数据思维
随着企业对物流软件的不断使用，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，从中获取利益显得尤为重要。
一：什么是物流大数据？
所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、降低物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流运输公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。
二：企业如何应用大数据？
大数据在物流企业中的应用，贯穿了整个物流企业的各个环节。主要表现在决策运营、行政管理、客户管理及智能预警等过程中。
1、大数据在决策运营中的应用
物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。
以物流的路径优化为例，作为降本增效的有效途径之一。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、路线复杂、运输网点分布不均等诸多因素的影响，同时还要满足客户的时效要求，使得如何安排最佳路线、配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。
合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，对客户需求的响应速度、服务质量、客户对物流环节的满意度等，有明显的提升作用。
2、大数据在行政管理中的应用
在企业行政管理中，也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，招聘人才时需要选择合适的，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析；对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
3、大数据在客户管理中的应用
大数据在物流客户管理中的应用，主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。针对不同客户定制个性化服务，更需要大量数据分析来支撑！
1）喜欢查货的客户，可以每天主动告知客户货物在路上的运输情况；
2）下班准时的客户，可以在他下班前一个小时把货提走；
3）针对货损占比率，数据能清楚地显示是下滑还是增长；
4）货物到达目的地，我们的提货通知及时率又是多少；
5）客户数量是否减少？为什么减少？都可以通过数据去分析。
4、大数据在智能预警中的应用
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解客户偏好。预判不同客户群体的需求，提前合理规划物流路线，从而提升物流高峰期间的运送效率。
大数据已经渗透到物流企业的各个环节，面对大数据这一机遇，物流企业仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。
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