大数据指无法在可接受的时刻范围内用惯例软件东西进行捕捉、办理和处理的数据调集，是需求新处理形式才干具有更强的决议计划力、洞悉发现力和流程优化才干的海息财物。

　　其对物流企业发展带来的影响首要表现在一下几个方面：

　　(1)信息对接，把握企业运作信息

　　在信息化年代，网购呈规划现已到达了空前巨大的的物流带来了沉重的担负，对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节发生的数据都是海量的，曩昔传统数据搜集、剖析处理物流企业对每一个节点的信息需求，这就需求经过大数据把信息对接起来，将每个节点的数据搜集并且整合，经过数据中心剖析、处理转化为有价值的信息，然后把握物流企业的全体运作状况。

　　(2)供给依据，协助物流企业做出正确的个人经历来进行决议计划现已不能适应这个数据化的年代，只要实在的、海量的数改变。经过对商场数据的搜集、剖析处理，物流企业能够了解到详细的事务运作状况，能够清楚地判别出哪些事务带来的获利率高、添加速度较快等，把首要精高额获利的事务上，防止无端的糟蹋。一同，经过对数据的实时掌控，物流企业还能够随时对事务进行调整，*每个事务都能够带来获利。

　　(3)培育客户粘性，防止客户丢失

　　网购人群的急剧胀大，使得客户越来越注重物流服务的体会，期望物流企业能够供给*好的服务，乃至掌控物流事务运作进程中产品配送的一切信息。这就需求物流企业以数据中心为支撑，经过对数据发掘和剖析，合理地运用这些户之间的联系，添加客户的信任，培育客户的粘性，防止客户丢失。

　　(4)数据“加工”然后完成数据“增值”

　　在物流企业运营的每个环节中，只要一小部分结构化数据是能够直接剖析使用的，绝大部要转化为结构化数据才干贮存剖析。这就造成了并不是一切的数据都是准确的、有用的，很大一部分数据都是推迟、无效、乃至是过错的。物流企业的数据中心有必要要对这些数据进行“加工”，然后挑选出有价值的信息在物流企业中的使用首要包含以下几个方面。

　　(1)商场猜测

　　产品进入商场后，并不会一向坚持*的销量，是跟着时刻的推移，消费者行为和需求的改变而不断改变的。在曩昔，咱们总是习惯于经过选用查询问卷和以往经历来寻觅客户的来历。往往现已是过期的了，推迟、过错的查询成果只会让办理者对商场需求做出过错的信计。而大数据能够协助企业彻底勾勒出其客户的行为和需求信息，经过实在而有用的数据反映商场的需求改变，然后对产阶段作出猜测，从而合理的操控物流企业库存和组织运送计划。

　　(2)物流中心的选址

　　物流中心选址问题要求物流企业在充沛考虑到本身的运营特色、产品特色和交通状况等要素的基础上，使配送本钱和匿定本钱等之和到达*小。针对这一问题，能够使用大数据中分类树方法来处理。

　　(3)优化配送线路

　　配送线路的优化是划问题，它一向影响着物流企业的配送功率和配送本钱。物流企业运用大数据来剖析产品的特同需求（时刻和金钱）等问题，然后用*快的速度对这些影响配送计划的要素做出反映（比方挑选），拟定*合理的配送线路。并且企业还能够经过配送进程中实时发生的的交通状况，对事端多发析配送整个进程的信息，使物流的配送办理智能化，进步了物流企业的信息化水平缓可预见性。

　　(4)库房储位优化

　　合理的组织产品贮存方位关于库房使用率和转移分拣的功率有着极为重要的含义。关于产品数量多、出货频率快的物流中心，储位优化就意味着工作功率和效益。哪些货品放在一同能够进步分拣率，哪些货品贮存的时刻较短，都能够经过大数据的相关形式法剖分出产品数据间的相互联系来合理的组织库房方位。

　　上海欧坚及其旗下仓储活跃学习大数据，并将其运用到对库房的日常办理傍边。获得必定的成效。