物流公司的大資料有兩大方面的價值，一方面，優化物流企業本身的運營和決策;另外一方面，物流大資料可用於非物流領域的應用，比如徵信和金融應用，下面我們一起來詳細看一下!
第一方面，優化物流企業本身的運營和決策。
物流企業的資料包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工等資料。對於物流企業，通過大資料分析，可以幫助提高企業運營管理效率，降低物流庫存率，提高商品處理效率、運輸效率、送達準確率等方面。以物流的路徑優化為例，路徑優化是節約物流企業成本的一個重要大資料分析應用。在物流配送運輸中，由於貨運點多、客戶多、貨物種類繁多、城市交通路線複雜、運輸服務地區內運輸網點分佈不均勻等諸多因素的影響，同時還要滿足客戶提出的如時間窗等約束條件的要求，使得如何安排最佳路線，如何使配裝和配送路線有效搭配等，成為物流配送中的難點。
車輛的路徑問題是一個有約束的組合優化問題。合理解決車輛路徑問題，不僅可以簡化配送程式、減少配送次數、降低配送車輛的空載率，從而降低物流成本，提高經濟效益，而且可加快對客戶需求的響應速度，提高服務質量，增強客戶對物流環節的滿意度等。阿里在路況預測的基礎上，使用基於集合劃分的樹型搜尋演算法進行車輛分配和路徑優化。該演算法用於車輛路徑計算，比業界通用的經典演算法包括區域性搜尋、遺傳演算法、蟻群演算法等，運輸成本至少降低了6%
第二方面，物流大資料可用於非物流領域，尤其是徵信和金融應用。
以物流配送單為例，我們做一個簡單的資料分析，便可以實現客戶畫像，以作為徵信模型的.基礎資料。物流配送單至少有兩類資訊。一類是寄件人的姓名、手機號和地址;另外是收件人的姓名、手機號和地址。通過這些資訊，可以分析：寄件人或收件人的常住地或辦公地點，如果是常住地，則還可以通過小區地址分析出來這個小區的房價(通過關聯房產網站的價格資料實現)，反過來推斷該客戶的消費能力;通過手機號，可以分析出這個客戶的年齡、性別等人口統計學特徵，以及興趣愛好(與擁有客戶的人口統計學特徵的企業做資料關聯得出)。如果在電商購物，有些物流配送單還會標註是哪個商家發貨，從而可以分析這個客戶喜歡的商品類別。以上這些資料可以作為徵信模型的基礎資料。企業使用資料的使用，一定要尊重使用者隱私，對隱私類資訊做好脫敏和保護。當然，這只是對個人客戶的徵信應用。物流企業還可以對供應商(如發貨單位)進行信用評估(根據發貨量等大資料)，從而進行金融服務。
總之，物流企業的資料不僅僅可以優化企業內部的運營效率，還可以做更多的增值分析，如以上提到的徵信資料以及金融的應用。我們從順豐的官方網上可以看到一個順豐有三大業務，一是眾所周知的物流，第二是金融，第三是電商(順豐優選)。金融是物流企業大資料應用很好的一個方向，順豐在其官方網提到：我們致力於為順豐的供應商和客戶提供存貨質押、保理、訂單融資、小額信貸、融資租賃等一系列“物流+金融”服務。
