從一些案例中，簡單地闡述三類大數據在物流行業中的應用模式：

　　一是，自建物流的企業基于生產或銷售的預測對物流活動的指導。因為，在自建物流的關系中，物流部門可以獲得更多的數據資源。在大數據的支持下，一些看似沒有意義的數據也能為物流活動提供指導作用。例如，美國亞馬遜公司早在2008年就實現了通過分析網頁瀏覽量和貨物購買的關系，預測商流發生的時間和地點。亞馬遜的物流部門則在交易未產生之前，就能將貨物運往目的地附近，從而大大提高了物流服務水平。

　　二是，第三方物流公司采集車輛內數據指導運輸。大型第三方物流企業往往擁有很多的車輛，每天車輛油耗的費用就十分龐大。對此，UPS正在開展一個項目，即通過偵測UPS配送車輛上的地理位置信息、裝載率、貨物類型等實時信息，通過大數據分析能力整合這些信息，為司機提供合理的、優化的路線安排，而此項目在實驗地區已經為UPS節約了數十萬美元的燃油費用。

　　三是，電商企業牽頭，物流企業入股，通過共享數據指導物流活動。由于物流企業之間存在著嚴重的競爭關系，所以大家都不肯輕易地共享自己的數據。而通過各自控股的方式，可以更好的共享數據。例如，阿里巴巴公司聯合五大快遞企業成立了“菜鳥網絡”，推出了全新的物流數據雷達服務。物流數據雷達將可以提供詳細的區域和網點預測，不僅可以監控到中轉站，還可以監控到行政縣區及服務網點的層面。這些數據不僅可以更加客觀地幫助電商平臺和快遞企業做出決策，同時還便于通過線路預測幫助各大快遞企業分撥不爆倉，并有利于提升快遞“最后一公里”的服務質量。此外，通過數據雷達，商家也能更加清楚地實現物流訂單管理，攬收率、在途率、簽收率等一目了然；同時，商家還可以針對不同情況采取對應的措施，如長期在途訂單的消費者關懷，已簽收用戶的售后服務，快遞異常情況的主動跟進和協調處理等等。

　　由此可見，大數據給物流行業帶來的直接效果就是降低物流成本，大大提高物流業的社會效益。僅憑此一點就可以斷定，大數據的應用在物流業中將有巨大的發展空間。特別是在《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》利好政策的扶持下，大數據的應用將成為未來物流業發展的主流趨勢。

　　首先，應用大數據可以幫助物流企業開發物流領域的“黑大陸”。如果人們能夠掌握物流活動過程中的全部數據，那么，所謂的物流“黑大陸”將不復存在；而如果能夠充分分析和挖掘這些數據的價值，那么，則可以有效地幫助我們找到物流市場的潛力所在。

　　第二，應用大數據可以幫助物流企業做出正確的決策。在物流領域中，成本和效率一直都是難以同時兼顧的。但通過數據分析，可以讓物流企業看到具體的業務運行情況，清楚地判斷未來業務發展方向，從而有助于物流企業更加專注于核心業務，提升自身的競爭能力；同時，通過對實時數據的掌控，物流企業還可以即時對業務進行調整，確保業務板塊都可以贏利，從而實現非常高效的運營。

　　鑒于以上優勢作用，加強對大數據的進一步研究與應用，將是帶動整個物流行業實現升級與躍進，打造社會化、節約化、標準化的新物流服務鏈，以及全方位提升我國物流業服務水平、信息化水平的必由之路。特別是在《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》利好政策下，我們更應該強化大數據應用，提升大數據能力，推進大數據在物流行業中的快速發展。