隨著大數據的應用范圍不斷擴大，越來越多的企業開始部署大數據戰略。通過大數據技術構建數據中心，挖掘出隱藏在數據背后的信息價值，為企業提供有益的幫助，從中獲取利益。企業應該把大數據看做是一項戰略資源，在戰略規劃、商業模式和人力資本等方面做出全方位的部署。

　　什么是物流大數據?

　　所謂物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、降低物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時信息平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。信息平臺不是簡單地為企業客戶的物流活動提供管理服務，而是通過對企業客戶所處供應鏈的整個系統或行業物流的整個系統進行詳細分析后，提出具有中觀指導意義的解決方案。許多專業從事物流數據信息平臺的企業形成了物流大數據行業。

　　國家出臺的政策支持

　　目前，國家出臺的與大數據相關的物流行業規劃和政策包括：《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業發展中長期規劃(2014-2020年)》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等一系列政策，將大數據、信息化處理方法作為物流行業轉型升級的重要指導思想。

　　此外，交通運輸部正在編制的物流發展“十三五”規劃，其中統籌謀劃現代物流發展，指出要發展智慧物流，適時研究制定“互聯網”貨物與物流行動計劃，深入推進移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的應用;強化公共物流信息平臺建設，完善平臺服務功能。

　　物流大數據行業的生命周期比較長，一般要在5-8年，前期的數據積累和沉淀耗時耗力耗財。目前，中國物流大數據產業正處于起步階段，未來2年有望快速發展，率先實現大數據增值。

　　企業如何應用大數據?

　　大數據在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶管理及物流智能預警等過程中。

　　1、大數據在物流決策中的應用

　　在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。

　　在競爭環境分析中，為了達到利益的最大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作伙伴。

　　物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要采用大數據技術，從大量的半結構化網絡數據或企業已有的結構化數據，即二維表類型的數據中獲得。

　　物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

　　2、大數據在物流企業行政管理中的應用

　　在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。

　　3、大數據在物流客戶管理中的應用

　　大數據在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。

　　4、大數據在物流智能預警中的應用

　　物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。

　　大數據已經滲透到物流企業的各個環節，面對大數據這一機遇，物流企業仍需給予高度的重視和支持，正視企業應用大數據時存在的問題。