隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái)，大數據技術(shù)可以通過(guò)構建數據中心，挖掘出隱藏在數據背后的信息價(jià)值，從而為企業(yè)提供有益的幫助，為企業(yè)帶來(lái)利潤。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(shí)，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(shù)，而應該把大數據看作是一項戰略資源，充分發(fā)揮大數據給物流企業(yè)帶來(lái)的發(fā)展優(yōu)勢，在戰略規劃、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)節中涉及的數據、信息等。通過(guò)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(mǎn)足客戶(hù)服務(wù)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(gè)巨大的即時(shí)信息平臺，從而實(shí)現快速、高效、經(jīng)濟的物流。信息平臺不是簡(jiǎn)單地為企業(yè)客戶(hù)的物流活動(dòng)提供管理服務(wù)，而是通過(guò)對企業(yè)客戶(hù)所處供應鏈的整個(gè)系統或行業(yè)物流的整個(gè)系統進(jìn)行詳細分析后，提出具有中觀(guān)指導意義的解決方案。許多專(zhuān)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(chǎn)業(yè)政策及發(fā)展
1.1 政策分析
自2012年，國家已陸續出臺相關(guān)的產(chǎn)業(yè)規劃和政策，從不同側面推動(dòng)大數據產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而，專(zhuān)門(mén)針對大數據發(fā)展尤其是物流大數據的政策規劃還沒(méi)有。
目前，國家出臺的與大數據相關(guān)的物流行業(yè)規劃和政策，主要包括《第三方物流信息服務(wù)平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專(zhuān)項行動(dòng)計劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長(cháng)期規劃（2014-2020年）》、《關(guān)于推進(jìn)物流信息化工作的指導意見(jiàn)》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(lián)網(wǎng)十二五發(fā)展規劃》將信息處理技術(shù)列為四項關(guān)鍵技術(shù)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(guān)鍵技術(shù)創(chuàng )新工程，包括信息感知技術(shù)、信息傳輸技術(shù)、信息安全技術(shù)，也是大數據產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，與大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)。
2013年6月發(fā)布的《交通運輸業(yè)推進(jìn)物流業(yè)健康發(fā)展的指導意見(jiàn)》指出，加快推進(jìn)交通運輸物流公共信息平臺建設，完善平臺基礎交換網(wǎng)絡(luò )，加快推進(jìn)跨區域、跨行業(yè)平臺之間的有效對接，實(shí)現鐵路、公路、水路、民航信息的互聯(lián)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(jìn)互聯(lián)互通，增強一體化服務(wù)能力。鼓勵企業(yè)加快推進(jìn)信息化建設。
2014年2月發(fā)布的《第三方物流信息服務(wù)平臺建設案例指引》指出，對第三方物流信息服務(wù)平臺建設的指導思想、基本原則、建設類(lèi)型、建設標準、保障措施與考核要求等進(jìn)行了具體說(shuō)明，并收錄了目前國內經(jīng)營(yíng)模式較為先進(jìn)、取得較好經(jīng)濟社會(huì )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(shí)研究制定互聯(lián)網(wǎng)貨物與物流行動(dòng)計劃，深入推進(jìn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數據、云計算等新一代信息技術(shù)的應用；強化公共物流信息平臺建設，完善平臺服務(wù)功能。
物流大數據行業(yè)的生命周期（數據產(chǎn)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(chǎn)生新數據）比較長(cháng)，一般要在5-8年，前期的數據積累和沉淀耗時(shí)耗力耗財。目前，中國物流大數據產(chǎn)業(yè)正處于起步階段，未來(lái)2年有望快速發(fā)展，率先實(shí)現大數據增值。
1.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀
物流是貫穿經(jīng)濟發(fā)展和社會(huì )生活全局的重要活動(dòng)。2013年被稱(chēng)為大數據元年，2014年則為移動(dòng)互聯(lián)元年。在這個(gè)背景下，有必要分析研究大數據技術(shù)在物流領(lǐng)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(lǐng)域，發(fā)展比較緩慢。從細分市場(chǎng)來(lái)看，醫藥物流、冷鏈物流、電商物流等都在嘗試趕乘大數據這輛高速列車(chē)，但從實(shí)際應用情況來(lái)看，目前，電商物流憑借互聯(lián)網(wǎng)平臺具有一定的先發(fā)優(yōu)勢，菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )的橫空出世更是給電商物流大數據行業(yè)帶來(lái)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(gè)物流企業(yè)的各個(gè)環(huán)節。主要表現在物流決策、物流企業(yè)行政管理、物流客戶(hù)管理及物流智能預警等過(guò)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(shù)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(jìn)行全面的分析，預測其行為和動(dòng)向，從而了解在某個(gè)區域或是在某個(gè)特殊時(shí)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(shí)期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進(jìn)行合理的配送管理。供需情況也需要采用大數據技術(shù)，從大量的半結構化網(wǎng)絡(luò )數據，或企業(yè)已有的結構化數據，即二維表類(lèi)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(chǎng)有很強的動(dòng)態(tài)性和隨機性，需要實(shí)時(shí)分析市場(chǎng)變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時(shí)對已配置和將要配置的資源進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)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(guān)技術(shù)。例如，在人力資源方面，在招聘人才時(shí)，需要選擇合適的人才，對人才進(jìn)行個(gè)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(jìn)行忠誠度、工作滿(mǎn)意度等分析。
（3）大數據在物流客戶(hù)管理中的應用
大數據在物流客戶(hù)管理中的應用主要表現在客戶(hù)對物流服務(wù)的滿(mǎn)意度分析、老客戶(hù)的忠誠度分析、客戶(hù)的需求分析、潛在客戶(hù)分析、客戶(hù)的評價(jià)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(wù)具有突發(fā)性、隨機性、不均衡性等特點(diǎn)，通過(guò)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(xiàn)方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。
1.3 發(fā)展現狀
物流是現代經(jīng)濟的核心之一，國務(wù)院印發(fā)的《物流業(yè)發(fā)展中長(cháng)期規劃（2014~2020年）》明確提出要以提高物流效率、降低物流成本為重點(diǎn)。因此，在大數據時(shí)代背景下，物流行業(yè)也必須高度重視統計數據。
物流大數據可以劃分為三類(lèi)：第一是微觀(guān)層面，包括了運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處數據的分類(lèi)；第二是中觀(guān)層面，就是供應鏈、采購物流、生產(chǎn)物流數據分類(lèi)；第三是宏觀(guān)層面，基于商品管理，把商品分成不同的類(lèi)型做數據分析。其中微觀(guān)層面及中觀(guān)層面的數據一般掌握在物流企業(yè)內部，但此類(lèi)尚未進(jìn)行處理分析，成為物流大數據交易中最重要的、最基本的供應方；整合、處理、分析源數據得到的具有新價(jià)值的數據，即宏觀(guān)層面，指導物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)方面，因此，未來(lái)物流大數據交易的主要需求為宏觀(guān)層面。
目前，物流大數據交易模式采用利益交換的模式——用服務(wù)去換取管理，即各個(gè)利益主體通過(guò)交換的方式，一方將信息的管理權交給另一方，另一方將信息整合起來(lái)后形成服務(wù)給一方。以菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )為例，以消費者、商家、物流企業(yè)的數據為依托，為商家、快遞企業(yè)提供預警預測分析，幫助快遞企業(yè)提前獲取這些信息，從而提前把物流資源進(jìn)行一定的配置和整合。
大數據技術(shù)對物流行業(yè)最顯著(zhù)的影響是橫向流程延拓，縱向流程壓縮簡(jiǎn)化。從供需平衡角度出發(fā)，為供方（物流企業(yè)）提供最大化的利潤，為需方提供最佳的服務(wù)。主要體現在以下幾個(gè)方面：第一，提高運營(yíng)管理效率，根據市場(chǎng)數據分析，合理規劃分配資源，調整業(yè)務(wù)結構，確保每個(gè)業(yè)務(wù)均可贏(yíng)利；第二，預測技術(shù)，根據消費者的消費偏好及習慣，預測消費者需求，將商品物流環(huán)節和客戶(hù)的需求同步進(jìn)行，并預計運輸路線(xiàn)和配送路線(xiàn)，緩解運輸高峰期的物流壓力，提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，提高客戶(hù)粘度。
2、市場(chǎng)規模及需求分析
2.1 市場(chǎng)規模分析
大數據或將成為物流企業(yè)的強力助手。作為一種新興的技術(shù)，它給物流企業(yè)帶來(lái)了機遇，合理地運用大數據技術(shù)，將對物流企業(yè)的管理與決策、客戶(hù)關(guān)系維護、資源配置等方面起到積極的作用。2014年，中國物流大數據應用市場(chǎng)應用規模為2.92億元，預計到2020年將達到188.23億元。
目前，中國物流大數據行業(yè)剛剛起步，其中初具規模的當屬電商物流大數據。近年來(lái)，中國網(wǎng)絡(luò )購物規模日益擴大，與此同時(shí)，帶動(dòng)著(zhù)快遞物流行業(yè)發(fā)展迅速。2008-2014年，中國快遞量從15.13億件激增到135.59億件，年復合增長(cháng)率達36.79%。
avent公司全球運輸副總裁marianne mcdonald表示，每一樁運輸交易都會(huì )生成超過(guò)50列的數據，以及超過(guò)2.5億的數據值。物流各個(gè)環(huán)節產(chǎn)生的海量數據，經(jīng)過(guò)大數據技術(shù)的處理和分析，將會(huì )產(chǎn)生巨大的市場(chǎng)價(jià)格。據了解，2014年中國物流信息化市場(chǎng)整體規模已突破20億元，預計2015年國內市場(chǎng)規模將超過(guò)50億元。預計未來(lái)五年，中國物流大數據市場(chǎng)規模年增速將保持在40%左右。
2.2 需求分析
大數據在物流行業(yè)的應用，打破低層次、低效率、高成本的運輸局面，逐漸演成數字化要求極高的行業(yè)。大數據已經(jīng)滲透到物流的各個(gè)環(huán)節，因此，未來(lái)物流行業(yè)對大數據的需求前景廣闊。
大數據的介入有助于解決物流行業(yè)現存的問(wèn)題，主要體現在運營(yíng)管理、全程監控、預測預警及客戶(hù)滿(mǎn)意度四個(gè)方面。
3.競爭格局
事實(shí)上，2014年大數據開(kāi)始應用于快遞物流行業(yè)。目前，專(zhuān)業(yè)從事物流大數據的企業(yè)并不多，僅有菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )科技有限公司與蜂網(wǎng)投資有限公司兩家公司，不過(guò)許多企業(yè)對物流大數據行業(yè)充滿(mǎn)熱情，正在積極籌劃與建設中。
菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )科技有限公司與蜂網(wǎng)投資有限公司均是2013年成立，兩家公司成立時(shí)間雖然僅相差幾個(gè)月，但菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )公司憑借阿里巴巴多年的數據積累的優(yōu)勢，在業(yè)內的話(huà)語(yǔ)權要比蜂網(wǎng)更大