隨著大數據應用的不斷擴大，越來越多的企業開始部署大數據戰略。通過大數據技術建設數據中心，挖掘隱藏在數據背后的信息價值，為企業提供有益的幫助，獲取效益。企業應將大數據作為戰略資源，在戰略規劃、商業模式、人力資本等方面進行全面部署。

所謂物流大數據，是指運輸、倉儲、裝卸、包裝、流通等物流環節所涉及的數據和信息。通過大數據分析，可以提高運輸配送效率，降低物流成本，更有效地滿足客戶服務需求。有效地將所有貨物流通、物流快遞公司和供需雙方的數據結合起來，形成一個巨大的即時信息平臺，實現快速、快捷、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的整個供應鏈系統或整個行業物流系統的詳細分析，提出了一個具有中等指導意義的解決方案。許多***信息平臺專業企業已經形成了物流大數據產業。

目前，**出臺的物流產業規劃和大數據相關政策，包括《第三方物流信息服務平臺建設案例指導》、《商業物流標準化專項行動計劃》等一系列政策，《物流業發展中長期規劃（2014-2020年）》和《關于推進物流信息化工作的指導意見》，把處理大數據和信息化方法作為物流業轉型升級的重要指導思想。

此外，交通運輸部正在編制《物流發展“十三五”規劃》，統籌發展現代物流，指出要發展智能物流，及時研究制定“互聯網”貨物物流行動計劃，進一步推進移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的應用；加強公共物流信息平臺建設，完善平臺服務功能。

物流大數據產業的生命周期相對較長，一般在5-8年。前期資料積累和降水費時費力。目前，我國物流大數據產業處于起步階段，預計未來兩年將快速發展，率先實現大數據增值。

大數據在物流企業中的應用貫穿于整個物流企業的各個環節。主要在物流決策、物流企業管理、物流客戶管理和物流智能預警過程中。

在物流決策中，大數據技術的應用涉及競爭環境分析與決策、物流供需匹配、物流資源優化配置等方面。

在競爭環境分析中，為了實現利益化，需要與相應的物流或電子商務企業合作，對競爭對手進行綜合分析，預測其行為和趨勢，以便了解在特定地區或特殊時期應選擇的合作伙伴。

在物流供需匹配方面，需要對特定時期、特定區域的物流供需情況進行分析，以便進行合理的配送管理。供需形勢也需要利用大數據技術，從大量的半結構化網絡數據或企業現有的結構化數據，即二維表型數據。

物流資源的配置和優化主要涉及運輸資源和倉儲資源。物流市場具有很強的動態性和隨機性。需要實時分析市場變化，從海量數據中提取當前物流需求信息，優化配置和待配置資源，實現物流資源的合理利用。

大數據技術也可以應用于企業管理。比如，在人力資源方面，在招聘人才時，要選擇合適的人才，分析人才的個性、行為和工作匹配；還要分析員工的忠誠度和工作滿意度。

大數據在物流客戶管理中的應用主要包括客戶滿意度分析、忠誠度分析、需求分析、潛在客戶分析、客戶評價和反饋分析。

物流業務具有突發性、隨機性、不平衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者的偏好，預測消費者的消費可能性，提前進行商品配置，合理規劃物流路線，從而提高物流高峰期的運輸效率。

大數據已經滲透到物流企業的各個環節。面對大數據的機遇，物流企業仍然需要高度重視和支持，正視大數據應用中存在的問題。