數(shù)據(jù)分析在運輸公司成本控制中的應(yīng)用價值

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.014

[中圖分類號］F275 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）15-0044-04

0 引言

改革開放四十多年來，中國共產(chǎn)黨帶領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)受住了世界經(jīng)濟(jì)浪潮的洗禮，在曲折中奮勇前進(jìn)[]。隨著運輸行業(yè)的快速發(fā)展，成本控制和降本增效成為運輸公司提高競爭力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。相較于傳統(tǒng)的成本控制方法，現(xiàn)代運輸公司需要基于更全面、豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)積累做出管理決策，而數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用為運輸公司的成本控制提供了新的思路。本文旨在探討數(shù)據(jù)分析在運輸公司成本控制中的應(yīng)用價值，基于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等，針對運輸公司當(dāng)前在實際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)，為運輸公司在成本控制方面提供更為科學(xué)、高效、精準(zhǔn)的應(yīng)用策略，進(jìn)而提升企業(yè)的經(jīng)營效益和社會競爭力。

1數(shù)據(jù)分析在運輸公司成本控制中的應(yīng)用原理

1.1數(shù)據(jù)采集：全面整合運營數(shù)據(jù)交通運輸領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源包括道路、橋梁、鐵路、港口等各類交通基礎(chǔ)設(shè)施傳感器所采集的數(shù)據(jù)，如車流量、車速、貨物運輸量、運輸工具的運行狀態(tài)等。運輸公司的成本控制需要大量的數(shù)據(jù)支撐，首先要完成交通運輸各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集，如道路情況、港口倉庫情況、車流量等；其次，要完成企業(yè)內(nèi)部的車輛運行數(shù)據(jù)采集，如行駛里程、油耗、維修記錄等；再次，要完成企業(yè)各部門之間的管理數(shù)據(jù)采集，如技術(shù)工種、工作效率、員工薪資等；最后要完成倉庫或碼頭的貨品管理數(shù)據(jù)采集，如物流信息、出入庫信息、到貨時間等。在運輸公司的成本控制中，只有全面掌握各個環(huán)節(jié)的運營數(shù)據(jù)，才能將物聯(lián)網(wǎng)、GPS、傳感器等先進(jìn)技術(shù)運用于企業(yè)管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和集中管理，為運輸公司的成本控制提供精準(zhǔn)全面的數(shù)據(jù)分析。

1.2數(shù)據(jù)分析技術(shù)：深度挖掘數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)分析技術(shù)是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)系，例如挖掘不同運輸線路的貨物流量與季節(jié)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，為運輸資源的優(yōu)化配置提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要運用統(tǒng)計學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能技術(shù)對大量的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，利用算法機(jī)制識別出成本控制的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以通過時間序列分析的方式預(yù)測運輸車的燃料消耗趨勢，利用聚類分析的方式幫助運輸車規(guī)劃最優(yōu)路線，利用數(shù)據(jù)模塊的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)掘車輛維護(hù)與維修中的潛在風(fēng)險，幫助運輸公司降本增效。此外，使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以實現(xiàn)對運輸公司的成本效益、潛在風(fēng)險、運營趨勢等重要環(huán)節(jié)的監(jiān)控，為決策者提供不同維度的成本控制策略。通過精心設(shè)計的物流策略和運輸方案，企業(yè)能夠大幅削減運輸過程中的時間和金錢成本[2]。

1.3數(shù)據(jù)可視化：直觀呈現(xiàn)分析結(jié)果

數(shù)據(jù)可視化可以將數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜結(jié)果轉(zhuǎn)化為易于理解的圖形、圖表或儀表盤的形式。數(shù)據(jù)可視化可以幫助運輸公司管理層快速掌握企業(yè)運營情況，了解成本控制的效率與進(jìn)展。決策者通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)提供的圖表可以更直觀地了解企業(yè)成本變化趨勢、關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）對比、異常事件預(yù)警等信息，快速識別運輸管理中的問題，及時做出管理策略調(diào)整。另外，數(shù)據(jù)可視化還能支撐動態(tài)交互功能，支持決策者從多維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為運輸企業(yè)的精細(xì)化管理和成本控制的持續(xù)優(yōu)化提供長久支撐。

2 數(shù)據(jù)分析在運輸公司成本控制應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)

2.1數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題干擾決策管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題是運輸公司應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行成本控制面臨的重要挑戰(zhàn)。交通運輸領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量龐大且來源復(fù)雜，包括道路車流量，進(jìn)出庫記錄，第三方物流平臺、ERP系統(tǒng)、車輛傳感器的數(shù)據(jù)、車輛保養(yǎng)及維修記錄等，這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接關(guān)系到分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。一方面，運輸公司在成本控制中對數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用往往忽略數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)精度和數(shù)據(jù)鏈的完整性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量存在缺失、錯誤、重復(fù)、不一致等問題，從而影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。另一方面，數(shù)據(jù)安全也深刻影響運輸公司的客戶關(guān)系和經(jīng)營發(fā)展，但部分運輸公司受技術(shù)能力、企業(yè)規(guī)模、資金短缺等因素的影響，缺乏對公司的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的安全防護(hù)，極易受黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險的干擾，甚至可能引發(fā)法律糾紛，嚴(yán)重?fù)p害公司的聲譽和效益。

2.2數(shù)據(jù)分析算法滯后于運輸公司業(yè)務(wù)發(fā)展

在信息化時代，現(xiàn)代運輸行業(yè)市場競爭愈發(fā)激烈，多樣化的客戶需求對運輸公司的業(yè)務(wù)管理提出了更大的挑戰(zhàn)，也對數(shù)據(jù)分析算法提出了更高要求。然而，由于運輸公司缺乏信息化技術(shù)自主研發(fā)能力，公司所采用的數(shù)據(jù)分析算法往往滯后于運輸公司的業(yè)務(wù)發(fā)展速度，部分算法的可解釋性較差，難以讓決策者直觀理解模型的決策過程和依據(jù)，無法發(fā)揮其在管理決策中的價值。同時，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的不斷更新，各類新型場景需要數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷創(chuàng)新升級。例如，基于圖像識別的車輛狀態(tài)監(jiān)測、基于深度學(xué)習(xí)的運輸需求預(yù)測、基于數(shù)據(jù)鏈的倉儲貨品溯源、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的運輸車輛風(fēng)險評估等。大部分運輸公司在實際業(yè)務(wù)場景中受到數(shù)據(jù)分析算法滯后的干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實際情況不符，讓決策者對數(shù)據(jù)分析給出的成本控制策略缺乏信心，影響公司的可持續(xù)發(fā)展。

2.3數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和整合

數(shù)據(jù)孤島是指系統(tǒng)平臺之間或企業(yè)內(nèi)不同部門之間數(shù)據(jù)無法有效流通和共享的現(xiàn)象。交通運輸行業(yè)涉及交通管理部門、運輸企業(yè)、物流企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)平臺等多個部門和企業(yè)，這些主體之間的數(shù)據(jù)相互獨立，形成了數(shù)據(jù)孤島，使得數(shù)據(jù)無法在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)有效的共享和流通，限制大數(shù)據(jù)分析的全面性和深度[3]。當(dāng)前，運輸公司的數(shù)據(jù)分析存在大量歷史遺留問題，加之受業(yè)務(wù)壁壘或技術(shù)限制的影響，公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島問題尤為突出。數(shù)據(jù)孤島不僅限制了數(shù)據(jù)分析的廣度和深度，還影響了成本控制策略的協(xié)同實施。同時，數(shù)據(jù)孤島還可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被不同部門重復(fù)錄人，造成公司資源浪費和信息不一致等問題，進(jìn)一步增加了企業(yè)的管理成本。

2.4人才短缺與技術(shù)守舊阻礙系統(tǒng)創(chuàng)新

隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)在運輸公司的普遍應(yīng)用，行業(yè)人才短缺和技術(shù)守舊成為公司面臨的重大挑戰(zhàn)。一方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等領(lǐng)域的專業(yè)技能人才供不應(yīng)求，造成運輸公司人才儲備不足。專業(yè)人才的缺失導(dǎo)致運輸公司的數(shù)據(jù)分析能力無法緊跟現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景需求，大大降低了公司數(shù)據(jù)管理的抗風(fēng)險能力。另一方面，部分運輸公司技術(shù)人員和決策層在思維上受限于原有技術(shù)架構(gòu)和思維模式，缺乏主動擁抱新技術(shù)的勇氣。例如，一些運輸公司的技術(shù)人員對自動駕駛技術(shù)持懷疑態(tài)度，擔(dān)心該技術(shù)對現(xiàn)有的運營模式帶來巨大沖擊，導(dǎo)致他們傾向于傳統(tǒng)的保守的運營模式，因此錯過時代變革的浪潮，讓企業(yè)在激烈的市場競爭中失去先機(jī)。

3數(shù)據(jù)分析在運輸公司成本控制中的應(yīng)用策略

3.1確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，提升運輸公司管理效率

智能交通管理體系集成先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)和人工智能算法，能夠?qū)嫶蟮慕煌〝?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘[4。基于此，運輸公司應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，包括數(shù)據(jù)篩選、異常檢測、數(shù)據(jù)脫敏和安全防護(hù)等環(huán)節(jié)，以確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果對運輸公司管理效率的提升產(chǎn)生積極影響。一方面，運輸公司應(yīng)建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)采集與錄人規(guī)范，嚴(yán)格要求數(shù)據(jù)錄人人員明確數(shù)據(jù)來源與格式，以規(guī)范化的校驗規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性校驗，確保初始數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。在數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程中，公司可以引入自動化工具識別數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)缺失、錯誤、異常，通過算法修正偏差數(shù)據(jù)，提高運輸公司數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。另一方面，運輸公司應(yīng)加強對數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控與審計，引入數(shù)據(jù)治理框架，嚴(yán)格管理數(shù)據(jù)庫使用權(quán)。在具體實施過程中，公司可以通過對數(shù)據(jù)庫管理責(zé)權(quán)劃分提升管理員對數(shù)據(jù)安全的重視，定期開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫管理中的問題，并提出相應(yīng)的解決方案，讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果切合公司發(fā)展軌跡，進(jìn)而優(yōu)化成本控制流程，從根本上提升運輸公司管理效率。

3.2優(yōu)化數(shù)據(jù)分析算法，提升運輸公司成本控制效果

信息化時代，運輸公司的業(yè)務(wù)場景更加豐富，原始數(shù)據(jù)量也隨之激增，數(shù)據(jù)分析算法的優(yōu)化是提升公司成本控制效果的關(guān)鍵。從前沿技術(shù)角度出發(fā)，運輸公司需持續(xù)關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合運輸公司自身實際業(yè)務(wù)場景，不斷探索和應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，為公司量身定制數(shù)據(jù)分析模型，以適應(yīng)當(dāng)前的業(yè)務(wù)發(fā)展需求和未來發(fā)展趨勢。例如，運輸公司通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測性維護(hù)、智能調(diào)度、需求預(yù)測等能力降低車輛維護(hù)成本，提高車輛利用率。從深度優(yōu)化角度來看，運輸公司可以基于自身業(yè)務(wù)發(fā)展特點，對數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，構(gòu)建算法評估與迭代機(jī)制，依托評估結(jié)果對系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)、特征工程、模型融合等優(yōu)化，提高運輸公司成本控制的效果。例如，運輸公司在長途運輸中可以利用模型構(gòu)建與調(diào)優(yōu)能力準(zhǔn)確地預(yù)測運輸成本，為決策者提供更經(jīng)濟(jì)的路線和車輛調(diào)度方案，幫助公司實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

3.3打破數(shù)據(jù)孤島，加強跨部門協(xié)同合作

積極實現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)共享和整合，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，是運輸公司打破數(shù)據(jù)壁壘，發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在成本控制中最大價值的必要條件。這要求運輸公司管理層重視數(shù)據(jù)治理，積極從組織架構(gòu)、技術(shù)平臺和文化氛圍三方面進(jìn)行改革。在組織架構(gòu)層面，通過組建跨職能團(tuán)隊加強各部門之間的數(shù)據(jù)共享，明確各部門之間的責(zé)任與利益分配機(jī)制，以保障數(shù)據(jù)采集的流動性和唯一性。在技術(shù)平臺層面，可以采用數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲、統(tǒng)一管理和高效訪問，提升運輸公司的數(shù)據(jù)管理效率。在文化氛圍層面，運輸公司應(yīng)倡導(dǎo)開放共享的數(shù)據(jù)文化，讓員工養(yǎng)成主動分享數(shù)據(jù)資源的工作習(xí)慣，從人文角度實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面整合和高效利用。基于此，運輸公司通過加強各部門之間的協(xié)同合作，可以快速打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，為成本控制提供更加全面、準(zhǔn)確的信息支持，最終實現(xiàn)降本增效的目的。

3.4加強人才培養(yǎng)引進(jìn)，推動運輸公司成本控制系統(tǒng)創(chuàng)新

人才是運輸公司可持續(xù)發(fā)展道路中的關(guān)鍵競爭力。運輸公司應(yīng)主動關(guān)注數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展動態(tài)，積極培養(yǎng)和引入相關(guān)技術(shù)人才，結(jié)合公司自身實際業(yè)務(wù)發(fā)展場景進(jìn)行定制化開發(fā)，通過人才優(yōu)化推動數(shù)據(jù)分析技術(shù)的更新迭代，是實現(xiàn)公司降本增效的根本解決方案。一方面，運輸公司應(yīng)加大對企業(yè)內(nèi)部人才培養(yǎng)的投入，通過定期培訓(xùn)、項目實踐、知識分享等方式，提升現(xiàn)有員工在數(shù)據(jù)處理、算法應(yīng)用、業(yè)務(wù)理解等方面的技能。鼓勵公司數(shù)據(jù)分析技術(shù)員工積極參與數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計與研發(fā)，例如，通過自研傳感器追蹤系統(tǒng)，運輸公司可以精準(zhǔn)掌握運輸車隊的運行狀況，監(jiān)控車輛的實時位置和運行狀態(tài)，有助于避免空載或半載狀態(tài)，提高運載率，最大限度地利用運輸資源。另一方面，運輸公司可以積極引入外部專業(yè)人才，或與技術(shù)研發(fā)前沿機(jī)構(gòu)建立戰(zhàn)略合作，為公司的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊注入新鮮血液，增強創(chuàng)新能力。同時，公司應(yīng)建立規(guī)范化的人才激勵機(jī)制，例如績效獎金、股權(quán)激勵、重大項目獎勵等，為大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈等領(lǐng)域的高級人才提供堅實的物質(zhì)保障。

4結(jié)束語

數(shù)據(jù)分析在提升運輸公司管理效率、降本增效、增強社會競爭力方面發(fā)揮著重要作用。隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷優(yōu)化和應(yīng)用場景的拓展，該技術(shù)將更深入地被運用于運輸公司的成本控制中。因此，運輸公司應(yīng)以開放包容的心態(tài)積極擁抱新技術(shù)，重視數(shù)據(jù)安全管理，加強人才培養(yǎng)與引進(jìn)，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析算法，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在成本控制中的價值，提高運輸公司的管理決策水平和社會競爭力。

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