随着DT时代的到来，大数据成为炙手可热的资源，其挖掘和利用引领了新一轮的生产率增长，并深刻改变着企业的生产和思维方式。特别是在“智慧物流”和“智慧城市”的热门话题下，大数据和物联网的发展为我们提供了海量信息，如何有效组织和使用这些数据显得尤为重要。
一、物流企业中大数据的具体应用
大数据并不仅仅是简单的数据挖掘和分析手段，而是一项战略资源。物流企业在战略规划、战术实施和商业模式选择等方面，都需要充分利用大数据的优势。目前，物流企业对大数据分析的应用主要体现在以下几个方面：
1. 预测：通过用户的历史记录，运用数据挖掘和数据分析等技术构建模型，预测产品在不同地域和时间的未来需求。这有助于物流企业提前做好配货规划、运力调配和末端配送等环节的防范，平衡订单运营能力，实现资源配置的优化。
2. 提高分拣效率：智能算法的优化使得物流作业流程更加高效。物流企业的运营中心可以根据数据算法保障每名物流作业人员都能随时处于最佳的拣货路径上。通过系统智能推荐下一个要捡的货物位置，避免了重复作业，极大地提高了分拣效率。
3. 优化商品存储：利用大数据技术中的关联模式法，物流企业可以获知不同商品的关联度，从而决定哪些商品应该集中放置以便分拣，哪些商品应该尽快出货以避免价值流失。
二、亚马逊优质服务背后的数据秘密
亚马逊是电商企业中最早将云物流、大数据和人工智能等运用于物流仓储管理的企业之一。凭借20多年的积累，亚马逊全球范围内拥有112个运营中心，覆盖了185个国家和地区。在中国，亚马逊也有13个运营中心，通过300多条干线运输线路提供当日达、次日达服务。而亚马逊在大数据方面的运用更是令人瞩目：
1. 订单及客户服务的预测：亚马逊通过记录客户的访问痕迹，利用大数据预测客户的未来需求。它将客户感兴趣的商品调拨到离客户近的分拨中心，从而缩短商品与客户的距离，降低运输成本。从订单处理到分拣、包装，整个流程都由大数据驱动，使得亚马逊能在30分钟内完成订单处理，且全程可视化。
2. 配送方面的智能运算：亚马逊的全国调拨模式以其强大的运算系统为基础。系统会根据订单信息自动计算出最佳的交付路径，并为客户推荐合适的配送站点和交付时间。亚马逊还会根据快递员的配送时效和效率等因素，优化安排包裹与快递员的配对。
3. 智能算法驱动的物流作业：在亚马逊运营中心后台强大的数据算法支持下，每名物流分拣人员都能获得优化的拣货路径，通过海量数据的计算和分析，传统作业流程下的行走路径可减少近60%。
4. 商品的随机储存：亚马逊采取随机存储的方式，混合存放商品于不同类型的货位内。这不仅加快了单个货架的周转频率，还降低了单位商品的存储成本。随机存储的关键在于数据追踪管理，每个货位都有独立编码，而信息数据管理系统会记录每个商品的位置，从而保证数据的连续跟踪。
在大数据的时代背景下，物流企业需要不断学习和创新，以适应时代的发展潮流。通过充分利用大数据的优势，物流企业可以在竞争中取得更大的成功。(作者物流研习社)