货代数据,被我们低估的宝藏!

发布日期:2019-06-20 17:14:51

内容摘要

利用货代的业务数据,不仅可以更直观感受到货代公司的内部管理情况和外部对接能力,还能更多反映出当下市场行情和走向等诸多问题。但真正谈及对数据资源的利用,大多数货代公司,其实做的还远远不够。

提到货代操作和管理,我们都离不开一个重要的因素,那就是“数据”。货代公司和团队对业务数据的重视程度,从他们选择货代操作系统和认真程度和更换操作系统的低频次,就可见一斑。

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利用货代的业务数据,不仅可以更直观感受到货代公司的内部管理情况和外部对接能力,还能更多反映出当下市场行情和走向等诸多问题。但真正谈及对数据资源的利用,大多数货代公司,其实做的还远远不够。

很多货代公司对数据的利用,只是浮于表面或者为了应付当下,而没有更深层利用货代业务数据的价值,给自己带来更多的助益。很多货代公司都迷茫团队的发展方向,服务还有哪里做的不到位,哪些地方还存在进一步优化的空间,这些都是可以通过以往的那些业务数据真实反映出来。

为什么存在数据利用方面的差距呢?一方面是对其价值的认识程度不同导致的,但小编我个人认为,更重要的因素是技术的差距。如果一家货代公司没有足够的技术支持,他面前有一座金山也会视而不见,因为它技术条件不满足。

现在云货代操作系统,特别是Skylog,在各大港口城市以极快的速度被认可,为什么?就是因为他们带来了更多的价值,他们让货代公司的业务数据有了更多意义的展现。

机器学习的原材料是数据,数据越多越好。并且机器学习能够克服各种复杂情况,只要数据足够丰富,简单的学习算法可以轻松编写百万行长的新算法,工程师的工作轻松多了。工业革命使得体力劳动自动化,信息革命使得脑力劳动自动化,而机器学习使得自动化过程本身自动化。战胜围棋本身并没有什么商业价值,但它带来了算法的突破,而这种突破肯定可以被应用到不同的商业场景中。

这就是我们将算法称为智能商业的“引擎”而非“工具”的关键理由,它是智能的核心。基于数据和算法,完成“机器学习”,实现“人工智能”。第三次工业革命发展到今天,计算方法已经产生了从量变到质变的飞跃,可以说是数据时代最根本的特征。

今后,云货代操作系统还会继续优化,不断创造更多价值和意义,让货代更高效更精准对接客户、处理业务、展望未来。


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