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，將相關信息進行歸類整理分析，對于物流作業動作做出及時干預調整，對于物流企業來講，具有極其重要的作用。以星河微云的“星河數據云”大數據為例，我們總結了三個方面的重要作用。

第一，提高物流的智慧化水平。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。

第二，降低物流成本。星河微運的“星河數據云”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，而降本增效這也是物流企業生存的根本。

第三，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，減少空駛帶來的車輛損耗及經濟損耗。