随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。

面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源。充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。

物流大数据含义

即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。

通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。

大数据的介入有助于解决物流行业现存的问题，主要体现在运营管理、全程监控、预测预警及客户满意度四个方面。

物流大数据分析

可划分为三类

第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类；

第二是中观层面，就是供应链、采购物流、生产物流数据分类；

第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。

其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方；整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理的各个方面，因此，未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。

市场规模分析

大数据或将成为物流企业的强力助手

作为一种新兴的技术，它给物流企业带来了机遇，合理地运用大数据技术，将对物流企业的管理与决策、客户关系维护、资源配置等方面起到积极的作用。

2014年，中国物流大数据应用市场应用规模为2.92亿元，预计到2020年将达到188.23亿元。

需求分析

大数据在物流行业的应用，打破低层次、低效率、高成本的运输局面，逐渐演成数字化要求极高的行业。大数据已经渗透到物流的各个环节，因此，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。
　　　
但是，面对大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。