一、引言
中国邮政集团公司从事国内和国际邮件寄递业务；报刊、图书等出版物发行业务；邮票发行业务；邮政汇兑业务；机要通信业务；邮政金融业务；邮政速递业务；邮政物流业务；电子商务业务；各类邮政代理业务等。集金融业、物流业、电子商务、文化业等于一身的大型集团公司，是国内唯一同时拥有实物流、资金流、信息流的企业。
美国《财富》杂志2016年发布最新的世界500强排行榜，中国邮政集团公司排名第105位，比2015年跃升38位；中国邮政首次进入世界邮政前三强，超越美国邮政，位居日本邮政之后，排在第2位。面对喜人的成绩，邮政企业更要查找与先进企业的差距与不足，尤其是在大数据等新兴技术在企业中的应用，是企业可持续快速发展的重要支撑力量。
沃尔玛，世界500强之首，通过企业海量的销售记录，发现啤酒和尿布两种风马牛不相及的商品，在销量数据上存在一定关联，经过重新设计，两种商品搭载共同销售，实现两款商品销售额双双提升30%。可见大数据在企业经营与管理中充分利用，可以创造非凡的价值。打造现代中国邮政，让邮政适应大数据时代，适应信息社会发展的需要，是当前邮政企业当务之急。
二、邮政数据特点与应用现状
（一）邮政数据特点
１、邮政业务种类繁多
中国邮政企业是一个业态企业，行业涉及现金流最充盈的金融类业务，其中包括银行业、保险业以及证券业；传统的老本行，邮政物流业，包括快递包裹，速递业务；具有邮政特色销售业，如集邮与分销；独特的报刊发行业务，还有保密性极强的机要业务，以及新兴的电子商务等等，每个专业，都有自己独特的产品，每种业务都有自己的专用的业务系统，每种业务都有自己独特的数据。
２、邮政业务系统繁多
邮政企业在国企改革过程中，走在全国的前列，在不断的深化完善自身，对于技术信息建设也走过了漫长的发展之路。业务种类的多样，造就了系统的多元。如函件类的邮资封片管理系统、名址管理系统等，快递包裹业务系统，网点用的电子化支局系统，金融业务系统，集邮业务系统，分销DMS系统，等等。这些系统支持起大部分邮政业务的生产与经营。
此外还有与企业管理相关的各类系统，2014年开始，集团公司开始筹划先进的企业管理软件在邮政的实施，企业资源管理系统（ERP）正在逐步部署，到目前为至，财务部分中的应收、应付、总账、报销报账等模块已正式上线。由于邮政的特殊性，目前还有很多模块未能运转。
这些邮政系统中，产生了海量的各类数据，亟待充分利用与挖掘。
３、业务数据质量数据内容标准不一
数据的格式与内容差异很大，标准不一，名址系统中的基础数据只是公民住宅信息，只包括地址而没有户主姓名与电话。客户管理系统中大多为签订协议的机构，内容较详细，但范围较小，各营业系统中大多只存有客户的地址以及交易记录。
４、数据质量不高
数据在不断的变化更新中，存在着数据存在更新不及时，数据无效的情况。有的数据信息不全，比如报刊订户信息，大多没有电话号码等。
５、数据利用价值不高
许多数据利用价值不高，比如基础数据，只有地址，而没有姓名，以及最为核心的电话手机信息，对于现代营销来说，特别是电话营销，短信营销，价值不大。
（二）邮政数据应用现状
目前以生产经营主的系统多达50余种，为了便于企业管理，集团公司前期就已建成以量收系统为主的经营管理系统，指标包括收入以及业务量信息；以客户为中心的客户管理系统，内容主要包括客户信息以及客户相关的收入和欠费等；用于企业办公管理的ＯＡ系统，内容以办公文件以及通信录审批流程为主；用于企业管理的ＥＲＰ系统，目前是以财务管理为核心。再有以生产经营为主的各专业系统，如金融业务平台、综合邮政业务系统等。这些系统每天都产生大量的数据。但目前邮政企业利用范围较窄。
数据应用在邮政发展多年，一方面是以经营数据应用，多以函件的数据库名址为基础开始商业信函业务。二方面是以企业内经营数据分析应用，多以量收系统及财务系统数据为基础进行的企业经营成果和经营状况分析。存在着数据分析应用范围窄，未形成高效高价值利用的问题。
邮政企业在大数据应用水平与先进企业以及国外邮政企业存在较大的差距。
三、大数据内涵及特点
（一）大数据的含义
麦肯锡全球研究所给出的大数据定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
（二）大数据的特点
１、数据容量大
伴随着社交网络、移动设备和传感器等新的技术和应用的不断涌现，产生的海量数据，其规模极为庞大。计量单位从TB级别跃升到PB甚至EB级别（1TB =1024GB；1PB =1024TB；1EB =1024PB；1ZB =1024 EB；1 YB =1024ZB）。
２、数据类型多
大数据种类繁多，出现包括网络日志、网络搜索、地理位置、网络传感信息、社交互动、音频、视频、图片等多种数据。面对复杂多样的数据类型，对信息的处理能力也提出了更高的要求。
３、价值密度低
大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有价值的数据仅仅只有一两秒。如何通过精密的技术手段完成对数据的“提纯”，找到有价值的信息是目前亟待解决的难题。
４、处理速度快
大数据时代，各种类型的数据往往与用户及时行为紧密相连，这类数据具有瞬时、孤立、分散、不连续、非结构化等特征，数据的时效性极强，并且生命周期更短。因此，只有及时对数据进行提取、分析和挖掘才有意义。
四、邮政企业大数据应用建议
（一）建立大数据应用机构
现代企业约六成都成立了与大数据应用相关的组织机构，来负责本企业的大数据应用与开发，提升企业竞争力。邮政企业具备成立大数据应用部分的诸多条件。首先，邮政企业有着丰富的数据资源，海量的数据信息，急需要利用与挖掘。其次、邮政企业多年来有着数据应用的先进经验，例如函件名址开发商业信函业务，在全国广告行业中，独树一帜。再次，邮政企业有着大量的信息技术、经营分析、统计管理等人才，具体一定的人才储备条件。邮政虽是传统行业，但中国邮政竞争意识强烈，创新意愿旺盛。中国邮政应该成立大数据应用专职部门，组建专业团队，专心进行大数据应用与开发，适应新时代的需求，打造企业核心竞争力。
（二）规范数据标准，提升数据质量
针对邮政企业内数据现状，企业在进行大数据应用前，规范数据标准，提升数据质量势在必行。
１、梳理数据来源渠道，规范数据准入标准
由于企业内业务生产运营系统繁多、企业管理系统多样，形成的数据模式也千差万别。为大数据应用，应该对数据输入渠道进行梳理，特别注重邮编地址、组织机构、邮政机构和电子地图等基础数据采集，必须统一技术参数，录入格式、规范标准；对来自邮政各个生产系统和管理系统的数据附上时空标志，去伪存真；还应与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
２、夯实原有数据质量，拓展数据来源
邮政内部有着完善与复杂的系统，但数据质量一直问题较多，当前环节的数据很少为一下环节的应用考虑，数据的收集录入时存在很多纰漏，要改善此种情况，需要管理层的重视、技术层面的支持、业务层面的落实。同时也要拓展现有的数据来源渠道。目前主要业务数据来源为终端的采集，如营业前台系统，投递人员ＰＤＡ等，渠道较多。但和其他企业比较，差距不少，例如其他大型银行，客户叫号系统与柜员的工作考核形成闭环管理，即可通过叫号系统统计客户接待工作量，也可以考核柜员的服务质量，一举多得，数据应用高效快捷。以企业自身数据为基础源头、市场活动数据做为重要补充，积极引入第三方数据供应商数据，多渠道并重，通过中国邮政不断学习与改进，逐步拓宽数据应用领域。
（三）破除企业内专业壁垒，打造大数据平台
１、杜绝信息孤岛
邮政企业业态丰富多样，行业差异较大，造成以往在数据应用时，各专业孤芳自赏，信息孤岛现象严重。例如，函件业务数据很少在金融银行业中进行应用，即使关系较为密切的报刊专业与函件专业之间，共享数据应用也是少有的。
大数据应用应该在保证数据安全的前提下，减少专业间的隔阂，打开大门，共享数据，充分发挥数据综合应用的效力。
２、打造大数据平台
工欲善其事，必先利其器。邮政企业应该打造自己的大数据平台。邮政大数据应用平台主要解决四方面应用。
（１）数据采集
大数据应用平台，首先实现与企业内各专业业务系统进行对接，按设计要求获取所需的各类数据。在获取的同时，要保证数据的安全，严防数据泄露。
（２）数据存储
要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，应将企业内各专业业务系统中的数据统一管理，数据归集存储。在存储时，运用冗余配置、网格分布和云计算等新技术，按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签，以达到最经济的数据存储管理。
（３）数据处理
邮政数据涉及成百上千个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统方法描述与度量。业务管理人员要利用上下关联进行语义分析，从大量动态数据中综合信息；专业技术人员要度量与处理，并导出需求的数据报表、提交有运用价值的分析报告。
大数据平台要具备优异的数据运算处理能力，以便满足正常的数据分析，数据应用需求。
（４）数据应用
数据平台可以采用可视化的方式对数据进行形象直观的展现，方便企业管理层进行企业经营决策、满足大数据应用团队人员的各类个性化应用。
（四）加强大数据应用，服务企业经营管理
要充分利用企业内部经营管理，统计分析等方面的数据应用专家的同时，引用社会上有着丰富大数据应用经验的人士，参与邮政大数据应用。逐步完善数据平台建设。主要加强在以下几方面的数据应用。
１、基于客户行为分析的产品与服务营销
收集邮政企业中各生产业务系统中客户的销费记录，深入分析挖掘，从中寻找规律，勾画出客户消费习惯，企业制定相应营销策略，实现精准营销。
２、基于客户评价的产品与服务提升
建立健全企业客户评价体系，并加载到当前生产经营系统中去。通过采集评价数据，查找产品以及服务中存在问题，寻求解决方案，提升产品质量与服务水平。
3、基于数据分析的广告投放，加大营销宣传效果
改正之前企业广告宣传盲目性，要以数据分析为工具，以数据分析结果为依据进行广告投放以及企业营销，提高转化率，形成效益。
5、基于数据分析的产品定价
产品定价不灵活，营销策略滞后一直困扰着邮政企业，通过大数据平台的建成，大数据的成熟应用，通过实时快捷的数据结果分析，高效准确的制定企业产品定价策略，以适应激烈的市场竞争，快速做出反映，紧抓市场良机，提高企业收益。
６、基于客户异常行为的客户流失预测
在收集分析整理客户行为数据时，重视异常情况的发现与形成的原因分析。深入了解底层需求，掌握市场动态，并做出准确的市场预测，预算出客户流失带来的收益损失，及时反馈市场经营部门，以便制定可行的应对措施，降低风险，预估风险。
7、基于环境数据的外部形势分析
对于企业外部的数据信息加强收集与整理，全面掌握社会市场动态，了解市场发展走势，正确估计市场形势。做好企业相应的分析与预警。
８、企业管理数据的应用与分析
在做好企业经营生产大数据应用的同时，也要对管理数据进行采集与整理，包括财务管理、人事管理等数据信息等方面。企业管理许多问题隐藏在这些日常的数据之中，要深挖掘，精分析，找到数据的形成来源，变化原因，及时发现企业管理中存在的问题，分析问题，解决问题。
五、大数据应用给企业带来哪些提升
随着大数据的不断应用，会在以下几方面对企业有所提升。
（一）提升企业利润
大数据的应用，必然带来产品成本的降低，营销费用应用更加精准，产品定价更趋合理，企业竞争力显著提升，利润提高。
（二）产品创新
一切以数据为依据，包括经营策略的制定，管理方案的执行与落实，评价更以数据的依据，大数据应用便企业运营以数字说话，以数字评断，产品的设计以开发更趋理性，有效激发市场产品的创新。
（三）营销模式创新
大数据将对过去以营销人员的个人营销技术为核心的方式转变为以市场营销数据为驱动，以营销策划设计为切入点，营销人员技术进行落实的科学营销创新模式，极大提升营销水平，实现营销模式创新。
（四）服务创新
以经营大数据为基础，可以方便的分析出服务中出现的异动情况，了解客户最新需求，实现企业服务创新，提升企业服务水平，提高企业形象。
（五）提高经营管理决策水平
大数据的应用，除了指导生产经营活动，对于企业的经营管理决策也起着重要作用，提供着强有力的数据支撑，通过大数据应用制定的企业策略更科学、更具可行性。
邮政正处在集约化、信息化、标准化、现代化进程中，大数据分析对对于企业管理设计，把握市场机会，为社会提供服务，实现科学发展具有重要意义。