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目前物流企业逐步进入数字化发展阶段，物流企业之间的竞争逐渐发展为数据的竞争。大数据技术使物流企业能够针对每一位客户提供有针对性甚至定制化的服务，从而颠覆整个物流行业的运营模式。目前，大数据技术在物流企业中的应用主要体现在以下几个方面。

1.市场预测

一种商品进入市场后不会一直保持高销量，而会随着客户行为和需求的变化而不断变化。过去，人们总是通过问卷调查和经验来寻找客户，而最终呈现的调查结果往往是过时的。过时的调查结果只会导致管理者对市场需求做出错误的判断和决策。大数据技术可以通过收集并分析客户行为和需求信息，以真实、有效的数据反映市场需求的变化。这不仅可以预测商品进入市场后各个阶段的情况，还能帮助物流企业适时控制库存和安排运输计划。

2.物流中心的选址

在物流中心选址的过程中，物流企业需要综合考虑经营环境、基础设施状况、自然环境等因素。对于物流企业要实现的成本最小化这个目标，传统的方法因大多不实际而无法被采用。这就需要物流企业利用大数据分析方法——根据不同的需求选择合适的算法，以获得最高收益。

3.优化配送路线

优化配送路线是一个典型的非线性规划问题，一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业利用大数据技术来分析商品的特性、规格及客户的各种需求（时间和金钱），以便以最快的速度响应这些影响配送方案的因素，确定最合理的配送路线。此外，物流企业还可以通过配送过程中产生的实时数据快速分析配送路线沿线的交通状况，对事故多发路段进行预警。物流企业通过准确分析整个配送过程的信息使配送管理智能化，从而提高信息化水平和可预见性。

4.仓库储位优化

合理地安排商品存储位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率高的物流中心，储位优化就意味着提高工作效率和效益。对于哪些商品存放在一起可以提高分拣率，哪些商品的存储时间较短，物流企业都可以通过大数据的关联模式法来分析得出。