大数据背景下，物流行业及相关企业借助“大数据+”构建智慧物流，实现对市场的及时反应，调整市场策略，发现潜在商机，优化仓储物流。可以说，物流带来的海量数据和数据信息技术的结合，带来了物流行业的一场革命。本文在查阅了顺丰、菜鸟等行业龙头企业的多份行业调研报告、文献和案例后，从物流发展趋势、物流大数据采集、物流大数据落地、物流大数据展望四个部分总结了“大数据技术”在物流行业的创新应用和前景。
如果用一个词来总结全球物流行业的发展，那就是:稳中有进——2019年全球物流领域投资金额稳步增长，投资金额巨大，平均单笔投资金额更高。其中，核心大投资主要集中在印度等发展中国家的基础物流服务建设和荷兰等发达国家的物流信息化。可以看出，在基础物流服务能力提升的后期，物流领域的投资和发展方向将逐步转向信息化等大数据层面。
东方财富数据
降本增效政策频频出台，鼓励利用科技手段提升成本优化空间:目前，我国社会物流费用占GDP的比重仍然很高，近几年一直稳定在14%以上，而大多数发达国家维持在8-9%。因此，中国的物流业还有很大的发展和提升空间。因此，在政策层面，降本增效效果明显的物流信息化被越来越多的提及。
物流业的发展经历了手工生产、机械化、自动化、智能化的过程。人工生产的比例逐渐降低，物流运作过程中的设备设施逐渐自动化。《中国制造2025》的提出，强调利用IOT信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息数字化、智能化，最终实现快速、有效、个性化的产品供应。
对于物流技术，即融合传统和新兴技术，利用互联网、大数据、云计算、物联网等现代信息技术，提升物流的智能化，增强供应链的柔性。
要想全面打造智慧物流，首先考虑的是不要在信息的海洋中渴死，必须获得可靠的数据来源。物流大数据解决方案提供商可以从哪里获取海量数据？
本文对目前在大数据方面做得比较好的菜鸟物流数据平台进行了分析。除了阿里自己的体系，菜鸟物流集采的数据来源还包括消费者、商家和物流。公司和其他社会机构相关数据等。；其中包括:
1)消费者的物流数据。消费者的收货地址、服务选择、物流公司评估数据等。
2)商家的物流数据。商家的装运地点(通过物流)公司催收网点分析)、商户发货速度、商户整体及各合作伙伴的时效/评分/投诉等。公司选择偏好等。
3)物流公司数据。中国的主要物流公司将包裹追踪数据实时推送给菜鸟，菜鸟对包裹追踪数据进行分析挖掘，解析14大物流。公司“路由网络。
4)其他社会数据和气象数据。通过与国家气象局的合作，收集了全国的天气预报和实况数据。交通现状数据通过与高德地图合作，收集全国交通现状数据。
对于其他使用大数据赋能的物流服务商来说，数据来源基本如上所述。总之，物流或电商及周边企业要想全面实现“大数据智慧物流”，必须解决的是高质量的数据来源和采集问题。
在这一节，我希望能结合我可能学到的东西和我查过的资料，列举一些物流大数据技术在电子物流领域的商业应用，以及一些目前的和雏形的甚至成熟的。指出大数据方案下的智慧物流如何带来“降低成本，提升绩效”。
有三个主要部分:
即时交货监控:提供快递代收、在途、派送、收件的全流程状态，帮助快递实时跟踪。监控发现问题及时表达并处理；
个性化预警:支持不同区域快递服务质量和数量下降预警的定制设置，对用户关心的问题进行预警，方便客户根据自身情况定制；
智能工具——智能云仓，可以同时挖掘和分析大数据；
件量预测:结合内外因素，运用数据挖掘方法，批量精准预测商品SKU未来订单趋势，帮助商家提前备货；
分仓模拟:模拟分仓操作场景，提供基于时效和成本的最优解决方案，引导商家合理分仓，提高时效，降低成本，实现“先货后下单”；
库存健康:帮助商家实时了解当前的库存情况，将缺货、呆滞的SKU逐一爆出，进行有效的库存管理，节约成本。
(顺丰的大数据产品:实时洞察商品出库、入库、库存的变化)
洞察同行:第一时间把握市场行情，关注同行动态，轻松应对成交量的波峰波谷；了解商品的哪些属性卖得好；
关注竞争对手品牌的销售动态和用户口碑，帮助商家优化产品运营，调整营销策略；
洞察消费者:整合顺丰精准全面的运单数据和对外地址信息，挖掘顺丰海量的“最后一公里”地址数据，运用大数据技术，基于地理位置分析商业环境，结合社区的属性特征。
让商家更清晰的了解消费者的购买偏好和人群画像信息，提供完整的商业落地方案，协助商家更好的进行O2O运营，精准营销，定位目标客户；
洞察供应链:供应链分析的基础是揭开行业的“黑箱”，揭露行业内部的沟通密度，洞察供应链上游(经销商、代理商、制造商和原材料供应商)的活跃度和下游的市场动态(流行趋势、购物偏好和商品热点)。
物流大数据的研究和应用刚刚起步，还是一个发展缓慢的新研究领域。从细分市场来看，医疗药物物流、冷链物流、电商物流等。都在努力搭上大数据的高速列车，但从实际应用情况来看，目前电商物流凭借互联网平台具有一定的先发优势，菜鸟网络的出现给电商物流大数据行业带来了新的希望，指明了新的方向。国家邮政局监测数据显示，2020年6月1日至18日，全国快递业务量完成46.78亿件，同比增长48.66%。6月以来，全国日均快递业务量接近2.6亿件。从近年来618购物节产生的数据量来看， 物流大数据分析很有用。
大数据在物流企业的应用贯穿于整个物流企业的方方面面。主要体现在物流决策、物流企业管理、物流客户管理和物流智能预警等过程中。
总之，面对大数据的机遇，物流企业高层仍需给予高度关注和支持，正视大数据应用中存在的问题。
从现有的技术来看，未来的“大数据+物流”方案会更加成熟:仓库选址、商家销售预测、库存仓库划分策略、智能调配方案。目前已经实现了一部分，只需要优化。
从大数据产品来看，专注于智慧物流和智慧商业的产品，类似于顺丰的“数据灯塔”，将持续为客户提供物流仓储、市场营销、精准营销、产品运营等方面的决策支持。
输入新的零售后时代，以大数据技术为核心的智能技术将驱动整个。零售系统内的资金流、商品流、信息流不断优化。新一代物流背后，智能化是大势所趋。从更长远的角度来看，新一代物流最终将走向无界物流，依托大数据人工智能技术，通过打通供应渠道、物流平台、服务场景、消费需求等多维边界，实现深度融合。
从物流业发展趋势来看，随着供给侧结构性改革的不断深入，新一代物流可以降低全产业链的物流成本，提高物流供给质量。同时也可以提高全要素生产率，逐步释放行业发展新动能。最终，物流业呈现出新的趋势，将成为拉动国内经济的强大动力。实施大数据发展行动，加强新一代人工智能开发应用。在大数据人工智能平台上，各种类型的自动流水线、自动配送、仓储和配送机器人已被广泛使用。智能算法可以让每个包裹都有最优路径，在最短时间内送达。甚至基于大数据的“未知神谕”，可以做到“货不放第一” 并提前将商品分发给消费者。大数据和人工智能将物流行业从传统的肩扛手扛模式带入了技术驱动的新物流时代。