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物流大数据可以划分为三类：第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类；第二是中观层面，就是供应链、采购物流、生产物流数据分类；第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方；整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理的各个方面，因此，未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。

目前，物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理，即各个利益主体通过交换的方式，一方将信息的管理权交给另一方，另一方将信息整合起来后形成服务给一方。以菜鸟网络为例，以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、快递企业提供预警预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。

大数据技术对物流行业最显著的影响是横向流程延拓，纵向流程压缩简化。从供需平衡角度出发，为供方（物流企业）提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务。主要体现在以下几个方面：第一，提高运营管理效率，根据市场数据分析，合理规划分配资源，调整业务结构，确保每个业务均可赢利；第二，预测技术，根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行，并预计运输路线和配送路线，缓解运输高峰期的物流压力，提高客户的满意度，提高客户粘度。