快遞業的倉儲、分揀、運輸和投遞等環節每天都會涌現出海量的數據，西安郵電大學經濟與管理學院院長張鴻在調研時認為，面對海量數據，快遞行業需要增加大數據方面的投入，不再僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術，而是把大數據看作是一項戰略資源。通過構建大數據平臺，挖掘出隱藏在數據背后的信息價值，充分發揮大數據給快遞企業帶來的發展優勢。

　　張鴻建議，快遞企業應利用大數據資源，幫助電商企業進行庫存管理，開展全國多倉庫建設，從而幫助電商企業提高物流效率，縮短消費者的等待時間，從目前單個商品長距離配送轉變為“全國多倉庫集中預配送+單個商品區域內短距離配送”，提高商品的配送效率。

　　通過大數據平臺，規劃最優選貨路徑，利用大數據和機器學習，快遞業倉內系統可以根據商品的歷史出庫數據和儲位數據情況，對具有相似屬性的訂單進行地理位置上的分類，將局部區域的訂單集中在一起，用算法取代人腦規劃最優揀貨路徑，用代碼代替人腿協助揀貨員奔跑，從而提升運轉效率;智能分揀設備與數據采集、信息化服務等相結合，可實現包裹稱重、讀碼后的快速分揀及信息記錄交互等工作，提高分揀效率及自動化程度，并提高分揀準確率。

　　張鴻舉例，由于快遞的投遞時間和收件人的可取件時間不一致，因此，類似菜鳥驛站、代收點、智能快件柜等服務設施已經大量建立起來了。但目前對這類服務設施的需求規模和需求特點把握不準，閑置和不夠用的問題同時存在，一些服務設施與居民的住所相隔較遠，使用的便利性大打折扣，生鮮配送的存儲需要冷藏設施，而目前的服務點和智能快件柜普遍達不到存放要求。

　　他建議，以大數據平臺為抓手，連通“最后一公里”，需要對快件的基本信息進行深度挖掘，從而測算出服務設施的配比數量、建設位置，提高設施的利用率，增強設施的便利性，從而進一步促進快遞業的高速發展。