如今，消費者提高了快遞航運期望，這意味著從事快遞航運業務的中小企業必須提高他們的戰略水平，以應對更加激烈的競爭。大數據被認為是大公司通常采用的技術，而這被中小企業作為一種資源以滿足客戶的需求，并與行業巨頭競爭。
進行大數據分析可以顯示規律和趨勢，特別是涉及到一個企業的行為時。大多數公司已經在他們的電腦中有大數據，例如Excel表格中的記錄，谷歌分析，以及存儲在云計算中的數據。但直到最近，許多企業還沒有自動化的算法和解決方案來分析和解釋這些數據集，進行預測，并作出商業決策。
雖然大數據經常與大型企業相關，然而中小企業相對于大公司來說，也有一個主要優勢，那就是敏捷性。規模較小的企業可以確定內部和外部的機會，利用資源，提高效率，創造更好的客戶體驗。考慮到他們的小規模，他們與大公司相比更能迅速采取行動。
以下是一些小企業可以利用大數據順利運作，并提高他們的底線的幾種方法：
1．智能獲得倉庫位置。
小企業雖然有豐富的倉庫位置和可用庫存可供選擇，但它可能很難找到合適的組合，以優化成本，并為客戶提供最佳的經驗。但是，為了讓企業節省成本，這是至關重要的，他們確定建設倉庫理想的地點和目前庫存在哪里。大數據幫助小企業做出最好的投資選擇，以避免將資金投入低回報的領域，而不是在其他領域直接支出，如研究和發展。
大數據可以為企業獲取供應鏈信息，以便他們可以更好地做出商業決策。例如，在線郵資企業Endicia公司使用封裝的數據和預測分析，引導電子商務企業管理者做出決策，從生產工廠運輸到企業的倉庫，降低在途運輸的成本和時間，并交付終端消費者。通過大數據查看大多數產品被運到哪里，以及需要多長的時間到達那里，企業主可以確定倉庫的位置，并節省大部分時間和成本。最重要的是，小企業可以通過其內部的數據做出這些高影響的決定，而沒有外部資源的高昂的成本和密集的市場研究和實施行為。
2.優化成本和交貨時間的預期。
對于通過電子商務購物的客戶，如果企業無法達到其預期，他們的銷售和利潤面臨損失的風險。RetailWeek和SHUTL進行的一個調查顯示，對于交付業績的預期兩年前為42％，如今91％的消費者希望迅速交付。此外，客戶對于冗長的交貨時間越來越不能容忍。comScore公司2016年的研究表明，46％消費者已經放棄了購物車，由于他們認為運輸的時間過長。這就是大數據的用武之地。
采用預測模式的見解和預測能力，大數據提供了估算的更具體的交貨時間，允許小企業為客戶提供精確的交貨時間窗口，并告知小企業的出貨最佳時間。
企業一般提供一到三天的快遞時間，這取決于交通工具的選擇。通過仔細檢查過去的數據，小企業能夠確定一個快遞包的在路上的平均時間，并減小目前的客戶所等待的時間窗口，最終提高他們的經驗。例如，根據前幾年的成百上千的包的數據，人們可以開始預測什么時候可能會發生郵件堵塞的事件。
雖然人們知道假期期間出貨量飆升，預測數據可以讓人們洞察全年的情況。它可以讓企業主知道將發生確切的交貨時間。例如，美國郵政Priority郵件公司提供了一個三天的窗口，一個企業的數據可以更快確定一個特定的路線。這樣，企業可以節省資金，使用Priority郵件，而不是Priority郵件快遞，并仍然保證包準時交貨。
預測數據也讓一個小企業知道郵局收受包裹的最好時間，以便及時到達其目的地。例如，如果一個小企業在下午1:30到郵局落包，客戶的包裹第二天就可以到達，但是如果當天下午4點到郵局落包，那么客戶只能在第三天收到包裹。所有這些細節都是可訪問的，托運人可以通過電腦查詢。
從確定最佳倉庫位置到縮短到貨時間，可以提供深刻的洞察實踐方法，大數據對中小企業跟上不斷增長的能力起著關鍵的作用，可以應對激烈的電子商務競爭，滿足客戶交貨要求。
3.加快訂單履行。
訂單履行充滿了人為錯誤和延遲時間的可能性。手動執行復雜的命令，可能會導致錯過細節，并會犯錯。這些操作也很耗費時間，工人必須手動選擇每一個包裹的航運運營商和服務。大數據可以通過預測航運承運人，服務和附加組件來自動創建航運標簽，加快在倉庫貨品的出庫速度。
采用大數據分析的ShippingEasy自動出貨預測軟件有著顯著的效果。自動利用機器學習來自動發貨，反過來，可以減少訂單和交貨時間。例如2422個訂單，自動預測可以達到2417個準確率，這些訂單只有5個訂單需要人工處理。而自動出貨服務可以預測數據的整合，并能夠幫助企業大幅削減時間和涉及的航運和貼標過程的勞動，并引導這些資源的領域得到增長，如研究和開發。
從查明主要倉庫位置，到開發高效的實現方法，大數據對于促進小企業的業務發展，起到了至關重要的作用。
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