物流行业数字化变革培训

今天，物流行业最重要的关键词是“变革”！

市场在变：物流行业整体快速发展，激烈竞争推动并购，集中度远高于其他行业。互联网巨头对物流行业持续强力渗透；

政策在变：清洁能源趋势势不可挡，多个城市开始物流用车的新能源化转型。

技术在变：以大数据、车联网、无人驾驶为代表的物流数字化变革已喷薄而出；

甚至物流本身也在变革，新的商业模式（如无车承运）得到政府的支持引导……

一切都在变革之中，不变的只有变革本身。“怎样面对同行的压价竞争？”，“怎样应对巨头的数据优势？”，焦虑中的我们该如何面对未来？

企业决策者的难题是：变革谁都看得到，但是如何选择正确的决策，变风险为机遇？要回答这个问题，需要我们理解数据驱动型企业的大数据决策核心，可曾想过：

“如果我是贝佐斯，怎样运用大数据做决策？”

“如果我是李彦宏，怎样管理**ＡＩ专家团队？”

运用大数据对不确定性的未来做相对精准预测，可能增加企业的生存概率，大数据决策方法是企业应对变革的有力臂助。

企业决策层焦虑，执行层也同样面对职业淘汰的威胁。大数据挖掘、机器学习是现在**的职业技能之一，但哪怕是大数据专家，依然面临面对实际工作和海量数据无从下手的尴尬状况，更何况大多数不懂机器学习，不会写代码的非数据专业人士？

“这不是我要的数据！…其实我不知道该要什么…”

“想用数据说服领导接受我的新方案，该怎样论证呢？”

“每个部门都汇报一堆数据一个说法，该相信哪个？”

幸运的是数据分析从来不是数据科学家的专属，而是来源于每个人都具备的逻辑认知能力。我们需要做的是锻炼严谨的数据思维方式，掌握简单的数据工具，学习易精大数据决策法。

数字化转型虽已为大多数企业所接受，未雨绸缪，我们不妨多了解数字化的难点和教训，少花点填坑成本，少走点冤枉路。但无论如何，我们坚信数字化的未来属于每个组织和每个人！

１　引子：**不变的只有变革

１．１　物流行业的数字化变革

１．１．１　外部市场环境变化

１．１．２　内部竞争格局变化

１．１．３　内外变化催生数字化变革ＩＩＡＢ

１．２　海啸！大数据和ＡＩ来了

１．２．１　决策者的焦虑

１．２．２　人类认知进化的第一次危机

１．２．３　谁会替代你和你的组织？

１．２．４　霸王龙下的生存空间

１．３　变革应对

１．３．１　寻找不变的“１”

１．３．２　决策源于对变革的预测

１．３．２．１　信息效度

１．３．２．２　决策风险

１．３．２．３　执行力度

１．３．２．４　团队活力

１．３．３　从传统决策到大数据决策

１．３．４　数字化转型之“愿“

１．３．５　数字化转型之“痛“

２　入门篇：大数据思维养成攻略

２．１　什么是数据思维

２．１．１　“老大哥问住我了”——某无车承运平台难题

２．１．２　你被“大数据”了吗？——论巨头的数据优势

２．１．３　人工智能优势和劣势

２．１．４　从形式逻辑到机器学习

２．１．５　人与大数据ＡＩ的认知融合

２．２　主流数据挖掘模式

２．２．１　ＣＲＩＳＰ－ＤＭ

２．２．２　ＡＩ改进版

２．３　逆向数据思维

２．３．１　不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”

２．３．２　财务数据挖掘模型

２．３．３　不以客户满意为目的的数据团队是“自慰队”

２．３．４　稻盛大神的阿米巴实验

２．３．５　客户价值精算是企业行为统一度量

２．４　蜂巢：企业经营数据全息图