物流数据分析，也称为物流业务智能，是指运用计算机技术，对物流和供应链中的各种数据信息进行分析、挖掘，并运用分析结果辅助企业经营和决策的过程。
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1. 物流数据来源：物流数据分析需要的数据来自物流系统，包括采购方、运输方和客户端等不同的外部系统，以及企业内部的ERP、WMS、TMS等系统。
2. 物流数据处理：在物流系统之外，物流数据需要经过ETL工具的数据转移、清洗和处理，将多个不同的数据源统一成符合企业业务需要的分析格式，然后进入数据仓库。
3. 物流数据仓库：物流数据仓库是物流数据分析的基础，它是一个集中存储物流数据的数据库，旨在更好地支持企业商务分析和决策。
1. 物流成本分析：物流数据分析能够精确计算不同物流环节的成本，从而找到成本高的环节，进而实现物流成本的优化。
2. 物流服务水平分析：物流数据分析能够帮助企业衡量物流服务的质量，比如订单及时性、配送准确性、货物损坏率等方面。
3. 物流路径分析：物流数据分析能够帮助企业确定物流路径的最优化方案，从而提高运输的效率并减少运输成本。
4. 供应链协同分析：物流数据分析能够帮助企业对供应链的各个环节进行协调和优化，从而提高企业的竞争力。
1. 降低物流成本：物流数据分析能够帮助企业降低运输成本，并从物流流程中找到节省成本的方法。
2. 提高物流服务水平：物流数据分析能够帮助企业提高交货准确性，降低货物损坏率。
3. 提升物流效率：物流数据分析能够帮助企业规划最优化路径，减少运输中的等待时间和拥堵现象，从而提升物流效率。
1. 大数据：随着信息技术的发展，物流与供应链中产生的数据量不断增加，物流数据分析将迎来更广阔的大数据时代。
2. AI：人工智能技术的应用，将会推动物流数据分析进入更高的智能化发展阶段，实现更高效的物流业务。
3. IoT: 物联网技术的兴起，为物流数据分析提供了更好的物联互通平台，进一步提高物流效率和减少物流成本。
从历史的角度看，物流业的发展会在不断推进中形成自己的特色，而物流数据分析也将会更加智能，更加精确，提供更多的决策支持和业务价值。
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