物流企業正一步一步地進入數據化發展的階段，物流企業間的競爭逐漸演變成數據間的競爭。在傳統物流企業運營的每個環節中，只有小部分結構化數據是可以直接分析利用的，絕大部分非結構化數據必須要轉化為結構化數據才能儲存分析。這就造成了并不是所有的數據都是準確的、有效的，很大一部分數據都是延遲、無效、甚至是錯誤的。物流企業的數據中心必須要對這些數據進行“加工”，從而篩選出有價值的信息，實現數據的“增值”。而大數據能夠讓物流企業有的放矢，甚至可以做到為每一個客戶量身定制符合他們自身需求的服務，從而顛覆整個物流業的運作模式。目前，大數據在物流企業中的應用主要包括以下幾個方面：
—、市場預測
商品進入市場后，并不會一直保持最高的銷量。隨著時間的推移，消費者行為和需求的變化而不斷變化的。在過去，我們總是習慣于通過采用調查問卷和以往經驗來尋找客戶的來源。而當調查結果總結出來時，結果往往已經是過時的了。延遲、錯誤的調查結果只會讓管理者對市場需求做出錯誤的判斷。而大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的行為和需求信息，通過真實而有效的數據反映市場的需求變化，從而對產品進入市場后的各個階段作出預測，進而合理的控制物流企業庫存和安排運輸方案。
二、物流選址
物流選址要求物流企業在充分考慮到自身的經營特點、商品特點和交通狀況等因素的基礎上，把歷史訂單、用戶搜索、快遞公司網點布局等數據與地理信息系統相結合，使配送成本和擬定成本等之和達到最小。針對這一問題，可以基于大數據運用分類樹方法來解決。
三、儲位安排
合理的安排商品儲存位置對于倉庫利用率和搬運分揀的效率有著極為重要的意義。對于商品數量多、出貨頻率快的物流中心，儲位優化就意味著工作效率和效益。哪些貨物放在一起可以提高分揀率，哪些貨物儲存的時間較短，都可以通過大數據的關聯模式法分析出商品數據間的相互關系來合理的安排倉庫位置。
四、庫存控制
對物流企業而言，庫存控制尤為重要。
通過對客戶在不同時期的歷史訂單、社交媒體數據、搜索引擎的數據、甚至是天氣新聞等數據的收集和分析挖掘，可以更加精準地進行庫存控制。
通過數據精密計算，發揮“虛擬庫存”的優勢，盡可能地使貨物處于周轉狀態或者在途狀態，有效降低庫存，甚至實現零庫存。
五、調度調整
傳統的配送環節一般都是根據客戶訂單組織貨源，然后按照預定的線路配送至用戶。但是當市場需求不穩定時，配送服務的調整與市場需求會出現一定的時滯性。運用大數據就可以彌補管理的不足。根據以往的配送信息，配送中心可以建立起相應的數據庫，包括客戶、車輛、路況、商品等數據。配送中心綜合分析這些信息，根據結果安排配送活動，以達到減少配送車輛、減少配送人員、減少油耗等目的，最終降低配送成本。同時根據包裹配送反饋的即時信息，包裹配送實時分布的車輛數據等，對現有的調度方案進行實時調整，對車輛和快遞員進行合理調配，緩解有的網點車輛很多、包裹很少，而有的網點包裹很多、車輛很少的情況。
六、線路優化
配送線路的優化是一個典型的非線性規劃問題，它一直影響著物流企業的配送效率和配送成本。物流企業運用大數據來分析商品的特性和規格、客戶的不同需求（時間和金錢）等問題，從而用最快的速度對這些影響配送計劃的因素做出反映（比如選擇哪種運輸方案、哪種運輸線路等），制定最合理的配送線路。而且企業還可以通過配送過程中實時產生的數據，快速地分析出配送路線的交通狀況，對事故多發路段的做出提前預警。精確分析配送整個過程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企業的信息化水平和可預見性。
七、服務創新
利用大數據可以顛覆性地解決配送中的“最后一公里”的人員不足問題。上下班的人群、出租車司機或是學生，通過自己手機上的某應用程序，可以與配送企業的系統連接，他們可以成為“臨時快遞員”，有效減少配送人員的負荷。這種模式尤其適合在“快遞爆倉”時期或者是在地廣人稀的農村和山區。當然，對于如此龐大數量的移動投遞資源的管理，只有具備海量數據處理能力的大數據技術才能完成。
八、客戶反饋
物流的進度追蹤、包裹的送達、包裹是否完好無損等等都影響著物流的服務質量，也影響著物流企業的生存。而這些反饋信息來源于客戶，客戶的反饋渠道很多：電話投訴、官網留言、論壇發帖甚至新聞舉報等等。充分利用好這些數據，好的方面予以保留，不好的方面予以改善，優化物流的各個環節，對企業大有裨益。（文：李石君 武漢大學計算機學院教授、博士生導師。湖北省公共財政與經濟運行大數據工程中心副主任、中國電子商務專家服務中心顧問委員會副主任）
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