大数据时代背景下邮政面临的挑战与发展策略

摘  要：以云计算为代表的互联网的发展，也开启了各类以云计算为基础的技术创新与应用，原本很难收集和利用的客户数据，也被充分发掘出来，对这些数据的分析，为企业发展创造了更高、更准确的数据价值。通过分析大数据时代背景下邮政面临的挑战，才能有针对性地提出邮政企业发展策略，通过大数据信息的收集、挖掘、分析、利用，促进企业更好的发展。同时，对福州邮区在大数据时代的发展措施做了简单阐述。

关键词：大数据;物联网;云计算

Abstract：The development of the internet represented by cloud computing has also opened various kinds of technological innovation and application based on cloud computing. The customer data that was difficult to collect and use originally has also been fully explored. The analysis of these data has created higher and more accurate data value for the development of enterprises. Only by analyzing the challenges faced by the post in the era of big data，can the development strategies of postal enterprises be put forward pertinently. Through the collection，mining，analysis and utilization of big data information，the better development of enterprises can be promoted. At the same time，the development measures of Fuzhou post area in the era of big data are briefly described.

Keywords：big data;internet of things;cloud computing

0  引  言

近些年來，信息技术不断发展，云计算、物联网等的应用也越来越广泛，大数据时代已经到来。中国邮政作为多主体、多领域经营的国有大型企业，在大数据时代背景下，如何收集、整理、分析庞杂的数据集合，如何才能因时而变，抓住可贵的发展机遇，通过不断创新，以科学的决策力、敏锐的洞察力、优秀的流程优化能力，促进邮政企业的更好发展，需要对大数据时代背景下邮政企业面临的挑战与问题进行认真分析，并提出科学有效的发展策略，才能更好地促进邮政企业科学、健康的发展[1]。

1  邮政大数据分析应用现状

邮政业务量每年跨上一个百亿级台阶，如图1所示，服务的时效和质量依然保持稳中有升态势。在这背后，与大数据等技术的强大支撑密不可分。但是，大数据时代在给许多行业发展都带来了前进动力的同时，也带来了新的挑战，邮政行业当然也不例外。物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的应用，给邮政行业发展注入了全新的活力，尤其是全面提升了行业管理和生产运营水平，并为行业由劳动密集型向技术密集型转型提供了有力的支撑。但与此同时，科技应用水平不平衡，导致行业对中高端客户供给不足，不同业务板块发展水平不均，高质量发展仍任重而道远。而且，邮政快递大数据技术与应用只有在物联网、大数据和物流快递工程等方向上存在有一定的科研技术基础和资源优势，而打通数据壁垒，实现跨行业、跨部门的数据互动交融等方面，仍面临诸多挑战。这也需要邮政在提升自身技术力量与管理能力同时，从多个途径开展大数据技术架构研究，区块链技术与应用、邮政大数据采集与分析，邮政大数据传输与安全、邮政行业技术标准、邮政网络动态路径优化等方向共同攻关，才能构建有利于邮政大数据技术创新涌现的创新生态环境[2]。

2  大数据时代背景下邮政面临的挑战

邮政大数据在企业内部不同领域的应用与建设，总体而言仍处于较初级阶段，尤其是对用户营销方面的应用与分析的关注仍显薄弱。同时，还存在一些不同业务板块数据的共享使用与业务的整合等方面的短板。总之，大数据时代背景下邮政面临的挑战如下：

（1）缺乏科学数据规划，大数据整合存在不足。在邮政大数据系统建设之初，因受技术环境等方面限制，对于对客户大数据分析所需要价值字段方面的规划能力和意识都存在一定的问题，导致其在未来系统规划、系统接口、编码规则、质量标准、交换平台五个统一方面，需要付出更多的时间和精力;

（2）信息孤岛问题较为突出。邮政内部业务不同板块之间数据信息系统存在相互独立、相互分割的状态，各个业务部门的数据管理分别由其科技部门负责，使其在管理层面、技术层面的沟通与协调存在较多问题，孤岛问题较为突出，制约了大数据时代数据信息的协同性;

（3）数据资源来源需进一步完善。因邮政数据来源的局限性，也导致其数据资源存在一定的片面性，无法全面地反映客户的行为与特征，相关数据的完整性与时效性都有较多需要进一步完善的地方。也无法真正地将大数据分析与管理的结果予以客观的论证，这导致其数据资源利用率存一定的缺陷;

（4）大数据分析方法仍需完善。对客户行为数据信息分析的准确性与时效性仍无法满足当前邮政各板块业务的需求，也就无法将数据信息转化为业务量的增长。在这方面，数据模型的适应性、数据分析模型库、分析假设合理性、大数据特征的转换等方面，都有较大的完善空间;

（5）高效使用与安全风险防控需要给予充分的重视。在行业内部，对相关数据安全风险给予足够的重视，也将其纳入了全面风险管理体系之中。但是，大数据时代不仅需要保证数据的安全，同时，也需要充分、便捷地利用大数据信息所带来的便利，不能因为保障数据安全而牺牲数据资源的使用效率;

（6）应用分析类人力资源缺乏。这方面，尤其需要引进既具有优秀业务理解能力，同时又有良好大数据信息技术的优秀人才，通过组建集管理、业务、技术三者于一体的大数据分析处理团队，才能适应大数据时代邮政业务发展需求。否则，会导致内部不同业务板块、不同技术类型之间人员的沟通效率过低，数据资源浪费严重;

（7）运行机制和应用机制存在不足。尤其在邮政内部不同业务板块、不同业务层面之间的运行机制与应用机制不完善，导致客户营销数据时效性差，数据应用困难，省级机构数据分析能力与其业务发展不匹配，造成对数据资源的较大浪费。

3  大数据时代背景下邮政企业发展的主要策略

针对上述分析可以看出，邮政在快速发展的同时，也面临诸多挑战，对企业未来的进一步发展与提升造成一定制约。针对此，建议大数据时代背景下邮政企业发展策略如下。

3.1  强化数据的收集、挖掘、分析

强化数据的收集、挖掘、分析，才能使大数据信息更好地服务于邮政业务发展所需。需要注意，在对大数据收集过程中，必须进一步规范数据录入格式、统一相关技术参数，在保证邮政业务数据真实性的前提下，规范大数据信息收集的科学性和规范性。为了保证数据的真实与全面，需定期对过往数据进行检查、比对，使其真正能够为企业经营、管理所需、所用。为了提高数据收集的效率，可以对邮编地址、网运、投递等业务经营性数据进行统一收集管理，由集團公司建立相应的数据存储单元，提高数据存储的可靠性、降低存储成本，减少数据损耗。在数据挖掘时，需要注意数据信息的交互动态特性，如同源异构、多空间和多实体等，传统的数据挖掘和分析需要进一步优化，通过对有效数据的筛选、过滤，提高数据存储的高效性。相关经营、管理、业务人员，也需要增加其数据信息的分析与甄别能力，提高数据使用价值[3]。

3.2  重视服务模式的转型与升级

邮政企业为了更好的发展，需要对大数据信息进行分析，并运用到运营决策中，才能实时促进公司服务模式的转型与升级，更好地服务于社会发展。因此，需要重视对大数据信息科学、系统、量化的管理与运用。通过对经营过程中所产生、收集的数据信息进行系统化、科学化的分析，更加明确在业务流程中需要改进的地方，充分发掘隐藏在业务流程中可以产生业务价值的内容，为企业的运营、管理、业务拓展提供科学化的依据。再者，也可以通过对第三方数据分析平台的应用，来提升企业的数据处理能力。第三方数据平台通常都具有更专业、更先进的数据收集、挖掘、分析能力，其专业化的技术，可以充分发现数据信息中存在的稍纵即逝的市场先机，为邮政企业发展提供良好的技术支撑，帮助邮政企业提升其营销能力和服务能力。最后，选拔和培养具有大数据专业能力的高层次人才，通过这些人才专业化的工作，才能更好地发挥出大数据的作用，使企业更好地适应大数据时代发展所需[4]。

3.3  优化信息化流程

邮政企业管理模式的转变，对于企业发展和效率的提升都具有重要意义。在这方面，需要企业顺应大数据时代要求，进一步优化信息化流程。首先，在集团公司管理层面，应高度重视数据对企业发展的重大作用，并将其提升到公司核心资源的地位，通过多种手段，提高员工对大数据知识的认识，提升其对大数据信息的运用能力。其次，进一步完善企业经营管理，建立以客户价值为导向的服务理念。通过对大数据信息的分析，优化服务和业务流程，科学制定相应的标准与制度，保证数据信息的有效利用，实时收集相应的反馈信息，改进工作方法。与具有先进的信息处理技术的第三方组成战略合作伙伴，强化合作意识，完善自身数据收集、挖掘、分析能力。同时，必须重视和加强关键数据和业绩数据的统计工作，完善对基础数据的采集、维护等工作细节，重视数据资源的安全性防护，建立严格、规范化的数据信息库，才能为企业发展提供良好的数据支撑。

4  福州邮区在大数据时代的发展措施

4.1  做好数据质量保障

邮政大数据平台数据大多来源于各个业务系统，而应用这些业务数据的也是邮政工作一线的业务和技术人员，因此，需要不断提升数据质量。邮区中心数据管理部门加强沟通，明确不同类型数据规范化、数据标准、质量要求等信息。开展数据信息治理和信息系统数据维护，依据信息系统数据要求，做到采集数据准确化、数据录入规范化、数据维护标准化，为数据信息应用奠定良好基础。另一方面，不断扩大数据信息的来源，完善数据类型。为了保证相关数据信息的一致性、时效性和完整性，提高了对数据信息质量的要求，通过科学的分析模型库优化数据特征归纳方法，并通过分析假设合理性等实践与反馈不断提高技术保障能力。

4.2  采用先进分拣系统，提高分拣效率

邮区中心结合邮政普遍服务和快递包裹发展，采用先进的MPF混合分拣系统，如图2所示，其采用Web的分级信息管理系统，管理人员可实时了解分拣数据，实时监控，设备维护人员可远程排除隐患。并通过数据信息制定不同分拣方案分时使用，让场地内的资源调度更加灵活。同时，系统能与中心局系统互通，实现对扫描的条码信息进行网络信息校验匹配，把满足条件的条码信息转换为原系统供件台PC能识别的信息，并向其发送。接口计算机系统能采集供件台电子秤和体积测量光幕的数据，把采集的数据与相应的包裹作数据捆绑，实现了信息系统的有效互通。

4.3  重视数据安全

数据安全是科学利用数据信息的前提。邮区不仅要重视物理层面的安全投入，同时，重视数据资源层、用户接入层、平台服务层的数据安全工作，防止数据信息出现泄漏或丢失。同时，对数据信息定期进行整理，根据相关数据使用范围的不同，敏感等级的差别，采用不同的数据保护策略。实现可视化的大数据平台用户管理，网关代理配置及自动化部署，权限、脱敏规则配置，告警通知配置及展示，审计日志展示及报表展示等，在网关上对用户访问大数据平台组件做用户鉴权、权限控制、数据脱敏、安全审计等的功能，以满足大数据平台自身安全管控的需求。对数据信息服务管理、系统安全运维等工作进一步规范化，做到权责分明，数据权属关系明晰，防止数据被非法使用，确保数据安全全程可控。

4.4  提升大数据人才技能

在提高业务效能前提下，以科学合理的成本，保护大数据信息的安全，进一步加强对业务信息数据的提炼与管理，这也要求相关工作人员在满足邮政业务需求的同时不能忽视安全风险。不论从数据处理还是数据安全风险方面，都离不开高素质的大数据人才。邮区需要不断补充大数据人才，通过招聘、合作等方式，提高大数据处理能力，并通过定期培训、技能考核等方式，不断促进大数据人才技能的提升，对降低大数据安全风险、提高数据信息效能都具有积极作用。

5  结  论

在当前的数据信息化时代，邮政企业不仅面临着巨大挑战，同时，也面对着很好的发展机遇。为了促进企业更好地发展，企业需要认清大数据时代特征，抓住大数据时代良好的发展机遇，通过重视对相关数据信息的收集、挖掘、分析工作，及时进行服务模式的转型与升级，优化信息化流程，才能更好、更便捷地为社会和民众提供有价值的服务。

参考文献：

[1] 徐晓昭，王昊，李献军，等.大数据技术在邮政企业中的应用 [J].软件导刊，2015，14（12）：17-19.

[2] 张帆，王绍华.论大数据时代邮政面临的挑战和转型机遇 [J].邮政研究，2013，29（6）：1-4.

[3] 谷斌.论大数据背景下的邮政数据分析与整合 [J].邮政研究，2014，30（6）：10-12.

[4] 胡晓菁，宋峰.大数据分析在中国邮政的应用 [J].中国邮政，2017（8）：11-13.

作者简介：郑霖勇（1974.12—），男，汉族，福建仙游人，助理工程师，本科，研究方向：计算机及应用。