往常“大數據”簡直浸透到每個行業和范疇，包括高速開展的物流業：國內物流、國際跨境物流、中港物流。

 那么大數據剖析在物流運輸行業詳細能起到什么作用呢?

 資源配置優化、路由規劃

 中港物流市場的動態性和隨機性很強，從大數據中能夠獲取市場變化、物流需求等信息，及時規劃和調整資源配置;同時可因而優化物流路由規劃，降低物流本錢和進步時效。這里主要觸及的是運輸和倉儲。

 物流定價

 中港物流公司定價基于的本錢計算，常常要經過非常龐大的數據模型來取得，不同類型貨物、不同地域、運力本錢、網絡網點等都會對本錢產生較大影響。

 網點、園區和樞紐的規劃

 中港物流公司選址相當重要。市場貨量、交通網絡、輻射區域、競爭對手市場占有率等狀況，都必需歸入考量的要素，大數據剖析便能協助決策。像深圳香港跨境運輸的中港物流行業，主要散布于珠三角城市，其中深圳更甚。

 運輸車輛運營管理

 普通物流散戶對車輛油耗本錢的計算，常常是總重幾、百公里幾升油，其實是不精確的。應用數據我們能夠對運營車輛停止全生命周期管理

 隨著物流車輛的運營時間增長，車輛開端呈現“疲倦”，油耗會隨之上升，維修頻次也會增加。經過數據搜集和剖析，我們能夠獲取某一里程區間的油耗，比方20~30萬公里區間內的車輛均勻油耗。同理還可用于車輛的維修頤養管理，因而就能夠產生出車輛全生命周期本錢的計算模型，那么車隊的運營本錢剖析就非常明朗。

 經過數據剖析，還能夠預測車輛價值“拐點”——到達某一里程后，車輛盈利才能開端降落，這時我們經過二手車市場價錢來判別車輛能否該轉手，再停止新一輪的車輛采購。目的是為了持續性的最大化盈利。