大数据是指来自多个来源的很大数据集，这些来源一般来说是动态能用的，并且无法由传统数据处理系统管理。业务顺利的关键因素之一是对过去绩效数据的有效地分析，如消费者数据，以提高产品提升客户满意度或运营数据，以提高效率和降低成本等都是在数据数据分析的基础上顺利的。
然而，在当今智能移动设备剧增以及运营和运输自动化变革的网络数字世界里，我们看见向更大，更加多样化的动态数据的改变正在彻底改变公司管理新时代供应的方式连锁网络。什么是大数据？大数据是指来自多个来源的很大数据集，这些来源一般来说是动态能用的，并且无法由传统数据处理系统管理。高级统计资料程序，机器和深度自学算法可以处置这些数据并分解模式，趋势和可实行的业务洞察。
这使得公司不仅可以立刻作出决策来提高效率，还可以通过大数据分析获取的持续对系统和改良循环自动调整机器人流程。为什么大数据非常适合物流行业？大数据非常适合物流，因为每天都有数以百万计的包覆通过托运人（卖家），收货人（买家），仓库人员，海关代理人，运输商，装载机等简单网络经过多个接触点，包装工，运输和航空承运人。这建构了大量的数据点和极大的潜力，可以提高交付给时间和成本，并在整个网络中构建更高的可视性。
大数据如何在物流行业中用于？1）最佳路由：随着传感器和移动设备的普及，客户不仅可以对他们的货物展开超级型追踪，而且货运公司也可以从发动机性能，燃油消耗，轮胎磨损甚至外部数据中搜集一系列数据如天气和交通状况。数据可以处置，计算机算法可以自动管理驱动程序的路径自由选择。
车队运营商将从更佳的车队优化中受益，从而降低成本，同时保证如期交付给客户。一个很好的例子就是当UPS用于大数据分析来实行一项政策，其中司机只有在意味著适当时才不会向左转，这样可以节省4000万升燃油，并减少大约350，000个订单的交付给量。某种程度，对于国际航运，交通堵塞，大罢工，天气条件等数据使运营商需要对潜在的延后和客户中断获取精确和预测性的评估，并适当地调整路线和容量。
2）Smart仓储：如今，凭借机器人纸盒处置，服务公司和自动叉车以及其他仓库设备，我们将要已完成智能仓库的全面机械化。虽然像亚马逊这样的科技公司一路领先，但现在即使是普通的生产公司也开始构建仓库运营的自动化。
仓库获取非常丰富的包覆存储和移动操作者指标，可以了解理解效率差距。大数据分析和追踪传感器可以改良仓库机器人，可以缩短设备生命周期（通过预防性确保），加快产品移动，优化库存管理（通过更佳的预测模型），还可以提升仓库安全性。
仓库经理用于数据分析可以立刻作出运营决策，从而构建无缝的资源分配，降低成本并提升仓库吞吐量。3）客户满意度：客户对系统一直通过销售代表的轶事证据或物流或大多数其他B2B行业的客户问卷调查取得。在社交媒体和公共网站上，用户获取可以针对事件特定或标准化的对外开放，精确和近期的对系统。
语义分析和文本处理等新技术可以剖析和分组这些反应并分析客户的处理，最后创立一个瞬时对系统循环。DHL的一项研究说明了这一点，并得出结论：“对互联网的精细审查获取了公正的客户对系统”，从而使产品和客户服务经理需要设计解决方案以确保客户满意度和保有亲率，这在当今竞争白热化的环境中至关重要。消费者市场需求正在很快变化，企业无法再行用于回顾性数据来制订战略决策以维持相关性。
大数据通过表明模式和趋势的动态信息来监控此调用，这使得企业可以作出智能，即时和最显着的自动化运营决策。通过传感器和相连设备，仓库中的机器人，交付给无人机和自动驾驶车辆，数百万个能用数据点，我们看见一个全自动智能供应链，只必须通过大数据分析展开持续优化，这只是时间问题。
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