一、大數(shù)據(jù)的基本特點

維克托在《大數(shù)據(jù)時代》中說：要分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本;其次，我們樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復雜，而不再追求精確性;

最后，我們的思想發(fā)生了轉(zhuǎn)變，不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。

1.不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)處理更加快速、簡易的條件下，分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，已不再依靠少量的數(shù)據(jù)樣本。如谷歌通過對美國幾十億條互聯(lián)網(wǎng)檢索記錄的分析，推測出各城市的流感狀況，其分析樣本就是全體數(shù)據(jù)，通過全面的數(shù)據(jù)分析得出最終結(jié)果。

2.不是精確性，而是混雜性

隨著數(shù)據(jù)量的大幅增加，錯誤數(shù)據(jù)也混入數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)結(jié)果產(chǎn)生影響。大數(shù)據(jù)通常用概率表示，而不是確鑿無疑。FARECAST系統(tǒng)通過近10億條價格記錄幫助預測美國國內(nèi)航班的票價，準確度高達75%，通過這個工具購買機票的旅客，平均每張機票節(jié)省50美元。事實證明，大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復雜算法更有效，而往往效率比準確更重要。

3.不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

隨著社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)的定義和內(nèi)涵也在更新，數(shù)據(jù)不再是冰冷的數(shù)字，其內(nèi)容豐富、包羅萬象，不僅可以促進社交溝通，服務(wù)到每個人，還可以使商業(yè)變得更有樂趣。如行車路線、經(jīng)常出現(xiàn)的地點、經(jīng)常購買的物品、社交網(wǎng)絡(luò)上的觀點和言論等，都可能成為個人數(shù)據(jù)的一部分。它切實出現(xiàn)在生活的每時每刻，其應(yīng)用也在不斷拓展和加速，并日益得到了商界的關(guān)注和應(yīng)用。作為大型公共服務(wù)行業(yè)的郵政，數(shù)據(jù)應(yīng)用水平的高低較大程度上決定了其未來發(fā)展的空間。

二、郵政企業(yè)數(shù)據(jù)的種類和采集渠道

（一）當前郵政企業(yè)采集的數(shù)據(jù)主要分為以下三類：一是量收數(shù)據(jù)，包括收入、業(yè)務(wù)量、利潤等。二是用戶數(shù)據(jù)。用戶用郵的基本信息，包括地址、姓名、聯(lián)系方式等基本數(shù)據(jù)。三是運營數(shù)據(jù)，包括單位的財務(wù)數(shù)據(jù)、房屋車輛設(shè)備信息、人員數(shù)據(jù)等。

（二）郵政企業(yè)數(shù)據(jù)的主要特點及問題郵政企業(yè)數(shù)據(jù)的不足主要有以下幾點：一是數(shù)據(jù)分散、集中度差。由于采集渠道和方式較多，因此數(shù)據(jù)分散于郵政企業(yè)各部門，各自為政。由于機制原因，各部門分別使用數(shù)據(jù)信息，集中使用效率較低;二是數(shù)據(jù)內(nèi)容單一，實用性差。目前的數(shù)據(jù)信息主要為用戶用郵的基本信息，包括姓名、年齡、聯(lián)系方式、住址等，內(nèi)容淺、分析性差，數(shù)據(jù)采集的工具和模板落后;三是數(shù)據(jù)時效性差，維護更新不及時。由于數(shù)據(jù)采集手段陳舊，很多數(shù)據(jù)并非通過網(wǎng)絡(luò)信息渠道采集，更新周期長，缺少基本維護，信息有效性大打折扣。

三、大數(shù)據(jù)思維和方法的應(yīng)用

由于數(shù)據(jù)采集渠道和分析能力的限制，郵政企業(yè)“大數(shù)據(jù)”分析能力在短期內(nèi)無法訊速提高，但一些方法和思維理應(yīng)進行嘗試和應(yīng)用，經(jīng)營管理人員應(yīng)進行更多的思考和實踐。

1.關(guān)注大數(shù)據(jù)的幾種思維方式

一是認識到數(shù)據(jù)是一種商業(yè)資本，一項重要的經(jīng)濟投入，而不是郵政企業(yè)一般意義上認為的經(jīng)營支撐。數(shù)據(jù)能被巧妙地用來激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)。二是關(guān)注數(shù)據(jù)的潛在價值。數(shù)據(jù)都是有價值的，分析角度和應(yīng)用領(lǐng)域不同，效果也截然不同。同樣的用郵數(shù)據(jù)，要嘗試從不同角度進行分析，在不同行業(yè)領(lǐng)域進行使用。三是數(shù)據(jù)的價值關(guān)鍵在于使用，而不是占有。郵政企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)，但使用效率并不高，在使用上缺少動力和方向。四是一切皆可量化。量化是指數(shù)據(jù)化而不是數(shù)字化，可以將文字、方位、溝通變?yōu)閿?shù)據(jù)進行定量分析，用于指導市場決策和管理。

2.選擇和轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)采集的主要渠道目前，郵政企業(yè)數(shù)據(jù)采集的渠道主要為終端采集，營業(yè)、投遞等終端原始采集方式存在成本高、維護慢、客戶被動性強等弱點，分析整理效率較低。未來應(yīng)主要通過移動互聯(lián)網(wǎng)軟件、業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)、網(wǎng)站、第三方等渠道進行采集。嘗試通過企業(yè)官方微信、微博、APP等方式采集接據(jù)和信道。在發(fā)是代理以務(wù)過程中，如壽險、車險、機票、移動、代繳公務(wù)類收乳項目等，可以從第三方獲得更多用戶信息。這些企業(yè)的用戶信息相對成熟，也相對完善。

3.增加數(shù)據(jù)采集的容量和范圍目前郵政采集的信息內(nèi)容主要為基礎(chǔ)信息，遠遠達不到商業(yè)運用的要求，對用戶的消費信息、喜好、社交關(guān)系、生活習慣等涉及較少。這些數(shù)據(jù)分析起來非常片面，無法了解市場規(guī)律并應(yīng)用于商業(yè)實踐。在采集過看中，如在新用戶注冊、活動調(diào)查中增加采集信息容量，通過一定的成本付出增加采集的信息面，使客戶樂于貢獻更多真實的私人信息。重視日常經(jīng)營活動中的數(shù)據(jù)采集，因為這些信息能有效反映客戶的消費能力和消費習慣，甚至可以分析用戶的生活狀態(tài)，非常具有商業(yè)價值，應(yīng)成為今后郵政企業(yè)信息采集的重點。

4.建立更加集中、統(tǒng)一、專業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機構(gòu)目前，郵政企業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員主要集中在信息技術(shù)部門和函件專業(yè)。應(yīng)打破技術(shù)和業(yè)務(wù)界限，成立郵政企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)和分析中心，省市層面成立二級單位，集中各種企業(yè)運營數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。在市場部成立數(shù)據(jù)應(yīng)用BIU團隊，進行專業(yè)策劃，使分析結(jié)果能夠有針對性地供各專業(yè)、各部門使用。組建專門數(shù)據(jù)分析團隊，領(lǐng)軍人才可以從外部數(shù)據(jù)公司、咨詢公司或大型零售企業(yè)引進。數(shù)據(jù)團隊應(yīng)具有高水平的收集和分析能力，熟悉先進的信息技術(shù)平臺，具有清醒的商業(yè)洞察力，既懂技術(shù)，又懂經(jīng)營。

小結(jié)

在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為許多公司競爭力的來源，甚至會導致行業(yè)結(jié)構(gòu)和格局的變化，同時也促進了許多新型商業(yè)模式的興起。郵政作為涉及金融、傳媒、文化、物流、電子商務(wù)等多個領(lǐng)域的大型企業(yè)，數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用必將成為未來可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和動力。郵政企業(yè)必須高度重視大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用實踐，只有加快研究步伐，才能在未來的數(shù)據(jù)潮流中立于不敗之地。

作者簡介：

趙雅蘭（1997.8.31）性別：女;民族：漢;籍貫：河南省焦作市;學歷：本科，研究方向：傳播學

（作者單位：南京師范大學）