在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，大数据在变革车货匹配、运输线路分析、销售预测与库存、设备修理预测、供应链协同管理等方面发生着潜移默化的作用，逐渐改变和影响着物流人的思维方式。
大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像物流行业中的公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺!但大数据不会因为人们的使用而折旧和贬值，很多人习惯把物流行业看作是互联网最后一块未开垦的处女地，对大数据的研究还停留在口头上，还没有形成具体的可操作的行动!专注于数据调查的咨询公司麦卡锡则一针见血地指出：“大数据将是堪比石油的重要资源”。
每次到物流园区都看到很多信息部，大量的车辆在园区的停车场候着，有时候等上两三天配不上货也是正常的事，大大浪费了资源，所以才催生了很多以车货匹配的信息平台和APP，且不说车货匹配带来的数据量如何，仅大数据的沉淀积累就有一段漫长的路要走，通过运力池的大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业信息系统也会全面整合与优化。大数据的应用能有效解决公共信息平台上没有货源或货源信息虚假的问题。
下面先看看UPS是如何用大数据优化送货路线的?UPS配送人员不需要自己思考配送路径是否最优，UPS采用Orion系统可实时分析20万种可能路线，3秒找出最佳路径。UPS通过大数据分析规定：卡车不能左转，原因是左转会导致货车长时间等待。未来，UPS将用大数据预测快递员将做什么并及时控制纠正问题。通过运用大数据，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。所以，UPS的司机会宁愿绕个圈，也不要往左转，听着些许荒唐，因为左转而绕远路的费时和耗油真的可以忽略不计吗?根据往年的数据显示，因为执行尽量避免左转的政策，UPS货车在行驶路程减少2.04亿的前提下，多送出了350000件包裹。
通过互联网技术和商业模式的改变，可以实现从生产者直接到顾客的供应渠道的改变。这样的改变，从时间和空间两个维度都为物流业创造新价值奠定了很好的基础。借助大数据不断优化库存结构和降低库存存储成本，运用大数据分析商品品类，系统会自动调用哪些商品是用来促销的，哪些商品是用来引流的，同时，系统会自动根据以往的销售数据建模和分析，以此判断当前商品的安全库存，并及时给出预警，而不再是根据往年的销售情况来预测当前的库存状况，降低库存存货，从而提高资金利用率。通过互联网技术的变化，可以让全国物流业的布局相应地发生一系列调整。从过去生产者全国布局配送中心，逐步演化成为个性化订单，从顾客的需求向上推移，促使整个配送模式的改变。过去是供给决定需求，今后越来越多地从需求开始倒推，按照需求的模式重新设计相应的供给点的安排。这些都是因为大数据时代到来所产生的变革。
随着供应链变得越来越复杂，如何采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值，有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。部署供应链管理系统，要将资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等存储起来用于跟踪供应链在执行过程中的效率、成本，从而控制产品质量。企业为保证生产过程的有序与匀速，为达到最佳物料供应分解和生产订单的拆分，需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。
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