大数据能够加速产业升级，提高企业竞争力已成为各行业讨论的重点话题。如何更好地利用大数据已成为现代企业的必修课之一。大数据物流产业直观的影响就是降低物流企业的运营成本，提高配送效率。
具体来说，大数据存储、管理和检索技术可以提高物流业各方面的效率。由于货物在运输过程中需要经过出站、在途、中转、配送等多个物流环节，每个环节都需要处理大量的信息，利用大数据技术可以有效地利用生成的数据加快物流运作。
同时，物流企业可以根据这些信息数据进行提前预测，定制合理的配送方案和有效的管理人员。降低物流流通成本，提高运输效率，使物流企业与客户双赢。
网络购物是大数据与物流结合的体现。我国网络购物规模巨大，给物流业带来了活力和挑战。
从购买到分销，每个环节的数据量都是巨大的。如果仍然用传统的方式进行数据采集和分析，效率会很低。这就需要利用大数据技术打通各个环节，采集和整合各个节点的数据，通过数据中心的分析和处理，将其转化为有价值的信息。
通过大数据，我们可以看到客户喜欢什么样的产品，哪些地区卖得好。通过这些数据，我们可以优化产品和仓库库存。将数据转换为价值信息，帮助企业降低成本，帮助消费者改善购物体验。
同样，大数据可以帮助企业分析市场。产品进入市场后，销量会随着时间的推移和消费者的需求而变化。
传统的方法是利用问卷调查和以往的经验对市场进行分析，但由于问卷调查周期太长，得出的结论不能代表当前的市场状况，而且分析数据往往滞后、过时，没有参考意义。
大数据可以帮助企业快速描绘人的形象和用户的消费习惯，通过真实有效的***准确反映市场需求的变化，合理规划各个时期产品需求的营销计划，控制库存，调整运输计划。
通过对大数据的分析，企业可以了解各个业务的运营情况，区分哪些业务利润率高、增长快，及时调整业务战略，将资源集中到高利润业务上。
在整个供应链中，大数据对物流企业的影响也非常重要。通过分析物流中心的商品特性、商业模式、运输方式和销售区域，合理规划物流中心的选址，大数据可以降低配送成本。
此外，大数据对仓库存储布局也有很大帮助。对于货物量大、交货频率快的物流中心，合理的仓库规划可以提高工作效率和经济效益。
例如，储存时间短的货物可以放在门附近，对储存条件有要求的货物可以放在通风处。通过大数据分析，分析商品数据之间的关系，可以利用这些信息合理安排货位。
配送线路也会影响配送的效率和成本。合理的配送线路可以限度地利用物流和运输资源，降低回风率，降低运输成本。通过对配送路线大数据的分析，可以提前预测不同路线的交通状况，提前规划路线，避免运输造成的配送延误。
大数据使物流业从价格竞争转向服务竞争。更好的服务是企业客户的标准。物流企业只有提高服务价值，才能在众多物流企业中更具竞争力。从价格竞争向价值竞争转变是物流企业发展的必然方向。
