利用大数据加快产业升级，提高企业竞争力，已成为各行业重点讨论的话题。如何更好地利用大数据已经成为当代企业的必修课之一。大数据赋能物流业最直观的影响就是降低物流企业的运营成本，提高配送效率。
具体来说，大数据存储、管理和检索技术可以提高物流业各个方面的效率。由于货物在运输过程中需要经过多个物流环节，如出库、在途、转运、配送等，每个环节都需要处理大量的信息，利用大数据技术可以有效地利用产生的数据来加快物流运作。
同时，物流企业可以根据这些信息数据进行预先判断，制定合理的配送方案，有效地管理员工。它降低了物流流通成本，提高了运输效率，使物流企业与客户双赢。
网上购物是大数据与物流结合的体现。中国的网络购物规模很大。网络购物给物流业带来了活力和挑战。
从采购到分销，每个环节的数据量都非常大。如果仍然采用传统的方法进行数据收集和分析，效率会很低。因此，有必要利用大数据技术将各个环节连接起来，对各个节点的数据进行采集和整合，并通过数据中心的分析和处理，将其转化为有价值的信息。
通过大数据，我们可以看到什么样的客户喜欢什么样的产品，哪些地区卖得好。通过这些数据，我们可以优化产品和优化仓库库存。将数据转化为价值信息，帮助企业降低成本，帮助消费者改善购物体验。
同样，大数据也可以帮助企业分析市场。商品进入市场后，销售量会随着时间的推移和消费者的需求而变化。传统的方法是利用问卷调查和以往的经验对市场进行分析。然而，由于问卷调查时间较长，结论不能代表当前的市场状况，所分析的数据往往滞后、过时，没有参考意义。
大数据可以帮助企业快速描绘人们的肖像和用户的消费习惯，通过真实有效的准确反映市场需求的变化，根据不同时期产品的需求合理规划营销计划，控制库存，调整运输计划。通过大数据的分析，企业可以了解每一项业务的经营情况，识别哪些业务利润率高、增长速度快，及时调整经营战略，将资源集中到高利润业务上。
在整个供应链中，大数据对物流企业的影响也非常重要。大数据通过对商品特性、商业模式、运输方式和销售区域的分析，通过合理规划物流中心的位置，降低配送成本。
另外，大数据对仓库的存储布局也有很大的帮助。对于货物量大、交货频率快的物流中心，合理的仓库规划可以提高工作效率和经济效益。例如，储存时间较短的货物可以放在靠近门的地方，而对储存条件有要求的货物可以放在通风的地方。这些信息可以通过大数据进行分析，得到商品数据之间的关系，合理安排仓库的位置。
配送线路也会影响物流企业的配送效率和成本。合理的配送线路可以大限度地利用物流运输资源，降低退货率，降低运输成本。通过对配送线路的大数据分析，可以提前预测不同线路的交通状况，提前规划线路，避免因运输造成的包裹延迟送达问题。
大数据赋予了物流业权力，使物流业的竞争从价格竞争转变为服务竞争。更好的服务是企业客户追求的标准。只有提高物流企业的服务价值，才能使物流企业脱颖而出，使其服务更具竞争力。从价格竞争转向价值竞争是物流企业发展的必然方向。