大数据助力物流，物流可以展望哪些前景？
大数据是指大量的数据，而海量数据可以快速有效地处理这些数据，获得正确有用的信息，对信息化物流的发展具有重要意义。
大数据涵盖了许多新技术，包括大数据存储、管理和大数据检索等技术，包括数据挖掘和智能分析。这些技术对信息化物流发展的各个方面都有重要影响。
越来越多的物流大数据平台中心，如信息终端的识别、定位和感知、移动互联网技术在信息传输、数据应用与开发等方面的应用。大数据在物流行业的应用中，物流企业可以通过物流大数据平台，有效地管理员工，迅速建立高效合理的信息化物流配送方案，确定最佳的交通工具、物流配送、实时监控，降低物流配送成本在很大程度上，大大提高物流配送的效率，为客户提供方便快捷的服务，与客户实现双赢。
1、物流决策应用
在物流决策中，物流大数据平台应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
现在的物流行业，整体上的运输、仓储和搬运等都是通过人为来控制和完成的，在效率上都较为落后。而大数据在物流行业的应用能加速对物流流程的优化。而且在行业竞争环境的分析中，为了达到品牌利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而来寻找自己品牌在行业中的不足和需要改进的地方。这种方式下，大数据能够很快的完成对行业的促进作用，加速行业的发展。
通过对物流数据的跟踪分析，大数据在物流行业的应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流行业的决策中，物流大数据分析与应用还可能会涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等的决策分析，这种情况下物流大数据平台也能够很好的应对。
2、物流企业管理应用
在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
3、物流客户管理应用
大数据在物流客户管理中的物流大数据分析与应用应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
4、物流预测预警应用
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过物流大数据分析与应用，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。
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