近日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《有效降低全社會物流成本行動方案》（簡稱“方案”），明確了20項重點任務，其中提到推進物流數據開放互聯，那么，目前的數據互聯情況如何，影響物流成本有多大，怎樣更好地推進數據的互聯互通呢？
數據成“孤島”
物流業是供應鏈的核心環節，不僅負責物品的存儲和運輸，還涉及信息流、資金流等多種數據的交互，從而匯聚商貿流通、生產制造、第三方服務、消費者的海量數據。
不可否認，快遞龍頭企業能夠依靠自己的數據平臺支撐起像“雙十一”這樣節日的海量貨物運輸，但因為“數據孤島”問題，并未讓企業間的縱向合作或橫向聯盟更為順暢和有效。
數據是新的生產要素，物流數據不僅是物流企業的基礎性資源，更是其重要生產力，這將導致不同經營主體間為數據控制權激烈博弈，擔心其運營數據會被競爭對手獲得而取得業務優勢。物流巨頭們誰擁有更多數據，誰便能在市場立于不敗之地，這使數據互聯互通受阻。
同時，我們要看到數據資產的價值由于具有不確定性和時效性，會受數據本身的質量、可用性以及市場需求、應用場景等因素的影響，采用數據清洗、驗證和修復等技術手段，可以提高數據質量。
目前，物流企業信息化水平參差不齊，采集、歸納利用數據的能力也有很大區別，比如通過將傳感器、RFID標簽、GPS設備等嵌入到物流設備和貨物中，能夠實時監控和收集物流過程中的各種數據，但有些企業沒有完成數字化轉型，不具備先進裝備，使得企業難以完成對物流數據的收集和利用。
傳感技術是物聯網的核心組成部分，各種類型的傳感器可以獲取不同的環境數據，并將這些數據傳輸到中央系統進行處理和分析，比如壓力傳感器可以檢測貨物在運輸過程中的震動和壓力數據，可幫助優化包裝和運輸方案。
因此，建立數據的關聯，找到提升效率的空間，能更好地指導物流運營和管理。
方案要求，建立健全企業物流數據采集、提取、應用、保護等機制，促進企業物流數據要素市場化流通，面對隱性壁壘，物流業作為流通領域的重要組成部分，應進一步完善數據資源的確權、交易、應用等規則，強化對物流數據等類型數據資源的開發利用。
互聯的重要
方案提到，以公路、鐵路、水路、航空、海關等部門和單位公共數據資源共享和開發利用為核心，整合物流與信息流、資金流，建立部門物流數據資源動態互聯機制。
通過提高物流數據的開放共享程度，加以匯聚分析，能夠從中得到各類貨物的流向流量和流動效率，對國家統籌規劃聯運體系、物流網絡、倉儲設施等提供數據支撐。推動物流數據開放共享，完善我國智慧物流建設體系，對降低全社會物流成本至關重要，因此，數據開放互聯共享，需要從政策、市場、技術等多個維度去破解。
一直以來，數據對接，對各家企業來講，都是商業競爭的“紅線”。物流數據的權利邊界模糊，部門間、企業間、政企間的物流信息交互明顯不足，導致共享不暢，從而對貨物資源優化配置、物流資源利用效率產生了顯著負面影響。
因此，建立行業統一的數據標準和規范，促進物流企業之間的數據交流和共享，有業務必須有數據、有數據必須有通道、有通道必須有系統、有系統必須有對接，推進標準互認和服務互補，實現“標準互認、收益分配”的機制保障，這樣，有限定條件的數據對接與互聯互通，比較有利于保護各物流快遞企業的隱私與商業秘密，也有利于充分發揮市場競爭作用。
首先，加強安全風險防范，完善數據授權管理和運營機制，加快統一編碼標準和上下游企業間數據接口標準，在數據流動的不同環節建立統一的數據標準和訪問方式，同時，不斷創新物流信息的交互模式，適應于日新月異的我國物流業的數字化發展水平。
其次，物流數據蘊含企業利益的企業數據以及關乎隱私安全的個人信息，安全合規是其開放共享必須要解決的核心問題。
建立合理有效的數據權利制度，為相關數據財產權益提供有效制度保障，做到既要保證物流數據中的主體權利不受數據開放共享行為的侵害，又要確保在開放共享中推動物流數據的財產價值最大化。
降本見成效
不同物流方式涉及的主體數量龐雜、差異較大，物流數據的不開放導致物流信息不對稱、不透明，限制了物流效率提升。
阿里最初的菜鳥網就是以數據為紐帶的，而2022年7家快遞企業簽署了《“快遞進村”工程郵快合作數據對接協議》，強調要切實做好數據對接，深入推進郵快合作，加快建設農村寄遞物流體系。
去年，國家數據局成立，圍繞著數據要素市場化配置改革，通過聯合發起“數據要素×”行動，推動數據在多場景應用，創造新產業新模式，激發數據要素潛力，以更好賦能新質生產力發展。
在物流行業互聯互通中，每天都會產生海量的數據，如何有效地處理和分析這些數據，成為提升物流效率、降低物流成本的重要挑戰，大數據技術通過對海量數據的收集、存儲、分析和挖掘，能夠從中提取出有價值的信息和規律。
比如通過對歷史運輸數據的分析，物流公司可以預測未來的運輸需求，優化車輛調度和路線規劃，減少空駛率和運輸成本，同時，大數據分析還可以幫助識別物流過程中的瓶頸和薄弱環節，提出改進措施，提高整體運營效率。
再比如，建立“讓車企數據用起來”的機制，保密脫敏后，通過大數據分析，可以解決商用車主機廠傳統業務中靠人力和經驗無法真正解決的痛點問題，以實際數據來驗證、評價、預測商用車相關業務，實現“從數據，到場景”的業務轉化能力。
大數據的分析和應用，正助力物流業完成從粗放、低效、高耗的傳統業態向集約、高效、環保的現代物流轉型。當然，還有區塊鏈技術，能夠提升供應鏈的透明度和協作效率，通過區塊鏈技術，供應鏈各方可以共享統一的數據信息，實時了解貨物的狀態和位置，減少信息傳遞的滯后和誤差。
制造企業可以通過區塊鏈平臺與供應商、物流服務商實時共享生產和庫存數據，優化供應鏈管理，減少庫存積壓和供應短缺，提高生產和物流的協同效率。總之，大數據，區塊鏈，人工智能等技術可以分析現有的物流交互數據，預測物流需求、優化運輸路線、提高物流效率和資源利用率。
物流數據是物流降本的基礎要素，也是實現智慧物流的重要手段，當前對物流數據的有效利用不足仍然制約著物流業的全面發展和降本增效。匯集物流運輸、倉儲、搬運、裝卸及流通加工各個環節產生的數據，從而進行挖掘、分析和應用，提取有價值的信息提供優化決策，提高效率、降低成本，同時，實現數據的開放共享和合作，促進物流企業間的合作與協同。
數據革命的浪潮正潛移默化地影響著經濟社會的各個方面，包括作為基礎性服務產業的物流業及其細分領域，為了降低社會物流成本，是需要推動物流數據的開放共享。
