如何理解数据、信息、信息系统、信息技术、物流信息系统的关系？

• 数据：狭义的数据是指可以用于数学计算的数字，广义的数据是指人类在生产生活中积累下来的用于表达特定含义的对象都叫数据。你将数据和信息、信息系统等并列放到一起，我估计你所想说的数据是计算机存储器中所保存下来的电子化资料。
• 信息：信息的含义比数字更广，信息是沟通的内容。把沟通的内容沉淀或保存下来，就是数据。
• 信息系统：是基于电子计算机语言开发的可执行程序的总和。信息系统包括执行程序、支持执行程序运行的基础库、执行程序执行数据的存储系统（如数据库）。
• 信息技术：是现代通信和计算技术的总和。如移动通信技术、（云）计算技术、云存储技术、大数据处理技术、....等等都属于信息技术范畴。因此信息技术是信息系统的基础技术，所有信息系统都需要运用到信息技术中的多种细分科学技术。
• 物流信息系统：物流信息系统是针对物流行业设计开发的专业行业系统。不同的行业都可利用信息技术和计算机技术设计开发本行业的信息系统。

根据如上解释，数据、信息、信息系统、信息技术、物流信息系统几个概念不在一个层次上，但他们之间有一定的关系，如下：

1、将信息通过存储，就形成了数据；

2、信息系统就是对数据进行输入、处理、输出的工具；

3、信息系统是通过多种信息技术，在计算机开发语言的基础上开发编译后的可执行程序；

4、将信息系统针对物流行业需求进行实现后，就形成了物流信息系统，物流信息系统将用到移动通信技术、网络技术、数据库技术、软件开技术等信息技术的行业系统。

数据物流与传统物流的区别？

数据物流和传统物流是两个不同的概念，它们在运输的对象、内容和方式等方面存在一些区别。

传统物流是指物质货物的物流运输，包括从原材料采购、生产制造到商品分发和最终消费者的配送等整个过程。传统物流主要关注于物质货物的运输、仓储、包装和配送等环节，通过物理手段实现物质货物的流动。

数据物流则是指数字化信息的物流运输，包括从数据采集、存储、处理到数据传输和共享等整个过程。数据物流主要关注于数字化信息的流动，通过互联网、通信网络和数据中心等技术手段实现数据的获取、传输和处理。

区别如下：

1. 运输对象：传统物流以物质货物为运输对象，而数据物流以数字化信息为运输对象。

2. 运输内容：传统物流关注物质货物的运输、仓储和配送等环节，而数据物流关注数字化信息的采集、存储、传输和处理等环节。

3. 运输方式：传统物流通过实体物流手段（如汽车、船舶、飞机等）进行运输，而数据物流主要通过互联网、通信网络和数据中心等技术手段进行数据的传输和处理。

需要注意的是，传统物流和数据物流在某些场景中也可以相互结合，例如利用物联网技术和传感器设备使物质货物的运输过程中生成大量的数据，并通过数据物流传输和处理，从而提升传统物流的效率和可视化程度。 

物流数据处理是做什么的？

物流数据处理是指将物流过程中产生的数据进行采集、整理、分析和应用，以优化物流运营和管理的一系列工作。通过物流数据处理，可以提高物流运作的效率、降低成本、减少错误和延误，并提供决策依据和预测分析，以实现更好的供应链管理。具体来说，物流数据处理包括以下工作：

数据采集：收集物流过程中产生的各种数据，如货物运输信息、仓储信息、运输工具状态、订单信息等。

数据整理：对采集到的数据进行清洗、去重和标准化，确保数据的准确性和一致性。

数据分析：利用统计学和数据挖掘等方法，对处理后的数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势。

数据应用：根据数据分析的结果，为物流决策提供支持和指导，例如调整运输路线、优化仓储布局、合理安排运力资源等。

数据可视化：通过图表、报表和仪表盘等形式，将数据可视化呈现，使管理者能够直观地了解物流运作情况和绩效指标。

数据预测：基于历史数据和算法模型，进行物流需求和运输预测，以在提前预知需求和优化物流安排。

1、 日常数据支持：根据业务部门需求，收集整理各项数据，完成数据分析并输出。

2、 业务数据分析：针对业务数据进行分析，形成结论，撰写报告，为业务及策略调整提供数据支持；

3、 行业数据分析：对互联网大数据进行分析，提供行业、产品、竞品数据报告，为市场开发、客户运营提供的数据支持。