截止到2022年，目前国内上市的快递公司有顺丰控股，圆通速递，韵达股份，申通快递，京东物流，中通快递，德邦股份和百世集团。
据国际会计师事务所普华永道发布的报告指出，2021年中国物流行业交易数量同比增长38%，达到创纪录的190宗，连续3年实现正增长；交易金额同比大幅攀升1.58倍，达到2247亿元人民币。2021年交易频率高达每2天一宗，行业并购整合步伐加快，其中，综合物流和物流智能信息化成为最受关注的领域。
面对激烈竞争的市场，如何通过分析庞大的业务数据量，包裹数据，运输物流设备，管理众多的快递站点，快递员，保证品牌服务质量，提高管理水平，增加业务量，是物流行业管理者思考的头等大事。
在数据分析辅助决策时，数据指标是提炼重要关键数据，找到数据之间的逻辑关系，快速定位问题的重要关键。
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物流行业认知及4大特点
根据百度百科定义：物流业是将运输、储存，装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能根据实际需要实施有机结合的活动的集合。
物流业是一个新兴产业，不能仅仅等同于运输业或者仓储业，是一个整体综合的产业。
随着生产端，消费端对于物流的上下游，配送的速度要求越来越快，前置时间越来越短，配送间隔越来越短，物流配送速度越来越快，商品周转次数越来越多，物流速度一直呈现快速化增长的状态。
比如京东商城，通过大数据仓储物流的高效管理，可以实现全国100多个城市当日送达产品，这就是大数据与物流行业结合的案例。
现代物流，开始将物流与供应链的其他环节进行集成，包括：物流渠道与商流渠道的集成，物流渠道之间的集成，物流功能的集成，物流环节与制造环节的集成等。
随着采集数据设备，感应器，数据系统的建设完成，现在我们可以追踪一个包裹的所有数据，包括最开始的收集，运输运转，仓库点，送货快递员等数据全部智能化。
随着大数据的积累，物流企业可以根据业务量，快递员数量，运输效率，搭建最合适的仓库，确认收集运输时间，降低仓库占用时间，提高运输速度。
现代物流采用先进的技术，从物品的收集，存储，包装，流通加工等服务外，运输工具也方式多样，有空运，货运，陆运，管理手段也方式多样。
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数据指标体系对物业行业的3大价值
数据分析指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。
我们可以简单理解，数据指标，指的是一些反映问题的重要数据，比如在物流行业中，到货量，包裹数量，发货量，车辆形式，每天收货SKU，都是重要需要关注的数据指标。
△图为亿信ABI信息化指标图形看板
数据指标体系，即将零散的数据指标串联起来，成为一整套体系使其具备业务参考价值。我们可以理解，数据指标体系是数据指标的集合。
指标体系可以建立业务量化的标准，数据分析的目的，就是说明，衡量，预测业务的发展，这是单一数据指标无法做到的。
比如在物流行业中，收货量是重要的关注指标，它取决于我们的业务收入，但是后续的运输时间，货损率也是关联非常重要的。
只判断收货量，后续的运货时间无法满足客户的期望，货品损坏过多，用于物品赔偿花费大笔支出，会影响用户的后续消费，引起企业品牌受损，后续的订单数。
所以我们会发现，单一数据指标衡量非常容易片面化，需要通过补充其他的指标，搭建一个体系，才能全面衡量业务发展情况，促进业务稳定长期良好地发展。
有了指标体系后，它可以覆盖大部分临时数据分析需求，可以让数据工程师少干一些临时，突发的数据分析工作，经过长时间固定的工作经验，可以提高数据分析师的工作效率。
建立了系统指标体系，有了过程和结果指标，明白指标之间的前后关联关系，就可以通过回溯和下钻，快速找到关键指标波动的原因。
比如物流企业发现某一地区的收货量下滑，根据收货业务客户指标，可以看出是个人C端用户，电商商家，B端企业用户中哪一块业务量下降，找到下滑原因，分析每一类用户的需求情况，物品运输情况，分析用户是否需求下降，是否对运输的服务不满意，是否竞争对手降价抢占市场等。
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物流行业5大指标数据
物流行业，存在大量的员工，仓库，货物，运输传输设备，上下游供应商，客户的数据，想要管理起来十分困难。
而用数据指标体系进行拆解和管理，可以抽丝剥茧，找到核心关键的指标，帮助管理者管理庞大组织，找到问题，做出精准决策。
物流行业的常见数据指标，大致有收货数据，储存数据，挑选数据，发货数据，退货数据这5类。
收货数据，包括到货量，订单数，车辆的装载量，收货区域大小，收货作业时间，每天收货SKU数等。
车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。一般情况下，还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。
收货一般是比较简单的，但也有比较复杂的情形，比如新华书店图书的收货即是如此。因为每天到货的品种很多，还有大量混包的情形，因此收货要进行专门的处理。有些电商的收货也比较复杂，包括要进行QC等动作，对收货区的要求就不一样。
货物储存是一个十分重要的运输过程，库存能力对系统的设计非常重要，但如何确定库存是非常有讲究的。除了库存总量W以外，还要考虑SKU数，以及各种存储方式下的库存要求等。
很多情况下，仓库的设计并非是单一的。所以，设计的时候就要清楚库存的方式是什么，有什么要求。
一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存（分为立体库和平面库两种最基本形式）和以箱为单位储存。
当然还有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有条状物（如钢材），异形物品（如服装的挂装等）等。在设计中，这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。
挑选分拣数据，包括挑选的订单数，订单行数，发货量，整盘出库量，整件出库量，拆零出库量是比较重要的。
在挑选管理货物的时候，物流行业有一个非常重要的ABC分类法，根据货品的重要程度把货品归为A、B、C三类，进行分别管理：
A类货品：品种比例在10%左右，占比很小；但年消耗的金额比例约为70%，比重较大，是关键的少数，需要重点管理。
B类货品：品种比例在20%左右；年消耗的金额比例约为20%，品种比例与金额比例基本持平，常规管理即可。
C类货品：品种比例在70%左右，占比很大；但年消耗的金额比例在10%上下，此类物品数量多，占用了大量管理成本，但年消耗的金额很小，只需一般管理即可。
在管理仓库的时候，拿出主要精力处理主要事情，不是说不去管理B类、C类的货品。
在B类、C类货品中也有相对重要和次要的货品，可以循环使用ABC分类法进行分类管理，有利于减少库存，节约管理费用，从而降低管理成本。
拣选环节设计关注的主要是拣选、包装和输送问题，因此，有关拣选的细节问题就非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量，这三个参数对于设计也是非常重要的。
在发货阶段，发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。分拣机的格口不可能无限增加。
因此，设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。
有些物流中心的发货区设计很小，站台停车位很少，给发货造成很大困难。集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流中心，每天只安排一次发货，其发货区就要大一些。
对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。这在设计中是要注意的，随着大家对物流认识越来越深刻，发货装车环节越来越受到重视。因此，设计中也要与时俱进，考虑自动化系统对发货区的影响。
退货数据不是均衡的，有很大的波动性，相关的数据有订单数，SKU。
在数据分析中（实际作业也是如此），要将退货收货与退货处理分开来。其作业时间和作业量都会不一样，对退货来说，其作业流程对于设计会产生影响。一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。
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物流行业搭建数据指标体系5步骤
前面我们了解了数据指标体系的重要性，对物流行业及物流行业中的数据指标都有一定了解，那么如何搭建物流行业的数据分析指标呢？主要有5个步骤：
首先，第一步，我们需要确定指标的目的和范围，指标需要达到什么样的目的，做到什么程度，需要管理层达成共识。
同时，组织需要划分数据指标管理的范围，哪些数据需要指标化，哪些不需要指标化，比如物流中的仓储，成本，配送等数据，都需要进行指标化。
第二步，我们需要制定数据分析的模型，保证指标数据之间有关联性，逻辑性，便于我们能够了解数据之间的逻辑关系。常见的物流分析模型，有加法模型，EIQ分析。
比如物流行业的订单量，按照业务类型分类，有电商寄送，搬家，货物运输等多个类型，我们可以通过业务类型数据。我们根据市场需求的变化，来调整战略，做精细化运营。
EIQ分析也是物流企业非常常见的一种方法模型，E代表Entry订单，I代表Item品项，Q代表quantity数量
分析内容主要有：
EN分析：即每张订单的订货品项数量分析。
即通常所说的订单结构或订单行数分析。EN分析可以对订单行的分布情况做出准确判断，从而对拣选策略尤其是拆零方式提供指南。
比如说B2C电商业务，其订单行很少，而对于医药的B2B配送，每张订单的行数会较多，两者在设计上的处理方法是不一样的。
EQ分析：每张订单的订货数量分析。
对一个订单的每行数量进行分析，就可以获得订单结构的基本情况。对一个订单行来说，会存在整件和拆零两种情况，因此，订单的分布情况还可以指导对库存分布、拆零拣选的具体设计。
IQ分析：每个单品的订货数量分析。
这种分析主要用于库存ABC分析。库存ABC对于仓库库存结构设计和拣选系统的设计都有非常重要的作用。
IK分析：每个单品的订货次数分析，也即产品订货的频率。
这是与发货ABC相关的指标。发货ABC分析对于货物存放的策略、补货策略，以及拣货策略的设计都是至关重要的。
EIQ分析一般是对历史数据进行。用于设计的分析，旨在确定订单结构和库存结构。对运营管理而言，EIQ分析则常常用于对实际运营的优化，如ABC分析即使如此，可以根据一段时间的ABC分析结果，及时调整库存的结构，以期达到提高拣选效率的目的。
对一项设计而言，一般应选取1年以上的数据比较适宜。太少的数据可能缺乏代表性。当然也有例外，如数据量本身就不够，那就只有从行业中其他企业的数据中寻找规律了。
第三步，就是明确指标的定义，有什么价值。比如物流行业常见的数据：收货量，发货量，库存量，拆零量，SKU，物流成本等。
物流成本分为显性成本和隐形成本，显性成本=运输配送成本+仓储成本+装卸搬运成本+物流信息成本，隐性成本=缺货成本+库存货损成本+库存资金占用的机会成本
衡量仓库的数据指标，有仓库仓容利用率，仓库面积利用率，库存周转率，库存量，库存保有单位（SKU）。
装卸搬运的数据指标，有到货量，设备利用率，装卸搬运效率，装卸搬运货损率，每小时作业量。
运输配送的数据指标，有配送量（年，月，周，日），运输设备情况，单位运输设备装载量，运输设备空载率，运输配送出错率。
订单处理的数据标准，包括订单数，订单处理效率，订单处理出错率等。
给每一个数据赋予定义，了解数据之间的逻辑关联，我们就能看懂数据变化的内在原因，找到问题。
第四步，就是利用数据分析平台工具，设置相关指标要求，指标建模，指标数据落地，直接生成相关数据图谱，对指标进行增添删减，修改变更的管理工作。
以亿信华辰ABI数据分析工具为例，我们可以看到整个指标的流程：
△图为ABI指标管理流程图
第五步，就是根据数据要求，最后生成了领导驾驶舱，生成相关的数据指标图形，表格展示，让管理层看到关键数据，根据数据指标逻辑关联，找到问题所在，利用手里的资源和权力去协调解决问题，让组织能够良好运运行。
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亿信华辰ABI指标管理功能
亿信ABI是亿信华辰历经16年匠心打造的国产化BI工具，集数据源适配，数据整合与处理，指标管理，数据分析，挖掘与AI应用等核心功能于一体的一站式数据分析平台，可满足企业各类复杂的分析需求。
亿信ABI指标管理功能，可以对指标进行系统的增添删减管理，建立指标模型，指标数据展示，数据报告生成。
指标管理中内置敏捷看板，零学习成本，一分钟上手，具有拖拽式操作，全程无需编写表达式，直接查看各种指标。
敏捷看板有以下4大特点：
导入数据无需任何处理，系统自动识别指标维度，自动关联系统维度，同时允许 人员绑定，自动识别字段类型，包括:字符串、整型、浮点型、日期型。
智能判断两表之间字段名及类型，生成表关联关系，真正达到了智能化的“无” 建模，同时允许用户手动修改表关联关系。
在制作看板过程中可随时调整维度指标，一键将维度切换成指标，也可一键将指 标切换成维度。
敏捷看板内置多种组件，包括:过滤条件、筛选面板、快捷标签、富文本、预警 区、图片、分组、选项卡、指标卡。
除了上述组件外，ABI 还内置有表格组件、快速标签、分组、图片多个组件。
(1)表格组件:方便拖入维度和指标生成表格;
(2)快速标签:对图表快速标记;
(3)分组:对图表进行分组显示;
(4)图片:在图表制作过程中，插入图片的功能
△图为亿信ABI指标管理功能界面