物流大数据
物流大数据的作用
物流大数据的作用
随着互联网技术和物流行业的快速发展，物流大数据成为了物流企业所拥有的重要资源。
物流大数据是指物流企业在经营过程中所产生的海量数据，包括运输数据、仓储数据、订单数据等。
物流大数据的作用主要体现在以下几个方面：
1. 优化物流路线：通过对物流大数据的分析，物流企业可以对货物的运输路线进行优化，从而减少运输时间和成本。
2. 提高运输效率：物流大数据可以帮助物流企业实现对货物的精准跟踪，及时发现并解决运输中的问题，从而提高运输效率。
3. 降低物流成本：物流大数据可以帮助物流企业进行预测，降低物流成本。
例如，通过预测货物的需求量，可以合理规划运输计划，减少空载率，降低物流成本。
4. 提升客户服务：物流大数据可以提供客户服务的数据支持，帮助物流企业更好地了解客户需求，提高客户满意度。
综上所述，物流大数据在物流企业中的作用非常重要，可以帮助企业提高运营效率、降低成本、提升服务质量，提高企业竞争力。
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物流大数据如何推动智慧物流发展
物流大数据如何推动智慧物流发展在当今数字化时代，物流行业正经历着前所未有的变革，而物流大数据在其中发挥着至关重要的作用。
物流大数据是指在物流活动中产生的海量数据，包括运输、仓储、配送、订单处理等各个环节的信息。
这些数据的有效利用可以推动物流行业向智慧物流的方向发展，实现更高效、更精准、更智能的物流服务。
物流大数据为智慧物流提供了强大的决策支持。
通过对物流数据的收集和分析，企业能够清晰地了解市场需求、客户偏好以及物流运营的状况。
例如，根据销售数据的分析，企业可以预测不同地区、不同产品的需求趋势，从而提前进行货物储备和调配，避免出现缺货或积压的情况。
同时，对运输路线和运输方式的数据进行分析，可以帮助企业选择最优的运输方案，降低运输成本，提高运输效率。
在仓储管理方面，物流大数据也带来了显著的改进。
传统的仓储管理往往依赖人工经验，容易出现库存不准确、空间利用率低等问题。
而借助大数据技术，企业可以实时监控库存水平，准确掌握货物的进库、出库和库存情况。
通过对货物周转率等数据的分析，还可以优化仓储布局，提高仓库空间的利用率。
此外，大数据还能帮助企业预测库存需求，提前做好补货计划，确保供应链的连续性。
物流大数据提升了物流配送的效率和准确性。
通过对配送路线、交通状况、客户收货时间等数据的整合分析，配送企业可以规划出最佳的配送路线，减少配送时间和成本。
同时，利用实时定位和跟踪技术，客户可以实时了解货物的运输状态，提高了物流服务的透明度和满意度。
例如，一些电商平台通过大数据分析，能够实现“当日达”、“次日达”等高效配送服务，极大地提升了客户体验。
物流大数据促进了物流资源的优化配置。
在物流行业中，车辆、仓库、人力等资源的合理配置是提高运营效率和降低成本的关键。
通过大数据平台，企业可以整合各方资源信息，实现资源的共享和优化配置。
例如，一家物流公司的车辆在完成一次运输任务后，如果附近有其他企业的运输需求，就可以通过大数据平台进行匹配，避免车辆空驶，提高资源利用率。
物流大数据
物流大数据⒈引言⑴背景⑵目的⑶范围⒉物流大数据的定义根据国际物流与供应链管理协会（Council of Supply Chn Management Professionals ●CSCMP）的定义，物流大数据是指通过收集、分析和应用大量的物流相关数据，以提高物流运作效率、降低成本，并支持有效的决策。
⒊物流大数据的重要性⑴提升物流运作效率⑵优化物流网络规划⑶预测需求和库存管理⑷提供实时可视化的物流监控和跟踪⑸改善客户体验⑹支持决策制定⒋种类和来源⑴运输数据⑵仓储数据⑶订单数据⑷货运数据⑸客户数据⑹天气数据⑺社交媒体数据⒌物流大数据的分析方法⑴数据收集与清洗⑵数据存储与管理⑶数据探索与挖掘⑷数据建模与预测⑸数据可视化与报告⒍物流大数据的应用⑴运输路线优化⑵货物追踪和实时监控⑶需求预测和库存管理⑷运输成本控制⑸客户服务改进⑹风险管理和安全保障⒎物流大数据的挑战和解决方案⑴数据隐私与安全⑵数据质量与一致性⑶技术基础设施⑷数据管理与分析能力⑸人才需求和培训⒏物流大数据的未来发展趋势⑴和机器学习的应用⑵云计算和边缘计算的发展⑶物联网技术的推广⑷区块链技术在物流大数据中的应用⒐附件附件1：物流大数据相关案例分析附件2：物流大数据技术方案示例法律名词及注释：●数据隐私：个人信息保护法案中规定的个人信息只能在获得相关授权的情况下被收集、使用和披露。
●数据质量：数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求。
●：一种模拟人类智能的科技，包括机器学习、自然语言处理和专家系统等技术。
●云计算：利用互联网进行数据存储和处理的一种计算模式。
用户可以随时随地通过网络访问数据和软件。
●物联网：将传感器和设备与互联网连接起来，实现物理世界和数字世界的互联互通。
●区块链：一种去中心化的数字账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。
本文档涉及附件：1、附件1：物流大数据相关案例分析2、附件2：物流大数据技术方案示例。
物流大数据分析方法
物流大数据分析方法随着互联网和物联网的发展，物流行业也逐渐进入了大数据时代。
物流大数据的分析和利用，不仅可以提高物流运作效率，还可以为企业决策提供有力的支持。
本文将介绍几种常见的物流大数据分析方法。
一、数据获取物流大数据的获取可以通过多种途径，包括企业内部的信息系统、传感器、卫星定位等。
企业可以通过建立完善的信息系统，实时记录和采集与物流相关的数据，如货物的位置、运输时间、温度湿度等。
此外，企业还可以利用传感器和卫星定位技术，实时获取物流信息并进行记录。
二、数据清洗和整理获取到的物流大数据通常会伴随着各种噪声和冗余信息，需要进行清洗和整理。
数据清洗的任务是去除数据中的错误值、缺失值和异常值，以提高数据的准确性和可靠性。
数据整理的任务是对数据进行分类、归纳和摘要，以便后续的分析和挖掘工作。
三、数据挖掘和分析数据挖掘是从大量数据中发现隐含的信息和规律的过程，可以帮助企业发现物流运作中存在的问题，并提出相应的改进措施。
数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
通过对货物运输路径、货物需求等数据的分析，可以帮助企业合理规划物流运输线路和仓储布局，提高运输效率和服务质量。
四、预测和优化模型基于物流大数据的分析结果，可以构建相应的预测和优化模型，帮助企业进行物流规划和决策。
例如，可以利用时间序列分析和回归分析方法，预测货物的运输时间和交付时间，以提前做好准备工作。
另外，还可以利用线性规划和整数规划方法，对物流运输线路进行优化，降低运输成本和风险。
五、可视化和报告物流大数据的分析结果通常比较复杂，为了方便企业管理层和决策者理解和使用，需要进行可视化和报告。
可视化可以通过图表、地图和仪表盘等形式，将数据和分析结果以直观的方式展示出来。
报告则是对数据分析结果的总结和解释，可以帮助决策者更好地理解和应用分析结果。
物流大数据的分析方法多种多样，企业可以根据自身的需求和实际情况选择合适的方法。
通过对物流大数据的细致分析和利用，企业可以实现物流运作的精细化管理和优化，提高竞争力和市场份额。
物流大数据分析
物流大数据分析物流大数据分析是指利用大数据技术和方法对物流领域的数据进行深入挖掘和分析，以获取有价值的信息和洞见，帮助物流企业优化运营管理、提升效率和降低成本。
下面将从物流大数据的特点、应用领域、挖掘技术和案例等方面进行阐述。
物流大数据的特点：1. 数据量大：物流领域涉及大量的订单、运输记录、仓储信息等，产生海量数据。
2. 数据多样性：物流数据不仅包括结构化数据如订单编号、物流节点等，还包括非结构化数据如运单照片和车辆监控视频等。
3. 数据时效性：物流数据的产生和更新速度快，需要及时响应和分析。
4. 数据价值高：通过对物流数据进行深度挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为物流企业提供有价值的决策支持。
物流大数据的应用领域：1. 运输路径优化：通过分析大量历史运输数据和交通拥堵信息，确定最短路径和最优运输方案，提高运输效率。
2. 库存管理优化：通过分析订单数据、季节性需求变化等因素，进行精准的库存预测和调拨，避免因过剩或缺货而造成的损失。
3. 运输成本控制：通过对运输费用、油耗、人力成本等数据的分析，优化运输安排和资源调度，降低物流成本。
4. 风险预警和预测：通过对异常数据、交通事故数据等的分析，及时发现潜在的风险和问题，并做出相应的预警和防范措施。
物流大数据的挖掘技术：1. 数据清洗和整理：对物流数据进行筛选、去重、填充缺失值等处理，确保数据的质量和一致性。
2. 数据可视化：利用图表、地图等可视化工具将物流数据进行展示，直观地呈现数据之间的关系和趋势。
3. 数据挖掘算法：利用机器学习、数据挖掘等技术对物流数据进行模型建立和预测分析，挖掘隐藏在数据中的规律和规模。
4. 实时数据处理：采用流式计算技术，对实时产生的物流数据进行快速处理和分析，及时发现问题并采取措施。
物流大数据分析的案例：1. 顺丰物流通过对大量订单和运输数据分析，提高了运输效率，降低了运输成本，实现了高效的物流运输。
2. 京东物流利用大数据分析技术，精准预测需求，优化货物的配送路线和数量，提高了配送效率和用户满意度。
大数据在物流上的运用
大数据在物流行业的应用正在改变传统的物流管理方式，提高效率和降低成本。
以下是大数据在物流中的几个主要应用领域：1. 货物追踪与监控：通过GPS定位、传感器等技术，实时收集货物的位置、状态和运输速度等信息。
大数据技术使得物流企业能够对运输过程进行实时监控和管理，提高了货物的可视性和透明度，增强了物流的可靠性和安全性。
2. 供应链优化：大数据可以帮助物流企业分析供应链中的各个环节，如客户需求、库存、订单、仓库流通等，从而更好地控制成本、提高效率、优化供应链质量。
通过对历史和实时数据的分析，企业可以预测市场需求，合理调配仓储和运输资源，减少浪费。
3. 运输路径规划与优化：利用大数据分析历史运输数据和实时交通信息，物流企业可以优化配送路线，减少运输成本和时间，提高交付效率。
智能调度系统可以根据实时交通情况和货物紧急程度，智能地调度运输车辆，优化运输路径。
4. 库存管理与需求预测：通过对市场需求和历史销售数据的分析，物流企业可以预测货物的需求量，并合理分配库存。
这有助于避免库存积压或缺货的情况，提高客户满意度和物流服务的响应速度。
5. 客户服务与反馈管理：大数据技术使得物流企业能够分析客户的需求和反馈数据，提供个性化服务，改善客户体验，增强客户忠诚度。
通过准确了解客户需求，企业可以及时调整服务方案，提高客户满意度和口碑。
6. 成本控制与费用分析：通过对各项物流活动的数据进行分析，物流企业可以找到成本高的环节并进行优化，降低运输成本。
同时，对物流费用进行分析和比较，可以找到合适的运输服务提供商，实现费用最小化。
大数据的应用使得物流企业能够更加智能化地处理物流业务，提高业务水平和利润，同时为客户提供更高效、更可靠的物流服务。
随着技术的不断发展，大数据在物流领域的应用将更加广泛和深入。
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案第一章：物流信息平台概述 (3)1.1 物流信息平台定义 (3)1.2 物流信息平台类型 (3)1.2.1 通用物流信息平台 (3)1.2.2 专业物流信息平台 (3)1.2.3 区域物流信息平台 (3)1.2.4 国际物流信息平台 (4)1.3 物流信息平台发展趋势 (4)1.3.1 大数据技术融入物流信息平台 (4)1.3.2 人工智能技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.3 云计算技术助力物流信息平台发展 (4)1.3.4 物联网技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.5 跨界融合推动物流信息平台发展 (4)第二章：物流大数据概述 (4)2.1 物流大数据概念 (4)2.2 物流大数据来源 (4)2.2.1 企业内部数据 (4)2.2.2 物流设施设备数据 (5)2.2.3 物流信息系统数据 (5)2.2.4 物流行业外部数据 (5)2.3 物流大数据应用领域 (5)2.3.1 物流运输管理 (5)2.3.2 仓储管理 (5)2.3.3 物流配送优化 (5)2.3.4 客户服务与营销 (5)2.3.5 物流金融 (6)第三章：物流信息平台建设 (6)3.1 物流信息平台架构设计 (6)3.2 物流信息平台关键技术 (6)3.3 物流信息平台实施步骤 (7)第四章：物流大数据采集与处理 (7)4.1 物流大数据采集技术 (7)4.2 物流大数据处理方法 (8)4.3 物流大数据质量保障 (8)第五章：物流信息平台与物流大数据整合 (9)5.1 物流信息平台与物流大数据整合需求 (9)5.2 物流信息平台与物流大数据整合策略 (9)5.3 物流信息平台与物流大数据整合实施 (9)第六章：物流大数据分析与应用 (10)6.1.1 数据挖掘技术 (10)6.1.2 机器学习算法 (10)6.1.3 数据可视化 (10)6.2 物流大数据应用场景 (10)6.2.1 仓储管理 (10)6.2.2 运输调度 (10)6.2.3 客户服务 (10)6.2.4 质量管理 (11)6.2.5 市场分析 (11)6.3 物流大数据应用价值 (11)6.3.1 提高决策效率 (11)6.3.2 降低运营成本 (11)6.3.3 提升服务质量 (11)6.3.4 促进业务创新 (11)6.3.5 提升行业竞争力 (11)第七章：物流信息平台与物流大数据安全 (11)7.1 物流信息平台安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 用户权限管理 (12)7.1.3 安全审计与监控 (12)7.2 物流大数据安全风险 (12)7.2.1 数据泄露风险 (12)7.2.2 数据篡改风险 (12)7.2.3 数据滥用风险 (12)7.3 物流大数据安全防护技术 (13)7.3.1 数据加密技术 (13)7.3.2 数据脱敏技术 (13)7.3.3 数据访问控制技术 (13)7.3.4 数据完整性校验技术 (13)7.3.5 安全审计与监控技术 (13)第八章：物流信息平台与物流大数据监管 (13)8.1 物流信息平台监管政策 (13)8.2 物流大数据监管体系 (13)8.3 物流大数据监管实践 (14)第九章：物流信息平台与物流大数据发展趋势 (14)9.1 物流信息平台发展趋势 (14)9.1.1 技术创新驱动 (14)9.1.2 平台化发展 (14)9.1.3 跨界融合 (15)9.1.4 安全与隐私保护 (15)9.2 物流大数据发展趋势 (15)9.2.1 数据来源多样化 (15)9.2.2 数据分析技术升级 (15)9.2.4 数据安全与合规 (15)9.3 物流行业未来展望 (15)9.3.1 物流网络化 (15)9.3.2 物流智能化 (15)9.3.3 物流绿色化 (16)9.3.4 物流个性化 (16)9.3.5 物流全球化 (16)第十章：物流信息平台与物流大数据应用案例 (16)10.1 成功案例解析 (16)10.1.1 德邦物流信息平台建设案例 (16)10.1.2 顺丰速运物流大数据应用案例 (16)10.2 应用案例分析 (17)10.2.1 跨境电商物流信息平台应用案例 (17)10.2.2 城市配送物流大数据应用案例 (17)10.3 发展前景与启示 (17)第一章：物流信息平台概述1.1 物流信息平台定义物流信息平台是指通过现代信息技术手段，对物流活动中的各类信息进行采集、处理、存储、传输和共享的系统性平台。
如何利用物流大数据提升客户服务水平
如何利用物流大数据提升客户服务水平在当今数字化的时代，物流行业正经历着深刻的变革，物流大数据成为了企业提升竞争力的关键资源。
通过有效地利用物流大数据，企业能够显著提升客户服务水平，增强客户满意度和忠诚度。
那么，究竟应该如何利用物流大数据来实现这一目标呢？首先，要充分理解物流大数据的内涵和价值。
物流大数据并非仅仅是大量的物流数据的堆积，而是包含了从订单生成、仓储管理、运输配送、到客户签收等各个环节所产生的结构化和非结构化数据。
这些数据包括货物的基本信息、运输路径、交付时间、客户反馈等等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，企业能够获取到关于客户需求、市场趋势、运营效率等方面的有价值信息。
接下来，建立完善的数据收集和存储系统是基础。
确保数据的准确性、完整性和及时性至关重要。
企业可以采用先进的信息技术，如物联网设备、传感器、电子标签等，实时采集物流过程中的数据。
同时，构建强大的数据仓库和数据管理平台，对收集到的数据进行有效的存储和管理，以便后续的分析和应用。
有了数据之后，深入的数据分析是关键。
运用数据分析工具和技术，对物流大数据进行多维度的分析。
例如，通过分析客户的购买历史和偏好，企业可以预测客户的需求，提前做好库存准备，确保客户能够及时获取所需的商品。
再比如，分析运输路线和交付时间的数据，可以发现潜在的延误风险，提前采取措施进行优化，从而提高交付的准时性。
基于数据分析的结果，企业可以实现个性化的客户服务。
根据客户的不同需求和特点，为其提供定制化的物流解决方案。
比如，对于对交付时间要求较高的客户，提供加急配送服务；对于注重成本的客户，推荐经济实惠的运输方式。
此外，利用大数据还可以实现精准的物流跟踪和通知服务。
客户能够实时了解自己货物的运输状态，增强了客户对物流过程的掌控感，减少了焦虑和不确定性。
优化物流运营流程也是提升客户服务水平的重要途径。
通过分析物流大数据，找出流程中的瓶颈和问题环节，进行针对性的改进。
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大数据在物流行业的现状及应用
随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。
面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。
所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。
通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。
将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。
信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。
许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。
自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。
然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数据的政策规划还没有。
目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商
贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。
2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。
另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。
2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。
加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。
鼓励企业加快推进信息化建设。
2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。
此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划，深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
物流大数据行业的生命周期(数据产生-数据采集-数据传输-数据存储-数据处理-数据分析-数据发布、展示和应用-产生新数据)比较长，一般要在5-8年，前期的数据积累和沉淀耗时耗力耗财。
目前，中国物流大数据产业正处于起步阶段，未来2年有望快速发展，率先实现大数据增值。
物流是贯穿经济发展和社会生活全局的重要活动。
2013年被称为大数据元年，2014年则为移动互联元年。
在这个背景下，有必要分析研究大数据技术在物流领域的应用。
物流大数据研究和应用刚刚起步，尚属新兴的研究领域，发展比较缓慢。
从细分市场来看，医药物流、冷链物流、电商物流等都在尝试赶乘大数据这辆高速列车，但从实际应用情况来看，目前，电商物流凭借互联网平台具有一定的先发优势，菜鸟网络的横空出世更是给电商物流大数据行业带来了新希望，指明了新方向。
大数据在物流企业中的应用贯穿了整个物流企业的各个环节。
主要表现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户管理及物流智能预警等过程中。
在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。
物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理
的配送管理。
供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。
物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。
物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。
在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。
例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。
物流是现代经济的核心之一，国务院印发的《物流业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要以提高物流效率、降低物流成本为重点。
因此，在大数据时代背景下，物流行业也必须高度重视统计数据。
物流大数据可以划分为三类：第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;第二是中观层面，就是供
应链、采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。
其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方;整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理的各个方面，因此，未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。
目前，物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理，即各个利益主体通过交换的方式，一方将信息的管理权交给另一方，另一方将信息整合起来后形成服务给一方。
以菜鸟网络为例，以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、快递企业提供预警预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。
大数据技术对物流行业最显著的影响是横向流程延拓，纵向流程压缩简化。
从供需平衡角度出发，为供方(物流企业)提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务。
主要体现在以下几个方面：第一，提高运营管理效率，根据市场数据分析，合理规划分配资源，调整业务结构，确保每个业务均可赢利;第二，预测技术，根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行，并预计运输路线和配送路线，缓解运输高峰期的物流压力，提高客户的满意度，提高客户粘度。
大数据在物流行业的应用，打破低层次、低效率、高成本的运输局面，逐渐演成数字化要求极高的行业。
大数据已经渗透到物流的各个环节，因此，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。
大数据的介入
有助于解决物流行业现存的问题，主要体现在运营管理、全程监控、预测预警及客户满意度四个方面。
总之，大数据已经渗透到物流企业的各个环节，引起物流企业普遍关注的同时已经给它们带来了高额效益。
但是，面对大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。
摘要关键字：物流，大数据
物流管理2班丁方雄
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