隨著大數據時代的到來，大數據技術可以通過構建數據中心，挖掘出隱藏在數據背后的信息價值，從而為企業(yè)提供有益的幫助，為企業(yè)帶來利潤?！　?br /> “物流＋大數據”模式 物流業(yè)有望實現大爆發(fā)
　　面對海量數據，物流企業(yè)在不斷增加大數據方面投入的同時，不該僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術，而應該把大數據看作是一項戰(zhàn)略資源，充分發(fā)揮大數據給物流企業(yè)帶來的發(fā)展優(yōu)勢，在戰(zhàn)略規(guī)劃、商業(yè)模式和人力資本等方面做出全方位的部署。
　　
　　所謂物流的大數據，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環(huán)節(jié)中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、減少物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時信息平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。信息平臺不是簡單地為企業(yè)客戶的物流活動提供管理服務，而是通過對企業(yè)客戶所處供應鏈的整個系統或行業(yè)物流的整個系統進行詳細分析后，提出具有中觀指導意義的解決方案。許多專業(yè)從事物流數據信息平臺的企業(yè)形成了物流大數據行業(yè)。 　　
　　1.大數據產業(yè)政策及發(fā)展
　　
　　1.1 政策分析
　　
　　自2012年，國家已陸續(xù)出臺相關的產業(yè)規(guī)劃和政策，從不同側面推動大數據產業(yè)的發(fā)展。然而，專門針對大數據發(fā)展尤其是物流大數據的政策規(guī)劃還沒有。
　　
　　目前，國家出臺的與大數據相關的物流行業(yè)規(guī)劃和政策，主要包括《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃（2014-2020年）》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等一系列政策，將大數據、信息化處理方法作為物流行業(yè)轉型升級的重要指導思想。
　　
　　2011年11月推出的《物聯網”十二五”發(fā)展規(guī)劃》將“信息處理技術”列為四項關鍵技術創(chuàng)新工程之一，包括海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析。另外三項關鍵技術創(chuàng)新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也是大數據產業(yè)的重要組成部分，與大數據產業(yè)發(fā)展密切相關。
　　
　　2013年6月發(fā)布的《交通運輸業(yè)推進物流業(yè)健康發(fā)展的指導意見》指出，加快推進交通運輸物流公共信息平臺建設，完善平臺基礎交換網絡，加快推進跨區(qū)域、跨行業(yè)平臺之間的有效對接，實現鐵路、公路、水路、民航信息的互聯互通。加快完善鐵路、公路、水路、民航、郵政等行業(yè)信息系統，推進互聯互通，增強一體化服務能力。鼓勵企業(yè)加快推進信息化建設。
　　
　　2014年2月發(fā)布的《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》指出，對第三方物流信息服務平臺建設的指導思想、基本原則、建設類型、建設標準、保障措施與考核要求等進行了具體說明，并收錄了目前國內經營模式較為先進、取得較好經濟社會效益的第三方物流信息平臺建設案例。
　　
　　此外，交通運輸部正在編制的物流發(fā)展“十三五”規(guī)劃，其中統籌謀劃現代物流發(fā)展，指出要發(fā)展智慧物流，適時研究制定“互聯網”貨物與物流行動計劃，深入推進移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的應用；強化公共物流信息平臺建設，完善平臺服務功能。
　　
　　物流大數據行業(yè)的生命周期（數據產生－數據采集－數據傳輸－數據存儲－數據處理－數據分析－數據發(fā)布、展示和應用－產生新數據）比較長，一般要在5-8年，前期的數據積累和沉淀耗時耗力耗財。目前，中國物流大數據產業(yè)正處于起步階段，未來2年有望快速發(fā)展，率先實現大數據增值。
　　
　　1.2? 產業(yè)發(fā)展現狀
　　
　　物流是貫穿經濟發(fā)展和社會生活全局的重要活動。2013年被稱為大數據元年，2014年則為移動互聯元年。在這個背景下，有必要分析研究大數據技術在物流領域的應用。
　　
　　物流大數據研究和應用剛剛起步，尚屬新興的研究領域，發(fā)展比較緩慢。從細分市場來看，醫(yī)藥物流、冷鏈物流、電商物流等都在嘗試趕乘大數據這輛高速列車，但從實際應用情況來看，目前，電商物流憑借互聯網平臺具有一定的先發(fā)優(yōu)勢，菜鳥網絡的橫空出世更是給電商物流大數據行業(yè)帶來了新希望，指明了新方向。
　　
　　大數據在物流企業(yè)中的應用貫穿了整個物流企業(yè)的各個環(huán)節(jié)。主要表現在物流決策、物流企業(yè)行政管理、物流客戶管理及物流智能預警等過程中。
　　
　　（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(huán)境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優(yōu)化與配置等。
　　
　　在競爭環(huán)境分析中，為了達到利益的最大化，需要與合適的物流或電商等企業(yè)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(qū)域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作伙伴。
　　
　　物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區(qū)域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要采用大數據技術，從大量的半結構化網絡數據，或企業(yè)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(yōu)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(tài)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(yōu)化，從而實現對物流資源的合理利用。
　　
　　（2）大數據在物流企業(yè)行政管理中的應用
　　
　　在企業(yè)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(yè)務具有突發(fā)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(guī)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。
　　

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