【深一度】大数据推动大物流
金融对一个国家来说是很敏感的领域，这个领域的大数据是否可以开放，目前来看，还有一定的困难。据说，中国的银行家们正在起草大数据战略。金融领域的数据涉及面很广，比如基金公司的销售数据，客户持有份额与交易数据，客户接触数据，客户网站浏览数据等；比如银行涉及到进出帐户的数据，客户基本信息的数据；比如保险公司有客户购买保险的数据等等。这些数据一旦公开，从中国目前的社会环境来看，还是存在着不小的风险。最近全国人民关注的徐玉玉被骗致死案件，使得数据商业化问题和数据安全问题被一同推向了公众的焦点视距中，这客观上加大了金融领域大数据公开的难度。
目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，在互联网金融领域中，也已经有了大数据应用的典型案例。但同时，大数据行业也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、创新应用领域不广等问题。所以，大数据的落地至关重要。未来3～5年,中国将告别传统金融征信时代,进入一个更广泛的征信时代。未来个人或者企业的信用,将体现在互联网的方方面面。要在这么短的时间内步入新的征信时代,加快推进大数据的全面落地和发展已成为必然。
在公共安全领域，数据共享同样处于探索阶段。2015年，国务院以国发〔2015〕50 号印发《促进大数据发展行动纲要》，要求明确各部门数据共享的范围边界和使用方式。随后，公安部下发了《公安机关信息共享规定》，要求加快部省两级信息平台，整合分散的外部数据，形成全国公安云数据。公安部要求，各地要加快建立以省级为主的警务云计算中心，实现对公安专业数据、政府各部门管理数据、公共服务机构业务数据、互联网数据四大类数据的集成应用。
由于中国的大数据研究应用仍然处于起步阶段，所以公安领域目前与社会机构的大数据共享同样存在不小的困难。但仍有一些地方在进行大数据共享的实践，比如上海市公安部门已存储公安业务信息和社会信息270亿条，日均增加5000万条，逐步具备了大数据特征。但这些数据目前还只有在涉及相关案件时才能被其它行管部门和企业所共享，如何将这些数据与社会活动甚至市场活动结合，使之产生普遍的价值，这在当下还是很难。
政府大数据信息资源需要自由流动，这如同银行货币，只有加速其流动，才能创造巨大的效益，以促进经济发展。据统计，我国有用信息的80%由政府所掌控，但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，严重地制约了经济的发展。部门之间，上下级之间，不少政府机构把手上的数据当成了一个小范围内的资源，信息相互割裂，数据无法做到有效共享，客观上形成了一个个信息孤岛，难以发挥应有的作用。也正因为数据的不公开，无法做到共享，才造成了不少政府的决策失误。
金融、保险、公安和交通等行业,是大数据强势发展、相互又密切关联的行业,这些行业的大数据均与老百姓生活息息相关。如一辆汽车快速经过高速卡口,要即刻判断出其是否存在违章和犯罪记录,这就涉及交通和公安两个行业的大数据。因此,大数据在这些行业的落地,无论对于行业发展还是民生工程建设，意义重大。
因此，只有将大数据整合到现有的政府履职和企业业务生态链中，才能不断创造出新的价值，帮助组织在竞争激烈的环境中胜出，即“产业升级”和“治理创新”。互联网讲究开放，而大数据则讲究融合。我国的政府部门及市场主体应该更多的从融合角度来看待大数据发展和创新。
大数据与共享物流
大数据时代给物流企业信息化建设带来的最大挑战，是如何通过大数据分析提升自身的物流服务水平。物流行业与材料供应商、产品制造商、批发零售商、终端消费者是紧紧地联系在一起的，所涉及的数据量极大且具有一定经济价值。所以“共享物流”成了大数据时代一个不可回避的话题。
其实共享物流不是一个新事物，在共享配送资源方面，早在2012年6月，商务部流通司就发布了《关于推进现代物流技术应用和共同配送的指导意见》，并选择了9个城市开展共同配送试点工作，这是“共享配送资源”的共享物流模式。到2015年，商务部已经在全国组织了25个城市的共同配送试点，取得很好效果，带动了全国共同配送的创新发展。其中在车货匹配领域，在网上网下融合O2O模式实现车货匹配基础上，共享货运资源的模式开始与车辆加油、车辆保险、车辆维修、在途大数据融合，实现全面创新的大数据共享模式，实现了车货最优匹配、车辆后市场与货运金融创新的结合，开创了很多颠覆性的创新模式。
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