在我国，由于大中型物流企业的管理幅度大，人员多，所以对数据管理的重视度远高于小微物流企业。好的数据管理工具，可以帮助高层决策者安上一双“天眼”，运筹帷幄，决策千里。如果没有及时的数据采集与数据汇总，对高层领导者就如同瞎子摸象，看不到全局，决策凭感觉。

云链咨询将物流企业数据管理体系分为以下六个层次：
 
　　第一级：Excel数据汇总+Excel公式处理+Excel数据可视化图表+手工分发。这个级别针对没有大量数据的物流企业较可行，并且企业地理位置集中，职能简单。手工分发过程需要每天人为介入，无论是数据处理还是报表制作，工作重复性很高，对员工来说容易产生厌倦感。
 
　　中型物流企业或大型初创企业一般都处于这个级别，他们有操作型业务系统，但业务系统数据报表开发成本高，只能选择指定人员手工统计。数据汇总及时性差，数据易篡改。这个问题在德邦曾经是头疼的问题，比如质量数据，由于是本营业点手工计算，又关乎考核，因此在汇总的时候人为刻意进行数据篡改是常有的事情，总部也无法监控处罚。国内70%以上中大型物流企业处于这个阶段。
 
　　第二级：Excel数据汇总+VBA宏计算+Excel数据可视化图表+手工分发。这一级别可以将每日重复的数据处理工作变为自动化，前台图表设置可以固定配置好，只需要修改引用源即可。虽然这个过程数据处理只需人为点VBA编译好的按键，但是数据分发仍然必须手工进行，在分发过程中既要注意数据安全，又要达到管控，仍然只能针对集中数据少的物流企业适用。
 
　　物流企业中有一部分员工学习能力强创造性高，他们会自行改进原有的重复性工作。虽然引用VBA宏进行数据计算，但是这类计算不能处理大量数据，经常遇到Excel奔溃死机。物流企业数据汇总及时性差，数据易篡改的问题无法根本上解决。
 
　　第三级：Excel数据汇总+Access+VBA数据处理+Excel数据可视化图表+手工分发。随着物流企业订单量级的增加，EXCEL数据处理的能力会变得相当有限。因此不得不借助于数据库类型的处理工具，此时Access处理+VBA+Excel的前台图表制作就变成一个可行的方式。这一级别虽然数据处理能力变强了，不再会有Excel死机造成的麻烦，但是数据分发仍然并不便捷。
 
　　比如物流企业的当日货量：总部统计员统计出总货量，但是地方分公司需要逐一分发，如果细化到分拨级别逐一分发更加不可行，一股脑儿发在同一个邮件中没有针对性，对员工来说垃圾邮件太多。
 
　　第四级：直接读取系统数据库+数据库运算+Excel数据可视化图表+手工分发。这个阶段已经绕过Access层面，直接将数据源头引自系统数据库，此时数据的读取更为直接与实时。当然生产数据库一般并不会直接开放给用户，因为一旦发生复杂的查询，可能会造成生产库拖库。最好的解决方法是专门只读数据的备份库，不对生产库有影响。而备份库一般只有只读权限，只能做查询数据，不能进行数据处理，这个查询过程导出后的进一步处理可能还是需要借助Access及Excel的能力。但是这个过程，还是需要每天人工进行定时运行。有的公司会使用R语言功能的定时机制进行自动数据运算，也可以使用oracle或者mysql的定时任务减少劳动力。此阶段数据处理更为实时简化，但数据分发仍然为手工分发。对决策者而言至少数据的及时性已经解决，数据篡改的可能极大降低。
 
　　这个级别要求物流企业培养研发人员，成本高。
 
　　第五级：直接读取系统数据库+BI平台处理+BI数据可视化+BI自动分发。对于企业是全国分公司性质或者岗位职能比较多的公司，数据分发如果都是靠人为处理，工作量还是巨大的。这时，BI系统就不得不出现了，BI可以替代原有的人工数据分发，通过权限管控，将数据分发自动化，数据查询自主化。所有的数据后台逻辑写好之后，无需人工干预，可以自动分发的各自的邮箱或者在系统前台查询。
 
　　许多大型成熟物流企业研发自行开发一套BI系统成本代价太高，他们会在市面上寻找已有的成熟BI工具。云链咨询服务大型上市物流企业数据管理服务多年，我们认为将场景与数据应用有机交融并深入管理才能真正用好BI工具。
 
　　第六级：Spark/hadoop处理数据+BI平台处理+BI数据可视化+BI自动分发。随着企业数据量倍增，数据库处理能力变的更加重要。如果oralce数据库数据处理效率不足，那么要引入hadoop多线程数据处理方案，或者用spark这种运算能力极强的工具进行数据处理，数据可视化前台仍然以BI为主。
 
　　这种方法可以大大提高数据处理能力，在一些快递企业中，由于日单量较大，必须进行多线程的数据处理以较快的产生分析结果。当然随着硬件价格的下降，提高服务器本身的运算能力，用oracle或mysql就可以做到快速运算，未必需要使用对技术要求较高的hadoop。

　　在没有参照对象的过去十年，达到第六级物流企业一定是从第一级开始，层层上升，每一级都是他们走过的路。作为新兴大型物流企业，可以站在巨人的肩膀上，直接走到第五级。

下图表示上述级别的演进过程：

　　不同级别的数据管理层级决定了企业管理能力的深入程度，底子越深，数据管理层级就越深，并且能与流程及场景良好嵌套，环环相扣。如同大树，根系稳健，才能枝繁叶茂。

（以上数据管理能力也不仅仅局限于物流企业，任何需要数据管理企业都适用。）