物流大數據，作為云端分析數據，提供給地面指揮傳感系統，執行相關操作，提供有關分析信息，對于物流的作業做出及時的調整，這對于應用對于物流企業來講，具有極其重要的作用。星河微云以“星河數據云”為例總結了三個方面的重要作用。

首先，提高物流的智能化水平。通過對物流數據的跟蹤和分析，物流大數據應用可以根據情況為物流企業做出智能化的決策和建議。在物流決策中，大數據技術應用涉及競爭環境分析、物流?供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。
在物流供給與需求匹配方面，需要分析供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。在物流資源優化與配置方面，主要涉及運輸資源、存儲資源等。物流市場需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

其次，降低物流成本。可以利用大數據技術優化配送路線、合理選擇物流中心地址、優化倉庫儲位，從而大大降低物流成本，提高物流效率。

提高用戶服務水平。通過對大數據的挖掘和分析，物流企業可以為客戶提供最好的服務，提供物流業務運作過程中商品配送的所有信息，進一步鞏固和客戶之間的關系，增加客戶的信賴，培養客戶的黏性，避免客戶流失。

下面通過星河微云案例分析物流大數據應用。針對物流行業的特性，大數據應用主要體現在車貨匹配、運輸路線優化、庫存預測、設備修理預測、供應鏈協同管理等方面。

車貨匹配方面。星河數據云通過對大數據分析，結合企業的信息系統也會全面整合與優化，對貨主、司機和任務的精準畫像，可實現智能化定價、為司機智能推薦任務和根據任務要求指派配送司機等。從客戶來講，大數據應用會根據任務要求，匹配最符合要求的司機，司機接到任務后會按照客戶的要求進行高質量的服務。在司機方面，大數據應用可以根據司機的個人情況、服務質量、空閑時間為他自動匹配合適的任務，并進行智能化定價。基于云端大數據，實現車貨高效匹配，不僅能減少空駛帶來的損耗，還能減少污染。

運輸路線優化。通過運用星河數據云大數據，物流運輸效率將得到大幅提高，大數據為物流企業間搭建起溝通的橋梁，物流車輛行車路徑也將被最短化、最優化定制。
供應鏈協同管理。使用星河微云的星河大數據技術，可以迅速高效地發揮數據的最大價值，集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等，這將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。

星河微云的星河數據云通過海量的物流運輸數據處理系統，能夠高效分析出物流行業動態，物流運輸的實時數據回傳，幫助三方系統分析在運輸過程中所承擔各項作業流程的管控，實時調整運輸流程中遇到的各項問題，做出合理的判斷，目前為各大中小物流企業賦能。