如今“大数据”几乎渗透到每个行业和领域，包括高速发展的物流业：国内物流、国际跨境物流、中港物流。拿我们熟知的菜鸟物流来说，比如菜鸟网络，就是基于阿里云大数据平台打造，将各家快递公司数据与之对接，从而达到更精准监控，进而提升物流效率。

那么大数据分析在物流运输领域具体能起到什么作用呢？

★资源配置优化、路由规划

物流市场的动态性和随机性很强，从大数据中可以获取市场变化、物流需求等信息，及时规划和调整资源配置；同时可因此优化物流路由规划，降低物流成本和提高时效。这里主要涉及的是运输和仓储。

★物流定价

在零散货运市场，受信息化程度及其它因素影响，物流价格往往波动较大，我们飞龙世纪物流身处于中港物流行业，切实体会到目前深圳到香港物流行业的价格战是越演越烈。

中港物流价格定价基于的成本计算，往往要通过十分庞大的数据模型来获得，不同类型货物、不同地域、运力成本、网络网点等都会对成本产生较大影响。

★网点、园区和枢纽的布局

物流选址相当重要。市场货量、交通网络、辐射区域、竞争对手市场占有率等情况，都必须纳入考量的因素，大数据分析便能帮助决策。像深圳香港跨境运输的中港物流行业，主要分布于珠三角城市，其中深圳更甚。

★运输车辆运营管理

一般物流散户对车辆油耗成本的计算，往往是总重多少、百公里几升油，其实是不准确的。利用数据我们可以对运营车辆进行全生命周期管理

旗下拥有中港车运输的飞龙世纪物流表示，随着物流车辆的运营时间增长，车辆开始出现“疲劳”，油耗会随之上升，维修频次也会增多。通过数据收集和分析，我们可以获取某一里程区间的油耗，比如20-30万公里区间内的车辆平均油耗。同理还可用于车辆的维修保养管理，因此就可以产生出车辆全生命周期成本的计算模型，那么车队的运营成本分析就十分明朗。

通过数据分析，还可以预测车辆价值“拐点”——达到某一里程后，车辆盈利能力开始下降，这时我们通过二手车市场价格来判断车辆是否该转手，再进行新一轮的车辆采购。目的是为了持续性的最大化盈利。