Ⅰ 什麼是大數據,大數據又給物流企業帶來怎樣的發展優勢及具體應用
大數據指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
其對物流企業發展帶來的影響主要表現在一下幾個方面：
(1)信息對接，掌握企業運作信息
在信息化時代，網購呈現出一種不斷增長的趨勢，規模已經達到了空前巨大的地步，這給網購之後的物流帶來了沉重的負擔，對每一個節點的信息需求也越來越多。每一個環節產生的數據都是海量的，過去傳統數據收集、分析處理方式已經不能滿足物流企業對每一個節點的信息需求，這就需要通過大數據把信息對接起來，將每個節點的數據收集並且整合，通過數據中心分析、處理轉化為有價值的信息，從而掌握物流企業的整體運作情況。
(2)提供依據，幫助物流企業做出正確的決策
傳統的根據市場調研和個人經驗來進行決策已經不能適應這個數據化的時代，只有真實的、海量的數據才能真正反映市場的需求變化。通過對市場數據的收集、分析處理，物流企業可以了解到具體的業務運作情況，能夠清楚地判斷出哪些業務帶來的利潤率高、增長速度較快等，把主要精力放在真正能夠給企業帶來高額利潤的業務上，避免無端的浪費。同時，通過對數據的實時掌控，物流企業還可以隨時對業務進行調整，確保每個業務都可以帶來贏利，從而實現高效的運營。
(3)培養客戶粘性，避免客戶流失
網購人群的急劇膨脹，使得客戶越來越重視物流服務的體驗，希望物流企業能夠提供最好的服務，甚至掌控物流業務運作過程中商品配送的所有信息。這就需要物流企業以數據中心為支撐，通過對數據挖掘和分析，合理地運用這些分析成果，進一步鞏固和客戶之間的關系，增加客戶的信賴，培養客戶的粘性，避免客戶流失。
(4)數據「加工」從而實現數據「增值」
在物流企業運營的每個環節中，只有一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。這就造成了並不是所有的數據都是准確的、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」。
，大數椐在物流企業中的應用主要包括以下幾個方面。
(1)市場預測
商品進入市場後，並不會一直保持最高的銷量，是隨著時間的推移，消費者行為和需求的變化而不斷變化的。在過去，我們總是習慣於通過採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信計。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後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。
(2)物流中心的選址
物流中心選址問題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，使配送成本和匿定成本等之和達到最小。針對這一問題，可以利用大數據中分類樹方法來解決。
(3)優化配送線路
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。
(4)倉庫儲位優化
合理的安排商品儲存位置對於倉庫利用率和搬運分揀的效率有著極為重要的意義。對於商品數量多、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。
上海歐堅及其旗下倉儲積極學習大數據，並將其運用到對倉庫的日常管理當中。取得一定的成效。
Ⅱ 物流與供應鏈管理如何有效運用大數據
首先從移動互聯網和大數據的特點入手，移動互聯網突破了時間和空間的限制，使得人們可以隨時隨地觸網，同時也表現出了碎片化。大數據是建立在大規模的數據上，有了大量的數據，就可以進行分析和歸類，從而精準地確定需求。大數據對供應鏈的影響如下：
1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。
2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。
3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。
4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大，大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。
5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。
Ⅲ 物流企業的大數據有什麼用
物流企業的大數據有什麼用
物流公司的大數據有兩大方面的價值，一方面，優化物流企業本身的運營和決策;另外一方面，物流大數據可用於非物流領域的應用，比如徵信和金融應用，下面我們一起來詳細看一下!
第一方面，優化物流企業本身的運營和決策。
物流企業的數據包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工等數據。對於物流企業，通過大數據分析，可以幫助提高企業運營管理效率，降低物流庫存率，提高商品處理效率、運輸效率、送達准確率等方面。以物流的路徑優化為例，路徑優化是節約物流企業成本的一個重要大數據分析應用。在物流配送運輸中，由於貨運點多、客戶多、貨物種類繁多、城市交通路線復雜、運輸服務地區內運輸網點分布不均勻等諸多因素的影響，同時還要滿足客戶提出的如時間窗等約束條件的要求，使得如何安排最佳路線，如何使配裝和配送路線有效搭配等，成為物流配送中的難點。
車輛的路徑問題是一個有約束的組合優化問題。合理解決車輛路徑問題，不僅可以簡化配送程序、減少配送次數、降低配送車輛的空載率，從而降低物流成本，提高經濟效益，而且可加快對客戶需求的響應速度，提高服務質量，增強客戶對物流環節的滿意度等。阿里在路況預測的基礎上，使用基於集合劃分的樹型搜索演算法進行車輛分配和路徑優化。該演算法用於車輛路徑計算，比業界通用的經典演算法包括局部搜索、遺傳演算法、蟻群演算法等，運輸成本至少降低了6%
第二方面，物流大數據可用於非物流領域，尤其是徵信和金融應用。
以物流配送單為例，我們做一個簡單的數據分析，便可以實現客戶畫像，以作為徵信模型的基礎數據。物流配送單至少有兩類信息。一類是寄件人的姓名、手機號和地址;另外是收件人的姓名、手機號和地址。通過這些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或辦公地點，如果是常住地，則還可以通過小區地址分析出來這個小區的房價(通過關聯房產網站的價格數據實現)，反過來推斷該客戶的.消費能力;通過手機號，可以分析出這個客戶的年齡、性別等人口統計學特徵，以及興趣愛好(與擁有客戶的人口統計學特徵的企業做數據關聯得出)。如果在電商購物，有些物流配送單還會標注是哪個商家發貨，從而可以分析這個客戶喜歡的商品類別。以上這些數據可以作為徵信模型的基礎數據。企業使用數據的使用，一定要尊重用戶隱私，對隱私類信息做好脫敏和保護。當然，這只是對個人客戶的徵信應用。物流企業還可以對供應商(如發貨單位)進行信用評估(根據發貨量等大數據)，從而進行金融服務。
總之，物流企業的數據不僅僅可以優化企業內部的運營效率，還可以做更多的增值分析，如以上提到的徵信數據以及金融的應用。我們從順豐的官方網上可以看到一個順豐有三大業務，一是眾所周知的物流，第二是金融，第三是電商(順豐優選)。金融是物流企業大數據應用很好的一個方向，順豐在其官方網提到：我們致力於為順豐的供應商和客戶提供存貨質押、保理、訂單融資、小額信貸、融資租賃等一系列「物流+金融」服務。
;Ⅳ 大數據在供應鏈中的應用
大數據在供應鏈中的應用
大數據在供應鏈中的應用，大數據這個詞現在我們經常會聽到，而且我們只知道生活已經離不開大數據，卻不知道它具體在哪些方面發揮著作用，下面看看大數據在供應鏈中的應用。
1、有關大數據
1.1分析大數據
在這個信息公開的社會里，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代里，如何快速精確的獲得有用信息成為了我們迫在眉睫的問題。
1.2大數據分析在供應鏈管理中的作用
數據的分類有著很重要的作用，大數據的種類也對他的表現形式有著至關重要的影響，比如說收集這個信息的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據，它包含了企業在運行過程中的各方面的數據，這也是我們去了解一個企業的重要數據。
還有一些數據是有關社會數據和客戶數據，通過這些數據我們可以了解到一個新的項目所涉及的參與的人數，達到的效果，從而是企業達到更加高效合理的發展。
1.3大數據分析的特色
和傳統數據分析不同的是，大數據分析可以更加具體的去描述。因為時間在流逝而大數據分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性，因為所有的信息都是人們記載得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大數據，所以大數據分析和人們不可或分。因為大數據分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜索詞或者喜好自動為我們推送我們可能感興趣的資料。
2、大數據分析與供應鏈之間的關系
2.1供應鏈管理的作用
在有大數據分析的前提下，供應鏈才能找到合適的原料供應商。供應鏈就像一條食物鏈，都處在他們各自應該有的分支上。所製造的產物要在合適的渠道下一層層的在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理這個時候起到了作用，它的作用是通過合適的方法讓客戶的花費最小而得到的效益最高，從而實現共贏。
2.2二者的有效應用
供應鏈與大數據分析從頭到尾都有著密不可分的聯系。中國在社會主義市場經濟改革的道路上越走越遠，所以企業供應鏈管理工作也在提高。我們也更加重視企業供應鏈管理方面的有效利用，這就不可避免地與大數據分析聯系起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一步都有著不可缺少的作用。想要好的質量和效率，就一定要重視大數據的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作巧妙結合。
大數據分析也可以給我們提供一個廣闊的視野，去觀察各個環節是怎樣利用我們所提取的信息，這樣會更加方便我們了解通過大數據分析所得到的效益。通過大數據分析對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤的最大化，需要我們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息來提高工作的效率和質量。
2.3大數據分析與供應鏈的決策關系
大數據分析的應用可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯系起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析發現，進而彌補不足。供應鏈也具有風險性，所以大數據分析的結果能為供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策、利用大數據分析，化無用為有用。大數據分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是這並不是所有的公司都能駕馭的了的，許多公司還不能滿足其要求。
2.4大數據分析與供應鏈
大數據分析在供應鏈管理中的應用模式。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品以特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商達到一體化水準，供應商進行談判。從加工生產來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接著工廠選址，最後是人力資源。
從物流配送來看的話，則是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然後例行路線的安排，接著是指定完美的運輸路線，最後配置運輸車輛。從銷售服務來看，首先基於地域的市場開發，其次分析店內的消費行為，接著對客戶群進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大數據分析，從而獲得較大的收益。
3、問題與現狀
3.1大數據分析的現狀
日常生活中我們都會獲得大量的信息，而這些信息如果不加以歸納整理，一定是一堆沒有用的信息，我們不能精確的從裡面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，信息不經過分析，就只是沒用的數據。所以在企業里決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大數據中得到很多有用的消息，從而將商業信息變成商業智能。
3.2大數據分析的問題
從各類新型軟體的興起中我們不難發現，如今的大數據分析的應用的作用並沒有被完全利用，比如抖音的興起，抖音帶給我們許多歡樂，我們也可以從這個軟體上獲得許多消息，但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的信息是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能了解一件事情的真相，而且還有可能被誤導。所以供應鏈管理遇到了這方面的困難，解決大數據分析片面化與碎片化至關重要。
3.3大數據與市場
大數據分析可以看出是以人民大眾作為目標的。在市場中漸漸的將大數據的分析結果作為核心開始轉型，去面對人民群眾的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析他們所需要的東西，然後去供給。通過這些潛在的客戶來提升公司的效益。
為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為。大數據分析還能為市場找到某一物品的平均價格，可以按照地區細分，這樣一來，更加方便進行價格調整。
人們經常說，顧客就是上帝，所以滿足顧客的需求非常重要，好的供應鏈管理對流程和運營有著較高的要求，所以這也需要好的大數據分析為我們提供基礎。從大數據分析的預測也可以為企業提供好的基礎。
4、總結
我們生活在大數據年代裡，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴著大數據分析為他們帶來的好處，大數據分析對市場預測的准確度也為企業帶來了便利，幫助公司制定好的計劃企業的管理人員要了解供應鏈與大數據分析之間的關系，不斷改進大數據分析的模式。同時他們也在努力的去了解大數據分析，期待著能從大數據分析中再得到更多的效益。我們的生活也因為大數據分析有了天翻地覆的.改變。
一、大數據的定義
那什麼是大數據呢？麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。顯然麥肯錫將大數據定義的重點放在了「大」上。誠然，人們最初接觸大數據的時候，震撼於大數據爆發性增長所帶來的的巨大體量，最強烈直觀的感受就是「大」。但隨著時間的推移，人們開始分析，挖掘數據，去探索數據背後隱藏的價值，自此數據金礦展露出礦山一角，開始在時代洪流中大放金光，大批淘金者蜂擁而上，更是助推了大數據的蓬勃發展，最終促成了大數據生態系統的形成。
筆者大膽的對時代背景下的「大數據"做出如下定義：以海量數據為基礎，以數據的整理、分析、挖掘為過程，並最終以實現數據價值為結果的一整套理論和實踐就是大數據。
筆者認為大數據的內在生命力是數據的持續性爆發增長，而外在特徵用數據人普遍認同的5V加以描述：
Volume：數據體量巨大。就是大。
Variety：數據類型繁多。繁雜紛復的屬性和行為數據以結構化或者非結構化的形式存儲在形式各異的存儲器上。
Value：價值密度低。數據萬千，可提取的價值往往只佔萬一。更因此，科學的數據挖掘和高精度演算法才顯得如此重要。
Velocity：處理速度塊。數據體量巨大，且增長迅猛，不快實在不行。
Veracity：真實性。真實的數據帶來真實的價值，弄虛作假切不可取。去偽存真也是一種真實，需要每個數據人的努力。
二、大數據的應用
大數據正在滲透到我們生活的方方面面，在生產、經營活動、流通、生物醫學、城市管理、安全防護、金融、營銷等各個領域大放異彩。
1.智能推薦系統作為大數據在互聯網領域的最廣泛普遍的應用，通過分析用戶的歷史行為習慣，來了解用戶的喜好，從而為用戶推薦感興趣的信息，滿足用戶的個性化推薦需求。從各大電商平台，到門戶網站，再到近年大火的短視頻平台，無不能發現它的蹤影，給人們真正帶來了千人千面的個性化優質體驗。
2.大數據在生物醫學領域的應用，通過統計分析大量網民搜索的流行病信息，結合氣溫變化，環境指數，人口流動等因素，創建一個個預測模型，預測未來疾病的活躍指數，提供疫病預防建議，來實現以防代治。
3.大數據在物流領域的應用，利用集成智能化技術，在大量數據訓練下，使得物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、判斷的能力自行解決物流中的某些問題，包括但不限於存貨盤點、揀貨、包裝、單據管理、運輸、物流追蹤、派送時間預測等等問題，強力助力完善物流體系的智能化進程。
再比如利用大數據打造智慧城市，在安防方面，構建7*24小時不間斷的治安監控，在金融領域用於分析市場情緒，評估信貸風險等等。隨著大數據的應用越來越廣泛，我們在日常生活中，會越來越受益大數據帶來的價值。
大數據是什麼意思
大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。
而大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等，它們合起來被稱為4V。
大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果，同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃，現在醫療行業也在做大數據的分析。
現在社會發展速度非常快，科技也很發達，信息的流通和人們之間的交流也非常密切，而大數據就是這個時代高科技的產物。
對於大部分行業而言，怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵，但同時，大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社
Ⅳ 如何利用大數據和分析技術來優化供應鏈網路
您好朋友，上海獻峰網路科技分析指出：大數據將用於供應鏈從需求產生，產品內設計到采購、制容造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等；通過預先進行數據分析來調節供求；利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網路，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。
大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業。
希望採納不足可追問
Ⅵ 大數據會對物流管理帶來什麼影響
我從事物流行業近五年，和物流市場一起沉沉浮浮，積累了不少經驗，以下版說一下我的看權法。
大數據對於物流行業來說，其最重要的一個應用就是路由規劃，所謂路由規劃，就是在縱橫交錯的線路之中尋找合理路線，還要做到降本增效。
就以跨越速運為例，跨越速運就是運用大數據技術的正面例子，其結合結合AI智能、雲計算、大數據中心實現了場地使用率的提升、網點優化選址、路徑規劃、貨量預測、智能機器代替人工客服等，通過AI大數據分析得出130多種動態路由方案，那麼N個用戶，會有130*N多種方案，可以從130*N多個方案中為用戶尋找到最優的解決方案。
由此可見，大數據賦能物流，是時代所驅，也是未來風口所在。
Ⅶ 大數據技術在物流中的應用
1、大數據在物流決策中的應用
在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。
在競爭環境分析中，為了達到利益的大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作夥伴。
物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要採用大數據技術，從大量的半結構化網路數據，或企業已有的結構化數據，即二維表類型的數據中獲得。
物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。
2、大數據在物流企業行政管理中的應用
在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。
3、大數據在物流客戶管理中的應用
大數據在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。
4、大數據在物流智能預警中的應用
物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。
關於大數據技術在物流中的應用，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅷ 大數據對物流行業有什麼影響
1、提高物流行業的智能化
物流行業可以看出，是一個程序化很強的行業，而大數據則是一種嚴謹的數據分析技術。兩者相結合之下，通過對物流數據的跟蹤分析，大數據應用可以根據情況為物流企業做出智能化的決策和建議。在物流行業的決策中，大數據還可能會涉及競爭環境分析、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等的決策分析，這種情況下大數據也能夠很好的應對。
2、能夠促進行業的發展
現在的物流行業，整體上的運輸、倉儲和搬運等都是通過人為來控制和完成的，在效率上都較為落後。而大數據技術能夠在整體上完成對物流行業全過程的迭代整理。而且在行業競爭環境的分析中，為了達到品牌利益的最大化，需要對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而來尋找自己品牌在行業中的不足和需要改進的地方。這種方式下，大數據能夠很快的完成對行業的促進作用，加速行業的發展。
3、提高用戶的體驗感
物流行業在最後，是需要把產品送到用戶的手中的，而在大數據黑科技的加持下，相較於以前低效率的人工配送，大數據技術可以為用戶提供更好的物流體驗，進一步鞏固和用戶之間的關系，增加用戶的粘性。
關於大數據對物流行業有什麼影響，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。