貨運行業非常大，最早的時候是保鏢運送貨物，值錢的東西從A點運到B點，當時運送的車輛就是馬車，最早是人力，這是物流的核心本質。現在雖然工業社會在發展，車輛有火車和輪船，但是貨運和物流的核心本質是不變的，還是把貨物從A點運送到B點。難點在哪里呢？就是“小散亂”。中國的貨車大部分聚集在個體司機手里，自動化、信息化管理，社會化、規范化都存在較大問題。從馬車過渡到汽車、火車，這是工業革命帶給我們的好處，現在已經處在信息時代，未來，數據應該能夠改變這個行業的現狀，可以通過數據解決目前行業存在的效率低下、小散亂的問題。這個行業比較大，需要解決的問題也很多。

首先，位置軌跡是最基礎的數據，以此可以分析出超速、疲勞駕駛、駕駛時長、駕駛里程等。再深層次的數據分析，比如，A點到B點（例如從北京到上海），貨車經常走哪條路？這條路的里程是多少？時速是多少？車輛數是多少？路途當中的停留點有哪些？從高速公路管理部門獲得這些數據，我們就可以幫助運輸企業或司機決策他們選擇的路線，費用是怎樣的，時長是怎樣的。這是最基本的數據分析。

再者，我們會根據運輸大宗商品的數據，來預估大宗商品的價格，可以跟影響價格的平臺合作。比如煤炭運輸，我們發現，平時從內蒙古鄂爾多斯到北京每天發車500趟，之后突然有一天漲成了2000趟，那就會預判價格，北京煤炭價格要降價，因為供貨量大了。大數據分析挖掘對價格、市場、經濟會做出一定的預測。

面對諸多的問題，傳統的憑經驗、一成不變的管理方式與處置方法已經無法應對，而隨著交通行業信息程度的持續推進，海量的貨運、物流數據被記錄與存儲，形成了“貨運大數據”，充分利用“貨運大數據”，將能幫助我們實際解決貨運、物流業遇到的難題。