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> 物流中的大数据邮政科学研究规划院 陈语 编译　　　　　　&&&&大数据分析目前最吸引关注的方面是获得对客户的深刻洞察力。来自配送网络的数据携带了重要的价值，可用来分析和管理客户关系。应用大数据技术，并通过公众互联网挖掘丰富的数据，这种数据可以被用来把与客户的摩擦减至最低程度、理解客户需求。&&&&&客户价值管理&&&&&对于大多数业务模式来说，赢得一个新客户的成本，要比维系一个既有客户的成本高得多。智能化利用数据可以识别出哪些有价值的客户正处在要离开、转而投奔竞争对手的临界点上，大数据分析可通过合并多渠道的广泛数据源，实现客户满意度的综合评估。&&&&&对于物流供应商来说，可以用一种整合的方式，对来自于客户接触点的记录、物流服务质量的运营数据和外部数据实现综合评估。这些环节是如何被组合在一起的？让我们来设想一下：一个物流供应商企业注意到，虽然目前销售记录从上报渠道来看非常稳定，但有一个客户的出货量却减少了。供应商随后就去核查投递方面的记录，发现这个客户最近遭遇了延迟发货。从更大的视角来看，这一信息表示，对于这个客户需要采取紧急的维系措施。&&&&&物流供应商要实现这样的洞察力，就必须利用多渠道的数据源，使用大数据分析。客户接触点包括对销售和广告营销活动的响应、客户服务调查和投诉管理细节。客户接触点是数字化的客户“尾巴”（踪迹），与来自于配送网络的数据发生联系，配送网络数据又与发货量统计序列和服务质量水平相关。此外，互联网还能提供一些洞察力：从新闻报道、年度报告、股票追踪等可公开获得的信息，甚至从社交媒体网站的风吹草动，都可以丰富网络供应商对每一个客户的内部视角。&&&&&总之，细致地评估整个公众互联网，可使所收集的客户对物流供应商的反馈意见尽量实现无偏差，这使得产品和运营管理人员能够设计出符合客户需求的业务。&&&&&供应链风险管理&&&&&物料不间断的直接供应对于企业运营全球生产链至关重要。物品丢失、延迟或损毁对收入流会立即产生不良影响。为了预测供应链中断并减少不可预见事件的影响，全球企业寻求采用业务连续性管理（BCM）的措施。客户这一改善业务的需求，为物流供应商不断地创造机会，加大自身在供应链运营中的价值砝码。快速分析不同种类的信息流，可以用来预测潜在重大、灾难性影响客户业务的相关事件。针对将要发生危机的情况，可以尽早采取降低商业风险的对策。&&&&&合同物流服务商应最大限度地熟悉其客户的供应链。为满足客户对预测风险评估的需求，要建立一个可显示所有因素的供应链技术模型，以及对所有影响这个供应链因素的监控系统。对本地发展的有关数据，如政治、经济、自然、医疗卫生，以及更多必须从海量资源（即社交媒体、博客、天气预报、新闻网站、股票追踪器和许多其他可公开使用的网站）中提取的数据进行聚合与分析。这些信息流中的绝大部分都是非结构化的信息，并且还在不断地更新，所以，大数据分析有助于探查到对供应链风险来说有意义的信息。例如，某一个运输中转点位于即将遭遇龙卷风的地区，需要向客户发出预警通知。这个通知要包括对这一个风险发生的可能性和影响力的报告，还要向客户提供适于减轻可能造成破坏的应对措施。客户有了这一警示信息的协助，就能够重新规划运输路线，或从其他地区增加供应。一个强大的供应链能够应对不可预料的事件，物流供应商借助大数据工具和技术，在全球范围内进行事前分析，有能力保障客户的运营。&&&&&B2B需求和供应链预测&&&&&B2B需求和供应链预测结果具有较高的价值，因此，第三方物流服务商如能提供这一复合的市场情报，可成为一项很具说服力的服务。根据行业、地区和产品类别划分的细分市场产生的预测，可以服务于范围广泛的潜在客户。&&&&&金融分析取决于发展前景和股票评级产生的数据。有时候分析师不得不手工查询供应链的情况——因为这是唯一可供使用的途径，来预测销售数字或交易数量。所以，对于银行和保险行业的评级机构和咨询公司来说，如能取得从全球配送网络收集到的详细信息，是特别有价值的。对物流供应商来说，可自行决定是否要创建一个商业化的分析平台，允许范围广泛的客户根据各自的研究领域，对原始数据进行“切割取材”——从控制其物流运营的巨量信息中，有效创造出新的收入来源。&&&&&成功实施大数据分析的因素&&&&&业务部门与IT部门联合进行大数据分析。&&&&&保证数据的透明度，保持对数据的质量实施强有力的监管。&&&&&保护数据隐私。&&&&&成功执行一个大数据项目，还必须掌握大量的数据分析和处理技术，能够把海量的原始数据转化为有价值的信息。（下）论大数据背景下的邮政数据分析与整合--《邮政研究》2014年06期
论大数据背景下的邮政数据分析与整合
【摘要】：文章立足大数据时代背景,围绕数据分析与客户关系管理,对邮政数据分析工作的现状及面临的困难与机遇进行了分析,提出了加快发展邮政数据分析工作的对策。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F616.3【正文快照】：
近年来,“大数据”逐渐成为互联网信息技术行业的流行词汇,其4V(Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value价值)特性越来越明显。从网络搜索到交易信息,从互联网数据到汽车、家电和各类智能设备的传感器信息,从结构化信息到半结构化和非结构化的文本、图像、音频和视频类
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大数据时代的机遇与挑战
邮政有何优势
大数据，尚没有统一的标准定义。有研究机构认为，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据类别上看，大数据指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。大数据定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使人们采用非传统处理方法的数据集。数据显示，2014年，全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据发展速度如此迅猛，快于整个信息和通信技术市场增长速度，成为IT市场的新增长点。“使用大数据，将会是个别企业竞争和成长的关键形式。”麦肯锡公司表示，“不管是从竞争的立场，还是从获取潜在价值的角度，所有公司都需要重视大数据。在大部分行业里，已有的商业对手和业界新人，都将利用数据驱动策略来进行创新、竞争和获取价值。”业内人士也表示，一个公司如果想要吸引客户关注，促进业务发展，在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须加强大数据的开发和应用。● &大数据发展的机遇与挑战今年2月，由市场研究机构Vanson Bourne和全球领先的IT 管理软件和解决方案供应商CA Technologies共同进行的一项调查研究显示，改善客户体验（60%）以及获得新客户（54%）是驱动大数据研究项目开展的主要因素。此外，影响大数据研究项目开展的其他因素还包括：收入增长（46%）、进军新市场（42%）、跟上竞争步伐（41%）以及竞争者（34%）。5月，公共云工作量管理专业机构2nd Watch对美国IT经理及业务主管的调研数据也印证了上述研究结果。2nd Watch的研究发现，业务发展新领域或是产品发展策略（33%）以及运营效率和成本节约（28%）是一个公司制定大数据发展计划的主要推动力，然后是了解客户并改善客户体验（25%）。然而，在大数据项目真正实施的过程中，高技能要求以及落后技术所带来的挑战也随之而来。参与2nd Watch调查的受访者表示，数据质量问题、陈旧的基础设施、缺乏内部专业知识等是大数据项目实施的最大障碍。CA Technologies表示，不少公司纷纷投资大数据，致力于改善上述问题。当问及大数据项目的主要投资领域时，IT经理们则表示，对员工进行大数据技术培训以及雇用具有大数据技术的相关人才是迫切需要投资的领域。此外，新型基础设施、现有基础设施管理工具、云或托管基础设施服务也是资金的主要流向。在向大数据的技术和专业知识领域投入大量时间和资金的背后，各公司又将从中得到什么呢？CA Technologies表示，目前尽管仍有少数高级IT经理还没有意识到大数据项目带来的好处，但是，近半数或更多的高级IT经理期望看到未来大数据能够带来的惊喜。近3/5的受访者表示，在大数据领域的尝试已经或正在使他们快速进入市场，增加收入，提高竞争力。绝大多数受访者还表示，诸如提高数据质量、研发新产品等在之前根本是无法企及的事情。那些期待改善客户体验、提高公司收入、保持竞争力的公司，在提高员工专业知识和技术能力等方面积极作为，对于其发展大数据是很有裨益的。● &邮政发展大数据的优势邮政大数据的最大用武之地当属实时高频分析、实时报道和预测。对于国际邮政交流来说，大数据有如下优势：一是对服务质量的改善、新产品和服务的推出以及对一系列整合方案进行实时测试。二是对内部以及区际间的邮件流进行估测、实时监测和预测；探究国际邮政线路及业务的发展瓶颈；寻找未开发的业务领域；通过对数百万甚至数十亿条的邮政数据进行分析，确定国际邮政交流的主要障碍及其产生的影响。三是加强各国邮政的合作，并对发展政策进行评估。万国邮联拥有最为庞大的实时物理数据，这些数据足迹就是世界各地区人们的活动足迹。但是到目前为止，这些数据仅应用于邮政运营领域。而实际上，邮件的传递正是社会经济行为的实时替代性指标，因此，如果能够对数据进行匿名访问，决策者就能够利用邮政大数据来修正或完善企业决策，邮政大数据在推动全球邮政发展上将产生不可估量的作用。此外，大数据已经逐渐被应用到揽收和投递领域。Blackbay公司发布的“投递连接”软件，可以让客户利用揽收和投递过程中产生的大数据提高管理效能。“可视化连接”是Blackbay公司研发的商务智能报表工具，可以让寄递公司实时、主动地监控企业运行情况，及时发现并解决异常、超时现象，提前制止司机违规操作，帮助快递公司实现首次成功投递和准时投递。在大数据发展的道路上，部分国家的邮政运营商已经走在了前列。美国邮政把由超级计算技术和大数据带来的科技风暴，作为公司创新发展的重大机遇，早在2006年，就已经在大数据挖掘方面有所作为，建立了庞大的客户名址IT信息管理系统。美国邮政在全美各地网点每秒钟处理约6100封信件。当一封信在邮局被扫描时，这封信的相关数据，包括存放位置、派送路线、重量、体积等信息，会经由邮政路径网络传送到公司的超级数据库中，与数据库中近4000亿条数据进行比较，运用一种复数算法可以甄别欺诈行为，并将测试结果返回给处理中心。在信件处理过程中，若出现邮资不足或邮票重复使用等异常情况，将实施拦截并被系统记录，然后移交至美国邮政检查服务部门做进一步处理。6月，法国邮政与位于巴黎的软件公司Weborama携手合作，希望通过后者为其提供的大数据管理平台，实现广告及客户数据系统的数字化。客户数据系统的数字化是法国邮政转型战略的一部分，将使法国邮政更好地利用其直邮优势，同时使广告商的宣传达到更好的效果。● &相关阅读：注：本文内容转载自其它媒体，转载请尊重版权保留出处，一切法律责任自负。卡车之家登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述，也不代表本网对其真实性负责。您若对该稿件内容有任何疑问或质疑，请即与卡车之家联系，本网将迅速给您回应并做处理。
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