大数据在物流领域的应用成效大吗？看物流转型就明白了！
大数据在物流领域的应用中，可以在整体上完成物流行业全过程的迭代整理。在行业竞争物流数据分析，也能给自己品牌增加竞争力。大数据能促进物流行业的发展。
大数据在物流领域的应用对物流的发展带来的影响主要表现在一下几个方面：
(1)数据整合，企业信息在握
在信息化时代，网购呈现出一种不断增长的趋势，规模已经达到了空前巨大的地步，这给网购之后的物流带来了沉重的负担，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的，过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求，这就需要通过智慧物流方案大数据把信息对接起来，将每个节点的数据收集并且整合，通过物流数据分析、处理转化为有价值的信息，进行物流可视化，从而掌握物流企业的整体运作情况。
(2)分析数据，帮助物流企业做出正确的决策
通过对市场数据的收集、分析处理，物流企业通过物流数据分析物流可视化可以了解到具体的业务运作情况，能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对数据的实时掌控，物流企业还可以随时对业务进行调整，确保每个业务都可以带来赢利，从而实现高效的运营。
(3)分析客户，增加用户粘性
网购人群的急剧膨胀，使得客户越来越重视物流服务的体验，希望物流企业能够提供最好的服务，甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据挖掘和分析，物流行业在最后，是需要把产品送到用户的手中的，而在大数据的加持下，相较于以前低效率的人工配送，大数据技术可以为用户提供更好的物流体验，进一步巩固和用户之间的关系，增加用户的粘性。
(4)数据加工和增值
在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的，绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的，很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”，从而筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”。
大数据在物流领域的应用主要包括以下几个方面。
(1)市场预测
大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息，通过物流可视化反映市场的需求变化，从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测，进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
(2)辅助物流中心选址
物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上，使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题，可以利用物流数据分析中分类树方法来解决。
(3)优化配送线路
配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题，它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用智慧物流方案来分析商品的特性和规格、客户的不同需求（时间和金钱）等问题，从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映（比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等），制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据，快速地分析出配送路线的交通状况，对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息，使物流的配送管理智能化，提高了物流企业的信息化水平和可预见性。
(4)仓库储位优化
合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率，哪些货物储存的时间较短，都可以通过大数据的关联模式法物流可视化分析出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。
基于物流数据分析的智慧物流方案为物流提供了巨大助力，很大程度提高了物流领域的生产力和生产效率，从而使物流领域更有发展空间。
立即沟通
