大數據正在革新許多業務領域，而物流分析就是其中之一。物流的復雜性和動態性，再加上對許多可移動設備的依賴，這些設備會在供應鏈的任何地方造成瓶頸，使物流成為大數據的理想用例。

例如，大數據可用于優化路由，簡化流程，并為整個供應鏈提供透明性，從而使物流公司和船運公司都受益。在我們的研究中，有98％的3PL表示，改進的數據驅動型決策“對于未來供應鏈活動和流程的成功至關重要”。此外，接受調查的81％的托運人和86％的3PL表示，有效使用大數據將成為“其供應鏈組織的核心競爭力”。為什么物流公司對優化如此感興趣？原因有兩個：它可以幫助他們節省資金并避免延遲發貨。在管理交付系統或供應鏈時，您必須在過度使用資源和車輛與使用車輛不足之間劃清界限。如果您在一條運輸路線上投入了過多的車輛和資源，那么您所花費的錢就會超出您的預算，而且在其他地方資源可能不夠。

但是，如果您低估了某個特定路線或交付所需的車輛數量，則有使客戶延遲發貨或者到貨的風險，這會對您的客戶關系和品牌形象產生負面影響。

優化的挑戰方面，有效分配資源所涉及的因素也在不斷變化。例如：燃油成本可以改變、高速公路和道路可以暫時關閉，也可能新建、由于維修或新購置，您使用的車輛數量可能會發生變化、季節性和即時性天氣狀況都在不斷變化.....

大數據和預測分析為物流公司提供了克服這些障礙所需的額外優勢。送貨卡車上的傳感器，天氣數據，道路維護數據，車隊維護時間表，實時車隊狀態指示器以及人員時間表都可以集成到一個系統中，該系統可以查看過去的歷史趨勢并提供相應的建議。大數據允許自動化系統通過智能路由，以及許多不同的數據集和數據流來運行。例如，亞馬遜的配送中心已經配備了自動化設備，該自動化設備使用少量的橙色KIVA機器人從貨架上抓取物品。

如果您居住在距亞馬遜中心30分鐘之內的地方，亞馬遜還有自動無人機可以為您運送物品。Uber和其他公司已經在進行自動駕駛汽車的試運行，不難想象整個供應鏈可以自動化，從裝卸，駕駛到最終交付。

也許人類仍然會參與到城市地區的最后一英里運送中，使用自行車或踏板車在繁忙的城市街道上穿行，而郊區將有自動駕駛卡車或無人機運送。

大數據正在改變物流的本質，我們正處于風口浪尖。物流中的大數據可用于減少最后一英里交付過程中的效率低下，提高供應鏈的透明度，優化交付，保護易腐貨物以及使整個供應鏈自動化。

物流公司正在努力做出更多以數據為依據的決策。具有遠見卓識的公司已經將傳感器和物聯網與商業智能軟件相結合，正在降低成本并提高客戶滿意度。