大数据在物流方面应用doc资料
云计算和大数据在物流行业中的应用
云计算和大数据在物流行业中的应用一、引言随着数字化时代的到来，云计算和大数据对于各行各业的影响越来越大。
物流行业也不例外。
云计算和大数据在物流行业中的应用可以实现供应链的数字化管理，提高物流效率，降低成本，并优化顾客体验。
二、云计算在物流行业中的应用1、供应链管理供应链是物流行业的重要环节，涉及信息流、物流和资金流的整合。
云计算可以为供应链提供数字化处理能力，优化各环节之间的协作，加强对供应链的实时监测和分析，提高供应链的可视化水平。
2、物流车队管理物流车队是物流行业的重要组成部分，云计算可以对车队进行数字化的管理，包括实时监控车辆位置、安全驾驶监控以及车辆维护计划等，有效提高物流车队的安全性和效率。
3、仓库管理物流仓库的管理是物流行业最常见的需求之一。
云计算可以将数据整合起来，提供快速、准确的库存信息查询，实现数字化管理的目的。
4、交通规划优化云计算可为物流企业的交通规划提供高效的服务。
物流企业可以在云端上利用各类数据进行分析，制定出更加合理的交通规划，避免交通拥堵、优化行车路径、减少行车时间，提高物流效率和成本控制。
三、大数据在物流行业中的应用1、智能分拣和配送传统的物流行业需要大量人力物力开展，其分拣、装车、配送等环节需要大量的人力操作。
而大数据分析则可以通过区别包裹的重量、尺寸、目的地和发送时间等因素，自动规划出更为合理的路线来提高效率。
同时，大数据分析可以跟踪物流的运输轨迹，更快地响应客户的投诉和疑虑。
2、预测需求物流行业中需要根据市场需求调配资源，如在上节日前预测人们会购买哪些商品，并采取相应的库存调配策略，以充分利用库存并提供快速送货服务。
大数据分析可以预测需求，帮助物流企业做出更为准确的预判。
3、降低风险物流行业中存在一些不可控因素，如异常的天气、交通拥堵、设备故障等。
大数据分析可以实时监控这些异常情况并及时通知物流企业，帮助其尽可能地降低风险。
四、结论云计算和大数据可帮助物流企业提升效率，降低成本，提供优质的服务。
大数据技术在物流行业的应用
大数据技术在物流行业的应用一、引言随着互联网技术的发展，大数据技术已经成为当今社会发展的重要支撑，其应用涵盖了各个行业。
其中，物流行业是一个特别重要的领域，因为物流在现代社会生活中的作用越来越强大，为了更好地应对各种市场变化和顾客需求，物流公司必须依靠大数据技术来提高效率、降低成本和提升服务质量。
本文将从数据收集、数据分析和数据应用三个方面介绍大数据技术在物流行业的应用。
二、数据收集大数据技术在物流行业的应用离不开数据收集，只有充分收集数据才能对物流的各个环节进行分析和优化。
目前，物流公司通过以下途径收集数据：1.物流系统：物流公司的业务流程中大部分都可以通过物流管理信息系统（LMIS）实现自动化管理，在运输和仓储环节积累数据。
2.传感器技术：物流过程如温度、湿度、运输路径和车速等信息可以通过传感器技术进行数据采集和传输，以便于分析和改进。
3.智能设备：智能物流箱，无人机、传统扫描仪等设备都可以采集相关数据，可以帮助物流企业实现自主运营。
4.在线交互：物流公司通过与零售商和消费者的在线交互，收集相关数据，比如交易时间、订单量、物流环节等，为物流优化打下重要基础。
三、数据分析大数据技术的应用中，数据分析才能为企业真正释放数据价值，而物流行业的数据特点很多，因此如何有效地获得运营和服务方面的收益是物流企业面临的一个重要挑战。
目前，物流公司通过以下方式分析数据并应用于物流服务和管理：1.供应链网络优化：物流企业可通过数据分析优化供应链网络，比如物流节点策略调整、仓库库存管理优化等。
2.透明度和可视性增加：物流支持数据分析的方式提高了物流交易可视性和透明度，每辆运输车的停留时间、消费者接口使用情况、更新货物状态等都可以实时跟踪。
3.风险控制：物流企业可以通过数据分析降低物流运输中的风险，关注大量历史数据，分析时间评估、状态控制、航线评估等信息，使货物运输过程安全可控。
四、数据应用大数据技术在物流行业的应用离不开数据应用，因为数据的应用将直接影响到物流企业的决策和运营水平。
大数据分析在物流行业中的应用
大数据分析在物流行业中的应用近年来，随着人工智能及信息技术的不断发展，大数据分析已经成为了当今最热门的话题之一。
在各行各业中，大数据分析的应用越来越广泛，而在物流行业中，其应用更是发挥出了极大的作用，改变了传统的物流模式，极大地提高了物流效率。
一、大数据分析在物流中的应用大数据分析在物流中的应用主要分为两个方面。
一个是在物流信息系统上的应用，另一个是在物流业务管理中的应用。
一方面，通过在物流信息系统上应用大数据分析技术，物流企业可以对物流运作进行全面监控，包括运输进度、运输路线、车辆、货物等信息。
通过这些信息的全面监控，可以提前发现物流运作中存在的问题，及时进行处理，从而保证物流运作的顺畅进行。
另一方面，大数据分析在物流业务管理中也具有广泛的应用。
例如，在货物分拣和配送方面，物流企业可以根据不同用户需求和货物特性，进行精细化的管理，从而提高仓储效率、配送效率和服务质量。
此外，在货运报价方面，运用大数据分析技术，可以很大程度上降低人工成本，同时也能提高物流企业的竞争力。
二、大数据分析在物流行业中的优势大数据分析在物流行业中的优势主要体现在以下三个方面。
第一、提高了物流效率。
通过大数据分析技术，物流企业可以对物流运作进行全面监控，从而获得更加精细化的物流运作管理，提高运作效率，降低时效成本，让整个物流过程变得更加高效。
第二、优化了物流运输路线。
通过对大数据的分析，物流企业可以根据实时交通情况和物流运输需求，优化物流运输路线，提高运输效率，同时降低运输成本。
第三、提高了物流服务质量。
物流行业作为服务行业，其服务品质始终是重中之重。
而大数据分析技术可以实时监测物流运作情况，精细化管理物流运作，从而提高服务质量。
三、大数据分析在物流行业中的未来发展目前，随着物流行业的快速发展，大数据分析技术的应用也在不断地完善和发展。
未来，大数据分析技术将会在物流行业中发挥更加重要的作用。
首先，大数据分析技术可以实现更为细致和精准的物流运作监控。
大数据在物流行业的应用
大数据在物流行业的应用随着信息技术的快速发展和物流行业的不断壮大，大数据已经成为物流企业获取和分析数据的重要工具。
通过收集、整理和分析大量的物流相关数据，物流企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提高客户满意度和降低成本。
本文将从大数据在物流行业的应用领域、数据收集和处理、数据分析和决策支持等方面进行论述。
一、大数据在物流行业的应用领域1. 货运流量预测与调度通过收集历史运输数据、供应链信息和市场需求等多维数据，物流企业可以利用大数据技术进行货运流量的预测和调度。
借助高效的算法和数据模型，企业可以更准确地预测货物的供应与需求，并合理分配资源，提高运输效率和及时性。
2. 仓储管理与库存优化大数据技术可以帮助物流企业实时监控仓储和库存情况，并提供智能的库存优化策略。
通过对供需数据的分析，企业可以及时调整库存水平，减少滞销和库龄过长的情况，从而节约仓储成本，提高库存周转率。
3. 交通运输路径规划与优化利用大数据分析技术，物流企业可以对不同运输路径进行综合评估和优化，以选择最佳的运输方案。
通过结合历史运输数据、交通拥堵情况、天气预报和目的地需求等因素，企业可以实现运输路径的智能规划，减少运输时间和成本。
4. 客户需求分析与个性化服务通过整合客户的订单数据、反馈和行为记录等大量信息，物流企业可以更好地了解客户需求，进行个性化服务的提供。
通过数据分析和挖掘，企业可以根据客户的偏好和购买历史，推荐合适的产品、提供定制化的配送方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、数据收集和处理为了应用大数据技术，物流企业需要收集和处理各种类型和格式的数据。
首先，企业需要建立完善的数据收集系统，包括传感器、条码扫描仪、RFID技术等设备的应用，以获取实时有效的物流数据。
其次，企业需要通过云计算和互联网技术，将分散的数据整合到统一的数据平台上，实现数据的集中管理和共享。
最后，企业需要建立强大的数据处理能力，包括数据清洗、数据分析和数据挖掘等技术的应用，以提取有价值的信息和知识。
大数据及人工智能技术在物流行业中的应用分析
大数据及人工智能技术在物流行业中的应用分析随着信息技术和通信技术的飞速发展，大数据和人工智能技术在各行各业得到了广泛应用。
其中，物流行业作为现代社会不可或缺的基础服务，也正在逐步探索利用大数据和人工智能技术提高效率、降低成本、提升服务质量。
本文着重分析了大数据及人工智能技术在物流行业中的应用，阐述了其对物流业发展的巨大影响。
一、大数据技术在物流行业中的应用1. 物流信息平台物流信息平台是利用大数据技术打造的物流运输全程信息网络。
它集成了各种信息资源，能够实时监测运输过程，提供物流收发货人、承运人、货物本身等多方面的实时数据，为企业和消费者提供更加精准的物流服务。
物流信息平台是促进物流行业信息化快速发展的重要手段。
2. 仓储优化在物流行业中，仓储是物流供应链中非常重要的环节。
大数据技术可以帮助企业科学规划仓储位置，优化仓储数量，提高仓储效益，减少运输成本。
例如，基于大数据技术，可以做到实时监控仓储在库情况、库存流转量、物流配送情况，从而能够预测货物到达时间、配送路线以及最短路线等，大幅提高仓储效果和物流运输的效率。
3. 货物跟踪一些物流货物的流通量较大，流向比较复杂，因此需要进行跟踪。
随着大数据技术的应用，物流运输中的货物跟踪和追踪已经变得更加便捷和可靠。
例如，可以通过RFID、GPS位置信息和网页服务等技术手段，实时监控货物的运输流程和动态信息，实现物流信息的精准化、全面化和实时化，大极提高了物流管理的效率和精准度。
4. 交通运输管理现代物流行业的运输模式多样，包括公路、水路、空路等多种交通工具。
如何更好地保证交通安全、降低成本、提高效率、提高服务质量成为现代物流企业的重要任务。
大数据技术可以帮助企业分析交通运输情况，制定交通规划方案，预测交通拥堵情况，降低物流运输的时间成本和费用成本。
同时，大数据技术还可以实现物流车辆的在线监控、油耗监测等功能，提高实时物流监控的能力和效果，保证物流运输的安全、可靠、高效和精准。
大数据在物流行业的应用
大数据在物流行业的应用一、介绍随着数字化时代的到来，数据成为了经济社会发展中不可或缺的因素。
物流作为供应链管理的重要组成部分，同样不例外。
大数据技术的不断发展，使得其在物流行业中的应用越来越广泛。
本文将全面阐述大数据在物流行业中的应用。
二、大数据在物流中的应用1. 货物追踪和物流监控在物流运输过程中，大量的数据如货物状态、位置、运输速度等都需要被采集和存储。
通过大数据技术，这些数据可以实时地被处理和监控，从而使得货物追踪和物流监控变得更加便利和高效。
借助物联网等技术，大数据可以更好地实现对物流运输的实时跟踪和监管，大幅提升物流运输的可靠性和安全性。
2. 供应链优化物流行业中的供应链优化一直是一个难点。
但借助大数据技术，物流企业可以更加有效地进行供应链的优化。
通过对供应链中各个环节进行数据的采集和分析，可以得出客户需求、库存、订单、仓库流通等有关信息，以帮助厂商更好地控制成本、提高效率、优化供应链的质量。
3. 风险管控物流运输过程涉及到的一些风险，例如货物丢失、损坏等，这些情况都将造成企业和个人的重大损失。
但是大数据技术可以更好地帮助物流公司提高风险管控的水平，以减少物流方面的损失。
通过对物流运输路径、各种因素的风险因素分析，可以寻找最佳的物流运输方案，降低货物遭受重大损失的可能性。
4. 多模式物流运输的应用随着物流业务的扩展，多模式运输逐渐成为一个不可或缺的部分。
通过大数据技术的应用，物流企业可以实现对多模式运输的协调和管理，以确保各个环节吻合且无缝衔接。
例如，可以通过分析路线快速提供信息、根据货物量及类型设计最优方案、及时检查核实货物等，大大提高物流运输的识别度和可控性。
三、大数据为物流业带来的改善1. 丰富了物流数据资源大数据技术加速了物流业内大规模数据的采集和存储，物流业在数据资源方面得到了很大的丰富和完善。
2. 提高了物流业的效率大数据技术大大提高了物流企业在生产加工、分销、客户服务等方面的效率和管理水平。
大数据技术在物流行业中的应用
大数据技术在物流行业中的应用随着科技的不断进步，大数据技术的发展已经渗透到各个行业领域。
物流行业作为一个市场规模庞大的行业，随着全球化的不断发展，物流行业对于信息和数据的依赖性也越来越高。
在这个背景下，大数据技术在物流行业中的应用已经成为了不可或缺的一部分，成为了改善物流行业整体效率的关键。
一、大数据技术在物流行业中的应用1、实时监控货物状态现在大数据技术在物流行业中的应用非常多，但最核心的用途当属对货物状态的实时监控。
利用传感器、RFID、二维码等技术手段，物流企业可以跟踪货物在运输过程中的状态和位置。
一旦货物的状态发生错误或异常，物流企业就可以及时采取相应措施，以免货物损坏或丢失。
这样，运输过程中的安全性就可以得到充分保障，增强了客户对物流企业的信任。
在实际应用中，大数据技术可以让物流企业在全球范围内实现“可视化操作”，实现对复杂供应链的优化管理和精准可控。
2、预测及时停留时间大数据技术不仅可以实时监控货物状态，还可以根据历史运输数据对运输路线进行优化，以实现最佳交付效率。
在实际应用中，通过对历史数据的分析和处理，物流企业可以预测货物在中转站等位置停留的时间，并将其纳入“交货时间”的考虑范畴之内。
这样，客户就可以在提前获得信息的同时，提出自己的意见和建议，以对交货时间进行调整。
3、物流企业精细化管理除了监控货物状态，大数据技术还可以帮助物流企业实现精细化管理。
物流企业可以利用大数据技术对各部门、各环节的数据进行统计和分析，以便更好地把握物流行业的发展趋势和变化。
这样，物流企业就可以制定相应的策略和方案，从而更好地应对市场竞争。
4、客户信息管理物流企业的客户信息管理也是大数据技术的一个重要应用领域。
根据客户的购买历史和需求，物流企业可以对客户进行精细化管理，提出个性化的物流方案。
这样，物流企业就可以加强与客户的沟通和合作，提高客户满意度。
二、大数据技术在物流企业中的优势大数据技术相比传统的物流管理模式，拥有更加高效、精准、科学的数据处理能力。
大数据技术在物流行业中的应用
大数据技术在物流行业中的应用随着科技的不断进步，大数据技术逐渐渗透到各个行业中，其中物流行业尤为重要。
大数据技术的应用为物流行业带来了巨大的变革，提高了物流运作的效率和准确性，降低了成本，增加了客户满意度。
本文将详细介绍大数据技术在物流行业中的具体应用。
一、智能配送大数据技术可以帮助物流企业在配送过程中实现智能化和精确化。
通过实时收集各种数据，如订单量、交通情况、仓储容量等，并进行精确的分析和预测，物流企业可以优化配送路线、安排合理的配送时间，提高配送效率。
同时，通过智能配送系统，可以准确追踪订单的实时状态，及时更新配送信息，使客户能够实时了解货物的位置，提高客户满意度。
二、仓储管理在物流行业中，仓储管理是非常重要的一环。
大数据技术可以帮助物流企业实现仓储过程的优化和智能化。
通过大数据分析，物流企业可以掌握仓库存储数据，包括货物种类、数量、尺寸等，从而更好地规划仓库空间和货物摆放，提高仓储容量利用率。
此外，大数据技术还可以帮助物流企业实现智能化的库存管理，通过分析销售数据、需求预测等，及时更新库存信息，避免过剩或缺货情况的发生。
三、风险管理物流行业的风险管理十分复杂，包括货物丢失、损坏、盗窃等。
大数据技术可以帮助物流企业实时监控货物运输过程中的各种风险，并进行预测和预警，从而采取相应的措施防止风险的发生。
通过监控系统和传感器，大数据技术可以实时获取货物的位置、温度、湿度等信息，及时发现货物异常情况，并采取相应的措施进行处理，保障货物的安全。
四、客户服务大数据技术可以为物流企业提供更好的客户服务。
通过分析客户需求和行为，物流企业可以提供个性化的服务，如根据客户的爱好、购买记录等推荐适合的货物、优化物流方案等。
同时，通过大数据分析客户的投诉和反馈，物流企业可以及时改进服务，提高客户满意度和忠诚度。
五、可持续发展大数据技术可以帮助物流企业实现可持续发展。
通过分析运输过程中的能源消耗和碳排放情况，物流企业可以采取相应的措施减少能源消耗和碳排放，如优化路线、改善运输工具等。
大数据技术在物流中的应用
大数据技术在物流中的应用一、介绍随着物流市场的不断扩大和需求的不断增长，物流企业对于数据的需求也越来越强烈。
在这样的背景下，大数据技术逐渐在物流行业中得到应用。
本文将介绍大数据技术在物流中的应用，并探讨其对物流业的影响。
二、大数据技术在物流中的应用1.智能化配送传统的物流配送方式需要大量的运输员、车辆、油料等，费用高且效率低。
而通过大数据技术，可以实现智能化的配送。
通过对大数据的分析，可以优化路线、安排车辆、提前规划配送范围，从而实现低成本高效率的配送服务。
2.库存管理大数据技术可以帮助物流企业了解每个仓库中的货物情况，包括货物数量、种类、有效期限等。
进一步分析数据，可以有效预测货物的库存量，从而避免过量采购或缺货的情况，大大降低企业的库存成本。
3.安全监测物流行业存在着很多安全隐患，例如货物的遗失、损坏或被盗等。
通过大数据技术，可以实现对货物的实时监控，及时发现异常情况，并进行反馈和处理。
同时，可以通过对车辆行驶路线和状态的分析，预测可能发生的交通事故和其他安全隐患，从而可提前做好应对措施。
4.客户服务大数据技术可以对客户的需求、偏好、购物记录等信息进行收集和分析，从而实现个性化的服务。
例如根据客户的购物记录，可以给予优惠券和折扣券等服务，提高客户的忠诚度。
三、大数据技术在物流中的优点1.提升效率传统的物流配送模式需要人工进行路线规划、配送安排等任务，耗时费力。
而通过大数据技术，可以自动化完成这些任务，大大提升了效率。
2.降低成本大数据技术可以帮助物流企业了解货物的实时状态、库存情况和客户需求，从而避免过量采购或缺货的情况，降低了成本。
3.提高安全性大数据技术可以实现对货物和车辆的实时监控，能够及时发现异常情况，提高了物流企业的安全性。
4.优化用户体验大数据技术可以根据客户的需求和偏好，提供个性化的服务，使客户体验更加满意。
四、结论大数据技术的应用对于物流企业来说，是一项重大的优化改进。
通过对数据的分析，物流企业可以更好地掌握货物的动态情况，优化物流配送方案，提高效率，降低成本。
大数据在物流管理中的应用
大数据在物流管理中的应用在当今数字化时代，大数据已经渗透到各个行业中，为企业提供了全新的发展机遇。
在物流管理领域，大数据应用的普及与发展也呈现出了明显的趋势。
本文将论述大数据在物流管理中的应用，并探讨其对物流行业的影响。
一、大数据在物流运输中的应用1. 路线优化与规划借助大数据分析，物流企业可以更加精确地确定最佳路线和配送方案，从而降低运输成本。
通过实时监测交通情况、分析历史交通数据和天气预报等信息，物流企业可以准确预测交通拥堵情况，及时调整路线来避免延误和浪费。
2. 货物追踪与定位大数据技术可以实时监控货物的位置和状态，提供准确的货物追踪服务。
通过物联网技术和传感器的应用，物流企业可以获取包括温度、湿度等环境数据，确保货物在整个运输过程中安全无损。
3. 供应链可视化管理传统的供应链管理常常存在信息孤立和流程不透明的问题。
大数据技术可以将供应链各环节的信息整合起来，实现供应链的可视化管理。
通过大数据分析，物流企业可以实时监控库存、订单、交货状态等信息，并及时调整供应链中的环节，提高运作效率。
4. 风险预警与管理物流企业面临的风险包括自然灾害、交通事故等不确定因素。
大数据技术可以通过分析历史数据和实时监测，提前预警潜在风险，并采取相应措施来减少损失。
此外，大数据还可以应用于预测市场需求和预测货物流动情况，帮助企业做出准确的市场决策。
二、大数据在物流仓储中的应用1. 仓库布局优化通过大数据技术，物流企业可以对仓库进行布局优化，降低库存成本和运营成本。
通过分析各个地区的订单数据和货物流向，物流企业可以合理规划仓库位置，提高运输效率和运输容量。
2. 库存管理与预测大数据分析可以帮助物流企业准确预测市场需求和货物流动情况，从而合理安排库存。
通过分析历史数据和市场趋势，物流企业可以及时补充库存，减少库存积压和缺货风险，提高订单完成率和客户满意度。
3. 仓储设备智能化大数据技术与物联网技术的结合，可以实现仓储设备的智能化管理。
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大数据在物流方面应
用
大数据时代在物流方面的应用
学院：经济管理学院
专业：市场营销123班
学号：2012016314
姓名：李燕
“大数据时代来了!”两年，从业内到业外，这句口号见诸网媒、报端的频率与日剧增。
直至今天，从政府高管到行业巨头，从商界大鳄到微企老板，关于数据创业，他们中有没有直接参与已然不是那么重要了，重要的是现在谁都不敢不重视大数据。
更值得期待的是已有先驱驮负大数据颠覆行业规则的构想，开始试水国内物流行业。
“物流业是一个产生大量数据的行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多资源如果不用就浪费了。
”申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。
目前，业内对大数据并没有统一的定义。
不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。
麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。
毋庸置疑的是，大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。
越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。
“物流业之所以做大数据，主要是因为：第一，快递走入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。
第二，从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。
第三，提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。
”邱成说。
长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。
整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被“最短化”、“最畅化”定制。
两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。
因为大数据试水物流行业，“游戏”才刚刚开始。
“现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。
”邱成说。
在前不久召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。
该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。
在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。
据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。
不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。
早在今年年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城——中国人民大学”电子商务
实验室，着力电子商务大数据的分析与合作；在“京交会”上，阿里巴巴集团与中国邮政集团、“四通一达”等十家快递公司合作，核心内容仍以打通物流数据为基础，重点将转向“数据整合与分析”。
“淘宝做大数据是以订单为核心，快递企业做大数据是以快递为核心。
以申通为例，我们的客户不只是淘宝，还有很多商业客户。
而且不少商业客户都有与快递企业在IT方面合作的想法，未来我们也希望能挖掘更多的数据价值，通过大数据给商业客户提供信息化服务。
”邱成说。
物流行业树大根深，大数据在此行业内的应用也是非常广泛的。
物流中除去淘宝商城、京东商城、苏宁易购等企业产生的包裹、快递等小部件中短距离之间物品流通的小物流;还有与之相对应的重量大、体积大、长距离运输的物品流通，如港口货物运输、大货车集装箱运输等的大物流。
在亟待改进的物流行业，大物流领域利用大数据分析应用技术其实质就是利用地理信息、位置服务、物联网在物流行业里做信息系统化，将现有的粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据资源加以整合，建设成可以依据空间地理信息来统一协调监管的现代化物流。
逐步利用大数据驱动信息化物流建设，在信息化的现代物流模式下，大物流领域的任何物流车船归属企业的名称、物流车队的整体油耗、车船的位置信息、车船的行程轨迹、车船的运行周期等这类空间地理数据通过系统智能化处理。
大物流领域成功应用大数据，无非是让物流车队效率提高、流程精简。
物流车队本身的管理、设备等条件优化改善了，才有望使得中国物流运输成本降低。
理想的前景是联合一个大型物流车队，为其免费装载上一台设备，这种设备搜集的车队车辆所有空间地理位置信息都即时反馈到监视后台。
怎样获取这些大数据也就是物流车队提高管理效率的关键所在。
然而，在刘俊伟来，这种期望的信息智能化的现代物流模式可能需要3-5年时间方可成熟。
怎样获取这些大数据是一个问题，这需在资金投入、研发团队打造方面的决心和魄力。
“随着市场的发展，在未来，快递企业会不断加大在大数据方面的投入。
”邱成表示。
大数据的核心是发现和预测，利用其这个特点，可以提升快递行业的整体服务水平。
此外，对于快递业做大数据的未来发展趋势，也有业内人士指出，快递员获取的数据已不只是企业内部信息，还包括大量的外部信息。
大数据则让厂商能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆整个商业模式。
尽管企业已熟知大数据所带来的价值和优势，但由于数据规模和种类的增加，处理速度的加快，以及易受攻击的特点，随之而产生的成本和复杂性给企业的IT资源和基础设施带来了更大的压力。
如何在降低成本的同时提高IT效率，成为快递企业不得不面对的一大难题。
在邱成看来，投资、技术手段等并不是最大的难点。
“快递企业做大数据面临的最大难题在于：一是基础数据的采集。
因为到现在为止，不少快递企业的操作及信息传输并不是很规范，这给基础数据的采集带来了不小的困难。
二是未来大数据的应用方向。
比如我们现在有一些淘宝数据，首先要想好怎么用。
”邱成说。
此外，也有业内人士建议，在大数据时代，企业要想用数据制胜，就必须尽早建立数据资产管理策略。
只有拥有战略性视野和专业技术，才能更好地获得商业洞察力，才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。
对于物流行业而言，必须能够更好地利用大数据，这样就可以更好地为客户提供服务，降低成本，提高燃油效率。
与刘俊伟观点大同小异，Teradata天睿公司运输物流业总监肖恩也认为，大数据在大物流领域的应用是一个主要的技术潮流。
即目前已经积累下的大数据需要以更加智能的方法加以利用，同时还要开发新技术来更便捷的获取多样化大物流数据。