Gartner公司表示，在描绘性剖析范畴，只要70%的企业真正理解他们目前的真实状态。但关于我们来说，这曾经是老新闻了。我们经过司机们的手提电脑曾经这样执行描绘性剖析超越20年以上了，其被称为传送信息采集设备(DIAD)。在预测剖析范畴，Gartner表示只要16%的企业这样正在执行，但我们早在10年前就曾经在部署运用一些预测模型了。而在高程度的标准剖析范畴优化时，Gartner以为只要约3%的企业执行了，而这就是我们的ORION系统充沛发挥其作用的中央了——我们目前正在部署道路整合优化和导航系统。

　　我将这几种剖析都逐一停止引见，由于企业的视野不能仅仅只停留在描绘性剖析阶段，毕竟，其之后的几种剖析包含着宏大的价值。

　　您企业能否会尽量防止运用大数据这一术语?

　　大数据关注的是“如何剖析”的问题;而不是“剖析什么”的问题。“剖析什么”的问题触及到的是大的洞察力和大的影响，假如您企业经过大数据停止剖析，这固然很好。但关键问题在于影响和洞察力。当我们刚刚开端描绘每天需求投递的超越1600万个包裹，并树立起百万兆字节的数据库时，我们并不将其称为大数据，毕竟，我们早在90年代初开端就不断在做这样的事情。所以这对我们而言只是数据而已。我关怀的则是我们用这些数据信息来做什么，由于这才是我们如何从中取得价值的办法。剖析数据是为了做出更好的决策。这就是为什么我通常并不运用大数据这一术语的缘由了。

　　早在90年代末，大量描绘性的数据就可以十分细致的通知我们，快递司机目前所处的详细天文位置了。我们可以在千分之几秒的时间内停止的丈量定位。由于假如可以经过优化流程，为每位司机每天行驶的里程数哪怕仅仅减少一英里，那么，其在年底综合计算下来，总的里程就可以减少至少高达5000万英里。因而，我们会停止准确的里程丈量，哪怕十分细小的优化，也关乎到整个企业总投递里程数的大改动。

　　所以，在90年代末，我们控制了大量关于我们昨天是如何运转的数据信息，但这在明天很难改动。我们是一家由相关学问，办法和程序所驱动的企业，一些数据在员工的头脑里，有些则是在企业的数据库中，还有一些则存储在Excel电子表格中。但在90年代末，我们还没有采用预测数据模型以用来描绘UPS是如何运转的。所以我们在彼时采用了一个称为包裹流技术(PackageFlowTechnologies)的项目。

　　我们彼时的想法是，假如可以我们晓得每一个包裹在一天中的任何一刻详细在何处，以及其需求被投递的中央时，我们就能够预测出其第二天将会发往何处，进而协助我们更有效的停止快递优化。

　　我们在2003年部署了这些预测模型，而这些预测模型和规划工具的部署则意味着，我们的驾驶员不再是从一个空的DIAD开端其新一天的工作，并逐渐搜集信息了，而是从一个乘满了我们所希望他们搜集的DIAD相关信息开端其新一天的工作。因而，DIAD不再是一个单纯的信息采集设备，其已然成为了一个助理。随着相关的预测性描绘剖析，我们每年共计减少了大约8500万英里的行驶里程。这不只意味着我们减少了850万加仑燃料的购置，同时还减少了大量的CO2排放量。

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1、　　免补水、维护简单
采用特殊设计克服了电池在充电过程中电解失水的现象，电池在使用过程中电液体积和比重几乎没有变化，因此电池在使用寿命期间完全无需补水，维护简单。
2、　　密封安全、安装简单
电池内没有流动的电液，电池立式、侧卧安装使用均可，无电液渗漏之患，而且在正常充电过程中电池不会产生酸雾。因此可将电池安装在办公室或配套设备房内，而无需另建专用电池房，降低工程造价。
3、　　使用寿命长
采用了耐腐性良好的铅钙合金板栅，在25℃的环境温度下，正常浮充寿命可达10年以上。
4、　　高功率放电性能好
采用了内阻值很小的**极板和玻纤隔板，而且装配较紧，使得电池内阻极小。在-40℃~60℃温度范围内进行大电流放电，其输出功率比常规电池可高出15%左右。
5、　　安装使用方便
电池出厂时已经完全充电，用户拿到电池后即可安装投入使用

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