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物流业是天然的“数据制造业”，伴随货物的存储和流动所产生的空间、时间、操作、运载工具等各类属性的数据，以及上下游渠道、公共交通、气候、监管等外部关联数据，构成了潜在的数据池。然而，数据的商业化应用不是物流公司的强项，它们多数不具有全面的数据应用技能，也缺乏生态链数据及商业化资源载体。如果要构建大数据分析平台，则需要多数据源和海量数据的收集、存储、分析、可视化，挖掘其中的价值与机会。罕有真正的大数据能代表全行业，即便电商平台的数据也不完整。因此，大数据经常与统计分析、数据挖掘等概念混淆，简单说就是“数据+算法"。

以大数据驱动物流业务改进可以有几个方面:一是提升运营绩效。利用历史数据、时效、覆盖范围等构建分析模型，对仓储、运、配送网络等资源配置进行布局规划。二是改善客户体验。做好精准营销、销量预测客户与客户定位，如预测收发包裹的时间偏好、优化用户交互及服务感受，库存下沉前置、订单预处理、发货等，对运作动态截流，形成有效事前控制。三是创新业务模型。从既有产品或产品组合中发现新价值，或基于数据分析建立新的业务模型。另外，通过对异常事件、不可抗力及贸易争端等因素的收集，进行运输风险预测。数据越多，越要做好隐私保密与信息安全。