物流企业正一步一步地进入数据化发展的阶段，物流企业间的竞争逐渐演变成数据间的竞争。在传统物流企业运营的每个环节中，只有小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。而大数据能够让物流企业有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合他们自身需求的服务，从而颠覆整个物流业的运作模式。目前，大数据在物流企业中的应用主要包括以下几个方面：
—、市场预测
商品进入市场后，并不会一直保持最高的销量。随着时间的推移，消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去，我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了。延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的判断。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过真实而有效的数据反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
二、物流选址
物流选址要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，把历史订单、用户搜索、快递公司网点布局等数据与地理信息系统相结合，使配送成本和拟定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以基于大数据运用分类树方法来解决。
三、储位安排
合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。
四、库存控制
对物流企业而言，库存控制尤为重要。
通过对客户在不同时期的历史订单、社交媒体数据、搜索引擎的数据、甚至是天气新闻等数据的收集和分析挖掘，可以更加精准地进行库存控制。
通过数据精密计算，发挥“虚拟库存”的优势，尽可能地使货物处于周转状态或者在途状态，有效降低库存，甚至实现零库存。
五、调度调整
传统的配送环节一般都是根据客户订单组织货源，然后按照预定的线路配送至用户。但是当市场需求不稳定时，配送服务的调整与市场需求会出现一定的时滞性。运用大数据就可以弥补管理的不足。根据以往的配送信息，配送中心可以建立起相应的数据库，包括客户、车辆、路况、商品等数据。配送中心综合分析这些信息，根据结果安排配送活动，以达到减少配送车辆、减少配送人员、减少油耗等目的，最终降低配送成本。同时根据包裹配送反馈的即时信息，包裹配送实时分布的车辆数据等，对现有的调度方案进行实时调整，对车辆和快递员进行合理调配，缓解有的网点车辆很多、包裹很少，而有的网点包裹很多、车辆很少的情况。
六、线路优化
配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。
七、服务创新
利用大数据可以颠覆性地解决配送中的“最后一公里”的人员不足问题。上下班的人群、出租车司机或是学生，通过自己手机上的某应用程序，可以与配送企业的系统连接，他们可以成为“临时快递员”，有效减少配送人员的负荷。这种模式尤其适合在“快递爆仓”时期或者是在地广人稀的农村和山区。当然，对于如此庞大数量的移动投递资源的管理，只有具备海量数据处理能力的大数据技术才能完成。
八、客户反馈
物流的进度追踪、包裹的送达、包裹是否完好无损等等都影响着物流的服务质量，也影响着物流企业的生存。而这些反馈信息来源于客户，客户的反馈渠道很多：电话投诉、官网留言、论坛发帖甚至新闻举报等等。充分利用好这些数据，好的方面予以保留，不好的方面予以改善，优化物流的各个环节，对企业大有裨益。（文：李石君 武汉大学计算机学院教授、博士生导师。湖北省公共财政与经济运行大数据工程中心副主任、中国电子商务专家服务中心顾问委员会副主任）
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