近两年，大数据发展十分迅猛，一路高歌猛进。如今“大数据”几乎已经渗透至各行各业，包括高速发展的电商物流业。本文将简单为大家分析下大数据时下的电商物流的发展。
当今是一个高速发展、信息爆炸的社会，我们在日常工作生活中时时刻刻产生数以TB乃至PB计的信息。如何将这些信息转换成数据，从中获取有价值的发现，成为了热点话题。其中在物流大数据领域，越来越多企业开始关注如何充分运用大数据计算与分析技术，更好地为C端、B端的消费者做好物流领域的服务工作，同时帮助企业在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。
大数据时令购物地图
用人话就是“哪里的人什么时候爱买什么”。比如6月的广东地区爱买空调，1月的江浙地区爱买烤箱，10月的东北地区爱买加湿器等等。有了这一辅助神器，我们就能更好地开展销售预测，在用户消费热浪到临之前提前进行库存备货，极大缩短配送时间和物流运输成本。当你还在望穿秋水的时候，我已在轻点确认收货按钮 [此处得意状表情包]。我们需要运用智慧云仓来建立时令购物地图，结合内外部影响因素，使用大数据分析来批量化预测商品SKU的未来订单走势，帮助商家提前备货，实现“单未下，货先行”理想状态。
大数据物流货物速达
相信网购经验较多的人，有时也会“倒霉催”[此处哭笑状表情包]，看一下物流信息，兴高采烈地发现新买的宝贝明天就能到手，却怀着兴奋的心情干等了一天，此时再查了一下物流信息，发现包裹飞到其它地方环游世界去了，郁闷至极。出现这种情况的原因有可能是人为失误，线路没有优化好。如果组建一个数据中心，为配送人员提供多种最佳线路，确定物流配送的交通工具，快速指定出高效合理的物流配送方案。这样就能给客户提供高效便捷服务的同时，又降低运营成本，实现双赢。[此处双手比V表情包]
大数据车辆修理预测
如果物流车辆在路上抛锚损失会非常大，因为这需要再派一辆车，会造成延误和再装载的负担，并消耗大量的人力和物力，又降低客户体验，真是吃力不讨好。所以随着车队规模的壮大，及时检测车辆设备，进行防御性修理，成为日益重要的问题。如果通过大数据监测车辆的各个部位，及时发现并更换有问题的车辆零件，就能免除车辆问题所造成的困扰。准确的大数据分析还能避免错误更换仍健康运作的零件，从而节省不必要的维护开销。
总而言之，大数据已经逐渐渗透到企业物流的各大环节，引起企业管理者的普遍关注，探求如何运用大数据技术给企业带来更好的效益。
（原标题：大数据对电商物流的影响）
