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面对海量数据带来的机遇与挑战，物流企业应用大数据技术的优势主要体现在信息对接、决策支持、客户黏性与数据增值四个方面。本篇对此分别展开介绍。

面对海量数据，物流企业不能只将大数据技术作为一种信息技术进行数据挖掘和分析，而应不断加大对大数据技术的投入，将大数据技术作为一种战略资源，充分利用大数据技术为物流企业带来发展红利，在战略规划、商业模式、人力资本等方面实现多方位布局。

1.信息对接，帮助物流企业掌握运营情况

在信息化时代，网购规模空前巨大且不断增长。这加重了网购后的物流负担，也增加了各环节对信息的需求。每个物流环节产生的数据都是海量的，传统的数据收集与分析处理方式已经不能满足物流企业对每个环节的信息需求。因此，需要通过大数据技术把信息对接起来，将每个环节分散、海量的数据进行收集、整合，并通过数据中心进行分析、处理，最终将其转化为有价值的信息，帮助物流企业掌握整体运营情况。

2.提供依据，帮助物流企业做出正确的决策

传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个时代，只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据进行收集、分析、处理，物流企业可以了解到具体的业务运作情况，可以明确判断哪些业务带来的利润率高、增长快等，从而把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上，避免无端浪费。对于那些不能给企业带来高额利润的业务，物流企业通过掌握的实时数据可以随时对其进行调整，确保每个业务都可以带来利润，从而实现高效运营。

3.培养客户黏性，防止客户流失

网购客户越来越重视对物流服务的体验感，希望物流企业能够提供好的服务，甚至希望能够掌控配送过程中的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑，通过对数据进行挖掘和分析，合理地运用分析成果巩固和客户之间的关系，增强客户对自己的信赖，培养客户黏性。

4.通过数据“加工”实现数据“增值”

在物流企业运营的每个环节中，只有一小部分结构化数据是可以直接用来分析利用的，对于绝大部分非结构化数据，企业必须将其转化为结构化数据才能进行存储、分析。因此，并非所有数据都是准确有效的，很多数据都是延迟的、无效的，甚至是错误的。物流企业的数据中心必须对这些数据进行“加工”，从中挖掘出有价值的信息，实现数据的“增值”。