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一、大数据的基本特点
维克托在《大数据时代》中说：要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本;其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性;
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
1.不是随机样本，而是全体数据
在数据处理更加快速、简易的条件下，分析与某事物相关的所有数据，已不再依靠少量的数据样本。如谷歌通过对美国几十亿条互联网检索记录的分析，推测出各城市的流感状况，其分析样本就是全体数据，通过全面的数据分析得出最终结果。
2.不是精确性，而是混杂性
随着数据量的大幅增加，错误数据也混入数据库，对数据结果产生影响。大数据通常用概率表示，而不是确凿无疑。FARECAST系统通过近10亿条价格记录帮助预测美国国内航班的票价，准确度高达75%，通过这个工具购买机票的旅客，平均每张机票节省50美元。事实证明，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效，而往往效率比准确更重要。
3.不是因果关系，而是相关关系
随着社会的发展，数据的定义和内涵也在更新，数据不再是冰冷的数字，其内容丰富、包罗万象，不仅可以促进社交沟通，服务到每个人，还可以使商業变得更有乐趣。如行车路线、经常出现的地点、经常购买的物品、社交网络上的观点和言论等，都可能成为个人数据的一部分。它切实出现在生活的每时每刻，其应用也在不断拓展和加速，并日益得到了商界的关注和应用。作为大型公共服务行业的邮政，数据应用水平的高低较大程度上决定了其未来发展的空间。
二、邮政企业数据的种类和采集渠道
（一）当前邮政企业采集的数据主要分为以下三类：一是量收数据，包括收入、业务量、利润等。二是用户数据。用户用邮的基本信息，包括地址、姓名、联系方式等基本数据。三是运营数据，包括单位的财务数据、房屋车辆设备信息、人员数据等。
（二）邮政企业数据的主要特点及问题邮政企业数据的不足主要有以下几点：一是数据分散、集中度差。由于采集渠道和方式较多，因此数据分散于邮政企业各部门，各自为政。由于机制原因，各部门分别使用数据信息，集中使用效率较低;二是数据内容单一，实用性差。目前的数据信息主要为用户用邮的基本信息，包括姓名、年龄、联系方式、住址等，内容浅、分析性差，数据采集的工具和模板落后;三是数据时效性差，维护更新不及时。由于数据采集手段陈旧，很多数据并非通过网络信息渠道采集，更新周期长，缺少基本维护，信息有效性大打折扣。
三、大数据思维和方法的应用
由于数据采集渠道和分析能力的限制，邮政企业“大数据”分析能力在短期内无法讯速提高，但一些方法和思维理应进行尝试和应用，经营管理人员应进行更多的思考和实践。
1.关注大数据的几种思维方式
一是认识到数据是一种商业资本，一项重要的经济投入，而不是邮政企业一般意义上认为的经营支撑。数据能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。二是关注数据的潜在价值。数据都是有价值的，分析角度和应用领域不同，效果也截然不同。同样的用邮数据，要尝试从不同角度进行分析，在不同行业领域进行使用。三是数据的价值关键在于使用，而不是占有。邮政企业拥有大量数据，但使用效率并不高，在使用上缺少动力和方向。四是一切皆可量化。量化是指数据化而不是数字化，可以将文字、方位、沟通变为数据进行定量分析，用于指导市场决策和管理。
2.选择和转移数据采集的主要渠道目前，邮政企业数据采集的渠道主要为终端采集，营业、投递等终端原始采集方式存在成本高、维护慢、客户被动性强等弱点，分析整理效率较低。未来应主要通过移动互联网软件、业务信息系统、网站、第三方等渠道进行采集。尝试通过企业官方微信、微博、APP等方式采集接据和信道。在发是代理以务过程中，如寿险、车险、机票、移动、代缴公务类收乳项目等，可以从第三方获得更多用户信息。这些企业的用户信息相对成熟，也相对完善。
3.增加数据采集的容量和范围目前邮政采集的信息内容主要为基础信息，远远达不到商业运用的要求，对用户的消费信息、喜好、社交关系、生活习惯等涉及较少。这些数据分析起来非常片面，无法了解市场规律并应用于商业实践。在采集过看中，如在新用户注册、活动调查中增加采集信息容量，通过一定的成本付出增加采集的信息面，使客户乐于贡献更多真实的私人信息。重视日常经营活动中的数据采集，因为这些信息能有效反映客户的消费能力和消费习惯，甚至可以分析用户的生活状态，非常具有商业价值，应成为今后邮政企业信息采集的重点。
4.建立更加集中、统一、专业的数据分析应用机构目前，邮政企业的数据分析人员主要集中在信息技术部门和函件专业。应打破技术和业务界限，成立邮政企业数据服务和分析中心，省市层面成立二级单位，集中各种企业运营数据、业务数据。在市场部成立数据应用BIU团队，进行专业策划，使分析结果能够有针对性地供各专业、各部门使用。组建专门数据分析团队，领军人才可以从外部数据公司、咨询公司或大型零售企业引进。数据团队应具有高水平的收集和分析能力，熟悉先进的信息技术平台，具有清醒的商业洞察力，既懂技术，又懂经营。
小结
在大数据时代，大数据已经成为许多公司竞争力的来源，甚至会导致行业结构和格局的变化，同时也促进了许多新型商业模式的兴起。邮政作为涉及金融、传媒、文化、物流、电子商务等多个领域的大型企业，数据的高效应用必将成为未来可持续发展的重要基础和动力。邮政企业必须高度重视大数据的技术发展和应用实践，只有加快研究步伐，才能在未来的数据潮流中立于不败之地。
作者简介：
赵雅兰（1997.8.31）性别：女;民族：汉;籍贯：河南省焦作市;学历：本科，研究方向：传播学
（作者单位：南京师范大学）
维克托在《大数据时代》中说：要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本;其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性;
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
1.不是随机样本，而是全体数据
在数据处理更加快速、简易的条件下，分析与某事物相关的所有数据，已不再依靠少量的数据样本。如谷歌通过对美国几十亿条互联网检索记录的分析，推测出各城市的流感状况，其分析样本就是全体数据，通过全面的数据分析得出最终结果。
2.不是精确性，而是混杂性
随着数据量的大幅增加，错误数据也混入数据库，对数据结果产生影响。大数据通常用概率表示，而不是确凿无疑。FARECAST系统通过近10亿条价格记录帮助预测美国国内航班的票价，准确度高达75%，通过这个工具购买机票的旅客，平均每张机票节省50美元。事实证明，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效，而往往效率比准确更重要。
3.不是因果关系，而是相关关系
随着社会的发展，数据的定义和内涵也在更新，数据不再是冰冷的数字，其内容丰富、包罗万象，不仅可以促进社交沟通，服务到每个人，还可以使商業变得更有乐趣。如行车路线、经常出现的地点、经常购买的物品、社交网络上的观点和言论等，都可能成为个人数据的一部分。它切实出现在生活的每时每刻，其应用也在不断拓展和加速，并日益得到了商界的关注和应用。作为大型公共服务行业的邮政，数据应用水平的高低较大程度上决定了其未来发展的空间。
二、邮政企业数据的种类和采集渠道
（一）当前邮政企业采集的数据主要分为以下三类：一是量收数据，包括收入、业务量、利润等。二是用户数据。用户用邮的基本信息，包括地址、姓名、联系方式等基本数据。三是运营数据，包括单位的财务数据、房屋车辆设备信息、人员数据等。
（二）邮政企业数据的主要特点及问题邮政企业数据的不足主要有以下几点：一是数据分散、集中度差。由于采集渠道和方式较多，因此数据分散于邮政企业各部门，各自为政。由于机制原因，各部门分别使用数据信息，集中使用效率较低;二是数据内容单一，实用性差。目前的数据信息主要为用户用邮的基本信息，包括姓名、年龄、联系方式、住址等，内容浅、分析性差，数据采集的工具和模板落后;三是数据时效性差，维护更新不及时。由于数据采集手段陈旧，很多数据并非通过网络信息渠道采集，更新周期长，缺少基本维护，信息有效性大打折扣。
三、大数据思维和方法的应用
由于数据采集渠道和分析能力的限制，邮政企业“大数据”分析能力在短期内无法讯速提高，但一些方法和思维理应进行尝试和应用，经营管理人员应进行更多的思考和实践。
1.关注大数据的几种思维方式
一是认识到数据是一种商业资本，一项重要的经济投入，而不是邮政企业一般意义上认为的经营支撑。数据能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。二是关注数据的潜在价值。数据都是有价值的，分析角度和应用领域不同，效果也截然不同。同样的用邮数据，要尝试从不同角度进行分析，在不同行业领域进行使用。三是数据的价值关键在于使用，而不是占有。邮政企业拥有大量数据，但使用效率并不高，在使用上缺少动力和方向。四是一切皆可量化。量化是指数据化而不是数字化，可以将文字、方位、沟通变为数据进行定量分析，用于指导市场决策和管理。
2.选择和转移数据采集的主要渠道目前，邮政企业数据采集的渠道主要为终端采集，营业、投递等终端原始采集方式存在成本高、维护慢、客户被动性强等弱点，分析整理效率较低。未来应主要通过移动互联网软件、业务信息系统、网站、第三方等渠道进行采集。尝试通过企业官方微信、微博、APP等方式采集接据和信道。在发是代理以务过程中，如寿险、车险、机票、移动、代缴公务类收乳项目等，可以从第三方获得更多用户信息。这些企业的用户信息相对成熟，也相对完善。
3.增加数据采集的容量和范围目前邮政采集的信息内容主要为基础信息，远远达不到商业运用的要求，对用户的消费信息、喜好、社交关系、生活习惯等涉及较少。这些数据分析起来非常片面，无法了解市场规律并应用于商业实践。在采集过看中，如在新用户注册、活动调查中增加采集信息容量，通过一定的成本付出增加采集的信息面，使客户乐于贡献更多真实的私人信息。重视日常经营活动中的数据采集，因为这些信息能有效反映客户的消费能力和消费习惯，甚至可以分析用户的生活状态，非常具有商业价值，应成为今后邮政企业信息采集的重点。
4.建立更加集中、统一、专业的数据分析应用机构目前，邮政企业的数据分析人员主要集中在信息技术部门和函件专业。应打破技术和业务界限，成立邮政企业数据服务和分析中心，省市层面成立二级单位，集中各种企业运营数据、业务数据。在市场部成立数据应用BIU团队，进行专业策划，使分析结果能够有针对性地供各专业、各部门使用。组建专门数据分析团队，领军人才可以从外部数据公司、咨询公司或大型零售企业引进。数据团队应具有高水平的收集和分析能力，熟悉先进的信息技术平台，具有清醒的商业洞察力，既懂技术，又懂经营。
小结
在大数据时代，大数据已经成为许多公司竞争力的来源，甚至会导致行业结构和格局的变化，同时也促进了许多新型商业模式的兴起。邮政作为涉及金融、传媒、文化、物流、电子商务等多个领域的大型企业，数据的高效应用必将成为未来可持续发展的重要基础和动力。邮政企业必须高度重视大数据的技术发展和应用实践，只有加快研究步伐，才能在未来的数据潮流中立于不败之地。
作者简介：
赵雅兰（1997.8.31）性别：女;民族：汉;籍贯：河南省焦作市;学历：本科，研究方向：传播学
（作者单位：南京师范大学）