大數據是指來自多個來源的極大數據集，這些來源通常是實時可用的，并且無法由傳統數據處理系統管理。

業務成功的關鍵因素之一是對過去績效數據的有效分析，如消費者數據，以改善產品提高客戶滿意度或運營數據，以提高效率和降低成本等都是在數據數據分析的基礎上成功的。然而，在當今智能移動設備激增以及運營和運輸自動化進步的互聯數字世界里，我們看到向更大，更多樣化的實時數據的轉變正在徹底改變公司管理新時代供應的方式連鎖網絡。

什么是大數據？

大數據是指來自多個來源的極大數據集，這些來源通常是實時可用的，并且無法由傳統數據處理系統管理。高級統計程序，機器和深度學習算法可以處理這些數據并生成模式，趨勢和可實施的業務洞察。這使得公司不僅可以立即做出決策來提高效率，還可以通過大數據分析提供的持續反饋和改進循環自動調整機器人流程。

為什么大數據非常適合物流行業？

大數據非常適合物流，因為每天都有數以百萬計的包裹通過托運人（賣家），收貨人（買家），倉庫人員，海關代理人，運輸商，裝載機等復雜網絡經過多個接觸點，包裝工，運輸和航空承運人。這創造了大量的數據點和巨大的潛力，可以改善交付時間和成本，并在整個網絡中實現更高的可視性。

大數據如何在物流行業中使用？

1）最佳路由：

隨著傳感器和移動設備的普及，客戶不僅可以對他們的貨物進行超級型跟蹤，而且貨運公司也可以從發動機性能，燃油消耗，輪胎磨損甚至外部數據中收集一系列數據如天氣和交通狀況。數據可以處理，計算機算法可以自動管理驅動程序的路徑選擇。車隊運營商將從更好的車隊優化中獲益，從而降低成本，同時確保按時交付給客戶。

一個很好的例子就是當UPS使用大數據分析來實施一項政策，其中司機只有在絕對必要時才會向左轉，這樣可以節省4000萬升燃油，并增加約350，000個訂單的交付量。

同樣，對于國際航運，擁堵，罷工，天氣條件等數據使運營商能夠對潛在的延誤和客戶中斷提供準確和預測性的評估，并相應地調整路線和容量。

2）Smart倉儲：

如今，憑借機器人包裝處理，分揀和自動叉車以及其他倉庫設備，我們即將完成智能倉庫的全面機械化。雖然像亞馬遜這樣的科技公司一路領先，但現在即使是普通的制造公司也開始實現倉庫運營的自動化。倉庫提供豐富的包裹存儲和移動操作指標，可以深入了解效率差距。

大數據分析和跟蹤傳感器可以改進倉庫機器人，可以延長設備生命周期（通過預防性維護），加速產品移動，優化庫存管理（通過更好的預測模型），還可以提高倉庫安全性。倉庫經理使用數據分析可以立即做出運營決策，從而實現無縫的資源分配，降低成本并提高倉庫吞吐量。

3）客戶滿意度：

客戶反饋始終通過銷售代表的軼事證據或物流或大多數其他B2B行業的客戶問卷調查獲得。在社交媒體和公共網站上，用戶提供可以針對事件特定或通用的開放，準確和最新的反饋。語義分析和文本處理等新技術可以剖析和分組這些反應并分析客戶的處置，最終創建一個瞬時反饋循環。

DHL的一項研究說明了這一點，并得出結論：“對互聯網的細致審查提供了公正的客戶反饋”，從而使產品和客戶服務經理能夠設計解決方案以保證客戶滿意度和保留率，這在當今競爭激烈的環境中至關重要。

消費者需求正在迅速變化，企業無法再使用回顧性數據來制定戰略決策以保持相關性。大數據通過顯示模式和趨勢的實時信息來監控此調用，這使得企業可以做出智能，即時和最顯著的自動化運營決策。

通過傳感器和連接設備，倉庫中的機器人，交付無人機和自動駕駛車輛，數百萬個可用數據點，我們看到一個全自動智能供應鏈，只需要通過大數據分析進行持續優化，這只是時間問題。