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
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 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 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04