物流大數據，即通過海量的物流數據，包含運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率，減少物流成本，更有效地滿足客戶服務要求。那么，對于物流企業來講，對物流大數據收集整理的意義是什么呢？

一、依據大數據可進行智能化的決策和建議。

通過對物流數據的跟蹤和分析，建立物流數據模型。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，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理，優化供需方案。

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。物流市場有很強的動態性和隨機性，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。

由于交通運輸、倉儲設施、貨物包裝、流通加工和搬運等環節對信息交互和共享要求比較高，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。

從網購服務體驗來講，客戶重視物流配送效率方面大大提高。通過對數據的挖掘和分析，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。

二、依據大數據可大幅提高物流運輸效率。

通過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。大數據技術可優化庫存結構和降低庫存存儲成本。運用大數據分析商品品類，系統自動分析促銷和引流的商品，根據以往的銷售數據進行建模和分析，以此判斷當前商品的安全庫存，及時給岀預警，降低了存貨，提高資金利用率，進而提高物流效率。

三、依據大數據跟蹤分析供應鏈，優化解決方案。

通過將資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等存儲起來，用于跟蹤和分析供應鏈在執行過程中的效率、成本，能夠控制產品質量；通過數學模型，優化和模擬技術綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，找到優化解決方案，能夠保證生產過程的有序與勻速，最終達到最佳的物料供應分解和生產訂單的拆分。

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