25 петабайт данных: как устроена BigData в Почте России

    Сегодня любая компания старается копить и использовать данные в своих бизнес-процессах, и Почта не исключение.

    У Почты нет проблем с количеством данных – у нас работает более 300 IT-систем, есть база в 40 млн пользователей и каждый день происходит 11 миллионов клиентских взаимодействий. В результате мы накопили 25 петабайт различных данных, которые помогают нам проектировать сервисы, улучшать процессы внутри компании, снижать риски и находить новые способы монетизации и экономии.

    В этой статье мы расскажем про то, как в Почте России устроена работа с данными, как устроены специфические почтово-логистические процессы и какую роль в них играет Big Data.

    Какие данные у нас есть и для чего


    Почта — это крупнейшая в России логистическая и ритейл сеть, главная особенность которой с точки зрения данных заключается в том, что каждая единица «товара» (т. е. письмо, посылка) принадлежит конкретному получателю. В обычном магазине, если покупателю нужен товар, ему выдают любую единицу из партии, в Почте же каждое отправление поименовано, поэтому требования к сбору и отслеживанию данных намного строже.

    Мы делим информацию на несколько типов:

    • Digital — о том, что пользователь делает в приложении/на сайте. Анализируя её, мы можем улучшать сервисы и оценивать востребованность новых услуг;
    • Логистическая — о перемещениях посылок. Эта информация показывается клиентам в мобильном приложении и на портале pochta.ru;
    • Служебная (внутренняя логистика) — о внутренних процессах. Такие данные необходимы для создания полной истории перемещения посылок;
    • Финансовая — о транзакциях.

    Вся эта информация собирается из разных сервисов в DataCloud — едином корпоративном хранилище данных, с которым большинство систем интегрированы через корпоративную шину данных. Однако DataCloud для Почты – не просто хранилище информации, а core-система, которая является важным звеном всех ключевых бизнес-процессов компании. Она отдает данные онлайн в ЕАС (единую автоматизированную систему отделений почтовой связи), в информационную систему Сортмастер, которая автоматизирует сортировку почтовых отправлений, в систему биллинга для формирования счетов, в трекинг и в другие системы.

    В Data Cloud используются открытые продукты:

    • Hadoop — система для распределенных вычислений, хранения и обработки больших объемов данных;
    • Cassandra — высоконагруженная нереляционная база данных для потоковой обработки данных;
    • Spark — движок для распределенных вычислений, работающий на базе Hadoop;
    • Hive — для формирования SQL-запросов и обработки больших наборов данных, расположенных в распределенном хранилище (Hadoop);
    • Presto — высокопроизводительный инструмент для выполнения SQL-запросов в Hadoop;
    • Kafka — высокопроизводительная горизонтально масштабируемая очередь (информационная шина);
    • Airflow, Pentaho DI — инструменты для построения и управления ETL-процессами преобразования данных.

    А также коммерческие решения:

    • Vertica — реляционная СУБД для расчета и хранения витрин данных;
    • Qlik Sense — BI-средство для построения аналитических панелей и дашбордов, а также инструмент Self Service BI для аналитиков;
    • Форсайт — BI-средство для формирования регулярной и детализированной отчетности.

    DataСloud состоит из двух технологических компонент:

    1. Фабрика данных — собирает данные со всех систем, обрабатывает и обогащает их. Практически все IT-системы и сервисы Почты являются либо поставщиками, либо потребителями системы. Вообще, к потребителям данных можно отнести еще и всех сотрудников и клиентов Почты;
    2. Лаборатория монетизации данных — внутренний инкубатор, где прогоняются идеи новых продуктов. О том, как проверяем идеи, мы расскажем чуть дальше — в разделе про «песочницу».


    Какие задачи Почты решаются с помощью данных?


    Контроль доставки и других KPI

    При отправке письма или посылки отправитель выбирает тариф, который зависит от расстояния и срока доставки. Чтобы определить сроки для разных направлений, мы разбиваем маршруты на «плечи» – минимальные отрезки логистического пути. Для каждой пары из «плеча» и тарифа устанавливаем свой контрольный срок.

    Далее в дело вступают аналитики, которые с помощью инструментов и данных, собранных в Big Data, оптимизируют полученные маршруты отправлений. В Почте внедрено несколько больших систем управления магистралью (пересылкой отправлений по основным маршрутам передвижения). Из этих систем в режиме онлайн собирается информация о том, где находится конкретная посылка или письмо. Анализируя эти данные, а также уровень загрузки дорог, объема перевозимого трафика и ряд других факторов, маршруты отправлений корректируются так, чтобы получить оптимальное соотношение скорости и стоимости доставки.

    С помощью Big Data мы управляем разными KPI. Это контрольные сроки, сохранность отправлений, среднее время очереди в отделении, жалобы и претензии, средний чек и так далее. Все эти показатели влияют на мотивацию и зарплату сотрудников. С помощью данных мы прогнозируем нагрузку на всю систему и на отделения, и, используя эти прогнозы, составляем графики работы сотрудников. В случае со сроками DataCloud отслеживает фактические сроки, сравнивает их с контрольными, находит отклонения и высчитывает процент выполнения KPI.

    Process mining

    С помощью алгоритмов машинного обучения мы умеем отслеживать отклонения во всех стандартных процессах. Работает это так: у нас есть массив данных по всем бизнес-процессам, мы знаем, как должны проходить типовые процессы и какие отклонения считать плохими. На основе этой информации мы учим алгоритмы определять проблемы по различным паттернам.

    Один из примеров использования такого сценария — серая почта. Это когда в массовую отправку мимо кассы вбрасывают письма. Мы умеем отслеживать похожие на серую почту отправления по массе контейнеров и по поведению посылок на маршруте.

    Но недополучать прибыль мы можем по разным причинам – это не только серая почта, анализ данных показал что причиной может быть и человеческий фактор, а именно ошибки при вводе данных, и несовершенство взаимодействия многочисленных IT систем. Проанализировав данные о приеме отправлений в отделениях почтовой связи мы смогли обнаружить источник дополнительной выручки в размере 250 млн руб. в год.

    Оказалось, что при приеме отправлений они иногда оформлялись некорректно и Почта взимала не полную стоимость доставки (она зависит от маршрута и веса отправления), а существенно меньшую сумму. Собранные в Data Cloud данные позволяют отследить весь путь любого отправления, который проходит из одной информационной системы Почты в другую, сопоставить атрибуты на старте отправления и финише и отладить процесс там, где показатель качества был невелик. Благодаря этим данным, Почта не только исправила ряд ошибок, но и работает над перестройкой текущей архитектуры IT систем. Фактически благодаря данным наработкам, Почта взяла курс на создание цифрового двойника, одновременно решая текущие проблемы.

    Через DataCloud мы также получаем ежедневные отчеты о разных проблемах. К примеру, из отчета мы можем увидеть, что в регионе возникли массовые замедления – например, в Сибири выпало много снега, встали все поезда и сотни посылок никуда не едут. Мы видим проблему на любом расстоянии и ищем возможные решения — поменять вид транспорта, перестроить маршруты. Так что если ваша посылка задерживается на каком-то участке маршрута, то мы знаем где, почему, и что нужно исправлять.

    Ситуационное реагирование

    Есть такие проблемы, на которые нужно реагировать в реальном времени — застрявшая на ленте посылка, попавшая в аварию машина и тому подобные.
    Для быстрого реагирования на в Почте существует автоматизированный ситуационный центр.

    Здесь на мониторах у сотрудников по результатам анализа данных всплывают тикеты. Одна из типичных задач центра — зацикливание посылки, когда у отправления повреждается штрихкод. Такую проблему до появления автоматизации решали вручную – отправление начинало путешествовать между двумя сортировочными узлами и какой – нибудь сотрудник рано или поздно замечал коробку и вынимал ее из общего потока.

    Теперь же мы видим такую ошибку сразу и удаленно отправляем на автоматизированную сортировочную линию команду сбросить посылку в отбраковку, где на нее приклеят новый, исправный штрихкод.

    Трекинг

    Мы доставляем 2 млрд посылок в год, и все их нужно отслеживать в трекинге, при этом на каждое отправление приходится по 20–30 событий. Поэтому основной массив данных приходится на информацию об отправлениях и их жизненном цикле, проще говоря – трекинг.

    У каждого отправления есть жизненный цикл – начиная от операции «прием» в отделении связи и заканчивая операцией «вручение». Наблюдать за жизненным циклом отправлений нужно не только клиентам, но и самой Почте и её партнерам. В этом нам помогает распределённая СУБД Apache Cassandra.

    Один из свежих примеров использования подобных данных — интеграция с китайской логистической компанией Cainiao для отслеживания посылок с AliExpress. Интеграция позволила отслеживать заказы в реальном времени, что помогло снизить долю недоставленных товаров с 10% до 3–5%, а срок доставки в крупнейшие города снизился почти в полтора раза. (Важное примечание – говоря о недоставленных товарах, мы имеем в виду не потерянные, а те, которые прибыли позже контрольного срока, который составляет 60 дней. А физически теряем мы крайне мало).

    Работает все так: когда клиент оформляет покупку с доставкой через Cainiao, те присылают Почте информацию о заказе: трек-номер, логистический номер и состав вложений. Почта получает эти данные и записывает себе для отслеживания, и когда посылка едет по территории РФ и получает новые статусы, мы оповещаем китайскую службу об этих статусах, обращаясь к их API. Таким образом, Cainiao получает данные о статусах практически сразу.

    При создании системы для управления трекингом в 2014 году мы ориентировались на 3 главных критерия. Она должна была:

    • Быть способной обрабатывать большое количество данных.
    • Быть надежной (все системы трекаются через нее).
    • Выдерживать высокие нагрузки.

    Мы выбрали NoSQL Data base Cassandra, так как понимали, что при высоких нагрузках обычные реляционные БД вроде Postgress или Oracle будут работать медленно, так как имеют строгие требования к записи данных. По этой причине вновь добавленные данные не сразу возвращаются на чтение. В итоге Cassandra оказалась идеальным решением.

    Cassandra работает быстро благодаря тому, что в ней не требуется полное подтверждение записи. То есть в нее можно постоянно писать данные и сразу же читать их нужными системами. Технология предполагает многократное копирование данных на сервера – это обеспечивает надёжность хранения. Сейчас система работает на 31 сервере c фактором репликации 5. Это значит, что при попытке записи одной строки в основное хранилище, запись должна попасть на несколько разных серверов. Так мы защищаем данные от потерь.

    С нагрузкой тоже все хорошо. Самая большая зафиксированная нагрузка на чтение — до 20 000 запросов в секунду без просадки производительности, и это даже не пик. На запись – 10 000 операций в секунду на пике. Cassandra расположена во внутреннем контуре и приспособлена для онлайн-обработки и передачи данных о логистических событиях – как во внешние системы (мобильное приложение, сайт pochta.ru), так и в наши внутренние системы.

    Аналитика и управленческие решения

    Данные нужны нам не только для решения оперативных задач. Мы используем их еще для того, чтобы анализировать и улучшать работу сервисов, проверять востребованность новых услуг. Решения, принятые не на основе данных, часто субъективны. Поэтому Почта перестраивает подход к исследованиям пользовательского опыта и стремимся принимать решения на основе конкретных чисел. Для этого у нас есть инфраструктура для Data Science – технологическая платформа, включенная в контур Datacloud, которая позволяет разрабатывать и применять модели искусственного интеллекта на основе информации, собранной с множества IT-систем.

    Чтобы сделать работу с данными доступной для людей с самыми разными навыками, мы сделали простой и удобный инструмент — песочницу данных. С ее помощью сотрудники строят отчеты, выводят нужные показатели, создают витрины выверки счетов для работы с международными платформами, создают модели.

    Раньше для работы с данными требовался IT-бэкграунд, достаточно глубокое знание SQL и подобных программ. Сейчас же достаточно либо самого базового уровня SQL, либо он вообще не нужен – в песочнице можно строить собственные отчеты в кубах (которые выглядят как сводная таблица в Excel), использовать простые фильтры или готовые формы. Сейчас платформу используют более более 200 аналитиков различных бизнес-подразделений. Только за первое полугодие 2020 года число сотрудников, работающих с платформой, увеличилось на 65%.

    Песочница данных


    «Песочница» представляет собой набор ресурсов, с помощью которых специалисты могут экспериментировать и изменять данные любым способом, проводить глубокий анализ, чтобы ответить на важные бизнес-вопросы.

    У Почты России множество бизнес-подразделений – это блок электронной коммерции, международный блок, блок почтового бизнеса, управление сетью отделений и так далее. У каждого из них есть собственные аналитики, и именно для них и предназначена песочница. Фактически мы предоставляем self–service BI, где аналитики могут построить красивую визуализацию, проверить гипотезу, пропилотировать отчетность. Еще песочницу можно использовать как полигон для разработки моделей и их регулярного применения. С ее помощью мы проверяем гипотезы о направлениях развития существующих продуктов, о внедрении новых, о ценообразовании, прогнозируем нагрузки.

    Когда в Почте появляется новая услуга, важно быстро понять, насколько она хорошо внедрена и какие показатели демонстрирует. В песочнице можно собрать нужную информацию и дать бизнес-аналитикам оценить качественные или количественные показатели внедрения. Для этого в песочницу добавляют новый источник данных и бизнес-аналитики анализируют новые данные, например, доходы/расходы в разрезе отделений или нагрузку на сотрудников и т.д.

    До появления песочницы сотрудники добывали данные разными способами – самостоятельно скачивали их из систем-источников, работали со сводными таблицами, разворачивали свои сервера. Все это приводило к удорожанию владения данными для компании, так как одна и та же информация запрашивалась разными пользователями. Теперь трудозатраты на подготовку, хранение и запросы на систему объединены в один поток, а значит обходятся дешевле и работают быстрее.

    Песочница состоит из:

    1. Инфраструктуры загрузки и хранения данных;
    2. Инструментов по работе с данными — интерфейсов, через которые люди могут пользоваться данными, средств анализа данных;
    3. Инструментов описания данных, необходимых для корректной интерпретации данных.



    Песочница представляет собой отдельную физическую инфраструктуру, отдельную от промышленной среды. Она состоит из нескольких типов инструментов: хранения данных, анализа и построения моделей искусственного интеллекта. В песочнице накапливаются данные, отделенные от производственной базы. Пользователи могут загружать собственные данные как часть проекта на короткие периоды, даже если те не включены в официальную модель компании.

    С точки зрения самих данных, песочница разделена на несколько областей:


    Полная копия всех накопленных в промышленной среде данных — это «зеркало» промышленной среды со всеми ее данными, доступными для анализа без влияния на промышленный контур системы.

    Область временного получения данных от источников — это отдельная область, в которой мы можем быстро получать любые данные от любых систем по специальному регламенту. Это нужно, чтобы давать аналитикам возможность как можно быстрее смотреть и пилотировать данные, понимать насколько те пригодны для работы, проверять гипотезы и строить тестовую отчетность и на ее основе принимать решение, нужны ли эти данные в промышленном контуре. Если оказывается что нужны, то запускать промышленное подключение.

    Чтобы сделать работу пользователей в песочнице удобнее, здесь же существует две пользовательские области. Это личные (user area) схемы, в которые каждый человек может подгрузить свои данные с помощью доступных интерфейсов, делать выборки из общедоступных данных. И пилотная область — предназначенная для работы групп пользователей над какой-то общей задачей. Суть ее та же самая — подгрузить данные или создать собственные выборки на основе существующих, пилотировать их на каком-то объеме, но обязательно с ограниченным сроком жизни, после которого принимается решение: успешен пилот или нет. И также в случае успеха инициируется промышленный запуск решения.

    И еще одна область — для построения моделей искусственного интеллекта. Это датасеты, витрины, выборки для разработки, обучения и регулярного применения моделей.

    Качество и доступность данных


    C помощью анализа данных мы собираемся сокращать время, которое тратим на решения о судьбе новых продуктов и услуг. Поэтому для нас важны качество, доступность и стабильность данных – ведь машина не человек, она не распознает ошибку в расчетах, если информация была собрана не по правилам.

    В эпоху Agile и продуктовых подходов, когда команды часто что-то меняют в продуктах и системах, становится важно сохранять порядок в данных. Чтобы держать изменения под контролем, мы особенно внимательно следим за качеством и стандартами данных как на уровне хранилища, так и на уровне IT-систем.

    Еще, чтобы данные были корректными, их нужно подробно описывать и делать прозрачными для всех. Сейчас этот процесс автоматизирован и интегрирован в процесс разработки. Каждая доработка рождает метаданные – данные о данных, в которых описано что это за информация, откуда она поступила и так далее. C помощью метаданных становится легче находить информацию и управлять ею в большом потоке.

    А также мы описываем все атрибуты, включая бизнес-алгоритмы и их расчеты. По названию не всегда возможно определить, как использовать атрибут. Конечно, иногда можно догадаться по названию о смысле, но все-таки содержание не всегда очевидно. Поэтому мы закладываем в описание еще и бизнес-смысл, бизнес-алгоритмы, информацию о том, откуда данные поступили. Все это нужно, чтобы пользователь не догадывался, а получал точные и понятные результаты.

    Для управления качеством мы собираем рабочие группы, на которых обсуждаем статусы качества объектов, фиксируем методики и критерии, рассматриваем влияние разных событий на качество данных. И если видим проблемы, то можем рекомендовать что-то поменять в бизнес-процессах – обновить инструкцию для работников в отделении, автоматизировать процесс, доработать систему. Так, если мы видим задержку в поступлении отчетов из IT систем регионов – то собираем группу на которой совместно находим проблему (чаще всего техническую) и предлагаем способы ее решения.

    Когда данные подробно описаны и есть интерактивный пользовательский интерфейс, с помощью которого пользователи ищут нужные атрибуты и получают информацию о том, что те означают, работа с песочницей становится гораздо эффективнее.

    Это лишь часть задач, которая стоит перед нашей командой по управлению данными. Количество данных в Почте растет с каждый днем, и для новых кейсов нам нужны аналитики, умеющие строить хранилища и озера данных, специалисты по качеству данных — для внедрения процессов и методологии, а также сотрудники, которые будут заниматься архитектурой и описанием данных.

    Открытые вакансии Почтовых Технологий смотрите на pochta.tech
    Почтатех
    Компания

    Комментарии 44

      +2
      Вам до сих пор строят хранилище 100500 интеграторов?
        +4
        Смысл в куче этих крутых ИТ-сервисов, если реальность заключается в том, что чтобы получить или отправить посылку, приходится стоять в очереди около получаса и больше?
          +3

          А в каком отделении и в какое время приходится больше получаса ждать?


          Задаю вопрос т.к. моя реальность такова, что ожидание посылки занимет от 30 сек до 2-3 минут. Проверено на последних 5-и посылках с али.

            +4
            Краснодар, 42-е отделение. Время с 9 до 16-17. Там всегда несколько человек, обслуживают всегда не больше 2-х операторов (там просто больше не поместится), а нередко — один оператор (другой занят обработкой отправлений). Эти операторы на все операции — от пенсий и оплаты ЖКХ, до выдачи и приема отправлений. Среднее время обслуживания 1 человека — 5-15 минут. В последнее время заметил лайфхак — если приходить в промежутке между минус час до закрытия и до времени закрытия, шанс, что будет не больше 2-х человек, потому что в последний час перед закрытием отделение перестает обрабатывать финансовые операции (выдача пенсий и оплата ЖКХ). В окружающих отделениях такая же песня. Иногда еще хуже, так как несколько раз в отделении были люди из соседних отделений (В смысле, что там такой ад, что люди приходят в мое отделение отправлять письма/посылки).
            P.S. Такая же песня с 89--м отделением (там живет моя сестра). Там на огромный микрорайон в несколько десятков тысяч народа одно почтовое отделение.
              +1
              У Почты есть запись на определённое время. Можно записаться как через мобильное приложение, так и через сайт. Позволяет не стоять в очереди. Рекомендую.
                0
                А в вашем отделении, случайно, нет доставки за 99р до двери, которое можно заказать прямо в приложении почты?
                  0
                  Есть. Я даже пробовал 2 раза воспользоваться. Но есть нюансы: во-первых, надо ждать целый день. Никто заранее не предупредит о приходе почтальона за какое-то время, когда можно отлучиться ненадолго, и потом, примчать домой (т.е. даже в магазин не выйдешь). Во-вторых, во второй раз почтальон пришел на следующий день от планируемого дня получения. Хорошо, что у меня был отпуск, и я мог находиться дома. Но сама перспектива просидеть целый день дома в ожидании. без возможности отлучиться больше, чем на 5 минут — так себе идея. Я от этого отказался.
                    0
                    Да, это минус, конечно. Видимо, мне везло просто. Хотя, если вспомнить, я специально выбирал день доставки когда не планировал далеко выходить и всё было успешно.
                  0

                  Как outpost ы связаны с автоматизацией? Пишите заявку на расширение сети в вашем городе. Помню похожая ситуация была с альфа банком. В течении года расширили. Возможно у них данные о клиентском покрытии неактуальные.

                    0

                    Ruspost_Help жалуюсь на крайнее обновление android приложения. Запускается дольше 3,5 — 4 мин. Это фича такая или так строили? Дольше запускается только ростелеком. Раньше у Ruspost было норм всё. Наверное новый отечественный фреймворк решили обкатать?

                +1
                Здравствуйте. Если вы столкнулись с длительным ожиданием обслуживания в почтовом отделении, рекомендуем позвонить на бесплатную горячую линию по телефону 88001000000, сказать «Очередь» или выбрать пункт 1 и ввести индекс почтового отделения. Коллеги разберутся в ситуации.
                  +4
                  У вас же есть камеры во всех отделениях (Ростелеком видеонаблюдение, если не ошибаюсь) можно с них отслеживать очереди и исправляться.
                    0

                    Ну может там народ просто греется в отделении, кто же знает :)

                      0
                      Тогда с привязкой к электронной очереди, думаю, греющиеся талона на обогрев не берут :)
                      А если серьезно, мы пробовали транслировать на экран зал соседнего отделения, оба для обслуживания юр.лиц (они как правило на авто и более мобильны), и расстояние между ними ~800 метров, это не исправило ситуацию.
                  • НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
                      0
                      Пользуясь случаем, так сказать:
                      Подскажите, почему перестала работать форма для отправки EMS:
                      www.pochta.ru/form?type=E1V
                      Вернее, форма работает, но бланк генерирует без номера, т.е. отправить с ним нельзя — приходится по старинке — вручную новый бланк заполнять.
                      +3
                      В моём почтовом отделении и раньше очередей особых не было, а сейчас получение посылки вообще занимает буквально 10-20 секунд. Так что смысл от этих крутых сервисов всё же есть. Страшно сказать, но я в последнее время стараюсь заказывать доставку через почту, так как в нашем глухом замкадье это получается быстрее и удобнее, чем через транспортные компании.
                        +2
                        Завидую Вам всеми видами зависти. Но по-хорошему ) И искренне рад, что где-то почта исправляется. У нас тут ходит шутка(хотя, собственно, это и не шутка, а реальность): это в отместку за то, что почта стала продавать продукты (проект «почта + магнит»), Пятерочка стала выдавать посылки :)
                      +2
                      Только у меня сайт почта.течь тормозит?
                        0
                        Нет ) У меня тоже :) Видимо, все вышеописанное в статье крутится на пентиуме-3 600 МГц:)
                          0
                          Не могу не вспомнить эту GIF'ку :)
                          image
                        +1
                        И несмотря на все эти большие данные, мобильное приложение может обещать доставку отправления из Москвы в Екатеринбург менее чем за сутки (строка «Доставка в место вручения ожидается ...»), хотя фактически это всегда около 3 дней.
                        Скрин
                        image
                          +2
                          Не могли бы вы чуть подробнее рассказать про то, как у вас устроен процесс описания данных, который «автоматизирован и интегрирован в процесс разработки»? Это касается только вновь разрабатываемых систем или данные ваших 300+ уже разработанных систем вы тоже как-то описываете?
                          Есть ли какие-то стандарты, учитывая то, что у вас наверняка много разных команд разработчиков, каждая со своим стеком и инструментами? Используете ли какое-нибудь из известных на рынке решений для Data Governance или делаете что-то свое?
                            0

                            Сейчас процесс описания данных встроен только в процессы разработки Единой Информационно Аналитической Платформы (Data Cloud). Для реализации мы используем собственные разработки, без коробочных средств. А для возможности автоматизации внедрили стандарты ведения метаданных системы ЕИАП при ее разработке.


                            Следующий этап — тиражирование подходов на остальные информационные системы, в первую очередь те, которые являются источниками Единой информационно-аналитической платформы.

                            +1
                            ДД! Расскажите подробнее про автоматическое описание данных Песочницы.
                              0

                              Добрый! Ответила выше, прямо над вашим комментарием)

                              +3

                              Данные отправляются в Kafka в Шереметьево, откуда отправляются в Kafka в Давыдково, после чего через две недели оказались на сортировке в Екатеринбурге, после чего в Kafka можно отправить запрос на розыск данных.

                                +2
                                И через месяц выясняется, что всё приехало в абстрактную Самару в абстрактной Иркутской области, вместо абстрактной одноимённой Самары в абстрактной Самарской области, хотя указанный при заказе индекс 443110 как бы намекает на однозначность направления… Старая «добрая» история про однофамильцев на новый старый лад.
                                0
                                И ведь как-то всё это работало раньше в советское время без супер чудо техники.
                                Цифровизация это очень здорово конечно, но только тянет она за собой порой такой шлейф затрат, что не всегда понимаешь, а оно вообще надо?
                                  +3

                                  В советское время не было AliExpress :)

                                    +1

                                    Вроде бы да, но с другой стороны тогда посылки постоянно друг другу слали, как пример из обеспеченных регионов в менее обеспеченные… В одну сторону колбасу в другую орехи… И этих посылок было много, в детстве помню была очередь на получение, и не потому что обслуживали долго а кто-то платёжки оформлял.

                                  +2
                                  Серьезно? Очередная история о супер Почте? Взяли ребенку журнал по подписке на первое полугодие. Два раза в месяц. Пока не пнешь — ни один не приходит. Исчезают по дороге. Приходишь с жалобой — идите на горячую линию. Горячая линия — подавайте жалобу в вашем отделении. В июле взяли другой журнал на второе полугодие тоже по подписке — история один в один. Начинает разбираться старший — журнал обнаруживается в загашниках. Сначала второй выпуск — через неделю первый. Это при том, что их должны в ящик приносить. Про очереди просто не буду говорить, потому что «мгновенное» обслуживание в Почте подтверждено миллионами мемов с проросшими посылками. И не надо просить меня сообщать номер отделения, адрес и т.п… Поднимите ваши заявки и жалобы и НАЙДИТЕ в ваших Bigdata тысячи обращений.
                                    0

                                    Самый главный вопрос: "Как вы ребята докатились до использования Liferay в качестве портала почты?". Представляю какую боль испытывали ваши разработчики...

                                      0
                                      Боль была, когда нам пытались внедрить документооборот на нем, это был эпик, в итоге все куда-то потерялись :-)
                                      0
                                      Столько наворотов, но банально не работает форма оформления посылки на сайте. То одно отвалится, то другое. Чинится неделями! Недавно изменили надпись «Объявленная ценность» на «Гарантия возмещения» и снова отвалился у отправителя список абонентских ящиков (было такое уже в прошлом месяце). Список просто перестал открываться, а оформить посылку без «Абонементный ящик должен быть выбран из списка» нельзя. Я уже даже перестал писать сообщения об ошибках на Вашу форму, потому что по процедуре ждать стандартного ответа-отписки 30 дней это слишком.
                                        0
                                        Ну с быстрым получением отправлений кое как разобрались. Теперь хоть не приходится бумажку заполнять.
                                        Вот ещё бы придумали что-то для быстрой отправки. А то как придёт кто нибудь из фирмы заказные письма рассылать, так хоть вешайся. Пока оператор все поля формы заполнит для каждого письма может час пройти.
                                        Да и с торговлей в отделениях надо что-то делать. Если бы супермаркеты работали по такому же алгоритму, то в них бы обслуживали одного клиента пол дня. При покупке на Почте создаётся ощущение, что я договор с дъяволом заключаю.
                                          0
                                          Есть вот такое: otpravka.pochta.ru
                                          Сам не пользовал пока, только отправил заявку (тот еще квест), написали — ждите три раб. дня )
                                          +1

                                          Ценные посылки с али экспресса по пути крадут сотрудники почты и вся эта машинерия, украденная из моих налогов, оказывается бессмысленной. Например я заказывал компьютер, но он не дошёл, потом я ждал розыска 2 месяца, потом пришла стандартная отписка из которой следовало, что расследовать инцидент или компенсировать кражу почта не будет. Желаю руководству почты россии побольше посадок, благо по мере транзита и исчерпания ресурсной базы, кормушка сокращается.

                                            0
                                            Здравствуйте. Напишите, пожалуйста, номер обращения, дату его оформления, ФИО заявителя полностью.
                                              0
                                              Не буду. Я уже всю информацию сообщал вам.
                                                +1
                                                Мы бы хотели разобраться в этой ситуации, но для этого нам необходимо знать трек-номер отправления.
                                              0

                                              Во-первых, нам искренне жаль, что произошла такая ситуация, мы искренне хотим помочь, но для этого, как мы сказали выше, нам нужна дополнительная информация.


                                              Во-вторых, хотели бы пояснить (причем не только вам, а всем, кто читает этот тред), что в доставке товара занято много сторон, и бывает так, что претензия не совсем по адресу, например, если с посылкой что-то случилось еще на стороне партнера. Более того, бывают ситуации, когда мы признаем потерю, но юридически отношения устроены так, что эта ответственность не перед получателем, а перед отправителем – который и должен возвращать деньги покупателю.


                                              Короче, мы правда делаем все возможное, чтобы все заказанное доезжало до получателей, но логистика крайне сложна, и поэтому мы просим нам помогать и давать дополнительную информацию, чтобы узнать судьбу вашего отправления. На больших числах все работает как надо, но иногда надо все же действовать вручную.

                                                +1
                                                Конечно вы не хотите разобраться, вы хотите изобразить заботу о клиентах. Если бы хотели — разобрались бы в тот момент когда украли. Посылка пропала по пути, в одном из сортировочных центров. Я уже писал на почту заявление на розыск, почему я должен второй раз вам это сообщать? Какой результат будет 3 года спустя? Мне в ответ пришло типовое письмо, которое не содержало никакой информации по сути проблемы. Кто из сотрудников украл компьютер, как он был наказан и тд. Кражи на почте России имеют системный характер, потому что никого не наказывают, включая начальство:

                                                regnum.ru/news/2389297.html
                                                www.gazeta.ru/business/2019/01/18/12133951.shtml

                                                чтобы не выглядеть голословным оставляю айди моего украденного на одном из сортировочных узлов заказа с компьютером: RS891982679NL
                                              –1
                                              у нас работает более 300 IT-систем

                                              А разве это повод для гордости?
                                              Разве это не говорит о том, что у вас недостает долгосрочного планирования и целостной архитектуры, и что для каждой новой хотелки бизнеса нанимается новый подрядчик, который приходит со своим решением и вкорячивает его как получится в то что есть?

                                              Здравствуйте. Если вы столкнулись с длительным ожиданием обслуживания в почтовом отделении, рекомендуем позвонить на бесплатную горячую линию по телефону 88001000000, сказать «Очередь» или выбрать пункт 1 и ввести индекс почтового отделения. Коллеги разберутся в ситуации.

                                              А как они в ней разберутся? Конкретно, как? Наймут новых сотрудников за гроши? Уберут торговлю из отделений?

                                              крупнейшая в России… ритейл сеть

                                              Вы не ритейл, вы почта!!!
                                              Максимум чем вы можете торговать — это марками, конвертами и открытками.

                                              ********************
                                              Просмотрел статью по диагонали, очень нудный текст.
                                              Вот совершенно не интересно, как вы там автоматизируете свой хаос.

                                              Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                              Самое читаемое