随着现代科技的飞速发展，物流管理已经逐渐演变为一种科学的系统管理策略。科技的日新月异以及新思想、新方法的广泛应用，为物流管理注入了强大的活力，极大地提升了企业应对市场变化的能力，使之成为推动公司发展的核心力量。尤其是自动化技术和计算机科学的发展，使得物流管理从原始的人工模式逐步向自动化模式转变。自动存储和提取系统的应用，以及计算机管理与物流控制系统的出现，象征着“现代公司物流”新时代的到来。
面对全球化与信息化的双重挑战，公司在追求发展的道路上，越来越注重集中优势资源，培育自身的核心竞争力。物流作为公司总体战略的重要组成部分，其地位和作用也逐渐被众多企业所重视。在我国，由于长期受“重商流、轻物流”思想的影响，物流一体化发展仍面临诸多挑战。许多公司尚未充分认识到现代物流管理在提升竞争优势方面的重要性。物流活动如采购、运输、储存等仍被视为附属地位，未能发挥其应有的利润源泉作用。
在对物流管理进行深入分析时，我们发现存在以下问题：
1.对现代物流理念认识不足，导致许多公司尚未意识到物流是获取竞争优势的关键。随着生产过程的程序化和规范化，竞争焦点逐渐转向非生产领域，这些领域构成了公司物流的基本内容。然而在我国，许多公司仍未将物流视为优化生产和市场经营的关键环节。
2.传统的会计核算方式无法真实反映物流成本。现行会计科目往往只包括外部运输和仓储费用，而忽视了物流基础建设费和其他自有物流费用，这使得物流成本的真实面貌被掩盖。
3.物流职能分散，运作效率低下。许多公司的物流活动分散在各个部门，缺乏系统的规划和统一的管理，导致整个系统的运作效率低下。
数据挖掘技术在物流管理中发挥着越来越重要的作用。数据挖掘是利用各种分析方法和工具从海量数据中建立模型并发现数据间关系的过程。在物流管理中，数据挖掘技术可以帮助企业更深入地了解数据背后的信息，从而优化物流系统，提高效率。数据挖掘广泛应用于零售、市场营销、金融、信用保险等领域。而在物流管理中的应用包括基本统计分析、相关分析、回归分析、时间序列分析和人工神经网络方法等。
数据仓库技术为数据挖掘提供了强大的支持。它能够整合和清理来自不同来源的数据，为数据分析和管理决策提供了有力的工具。数据挖掘技术能够自动发现数据中的模式和趋势，为企业的决策提供支持。在物流管理领域，数据挖掘技术的应用将有助于提高企业的决策效率和准确性，推动物流管理的现代化进程。