京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:物流掘金的新武器
当前,大数据应用的风潮,正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业,已然通过大数据的武装,形成了区别于同行的核心竞争力。那么,对于物流行业而言,大数据应用究竟有着怎样的价值?
从一些案例中,简单地阐述三类大数据在物流行业中的应用模式:
一是,自建物流的企业基于生产或销售的预测对物流活动的指导。因为,在自建物流的关系中,物流部门可以获得更多的数据资源。在大数据的支持下,一些看似没有意义的数据也能为物流活动提供指导作用。例如,美国亚马逊公司早在2008年就实现了通过分析网页浏览量和货物购买的关系,预测商流发生的时间和地点。亚马逊的物流部门则在交易未产生之前,就能将货物运往目的地附近,从而大大提高了物流服务水平。
二是,第三方物流公司采集车辆内数据指导运输。大型第三方物流企业往往拥有很多的车辆,每天车辆油耗的费用就十分庞大。对此,UPS正在开展一个项目,即通过侦测UPS配送车辆上的地理位置信息、装载率、货物类型等实时信息,通过大数据分析能力整合这些信息,为司机提供合理的、优化的路线安排,而此项目在实验地区已经为UPS节约了数十万美元的燃油费用。
三是,电商企业牵头,物流企业入股,通过共享数据指导物流活动。由于物流企业之间存在着严重的竞争关系,所以大家都不肯轻易地共享自己的数据。而通过各自控股的方式,可以更好的共享数据。例如,阿里巴巴公司联合五大快递企业成立了“菜鸟网络”,推出了全新的物流数据雷达服务。物流数据雷达将可以提供详细的区域和网点预测,不仅可以监控到中转站,还可以监控到行政县区及服务网点的层面。这些数据不仅可以更加客观地帮助电商平台和快递企业做出决策,同时还便于通过线路预测帮助各大快递企业分拨不爆仓,并有利于提升快递“最后一公里”的服务质量。此外,通过数据雷达,商家也能更加清楚地实现物流订单管理,揽收率、在途率、签收率等一目了然;同时,商家还可以针对不同情况采取对应的措施,如长期在途订单的消费者关怀,已签收用户的售后服务,快递异常情况的主动跟进和协调处理等等。
由此可见,大数据给物流行业带来的直接效果就是降低物流成本,大大提高物流业的社会效益。仅凭此一点就可以断定,大数据的应用在物流业中将有巨大的发展空间。特别是在《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》利好政策的扶持下,大数据的应用将成为未来物流业发展的主流趋势。
首先,应用大数据可以帮助物流企业开发物流领域的“黑大陆”。如果人们能够掌握物流活动过程中的全部数据,那么,所谓的物流“黑大陆”将不复存在;而如果能够充分分析和挖掘这些数据的价值,那么,则可以有效地帮助我们找到物流市场的潜力所在。
第二,应用大数据可以帮助物流企业做出正确的决策。在物流领域中,成本和效率一直都是难以同时兼顾的。但通过数据分析,可以让物流企业看到具体的业务运行情况,清楚地判断未来业务发展方向,从而有助于物流企业更加专注于核心业务,提升自身的竞争能力;同时,通过对实时数据的掌控,物流企业还可以即时对业务进行调整,确保业务板块都可以赢利,从而实现非常高效的运营。
鉴于以上优势作用,加强对大数据的进一步研究与应用,将是带动整个物流行业实现升级与跃进,打造社会化、节约化、标准化的新物流服务链,以及全方位提升我国物流业服务水平、信息化水平的必由之路。特别是在《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》利好政策下,我们更应该强化大数据应用,提升大数据能力,推进大数据在物流行业中的快速发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21