同的出倉模式，而預售訂單的處理也成為訂單分析分類的一種。數據在此時就變成了系統架構，擁抱數據實現靈活業務體系支撐。

　　還有一點是訂單的分析和預處理。通過“庫位組揀選”的模式，將人員進行有效的分離。活動期間在倉庫建立一個全品相的通道，配合各種活動通道，訂單到了之后先分析，如果超出某一條線或某一個庫位組所能承受能力時，可以隨時有效的拉伸，將倉庫所有場地配合人員靈活使用。平常一萬多平方的倉庫，正常情況下使用3個庫位組就夠。這樣可拉伸的運作模式，如果結合流水線，結合自動稱重，結合自動分揀，DPS的揀選，可以讓揀選效率大大提高。在同一個有效體系上面，能夠讓我們真正看到倉庫利用率做到最大化。