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在激烈的竞争中，整个物流行业会朝着IT智能化的方向发展。越来越多的物流企业开始使用IT系统，包括TMS系统和WMS系统。尽管最初采用的是标准化的SaaS版本，但随着业务规模的扩大，许多企业开始组建自己的IT团队，以开发定制的系统。头部的那些大型物流企业早已IT化。未来，它们会进一步智能化：可能是硬件智能化，比如仓储的智能拣货机器人；也可能是软件智能化，比如根据淡旺季和客户规模进行智能定价。本文将介绍新兴数字技术及其在跨境电商物流中的应用。

大数据技术指的是应用于大数据处理和分析的技术，包括各种大数据平台、大数据指标体系，以及与大数据应用相关的技术。在大数据处理中，最有价值的部分是预测分析，它可以帮助数据科学家通过数据挖掘更好地理解数据，如数据可视化、统计模式识别和数据描述，并根据数据挖掘结果做出预测决策。

大数据处理的工作环节包括几个核心步骤：大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘，以及大数据可视化与应用。

在信息爆炸的时代，物流企业每天都会产生海量的数据。整个物流过程中（包括运输、仓储、装卸、配送、包装、加工等环节）每个环节的信息流量都非常庞大，对此，物流企业难以及时、准确地处理。然而，随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过建设数据中心提取隐藏在数据背后的信息价值，为物流企业提供有益的帮助并带来利润。

麦肯锡全球研究院指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理和分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征。

传统的软件已经无法处理和挖掘海量数据中的信息。谷歌2003年发表了分布式文件系统GFS，2004年推出了大数据分布式计算框架MapReduce，2006年发布了非关系型数据库系统BigTable，谷歌的这"三驾马车"带来了关键性的突破，成为大数据技术的基石。

大数据技术可以分为三大类：大数据处理技术、大数据分析技术和大数据可视化技术。有效利用大数据能够提升人力、物力等资源配置的科学性与合理性，从而降低企业运营成本。

大数据技术在物流行业发挥着如下重要作用。

（1）使企业及时掌握运营情况。在整合每个环节的海量数据的基础上，企业可运用大数据分析技术挖掘并产生有价值的信息，根据运营情况进行及时调整。

（2）实现企业内部作业的智能化管理。例如，企业通过对从OMS中拉取的订单数据进行实时分析，能够根据后续各个路向邮件的收寄、封发、运输、航空运力等需求实行动态调配。再如，在存储环节，企业可利用大数据技术整合仓储资源，优化仓库布局和货物分拣；在配送环节，企业可利用大数据技术对货、车、人进行有效整合，优化配送线路，提升配送的及时性。

（3）帮助企业做出正确的决策。企业可通过大数据技术分析对经营风险进行科学管控，做出正确的决策。例如，利用大数据技术分析消费需求、需求的变化趋势、竞品的业务数据、仓库存量、客户购买心理、运输成本、管理成本等。

（4）为客户提供更好的服务体验。例如，企业可通过大数据技术对客户进行个性化行为分析，从而为客户提供个性化服务，这样有利于增强客户的黏性。