物流大数据，作为云端分析数据，提供给地面指挥传感系统，执行相关操作，提供有关分析信息，对于物流的作业做出及时的调整，这对于应用对于物流企业来讲，具有极其重要的作用。星河微云以“星河数据云”为例总结了三个方面的重要作用。

首先，提高物流的智能化水平。通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流 供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在物流供给与需求匹配方面，需要分析供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

其次，降低物流成本。可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。

提高用户服务水平。通过对大数据的挖掘和分析，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。

下面通过星河微云案例分析物流大数据应用。针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备修理预测、供应链协同管理等方面。

车货匹配方面。星河数据云通过对大数据分析，结合企业的信息系统也会全面整合与优化，对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。从客户来讲，大数据应用会根据任务要求，匹配最符合要求的司机，司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务。在司机方面，大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务，并进行智能化定价。基于云端大数据，实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染。

运输路线优化。通过运用星河数据云大数据，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。
供应链协同管理。使用星河微云的星河大数据技术，可以迅速高效地发挥数据的最大价值，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，这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。

星河微云的星河数据云通过海量的物流运输数据处理系统，能够高效分析出物流行业动态，物流运输的实时数据回传，帮助三方系统分析在运输过程中所承担各项作业流程的管控，实时调整运输流程中遇到的各项问题，做出合理的判断，目前为各大中小物流企业赋能。