隨著大資料時代的到來，大資料技術可以通過構建資料中心，挖掘出隱藏在資料背後的資訊價值，從而為企業提供有益的幫助，為企業帶來利潤。面對海量資料，物流企業在不斷增加大資料方面投入的同時，不該僅僅把大資料看作是一種資料探勘、資料分析的資訊科技，而應該把大資料看作是一項戰略資源，充分發揮大資料給物流企業帶來的發展優勢，在戰略規劃、商業模式和人力資本等方面做出全方位的部署。
所謂物流的大資料，即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的資料、資訊等。通過大資料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。將所有貨物流通的資料、物流快遞公司、供求雙方有效結合，形成一個巨大的即時資訊平臺，從而實現快速、高效、經濟的物流。資訊平臺不是簡單地為企業客戶的物流活動提供管理服務，而是通過對企業客戶所處供應鏈的整個系統或行業物流的整個系統進行詳細分析後，提出具有中觀指導意義的解決方案。許多專業從事物流資料資訊平臺的企業形成了物流大資料行業。
1.1 政策分析
自2012年，國家已陸續出臺相關的產業規劃和政策，從不同側面推動大資料產業的發展。然而，專門針對大資料發展尤其是物流大資料的政策規劃還沒有。
目前，國家出臺的與大資料相關的物流行業規劃和政策，主要包括《第三方物流資訊服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業發展中長期規劃（2014-2020年）》、《關於推進物流資訊化工作的指導意見》等一系列政策，將大資料、資訊化處理方法作為物流行業轉型升級的重要指導思想。
2011年11月推出的《物聯網”十二五”發展規劃》將“資訊處理技術”列為四項關鍵技術創新工程之一，包括海量資料儲存、資料探勘、影像視訊智慧分析。另外三項關鍵技術創新工程，包括資訊感知技術、資訊傳輸技術、資訊保安技術，也是大資料產業的重要組成部分，與大資料產業發展密切相關。
2013年6月釋出的《交通運輸業推進物流業健康發展的指導意見》指出，加快推進交通運輸物流公共資訊平臺建設，完善平臺基礎交換網路，加快推進跨區域、跨行業平臺之間的有效對接，實現鐵路、公路、水路、民航資訊的互聯互通。加快完善鐵路、公路、水路、民航、郵政等行業資訊系統，推進互聯互通，增強一體化服務能力。鼓勵企業加快推進資訊化建設。
2014年2月釋出的《第三方物流資訊服務平臺建設案例指引》指出，對第三方物流資訊服務平臺建設的指導思想、基本原則、建設型別、建設標準、保障措施與考核要求等進行了具體說明，並收錄了目前國內經營模式較為先進、取得較好經濟社會效益的第三方物流資訊平臺建設案例。
此外，交通運輸部正在編制的物流發展“十三五”規劃，其中統籌謀劃現代物流發展，指出要發展智慧物流，適時研究制定“網際網路”貨物與物流行動計劃，深入推進移動網際網路、大資料、雲端計算等新一代資訊科技的應用；強化公共物流資訊平臺建設，完善平臺服務功能。
物流大資料行業的生命週期（資料產生－資料採集－資料傳輸－資料儲存－資料處理－資料分析－資料釋出、展示和應用－產生新資料）比較長，一般要在5-8年，前期的資料積累和沉澱耗時耗力耗財。目前，中國物流大資料產業正處於起步階段，未來2年有望快速發展，率先實現大資料增值。
1.2 產業發展現狀
物流是貫穿經濟發展和社會生活全域性的重要活動。2013年被稱為大資料元年，2014年則為移動互聯元年。在這個背景下，有必要分析研究大資料技術在物流領域的應用。
物流大資料研究和應用剛剛起步，尚屬新興的研究領域，發展比較緩慢。從細分市場來看，醫藥物流、冷鏈物流、電商物流等都在嘗試趕乘大資料這輛高速列車，但從實際應用情況來看，目前，電商物流憑藉網際網路平臺具有一定的先發優勢，菜鳥網路的橫空出世更是給電商物流大資料行業帶來了新希望，指明瞭新方向。
大資料在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶管理及物流智慧預警等過程中。
（1）大資料在物流決策中的應用
在物流決策中，大資料技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。
在競爭環境分析中，為了達到利益的最大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而瞭解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作伙伴。
物流的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。供需情況也需要採用大資料技術，從大量的半結構化網路資料，或企業已有的結構化資料，即二維表型別的資料中獲得。
物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、儲存資源等。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，從海量的資料中提取當前的物流需求資訊，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。
（2）大資料在物流企業行政管理中的應用
在企業行政管理中也同樣可以應用大資料相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析；對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。
（3）大資料在物流客戶管理中的應用
大資料在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。
（4）大資料在物流智慧預警中的應用
物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大資料分析，可以有效瞭解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。
1.3 發展現狀
物流是現代經濟的核心之一，國務院印發的《物流業發展中長期規劃（2014~2020年）》明確提出要以提高物流效率、降低物流成本為重點。因此，在大資料時代背景下，物流行業也必須高度重視統計資料。
物流大資料可以劃分為三類：第一是微觀層面，包括了運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處資料的分類；第二是中觀層面，就是供應鏈、採購物流、生產物流資料分類；第三是巨集觀層面，基於商品管理，把商品分成不同的型別做資料分析。其中微觀層面及中觀層面的資料一般掌握在物流企業內部，但此類尚未進行處理分析，成為物流大資料交易中最重要的、最基本的供應方；整合、處理、分析“源資料”得到的具有新價值的資料，即巨集觀層面，指導物流企業經營管理的各個方面，因此，未來物流大資料交易的主要需求為巨集觀層面。
目前，物流大資料交易模式採用利益交換的模式——用服務去換取管理，即各個利益主體通過交換的方式，一方將資訊的管理權交給另一方，另一方將資訊整合起來後形成服務給一方。以菜鳥網路為例，以消費者、商家、物流企業的資料為依託，為商家、快遞企業提供預警預測分析，幫助快遞企業提前獲取這些資訊，從而提前把物流資源進行一定的配置和整合。
大資料技術對物流行業最顯著的影響是橫向流程延拓，縱向流程壓縮簡化。從供需平衡角度出發，為供方（物流企業）提供最大化的利潤，為需方提供最佳的服務。主要體現在以下幾個方面：第一，提高運營管理效率，根據市場資料分析，合理規劃分配資源，調整業務結構，確保每個業務均可贏利；第二，預測技術，根據消費者的消費偏好及習慣，預測消費者需求，將商品物流環節和客戶的需求同步進行，並預計運輸路線和配送路線，緩解運輸高峰期的物流壓力，提高客戶的滿意度，提高客戶粘度。
2.1 市場規模分析
大資料或將成為物流企業的強力助手。作為一種新興的技術，它給物流企業帶來了機遇，合理地運用大資料技術，將對物流企業的管理與決策、客戶關係維護、資源配置等方面起到積極的作用。2014年，中國物流大資料應用市場應用規模為2.92億元，預計到2020年將達到188.23億元。
目前，中國物流大資料行業剛剛起步，其中初具規模的當屬電商物流大資料。近年來，中國網路購物規模日益擴大，與此同時，帶動著快遞物流行業發展迅速。2008-2014年，中國快遞量從15.13億件激增到135.59億件，年複合增長率達36.79%。
Avent公司全球運輸副總裁Marianne McDonald表示，“每一樁運輸交易都會生成超過50列的資料，以及超過2.5億的資料值”。物流各個環節產生的海量資料，經過大資料技術的處理和分析，將會產生巨大的市場價格。據瞭解，2014年中國物流資訊化市場整體規模已突破20億元，預計2015年國內市場規模將超過50億元。預計未來五年，中國物流大資料市場規模年增速將保持在40%左右。
2.2 需求分析
大資料在物流行業的應用，打破低層次、低效率、高成本的運輸局面，逐漸演成數字化要求極高的行業。大資料已經滲透到物流的各個環節，因此，未來物流行業對大資料的需求前景廣闊。
大資料的介入有助於解決物流行業現存的問題，主要體現在運營管理、全程監控、預測預警及客戶滿意度四個方面。
3.競爭格局
事實上，2014年大資料開始應用於快遞物流行業。目前，專業從事物流大資料的企業並不多，僅有菜鳥網路科技有限公司與蜂網投資有限公司兩家公司，不過許多企業對物流大資料行業充滿熱情，正在積極籌劃與建設中。
菜鳥網路科技有限公司與蜂網投資有限公司均是2013年成立，兩家公司成立時間雖然僅相差幾個月，但菜鳥網路公司憑藉阿里巴巴多年的資料積累的優勢，在業內的話語權要比蜂網更大。
從目前發展的狀況來看，菜鳥網路更加註重於物流大資料、倉儲用地等；而蜂風則側重於採購各種裝備和材料。從實踐成果來看，菜鳥網路公司經歷了2013-2014年兩次“雙十一”天貓購物狂歡節的檢驗，其預警雷達預測準確率高達95%以上，為緩解“雙十一”物流壓力做出的貢獻有目共睹；相比而言，蜂網似乎低調許多，其推動的智慧快遞、物聯網和雲端計算雖然與菜鳥的智慧物流如出一轍，但成果並不明顯，大眾的認知度也比較低。從發展成熟度來講，菜鳥網路憑藉數億淘寶買家及合作物流企業，可以整合消費者、商家和物流公司資料，且正在計劃加入交通綜合體系，發展的成熟度較高，可為物流企業提供預警、規劃運輸線路、指導企業優化、選擇和整合供應鏈資源等服務；而蜂網剛剛起步，處於雛形階段，許多方面尚不成熟。如果說蜂網成功的走出了一步，那麼菜鳥網路則是邁出了一大步，兩者之間的差距確實有點大。
此外，許多企業對物流大資料行業表現出了濃厚的興趣，正在規劃建設中。2014年8月，浪潮集團與交通運輸公路科學院簽署《現代物流大資料應用實驗室共建協議》，實驗室將交通部提供的資料與浪潮集團相對成熟的大資料技術和裝置結合在一起，不斷擴充合作的廣度和深度，充分挖掘交通物流大資料，提高交通運輸行業智慧化程度。
2015年7月，中國第一物流大資料平臺“第e物流”即將誕生。“第e物流”決心建設基於大資料運用、面向社會公眾的物流企業評價平臺(第e徵信)，並進而構建網際網路金融(第e金融)、裝備商城(第e商城)、無車承運(第e運力)、倉儲設施O2O社群服務(第e地圖)四大核心功能。
圖吧集團獲得四維3億戰略投資資金，並計劃投資整合後，升級其產品服務體系。憑藉其在物流行業資訊化建設中積累了多年經驗，為企業提供網點分散式管理、車輛監控、軌跡定位、線路規劃、車輛運營管理等能夠為各行各業的物流管理提供一整套完整成熟的GIS解決方案。
總之，大資料已經滲透到物流企業的各個環節，引起物流企業普遍關注的同時已經給它們帶來了高額效益。但是，面對大資料這一機遇，物流企業的高層管理者仍需給予高度的重視和支援，正視企業應用大資料時存在的問題。