錢智君

摘 要 大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)列入國家發(fā)展行動綱要，成為國家企事業(yè)之所必須。本文探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在郵政企業(yè)的應(yīng)用，期望與同行業(yè)探討，促進行業(yè)共同發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù) 郵政 應(yīng)用探討

1 引言

2015年8月31日國務(wù)院發(fā)布國發(fā)〔2015〕50號文件----國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知，通知要求加快各地區(qū)、各部門、各有關(guān)企事業(yè)單位及社會組織信用信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通和信息共享。充分運用大數(shù)據(jù)的技術(shù)和工具，為我國各項產(chǎn)業(yè)的發(fā)展插上騰飛的翅膀。對于郵政系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)綱要的發(fā)布，具有十分重要的指導(dǎo)意義，指明了發(fā)展的方向，具有廣闊的發(fā)展前途。

2 大數(shù)據(jù)基本概念及特點

國際數(shù)據(jù)公司（IDC）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指為了更經(jīng)濟更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價值而設(shè)計的新一代架構(gòu)和技術(shù)，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有以下特點：

（1）容量（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值的和潛在的信息；

（2）種類（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性；

（3）速度（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度；

（4）可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程；

（5）真實性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量；

（6）復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量非常巨大，來源渠道廣。

研究和開發(fā)大數(shù)據(jù)的意義在于這些數(shù)據(jù)通過專業(yè)的數(shù)據(jù)處理所帶來的潛在價值和顯在價值。因此大數(shù)據(jù)也具有時效性和使用價值的屬性。

3 大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析、挖掘、展現(xiàn)和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層和基礎(chǔ)支撐層。大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，主要用于改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。在我國，大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：智能商業(yè)、政府決策、公共服務(wù)。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，其中三個重要關(guān)鍵技術(shù)問題，應(yīng)該引起業(yè)界的足夠重視。

（1）如何探索大數(shù)據(jù)復(fù)雜性、非確定性特征與大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)建模。依照大數(shù)據(jù)的個體復(fù)雜性和隨機性所帶來的挑戰(zhàn)將促使大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的形成，長期而言是這樣的。從短期而言，學(xué)術(shù)界鼓勵發(fā)展一般性的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)化原則，以支持大數(shù)據(jù)的交叉應(yīng)用；

（2）數(shù)據(jù)異構(gòu)性與決策異構(gòu)性的對應(yīng)關(guān)系對大數(shù)據(jù)管理決策的影響。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，管理決策面臨著兩個“異構(gòu)性”——“數(shù)據(jù)異構(gòu)性”和“決策異構(gòu)性”。管理決策又是以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，傳統(tǒng)的管理決定模式取決于對業(yè)務(wù)知識的學(xué)習(xí)和日益積累的實踐經(jīng)驗。大數(shù)據(jù)已經(jīng)改變了傳統(tǒng)的管理決策結(jié)構(gòu)的模式；

（3）利用信息技術(shù)等手段處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問題。大數(shù)據(jù)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占15%左右，其余的85%都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的不確定性表現(xiàn)在高維、多變和強隨機性等方面。由于大數(shù)據(jù)所具有的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化特點，“智能知識”的尋求反映了大數(shù)據(jù)研究的核心價值所在。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在郵政企業(yè)中的應(yīng)用

4.1 郵政企業(yè)數(shù)據(jù)的種類、采集的渠道和方法

郵政企業(yè)采集的數(shù)據(jù)主要分為以下三個類別：

（1）量收數(shù)據(jù)，包括收入、業(yè)務(wù)量、利潤等；

（2）用戶數(shù)據(jù)，用戶用郵的基本信息，包括地址、姓名、聯(lián)系方式等；

（3）運營數(shù)據(jù)，包括單位的財務(wù)數(shù)據(jù)、房屋車輛設(shè)備信息、人員相關(guān)數(shù)據(jù)等。

郵政企業(yè)數(shù)據(jù)采集的渠道和方法主要有四種：

（1）終端采集：通過營業(yè)網(wǎng)點、投遞員、社會加盟機構(gòu)、服務(wù)站等實物終端采集信息；

（2）網(wǎng)絡(luò)采集：通過網(wǎng)站、電子郵政渠道、11185客服中心等，采用注冊、登錄、瀏覽、呼入呼出等行為采集有關(guān)數(shù)據(jù)信息；

（3）消費采集：通過客戶消費行為，如存款匯款、報刊征訂、寄送郵件等獲取相關(guān)信息；

（4）第三方采集：與合作伙伴進行置換（如保險公司、證券公司、政府部門、媒體的資源），取得數(shù)據(jù)信息。

4.2 大數(shù)據(jù)分析四個階段

采集和獲取了各種郵政信息之后，就要進行大數(shù)據(jù)的分析和處理了。大數(shù)據(jù)分析一般分為四個階段。第一階段為描述性分析——發(fā)生了什么。該階段主要通過提取整合相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，采用描述性分析，說明業(yè)務(wù)發(fā)展的具體情況。這一階段任務(wù)非常重要。第二階段是診斷性分析——為什么會發(fā)生。通過企業(yè)進一步的數(shù)據(jù)分析，診斷企業(yè)發(fā)展業(yè)務(wù)進行定性分析，是好是壞。第三階段為預(yù)測性分析——將會發(fā)生什么。對未來某一階段業(yè)務(wù)的發(fā)展情況進行預(yù)測。第四階段為規(guī)范性分析——怎樣讓它發(fā)生或者不發(fā)生。對前三個階段數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，再進行挖掘，尋求自動化解決方案。隨著數(shù)據(jù)量和分析技術(shù)的不斷增長和提升，更加深入的挖掘和應(yīng)用數(shù)據(jù)價值，進入以預(yù)測性分析為主的大數(shù)據(jù)分析階段，為業(yè)務(wù)發(fā)展提升更大的數(shù)據(jù)價值。

4.3 郵政系統(tǒng)大數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用

應(yīng)用一：提供決策支持。對企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的重點、難點問題開展深入全面的分析，為企業(yè)提供經(jīng)營決策支持。應(yīng)用二：提供服務(wù)支撐。從大數(shù)據(jù)角度進行分析，探索改善服務(wù)客戶的能力，提升客戶的滿意度和忠誠度。依據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，向客戶提出郵件服務(wù)時限的承諾。應(yīng)用三：加快流程優(yōu)化。運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)資源的配備、使用、運行情況進行全面的數(shù)據(jù)采集和管理。實現(xiàn)對郵政運輸網(wǎng)絡(luò)運營的在線實時分析，實現(xiàn)資源精細(xì)化投放。

5 結(jié)語

2017 年末中國郵政大數(shù)據(jù)平臺、ERP、CRM、新一代寄遞業(yè)務(wù)平臺都將投入使用，這為大數(shù)據(jù)的匯集整合提供了必要的基礎(chǔ)準(zhǔn)備。對于郵政系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、開拓工作才剛剛開始，還需要大量的工作，還要面臨更大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時代，郵政企業(yè)的戰(zhàn)略要從“業(yè)務(wù)驅(qū)動型”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動型”轉(zhuǎn)變，有效組織、整合、利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)并用于企業(yè)的各項決策及戰(zhàn)略，是郵政企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向。

參考文獻

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作者單位

中國郵政集團公司內(nèi)蒙古自治區(qū)信息技術(shù)局 內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市 010050