利用大數據加快產(chǎn)業(yè)升級，提高企業(yè)競爭力，已成為各行業(yè)重點(diǎn)討論的話(huà)題。如何更好地利用大數據已經(jīng)成為當代企業(yè)的必修課之一。大數據賦能物流業(yè)最直觀(guān)的影響就是降低物流企業(yè)的運營(yíng)成本，提高配送效率。
具體來(lái)說(shuō)，大數據存儲、管理和檢索技術(shù)可以提高物流業(yè)各個(gè)方面的效率。由于貨物在運輸過(guò)程中需要經(jīng)過(guò)多個(gè)物流環(huán)節，如出庫、在途、轉運、配送等，每個(gè)環(huán)節都需要處理大量的信息，利用大數據技術(shù)可以有效地利用產(chǎn)生的數據來(lái)加快物流運作。
同時(shí)，物流企業(yè)可以根據這些信息數據進(jìn)行預先判斷，制定合理的配送方案，有效地管理員工。它降低了物流流通成本，提高了運輸效率，使物流企業(yè)與客戶(hù)雙贏(yíng)。
網(wǎng)上購物是大數據與物流結合的體現。中國的網(wǎng)絡(luò )購物規模很大。網(wǎng)絡(luò )購物給物流業(yè)帶來(lái)了活力和挑戰。
從采購到分銷(xiāo)，每個(gè)環(huán)節的數據量都非常大。如果仍然采用傳統的方法進(jìn)行數據收集和分析，效率會(huì )很低。因此，有必要利用大數據技術(shù)將各個(gè)環(huán)節連接起來(lái)，對各個(gè)節點(diǎn)的數據進(jìn)行采集和整合，并通過(guò)數據中心的分析和處理，將其轉化為有價(jià)值的信息。
通過(guò)大數據，我們可以看到什么樣的客戶(hù)喜歡什么樣的產(chǎn)品，哪些地區賣(mài)得好。通過(guò)這些數據，我們可以?xún)?yōu)化產(chǎn)品和優(yōu)化倉庫庫存。將數據轉化為價(jià)值信息，幫助企業(yè)降低成本，幫助消費者改善購物體驗。
同樣，大數據也可以幫助企業(yè)分析市場(chǎng)。商品進(jìn)入市場(chǎng)后，銷(xiāo)售量會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移和消費者的需求而變化。傳統的方法是利用問(wèn)卷調查和以往的經(jīng)驗對市場(chǎng)進(jìn)行分析。然而，由于問(wèn)卷調查時(shí)間較長(cháng)，結論不能代表當前的市場(chǎng)狀況，所分析的數據往往滯后、過(guò)時(shí)，沒(méi)有參考意義。
大數據可以幫助企業(yè)快速描繪人們的肖像和用戶(hù)的消費習慣，通過(guò)真實(shí)有效的準確反映市場(chǎng)需求的變化，根據不同時(shí)期產(chǎn)品的需求合理規劃營(yíng)銷(xiāo)計劃，控制庫存，調整運輸計劃。通過(guò)大數據的分析，企業(yè)可以了解每一項業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)情況，識別哪些業(yè)務(wù)利潤率高、增長(cháng)速度快，及時(shí)調整經(jīng)營(yíng)戰略，將資源集中到高利潤業(yè)務(wù)上。
在整個(gè)供應鏈中，大數據對物流企業(yè)的影響也非常重要。大數據通過(guò)對商品特性、商業(yè)模式、運輸方式和銷(xiāo)售區域的分析，通過(guò)合理規劃物流中心的位置，降低配送成本。
另外，大數據對倉庫的存儲布局也有很大的幫助。對于貨物量大、交貨頻率快的物流中心，合理的倉庫規劃可以提高工作效率和經(jīng)濟效益。例如，儲存時(shí)間較短的貨物可以放在靠近門(mén)的地方，而對儲存條件有要求的貨物可以放在通風(fēng)的地方。這些信息可以通過(guò)大數據進(jìn)行分析，得到商品數據之間的關(guān)系，合理安排倉庫的位置。
配送線(xiàn)路也會(huì )影響物流企業(yè)的配送效率和成本。合理的配送線(xiàn)路可以大限度地利用物流運輸資源，降低退貨率，降低運輸成本。通過(guò)對配送線(xiàn)路的大數據分析，可以提前預測不同線(xiàn)路的交通狀況，提前規劃線(xiàn)路，避免因運輸造成的包裹延遲送達問(wèn)題。
大數據賦予了物流業(yè)權力，使物流業(yè)的競爭從價(jià)格競爭轉變?yōu)榉?wù)競爭。更好的服務(wù)是企業(yè)客戶(hù)追求的標準。只有提高物流企業(yè)的服務(wù)價(jià)值，才能使物流企業(yè)脫穎而出，使其服務(wù)更具競爭力。從價(jià)格競爭轉向價(jià)值競爭是物流企業(yè)發(fā)展的必然方向。