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海门到吉首专线卧铺汽车乘车时刻表他们陷入了一个死循环,为了不断沉淀经营数据,而不断让经营数据符合帽子的要求,然后不断的去冲击数据数量,继而实现数据下的金融赋能,周而复始的数据轮回,我们会发现帽子已经无限大,已经成为资本眼中的宠儿,成为的渠道,但是生产者那,依旧还只是生产者,甚至变成了无产者,下的生产没有变成数据的受益者,一切都是假的,狐假虎威的,不能长久的流水。
特性:互联性 相关性 流动性 有温度 性
数据之所以无所不能,是因为它懂你,但是不爱你,数据可以把你惟妙惟肖,也可以把你奇丑无比,数据改变了我们的生活,改变了我们的工作,改变了我们的社交,改变了我们的,改变了一切一切,默然发现我们已经成为依附者。
数据不是的,而是不断通过连接,无处不在的互联,形成数据沉淀,在线的数据、可衡量的才数据,用数据获取更多的数据才是实现数据赋能轮回的关键。
如果数据只是为极少数服务的甚至成为极少数发财的路径,那么数据的长久性与真实性必将受到质疑,数据如果是断链的,如果是隔离的,如果是某些不断重复的分类,那么数据没有意义,尤其是物流行业的数据。
物流从来没有受到过如此高的,未来物流行业的浩劫必将来源于数据,数据行业成为必然,这是一个的事件,所以物流行业数据赋能不是随意的数据应付,而是真正意义的数据应用。
数据相关性比数据本身更加重要,数据衡量一切,数据量化一切考核,数据化一切分享,让数据生产者变成数据受益者必将成为衡量数据本身价值和附加价值的必须。
物流行业的数据之所以成为有的放矢的主要原因就是它附有上下游相关性。从物流业务本身上下链接,会惊喜的发现数据附加相关性可实现的比本身更有意义,比如上游生产制造业的发货周期,进货周期,生产,生产效益,周期,流通方向,流通渠道等等,这些都是本身不经意的沉淀。
但是如果单就数据而数据的话,其实这些就是运单信息罢了,只是一些内存,而当实现数据延展性时,2B的数据赋能就实现了。无奈这些苦逼的物流行业生产数据者们正被这个行业慢慢吞噬,因为他们没有成为数据的受益者,成为被压榨者。
数据之所以活跃,是流动性的大在于利益关系驱动的,智慧链接、互惠互利、数据流通与数据生态圈必须是相互并存的。让天下没有难做的生意,让天下没有难做的物流,让天下没有难送的,用到数据上也是一样,让天下没有难用的数据,但数据也有阴暗面,甚至更大的阴暗面,犹如水能载舟亦能覆舟。
数据的价值,在于活跃,在于活跃的相关性,在于彼此的互通,在于上下游的产业链,物流行业数据就是一个行业的链接口,可以自如调节,所以这个自如调节就容易产生阴暗面,而且数据泄漏的阴暗面可以延伸到法律层面。
所以数据应用一定是有框架的,而不是无底线的,物流行业内很多以为了不起的企业无底线的竞争,无底线的商业,必将成为数据驱动下的厉鬼,成为万众,数据处理必须严谨,数据传递必须生产者的需求,必须实现数据赋能企业,数据改变行业,而不是为了私利!
数据作为经济发展新引擎、新,数据大的价值链在于共享与流通,在于实现的创新。我们不懂数据我们就不懂,让数据有温度,有人性,有、让数据更快更具有大价值创造,梳理闭环成为重中之重。

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