随着DT时代的到来，大数据开始受到越来越多人的关注，海量数据的挖掘和利用，不仅带来了新一轮生产率的迅猛增长，还在持续改变着企业的生产、思维方式。而近期被炒得火热的“智慧物流”、“智慧城市”则更是依托于大数据和物联网发展积累的大量信息。因此，有效地组织和使用大数据也显得尤为重要。

一、物流企业大数据具体应用

大数据并不仅仅是一种数据挖掘、分析的手段，而更应该将其视为一项战略资源，只有充分掌控了数据方面的优势，在战略规划、战术实施、商业模式选择等方面做出全方位的部署，才能在竞争中更胜一筹。目前，物流企业对大数据分析的应用主要包括:

1、精准预测。通过用户的历史记录，运用数据挖掘、数据分析等技术构建模型，从而精准预测出产品在不同地域、不同时点的未来需求，从配货规划、运力调配以及末端配送等环节做好及时防范，平衡订单运营能力，实现现有资源配置的最优化。

2、提高分拣效率。运用智能算法优化物流作业流程，企业的物流运营中心可根据数据算法保障每名物流作业人员随时随地处于他的最优拣货路径上，由系统智能推荐下一个要捡的货物在哪里，永远不需要走回头路，极大地提高了分拣效率，避免了重复作业。

3、优化商品存储。商品存储位置的优化能够提高仓库利用率、有利于商品的搬运和分拣。运用大数据技术中的关联模式法能够获知不同商品的关联度，使物流企业明确应该把哪几类商品集中放置以便分拣，哪几类商品应该尽快出货防止在存储中造成价值流失。

二、亚马逊优质服务背后的大数据玄机

亚马逊是业内最早将云物流、大数据、人工智能等运用于物流仓储管理的电商企业之一。20余年的积累,112个运营中心遍布全球，可达185个国家和地区，真正形成了一个遍布全球的网络。仅以中国为例，亚马逊有13个运营中心，300多条干线运输线路，可向1 400多个县区提供当日达、次日达服务。而亚马逊对于大数据的掌控与运用更是令人震撼，主要体现在:

1、订单及客户服务的精准预测

端到端的电商服务可分为五大部分，即用户浏览、下订单、仓储运营、配送和售后服务等。

用户浏览：亚马逊的后台运作系统记录客户的访问痕迹，通过大数据分析精准预测客户的未来需求，并将客户感兴趣的商品调拨到离客户最近的分拨中心，缩短商品和客户的距离，降低运输成本。

仓储运营：仓储订单运营从订单处理、分拣到包装均由大数据驱动，使得亚马逊最快可在30分钟内完成整个订单的处理，且全程可视化。

配送：亚马逊的全国调拨模式以其强大的运算系统为基础。首先，系统会根据接收到的订单信息，自动运算出可能的交付路径，为客户推荐最优的配送站点和交付时间;其次，为了精准配送，亚马逊除了准确定位客户收货地址之外，还会依据快递员的配送时效与效率等因素，推荐最合理的快递员数量和线路划分，从而优化安排包裹和快递员的配对。

售后：根据用户的浏览记录、订单信息、来电问题，亚马逊创建了系统识别技术和客户需求预测，定制化地向用户推送不同的自助服务工具，可以保证客户能随时随地联系到客服团队。

2、采购、库存信息的精准预测

基于大数据的亚马逊智能化、自动化的供应链管理，一方面，可根据系统数据自动生成采购时间、数量等采购决策问题，并根据仓库存储情况进行分配、调拨和逆向物流的工作。另一方面，智能管理系统能实现连续动态盘点，且覆盖了整个库房从收货、发货以及退货全部过程，使亚马逊在优化效率的同时还能在库存准确率、准时发货率和送达准时率三个方面分别达到了极高的99.9% ,100%和98%。

3、智能算法驱动下的物流作业

在亚马逊运营中心后台强大的数据算法的驱动下，每名物流分拣人员能随机地优化其拣货路径，时刻保障最优路径，通过海量数据的计算、分析，可以将在传统作业流程下的拣货行走路径减少近60%。

4、商品的随机储存

对于商品，亚马逊采取的是随机存储，即商品并非严格按照SKU区分货位仓储，而基于一定原则，将商品混合存放于不同类型的货位内，使得单个货架的周转频率加快，从而达成空间和周转的双重提升，极大地降低单位商品的存储成本。随机存储的关键则体现在数据追踪管理上，无论是拣货还是收货，每个货位均有独立编码，亚马逊的信息数据管理系统会记录每个商品在不同转运流程中所处的位置，从而保证数据的连续跟踪。