大数据分析有望改善货运行业小、散、乱、效率低下的现状

货运行业非常大，最早的时候是保镖运送货物，值钱的东西从A点运到B点，当时运送的车辆就是马车，最早是人力，这是物流的核心本质。现在虽然工业社会在发展，车辆有火车和轮船，但是货运和物流的核心本质是不变的，还是把货物从A点运送到B点。难点在哪里呢？就是“小散乱”。中国的货车大部分聚集在个体司机手里，自动化、信息化管理，社会化、规范化都存在较大问题。从马车过渡到汽车、火车，这是工业革命带给我们的好处，现在已经处在信息时代，未来，数据应该能够改变这个行业的现状，可以通过数据解决目前行业存在的效率低下、小散乱的问题。这个行业比较大，需要解决的问题也很多。

首先，位置轨迹是最基础的数据，以此可以分析出超速、疲劳驾驶、驾驶时长、驾驶里程等。再深层次的数据分析，比如，A点到B点（例如从北京到上海），货车经常走哪条路？这条路的里程是多少？时速是多少？车辆数是多少？路途当中的停留点有哪些？从高速公路管理部门获得这些数据，我们就可以帮助运输企业或司机决策他们选择的路线，费用是怎样的，时长是怎样的。这是最基本的数据分析。

再者，我们会根据运输大宗商品的数据，来预估大宗商品的价格，可以跟影响价格的平台合作。比如煤炭运输，我们发现，平时从内蒙古鄂尔多斯到北京每天发车500趟，之后突然有一天涨成了2000趟，那就会预判价格，北京煤炭价格要降价，因为供货量大了。大数据分析挖掘对价格、市场、经济会做出一定的预测。

面对诸多的问题，传统的凭经验、一成不变的管理方式与处置方法已经无法应对，而随着交通行业信息程度的持续推进，海量的货运、物流数据被记录与存储，形成了“货运大数据”，充分利用“货运大数据”，将能帮助我们实际解决货运、物流业遇到的难题。