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
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12