对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用?
所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素：
要素一：大量大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。
要素二：多样性数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。
要素三：速度“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。
大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。
那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值?
我们来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“
亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。
“互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。
下面举一个例子：
实施企业：HillcrestFoodservice
应用领域：自动筛查信息、出具差错报告、分析工人操作准确率、监测驾驶员行为。
位于美国克利夫兰的HillcrestFoodservice是一家食品分销商，业务范围包括将食品分销至北俄亥俄州和宾夕法尼亚州的餐馆、零售商店以及其他机构。年以来，该公司启用了一款叫做StyleIntelligence的智能工具。Hillcrest负责客户解决方案的经理JimSchmurr介绍，“公司选用的智能工具系统，能让更多的管理团队成员以更加快捷和标准化的模式访问和筛查各类信息。”
过去，管理层必须从不同的解决方案、路由体系以及数据库等不同体系中收集数据，并将这些数据整合至Excel图表以出具信息分析报告，这是极其耗费人工的过程。正如Schmurr所回忆的，“信息都在那儿，但每要使用都必须有一个重建的过程。”而现在，StyleIntelligence使这个过程自动化了。
Hillcrest选用的这款智能工具，还有效地帮助企业改善了营运。过去，如果一家比萨餐馆抱怨Hillcrest在将番茄沙司错误地配送为番茄酱时，很难追根溯源。为了弄清楚究竟是人为失误还是系统故障，Schmurr和他的团队必须将数据从Retalix导入到Access系统中并建立查询。“而现在智能工具系统能够实现自动化出具报告。”Schmurr说道。
Hillcrest还利用智能工具来了解工人的分拣准确率，并以此为依据来制定激励机制。通过条形码扫描识别，Hillcrest可以“监测”库房工人分拣、拖拉或移动操作的全过程，并且可以定位到哪个工人在处理哪一个订单。
最近，Hillcrest公司还启用了另一款移动运输管理系统，从而将有关驾驶员行为的数据补充到之前的智能工具体系中。“这样我们就能知道驾驶员是否准时到达了，而这对服务报告的出具非常重要。
”新数据也有助于确定是否在每个地点都给予了司机充足的时间用于完成货物运送。“不同产品需要花费不同时间进行运送。新的分析能够使我们决策更加明智，而且我们希望以此来更好地服务顾客。”Schmurr说道。
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