利用大數據加快產業升級，提高企業競爭力，已成為各行業重點討論的話題。如何更好地利用大數據已經成為當代企業的必修課之一。大數據賦能物流業最直觀的影響就是降低物流企業的運營成本，提高配送效率。
具體來說，大數據存儲、管理和檢索技術可以提高物流業各個方面的效率。由于貨物在運輸過程中需要經過多個物流環節，如出庫、在途、轉運、配送等，每個環節都需要處理大量的信息，利用大數據技術可以有效地利用產生的數據來加快物流運作。
同時，物流企業可以根據這些信息數據進行預先判斷，制定合理的配送方案，有效地管理員工。它降低了物流流通成本，提高了運輸效率，使物流企業與客戶雙贏。
網上購物是大數據與物流結合的體現。中國的網絡購物規模很大。網絡購物給物流業帶來了活力和挑戰。
從采購到分銷，每個環節的數據量都非常大。如果仍然采用傳統的方法進行數據收集和分析，效率會很低。因此，有必要利用大數據技術將各個環節連接起來，對各個節點的數據進行采集和整合，并通過數據中心的分析和處理，將其轉化為有價值的信息。
通過大數據，我們可以看到什么樣的客戶喜歡什么樣的產品，哪些地區賣得好。通過這些數據，我們可以優化產品和優化倉庫庫存。將數據轉化為價值信息，幫助企業降低成本，幫助消費者改善購物體驗。
同樣，大數據也可以幫助企業分析市場。商品進入市場后，銷售量會隨著時間的推移和消費者的需求而變化。傳統的方法是利用問卷調查和以往的經驗對市場進行分析。然而，由于問卷調查時間較長，結論不能代表當前的市場狀況，所分析的數據往往滯后、過時，沒有參考意義。
大數據可以幫助企業快速描繪人們的肖像和用戶的消費習慣，通過真實有效的準確反映市場需求的變化，根據不同時期產品的需求合理規劃營銷計劃，控制庫存，調整運輸計劃。通過大數據的分析，企業可以了解每一項業務的經營情況，識別哪些業務利潤率高、增長速度快，及時調整經營戰略，將資源集中到高利潤業務上。
在整個供應鏈中，大數據對物流企業的影響也非常重要。大數據通過對商品特性、商業模式、運輸方式和銷售區域的分析，通過合理規劃物流中心的位置，降低配送成本。
另外，大數據對倉庫的存儲布局也有很大的幫助。對于貨物量大、交貨頻率快的物流中心，合理的倉庫規劃可以提高工作效率和經濟效益。例如，儲存時間較短的貨物可以放在靠近門的地方，而對儲存條件有要求的貨物可以放在通風的地方。這些信息可以通過大數據進行分析，得到商品數據之間的關系，合理安排倉庫的位置。
配送線路也會影響物流企業的配送效率和成本。合理的配送線路可以大限度地利用物流運輸資源，降低退貨率，降低運輸成本。通過對配送線路的大數據分析，可以提前預測不同線路的交通狀況，提前規劃線路，避免因運輸造成的包裹延遲送達問題。
大數據賦予了物流業權力，使物流業的競爭從價格競爭轉變為服務競爭。更好的服務是企業客戶追求的標準。只有提高物流企業的服務價值，才能使物流企業脫穎而出，使其服務更具競爭力。從價格競爭轉向價值競爭是物流企業發展的必然方向。