大數據於運營商

⑴ 運營商迎來大數據時代 管理和分析是大挑戰

運營商迎來大數據時代：管理和分析是大挑戰
大數據不是新的概念，在移動互聯網發展起來後，數據增長速度加快，整個產業壓力突出，傳統資料庫技術已無法滿足運營商對大數據充分利用的需求的背景下，大數據成為近年來的熱點。對運營商來說，數據爆發性增長後，帶來的收入並未改觀，因此，運營商面臨著數據流的附加值被互聯網公司賺走的挑戰，同時面臨淪為管道化的尷尬，如何利用好運營商手中的大數據，成為需要面對的問題。

運營商面臨數據管理和分析挑戰
易觀國際分析師黃萌表示，大數據發展時間不長，隨著雲概念和3G的深入發展，運營商數據壓力增大，同時IDC擴容，偏向以存儲為主的雲服務業務。
運營商新業務的涌現，導致數據暴增。信令數據、互聯網數據其規模已經達到數百TB,甚至PB規模。此外，據EMC數據計算事業部大中國區總經理劉偉光介紹，數據的價值除了與數據規模相關，還與數據處理周期成正比關系。也就是，數據處理的速度越快、越及時，其價值越大，發揮的效能越大。而除了分析傳統結構化數據外，隨著新增值業務拓展，運營商對實現跨結構化、半結構化、非結構化數據進行高效分析有著愈發強烈的訴求。
而運營商面對海量數據和數據結構的變化，不僅是成本，還有管理和分析的挑戰。黃萌認為，運營商相對互聯網企業有優勢，具有雄厚的資源和龐大的IDC集群，擁有電信級的運營網路，具有保證大數據實時、暢通傳送的能力，同時具有網路資源和運營能力。而相對互聯網企業劣勢的地方在於上層應用，尤其是在Saas層面。
大數據有待深挖掘
南京郵電大學盧扞華教授認為，大數據時代主要是對技術的綜合運用和對數據的深度挖掘。對運營商來說，大數據帶來的機會大於挑戰。運營商有自己的網路，積累了大量非常有價值的數據，可以進行客戶分析。利用網路收集數據，對運營商運營方式的改變是個機會。
真正實現精準化營銷和精細化運營的秘訣就在於如何利用好運營商手中的大數據。海量話單、信令、互聯網數據本身就是一筆寶貴的財富。利用好這些數據，充分、及時地對這些數據進行深度分析挖掘，不僅可以進一步提升服務質量、提高客戶忠誠度、挖掘新商機、增加收入，還可以通過優化資源配置、減少浪費來提升運營效率，有效降低運營成本。
此外，電信運營商信息化實施比較早，本身大數據積累的也多，例如以前的日誌信息，包含用戶信息和設備信息，可以進行挖掘使用。運營商越來越重視對數據的挖掘，可以獲得未來開發業務和開拓市場的機會。另一方面，分析結果不會涉及隱私，管理好了可以更少產生法律糾紛。此外，電信運營商通過數據分析還可以提供面向社會的信息應用。[page]
盧扞華教授認為，大數據是對技術的綜合應用，要有開放、融合、服務和創新的心態，大數據可以為運營商創造另一片天地。例如一個大數據的應用通過收集數據，對大量圖片進行分析，最終形成一個場景圖。這就是對數據分析、統計技術、圖片處理技術和人工智慧合成技術的綜合運用。據悉，南郵正在開發這方面的應用。
據了解，目前中國三個電信運營商在業務支撐領域、網管IT支撐領域包括增值業務領域，已經隨著市場的需求誕生了很多新的大數據實時分析的項目。目前，大數據主要應用在運營商的"信令"系統分析上，此外，運營商還可以通過"用戶行為分析"系統，進行精準營銷。運營商還提供IDC服務，通過"雲"中心的方式為互聯網企業提供服務。
對公市場前景巨大
黃萌表示，單批、單次數據爆發性增長，對其進行的可知的時間處理能力是關鍵點。對運營商來說，IDC服務在對政府和高校、企業等非個人業務市場上前景巨大；對於個人業務，運營商剛開始做，由於回收投資較慢、離散性強，現在主要是針對個人精準運營的業務。智能管道方面，運營商正在基於大數據平台進行流量分析，但是落地的項目少。
據介紹，運營商大數據戰略還不太明晰，但是有了一些建樹。去年十月份中國移動開始做的"大雲"、數據管理系統和平台，覆蓋很多園區、學校，2.0技術比1.0技術大幅提升；中國聯通2010年開始對企業提供IDC服務，截至目前，營收超20億元（人民幣）；中國電信2011年成立雲公司，尚無實體業務，IDC託管規模相對聯通小很多。
據電信專家韓少敏介紹，數據類型分為非結構化數據和媒體流，運營商開展大數據分析面對的問題主要是硬體能力。數據一方面是縱向關系，比如"信令",採用水平分隔數據的方式就可以，按照時間段分別存儲分析。此外還有橫向關系，需要垂直分隔，由於查詢復雜，需要引入真正的演算法去做。韓少敏認為，目前掌握這方面能力的人才奇缺。並且，運營商在分布式資料庫方面少有進展。而從應用角度，大數據一方面用作於統計分析，建數據倉庫，其次還有非文本查詢，現在大多數資料庫公司可以做以上兩個方面，而對於關系型數據共享層面，目前還做不了。
中國聯通在IDC服務方面走在三家運營商前面，其面向企業提供服務，目前通過按關系水平分隔的方式，將數據集中起來，但是一旦到關系型數據的共享層面，因為沒有數據模型，找不到底層的資料庫血緣，目前的方案無法解決問題。但是運營商目前做這些數據積累，可以為將來發展提供機會。
劉偉光認為，對於運營商來說，大數據等於大價值。對於IT企業，大數據等於大機遇。通信行業需求從來都是IT技術發展的重要推動力，誰能得到通信行業客戶的認可，必然會在大數據領域大有作為，進而成為大數據解決方案的領先者、領導者。

⑵ 運營商大數據都有什麼優點

1、數據非常精準

運營商大數據最主要的一個優點就是數據非常的精準。可以獲取的數據有很多，比如某些品牌的競價還有優化。還有一種情況是，如果關鍵詞的排名非常的靠前。這種情況下，那些網站訪客，還有一些軟體的用戶，這些客戶的搜索意向非常的強，而且也非常的主動。

2、數據的轉化率比較高

雖然在很多情況下排名的網站，在點擊的過程中，成本都非常的高，但是獲得的數據是非常精準的。這個時候可以參考同行的一些數據，這樣可以把同行的數據作為抓取源。然後再用相對比較低的價格，這些同領域的客戶都爭取到，這一點的優勢是非常明顯的。

3、數據具有可控性

運營商大數據在運行的過程中，很多情況下都是自己抓模型。這樣就可以馬上知道是從哪些網站或者是哪些軟體裡面獲得的這些數據。所以說數據的可控性是非常強大的，另外運營商大數據在運行的過程中，數據也是非常全的，它覆蓋了很多個領域，也覆蓋了很多的網站，除此之外，這些數據還覆蓋了很多的軟體，對數據的全面更加具有優勢了。

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⑶ 運營商大數據到底如何應用

運營商大數據到底如何應用？

運營商大數據，可以根據不同行業和不同企業，分配和分析內符合容自己行業的精準客戶數據資源！

相關企業搜集自己行業的網站，app,400電話，固話提供過來，就可以建模實時抓取，獲取精準客戶數據，相關企業可以通過外呼，簡訊等觸達方式去轉化和成交。

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⑷ 大數據時代來了，運營商怎麼辦

作者：北京市產業經濟研究中心 張中輝 信息化浪潮無時無刻不在改變著人們的生產方式和生活方式，雲計算、物聯網等信息技術催生了呈幾何級數增長的海量信息。在此背景下，大數據應運而生。中國工程院院士李德毅把大數據比喻為「連接虛擬世界和現實世界之間的橋梁」。如何把虛擬世界的海量數據轉化為可以提高現實世界生產效率和生活品質的知識？這必然是大數據的重要任務之一。 「大數據」將驅動新的經濟模式 毋庸置疑，移動互聯網時代的競爭是用戶體驗的競爭，為用戶提供極致的體驗是互聯網企業和電信運營商制勝的關鍵。「無尺度網路模型」的提出者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為「人類行為的93%是可以預測的」。海量的用戶資源和用戶行為數據已經成為大數據時代電信運營商的重要戰略性資產，通過深度挖掘大數據「金礦」，識別和感知用戶行為，分析用戶需求的演進方向，創新商業模式和業務模式，通過為用戶提供個性化、差異化的客戶體驗實現單位流量價值的最大化，可以形成新的具有核心競爭力的經濟模式。 「大數據」金山為運營商帶來商業機會 電信運營商比移動互聯網企業具有更多的大數據資源優勢。面對互聯網企業的異質競爭，大數據時代電信運營商的運營智慧受到挑戰。其實，多年的電信運營積累下來的網路運營數據和用戶業務數據，已經為電信運營商堆積了大數據「金山」。相對於互聯網數據，電信運營商擁有的用戶數據優勢明顯。其一，用戶辦理固定電話和手機入網手續時提供了實名信息，諸如年齡、性別、單位等；其二，電信運營商掌握了用戶的電信業務消費信息，包括電信業務類型、業務資費、歷史通話信息、通話時長、通話雙方信息等；其三，電信運營商基於位置的電信服務可以精確獲得用戶的地理位置信息；其四，電信運營商擁有每天上百億次的互聯網訪問量信息。基於以上數據，電信運營商可以通過挖掘個體用戶需求和用戶群共性需求，將用戶需求實時地反映到電信服務中，電信運營商掌握的大數據就可以創造新的商業價值。 運營商應積極培養大數據分析能力 目前，電信運營商在商業智能平台建設方面尚處於起步階段，缺乏大數據分析競爭優勢。因此，運營商必須逐步建立起基於雲計算的大數據處理系統，積極培養網路運營大數據和用戶業務大數據的分析能力，形成核心競爭力。 網路運營大數據分析助力提升網路質量。運營商的網路運營大數據來自其運營支撐系統，通過對網路運營大數據的分析，運營商一方面可以進行帶寬資源的實時動態分配，縮簡訊令分析的響應時間，從而提升電信網路端到端的服務質量和網路資源的最優化配置；另一方面可以進行業務流程優化，提高電信運維質量，提升電信運營管理效率，從而可以有效降低電信網路運營的管理成本和運維成本。 用戶業務大數據分析旨在精細化運營。運營商通過對用戶的位置、時間、職業、年齡、業務偏好、業務流量及所需帶寬等進行關聯分析，實現對用戶業務流量的甄別和用戶級的網路資源控制，細分用戶業務流量，將數據流量與用戶、網路資源相匹配。通過用戶業務大數據分析識別用戶行為習慣和用戶偏好，從而為用戶提供個性化、差異化的電信服務，提高電信用戶黏性和忠誠度，挖掘新的業務機會，實現電信業務流量價值的最大化。 構建新的電信業務模式和商業模式 大數據分析將催生新的電信業務模式和商業模式。應用大數據分析用戶的電信業務數據，深度挖掘用戶需求，構建新的電信業務模式，形成能夠滿足用戶需求的電信業務，進行電信業務關聯推薦，實現電信業務的精細化營銷和拓展。互聯網的關聯推薦技術是電信運營領域業務拓展的一個借鑒，例如，運營商可將用戶資源中的商家電話按商品進行細分，個人用戶撥打某商家電話就視為用戶對該類商品有購買需求，從而可以有效地找到此類商品的目標客戶。運營商可以利用基於雲計算的大數據分析系統自動找到與該類商品相關聯的其他商品並推薦給該用戶。一方面給電信用戶購買商品提供了便利性，另一方面可以幫助其他商家實現精準化營銷，而電信運營商可以增加後向廣告收入。

⑸ 大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據一直是近幾年的熱門關鍵詞，伴隨著移動互聯網、智能終端、雲計算、物聯網技術的發展，呈現爆炸式額增長，數據密度空前提高，大數據時代的波瀾壯闊正在逐步的開展，大數據的未來上升空間空前巨大。

相較於零售業、金融證券、政府管理、製造業、醫療服務也等行業造大數據應用的嘗試，電信業作為數據金礦的擁有者，具有明顯的數據優勢和研發基礎，在面臨「管道化」的當前形勢下，大數據無疑成為了運營商轉型的一把利刃，面對殘酷的互聯網化競爭提供差異化的手段。下面我們將從大數據對運營商市場工作的影響入手，來提出國內運營商大數據時代戰略市場工作轉型建議，以供運營商實踐參考。

【大數據對運營商市場工作的影響】

調查結果顯示，全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務，大數據業務成本平均佔到運營商總IT預算的10%，並且在未來五年內將升至23%左右，成為運營商的一項戰略性優勢。大數據應用的主要需求包括商機挖掘、競爭情報、客戶維系、收入提升、減少開支、改善運營管理等，其中有50%以上是和市場前端工作在開展息息相關。下面主要從電信運營商職能劃分角度來的分析大數據對運營商市場工作的影響。

一、影響產品研發的模式

電信產品的研發更多的是以技術驅動和競爭驅動為主，電信運營商基於客戶需求的研發驅動一直弱於互聯網企業。

設計：分成兩各模塊，中間加一條豎線隔開

在大數據的時代下，一方面終端的使用偏好，如品牌、應用等可以得以分析識別，有助於電信定製機的品牌選擇和功能優化；

另一方面新業務的使用反饋，包括投訴等，可以幫助新業務功能的優化或者新產品的開發。

綜上我們可以看出，大數據時代為產品研發改革提供基礎，以客戶需求為導向的迭代開發時代即將到來。

二、影響市場營銷的模式

用戶畫像：指基於用戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個用戶打上人口統計學特徵、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，並且藉助數據挖掘技術進行用戶的分群，完善用戶的360度畫像，幫助運營商深入的去了解用戶的行為偏好的需求特徵等；

關系鏈研究：指通過分析用戶的通訊錄、通話行為、網路社交行為以及用戶資料等數據，開展交往圈子的分析與研究，並且識別圈子中的主要影響人物以及影像鏈等。

基於用戶畫像和關系鏈的研究可以建立用戶與業務、資費套餐、終端類型、在運用網路的精準匹配上，在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足用戶的需求，事先精準化營銷。

三、影響渠道運營的模式

相比較而言，電子渠道比傳統的實體渠道更容易記錄潛在用戶的消費行為、特徵、路徑，可以提供互聯網的大量行為數據，因此大數據時代下，運營商的電子渠道的發展將會進一步的擴大。電子渠道除了銷售、服務職能之外，後續將逐步的承擔「大數據資源池」的重要角色。

另外，線上線下渠道協同是電信渠道體系轉型的蛀牙方向，而線上線下渠道有效協同的關鍵訣竅就是從用戶的需求出發，制定合理的線上線下渠道觸點界面，為客戶提供無縫全面的渠道服務，而要實現這一目標也需要大數據技術的支撐，通過現有數據挖掘不同類型用戶的渠道使用路徑。

四、影響客戶服務的模式

目前，電信行業一直都在強調用戶體驗，但是卻並不了解用戶的真正需求，使得體驗二字束之高閣。大數據時代要想提供有效路徑，必須利用大數據挖掘技術，來書別用戶的特徵，以及用戶的消費習慣，及時的消費提醒、偏好產品的發送、維系精準跟蹤等個性化服務。

由此可見，大數據將為移動互聯網帶來全新的改革，給用戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景，開展針對用戶消費數據的分析評估，可以幫助改善運營商自身的服務質量。

五、豐富產品提供的內容

大數據可以作為對外銷售的產品也已經成為了全球的共識。為了確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造全新的價值體系。目前，大數據對外商業化的產品形態主要包括市場洞察報告、精準營銷廣告、數據監測、決策支撐等多種方式。目前，國外運營商紛紛嘗試現有的數據，進行整合處理，來提供給第三方以求得全新的收益。

例如：西班牙電信，推出了「智慧足跡」，基於完全匿名和聚合的移動網路數據，幫助零售商分析顧客來源和各大商鋪、展位的人流情況以及消費者特徵和消費能力，並將洞察結果面向政企客戶提供客流量的分析和零售店面選址的服務，目前該模式已經在國內WiFi運營領域廣泛應用。

【對國內運營商戰略市場工作轉型建議】

一、戰略上重視，組織上保證

雖然電信運營商在數據資源方面具有天然的優勢，但必須承認在大數據運營方面，不管是平台研發能力還是運營能力，電信運營商的優勢並不明顯，和互聯網企業以及一些專門做大數據平台的專業公司相比，存在較為明顯的劣勢。

因此，如果要做成大數據，研究院認為：

1、要公司層面足夠重視，作為領導的一把手來抓；

2、大數據運營團隊必須獨立運作，獨立核算，並輔以靈活的機制，否則新事物很難在傳統的電信體制下快速孵化；

3、光靠自己的力量還不夠，怎麼樣能夠找到優勢互補的合作單位協同研發運營才是大數據在電信內容發芽並壯大的關鍵。

二、內外兼修，市場化經營

大數據應用分為對內和對外兩種形態。不鼓勵過分重內，也不建議過分重外。連內部都做不好，對外營銷沒有說服力；只對內不對外，在不存在競爭的情況下，很難將一個產品做好做優，胎死腹中的可能性不是沒有。

因此，研究院建議電信運營商在推進大數據工作時，能夠內外兼修，從外部了解需求，從內部積累能力，通過完全市場化結算的方式在盡量短的時間能夠形成顯性效益，進而促進更多的資源投入和更快的成長。

三、循序漸進，以點帶面

從目前階段看，雖然說大數據的發展空間很大，但畢竟電信的能力和資源有限，建議從小案例做起，可選擇電信數據資源優勢明顯，客戶關系扎實、付費意願和數據意願共享的行業做起，通過成功標桿案例的構建，尋求規模化的復制。

從上面提及的五種產品形態看，精準營銷相對容易實現，運營商可從精準營銷切入，並逐步擴大形態范圍。

總評：大數據對運營商而言，是藍海，是解葯，但是否能真正發揮作用，還需運營商的實踐。研究院建議運營商們還是循序漸進，結合自身優勢，選擇合適的商業模式切入，早日打開大數據的「金礦」之門。

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⑹ 大數據為運營商帶來哪些機遇

大數據為運營商帶來哪些機遇
在互聯網和通信技術飛速發展20年後，一個屬於「大數據」的時代到來了。隨著互聯網、移動互聯網、終端設備、物聯網等技術的發展，全球數據生產正在高速增長。信息正成為企業戰略資產，市場競爭和政策管制要求越來越多的數據被長期保存，企業也越來越需要長期保存各類數據，以進行用戶行為分析、市場研究，信息服務企業更是需要積累越來越多的信息資源，如今信息處理技術的高速發展使很多數據的價值能夠被更好地挖掘和利用。
大數據時代的到來，讓傳統電信運營商面臨不小機遇。由於電信運營商長期進行網路運營、擁有海量的用戶以及豐富的行業應用，這些資源能夠為電信運營商提供海量的數據源；電信運營商擁有的底層網路帶寬、機房機架資源優勢明顯，能夠為大數據快速發展提供基礎保障；而且電信運營商還有平台資源的優勢，電信運營商提供的智能管道和綜合信息服務，能夠為龐大的有價值的數據處理提供平台。
傳統電信運營商在依託上述優勢的條件下，可以實現業務運營模式的轉型。
向「數據資產」運營的轉型。電信運營商在進行網路運營、業務運營和提供服務的過程中能夠感知並獲取網路狀態、業務狀態和用戶特徵數據，通過挖掘整合這些「數據資產」，並構建面向大數據服務的開放平台，向第三方提供開發共享平台，形成有價值的商業資產和變現能力。
向「流量產品」運營的轉型。電信運營商通過對相關網元的數據感知、按用戶簽約屬性、業務內容、帶寬要求和通道資源，實施制定靈活的多層級，並兼顧QoS的智能策略控制，提供差異化的帶寬接入、定價能力。
運營商還可以進行基地業務營銷，收集社交網路、音樂、游戲、閱讀等上網行為方面的大數據，洞察客戶行為特徵，開展基地業務針對性營銷； 進行實時位置營銷，收集用戶位置等大數據，以及客戶資料等傳統數據，開展基於用戶位置分析的實時位置營銷；通過收集信令、用戶接入呼損、網路優化等大數據，開展網路系統優化分析，提升網路通信質量；開展終端分析服務，通過收集終端銷售、供應鏈、微博終端評價等信息，開展終端定製業務及定向廣告服務。
總而言之，電信運營商在大數據時代的機遇下，需要在以下幾個方面謀求發展，包括：構建數據共享服務體系，整合內部數據，為企業發展提供數據支撐和決策建議；分析引領業務發展，發揮數據價值，優化業務資源利用；以應用為王，推進相關技術和應用，提升客戶感知，支撐流量經營。

⑺ 大數據火了,對運營商意味著什麼

大數據火了,對運營商意味著什麼
大數據火了？對通信業特別是運營商意味著什麼？大數據的作用，看似雲里霧里，其實可抓可拿。
根據IDC的研究，全球64%的企業已成為數字化轉型的探索者和實踐者，「全方位的客戶體驗、靈活高效的業務流程、智慧化的產品與服務、創新的商業模式」已成為新的數字化轉型戰略的核心，而這一切的基礎就是大數據。
在工業4.0的大環境下，工業企業的信息化水平越來越高，信息數據量越來越多，各種設備儀器產生的海量數據對信息處理的要求也在提高。現在，新興的大數據、雲計算這類ICT技術剛好可以解決數據海量性問題。本來ICT業對「互聯網+」、工業4.0的大蛋糕正愁無處下口，而大數據無疑是一個極好的抓手和切入點，可以讓ICT一下子切入到工業領域的各個環節，同時ICT自身也可以實現完美轉型。
難怪今年大數據火了，甚至馬雲放言：今天不參與大數據建設，十年後會像今天一樣抱怨與埋怨。
其實，作為信息化建設的主力軍，運營商在大數據領域早有布局。早在2012年，三大運營商就投資150億元在貴州建設了數據中心基 地。不僅如此，2012年，在內蒙古呼和浩特，三大運營商共投資近400億元興建了規模比貴陽還大的大數據中心。此外，在鄭州、重慶、杭州、蘇州等地，運 營商都建設了大數據中心，運營商發力大數據不可謂不早。但是，運營商建設的大數據中心，其巨額投資卻大都沒有產生相應的效益。
「明明自己坐擁一座金礦，卻都被BAT挖走了!」原信息產業部部長吳基傳在不久前召開的第十二屆中國信息港資訊理論壇上疾呼：「三家電信運營商要轉變思路，應從單純追求數量增長轉向創新和挖掘信息數據價值。」
大數據本身是沒有價值的，它必須通過清洗、建模、分析、交易才能產生價值，使之成為一座巨大的金礦，讓更多的人去挖掘數據，交易數據，從而產生巨大價值，可以預見，未來大數據會作為一種資產存在並將誕生一個萬億級別的交易市場。
在這一輪大數據熱中，互聯網企業搶了風頭，互聯網大佬不僅高調亮相，實質性動作也是接二連三。網路、騰訊、阿里等擁有數據的平台型企業，紛紛針對自身的平台用戶提供數據分析業務，並且向金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用逐漸滲透。
目 前，在不少地方，運營商還停留在搭建數據中心基地、邀請互聯網企業租用入駐掙租金這種低層次的商務模式上。非但如此，在某些地區，還發生了三家運營商為了 吸引一些互聯網企業入駐，而競相壓低租金的現象，本來就只能掙個廉價的管道租金和物業費，卻連這個「苦力活」還在搞惡性競爭，真是讓人扼腕!
更令人擔憂的是，如今不少地方雖然建起了大數據產業園，但是對於海量數據自己無法處理，只能將其賣給一些國外公司進行大數據挖掘，這不僅帶來了嚴重的安全隱患，而且也將產業鏈上利潤最為豐厚的一塊拱手讓出。
從不久前公布的第一季度財報看，三大運營商利潤全部是負增長，收入增長也顯現出疲態，戰略轉型迫在眉睫。而不管是「流量經營」還是「去電信化」，都面臨移動互聯網帶來的大數據挑戰，運營商要避免大數據領域的「啞管道」危機，必須向數據挖掘、分析、應用的價值高端邁進，別再像互聯網剛剛起步時那樣起個大早，趕個晚集。
業 內人士表示，手裡掌握著所有用戶通話、數據流量消費數據的三大運營商，如果能在大數據時代多往前跨出一步，組建專業化團隊，吸納高層次人才，用更加開放和 互聯網化的方式來運作，釋放自身管道中龐大數據的潛在力量，在數據清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，將會打開一個潛力無限的市場。

⑻ 數據分析技術對電信運營商有哪方面的幫助呢

項目團隊建立了大數據智能分析平台，該平台可以集成客戶數據信息系統、客戶來電異常處理信息系統、信息系統等六大客戶來電系統起源、操作系統操作記錄和數據、標記等投訴工作單服務，同時基於 NLP (natural language processing，NLP)和 AI 分析能力，構建標簽理解模型，自動輸出工作單分類結果，通過機器學習、手工糾正和機器學習連續循環迭代過程，實現了利用人工智慧對投訴進行建模。

目前的電信數據分析允許運營商實時開啟新的洞察力，使他們能夠在客戶預定的購買、購買或響應的確切時間主動提供服務和解決方案。基本上，客戶得到他們需要的和他們需要的。除了利用客戶體驗，實時定製還可以提高電信公司的銷售能力，並有策略地推廣產品以增加收入。

基礎設施建設的優化。例如，利用大數據實現基站和熱點的選址和資源配置。通過分析 CDRS 和信令中用戶業務的時間周期和位置分布，運營商可以為2g 和3g 高流量區域設計4g 基站和無線區域網熱點。同時，運營商還可以建立一個評價模型來評價現有基站的效率和成本，找出基站建設中的資源浪費問題。例如，為了滿足基站建設指標，基站建在人員少的地方。

⑼ 大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略

最近幾年，大數據在人們視野中出現的頻率越來越高，繼而也引起人們的關注。國際著名咨詢公司IDC、麥肯錫相繼發布了有關大數據的研究報告，將其比喻為「未來的金礦」，國內不少互聯網公司也開始著手部署各自的大數據戰略，作為通信行業的主要參與者和推動者，電信運營商在大數據的時代下開始試點了大數據系統的建設與應用，以充分挖掘企業的數據資產價值，創造新的利潤點。

大數據是什麼？

關於大數據的定義業界並沒有給出一個准確的定位，研究機構Gartner把大數據定義為是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產；維基百將大數據定義為無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合；《著雲台》的分析師團隊認為，「大數據」通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據時代電信運營商應該採用的運營策略是什麼？

1、優化網路：利用大數據分析，可突破傳統的智能網優以CDT和MR數據為基礎，通過3G基站的流量大數據，可以分析出哪些區域是用戶數據流量高消耗區，在這些區域建設4G基站，就能做到既精準又有效；通過對MR大數據的分析，可以知道哪些區域移動網路小區信號覆蓋不好，通過關聯CRM中的客戶信息和套餐信息，便可排出網路優化的優先順序；通過LBS系統平台，對移動通信使用者的位置和運動軌跡進行分析，有效統計熱點地區的人群出現概率，並進行基站資源配置的優化，提高了資源使用效率。

2、精準營銷：中國電信利用大數據處理平台分析呼叫中心海量語音數據，建立呼叫中心測評體系和產品關聯分析，為保險公司等提供基於自動語音識別的大數據分析服務；根據使用不同移動終端的用戶的月均流量消耗，分析出在哪些移動終端上用戶的上網體驗最佳、DOU最大，根據該數據就可制定更為科學的終端補貼策略；通過對用戶手機的通話、簡訊和空間位置等信息進行處理，提取用戶通信行為的時空規則性和重復性，實現定向精確的終端營銷和個性化內容業務推薦。

3、深度擁抱大數據:大數據的時代已經來臨，因此電信運營商可以強化規劃引導、實現大數據建設全面統籌。電信運營商應針對不同的應用場景選取合適的技術進行大數據建設，在集團和省公司層面分別指定部門統一組織開展整個集團和省公司層面的大數據規劃，在規劃的指引下，實現大數據建設與應用的全面統籌，包括：清理分散在各部門中的數據資產，開展應用規劃，明確應用建設與運營分工，建設運營商集團和省公司層面統一的大數據基礎平台等。

4、精細運營：天津網站建設-文率科技建議電信可以使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務。如：針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包……這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而有搶占市場的先機。

5、客戶維系：分析用戶的終端所支撐的系統，然後向客戶推薦比客戶目前使用系統更好的系統，如:客戶目前使用的終端是支撐的是3G，那麼我們可以向客戶推薦比3G更好的4G，繼而提升客戶體驗，降低用戶流失率；通過分析客戶通話對象結構轉移、使用量變化、上網行為漂移、套餐飽和度下降，分析出客戶離網傾向及繳費異常傾向，及時進行客戶維系與挽留。

在大數據的時代止步不前的話只能走向滅亡，天津西青網站建設http://www.xiangrisheng.net 發現在大數據的時代下中國聯通建立了用戶上網大數據分析系統，利用收集的用戶上網記錄解決用戶透明消費問題, 並使用其中的數據做客戶的精細化營銷；中國移動建立網路資源的大數據系統，改進對用戶專線提供的速度，建立微營銷大數據分析系統，實現定向精確營銷、差異化的合作夥伴後向能力保障和智慧城市管理。

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⑽ 大數據時代，運營商如何應對

2010年全球數據量達到1.2ZB，2011年全球數據量達到1.8ZB，到2020年全球數據量將達到35ZB。數據密度將達到前所未有的高度，大數據時代的畫卷已經展開。 隨著大數據時代的到來，產業格局正在重塑，傳統電信運營商面臨低值化、管道化，在新的產業鏈中需要謀求新突破。專家認為，運營商應該跳出互聯網看互聯網，將大數據作為重點業務發展領域，畢竟運營商擁有的「數據礦產」資源是任何其他企業所不具備的，運營商應該基於大數據的基礎發展延伸業務。面對大數據時代的潮流以及互聯網企業的競爭，運營商應當利用自有數據優勢提升自身數據運營能力。 首先，運營商應整合現有數據建立數據集市，利用實時處理大數據的能力，打造基於數據的實時營銷解決方案，提升企業銷售服務能力。大數據處理分析平台的優勢在於對海量數據處理的實時性，技術優勢可以有效地保障實時營銷解決方案的實施。實時營銷解決方案較傳統營銷方案具有更好的營銷效果：更具時效性，一旦有實時行為數據產生，立即選定目標用戶進行營銷推送，保證在較短時間內送達客戶，傳統營銷則是定期執行營銷；目標客戶動態選取，通過客戶行為變化結合客戶特徵動態篩選目標客戶，傳統營銷往往是通過長期分析挖掘客戶興趣愛好形成客戶標簽，在營銷前預先挑選出客戶。 從現有實時營銷觸發機制考慮，主要集中在用戶行為觸發、位置信息觸發和熱點事件觸發等。用戶行為觸發機制是分析用戶的行為偏好，如音樂、閱讀和視頻等，運營商可以定向推銷自有增值業務；位置信息觸發機制是根據用戶位置軌跡信息推送自有業務或者合作商家的產品信息，如對接近某大型商場的用戶推送商店優惠信息，吸引客戶消費；熱點事件觸發機制是鎖定對熱點事件感興趣的客戶進行針對性營銷，如鎖定關注NBA總決賽的微博用戶，進行相關的籃球商品推薦。 其次，運營商應當成為信息的融合者，利用自有的品牌優勢打造權威指數類產品，為客戶的決策提供參考依據。相較於其他行業，電信運營商的用戶群體相對穩定，所採集信息較完整，而且在整個產業鏈中運營商的影響力較強，擁有可信品牌，數據中蘊藏著巨大的客戶信息、商業信息和業務信息。因此，與其他權威指數類產品相比，電信運營商基於數據源的優勢可以提供更加全面、詳盡、客觀的產品，對於分析中欠缺的數據可以同其他行業進行合作共同挖掘數據中隱含的價值。 電信運營商指數產品可以輻射影視、電子商務等很多行業，並且已經在一些行業進行了應用。在大數據處理分析平台中匯聚移動互聯網DPI數據、IPTV使用數據和寬頻互聯網DPI數據，可以綜合以上數據分析用戶訪問視頻網站的偏好，包含喜愛的導演、演員、故事類型等，形成指數類分析報告，為電影生產、影院上線電影選取等提供決策依據。通過這種方式打造的熱播美劇《紙牌屋》，讓全世界影視業感受到了大數據的魅力。 最後，電信運營商可為智慧醫療、智能交通、智慧物流、智能製造等領域提供解決方案，提升數據價值。在大數據解決方案應用方面，IBM發展戰略很值得運營商借鑒，以客戶需求為導向對數據進行深度分析，提升現有數據價值。當前，醫院資產運營管理也正面臨諸多挑戰：醫療設備資產種類繁多，產品更新速度快；管理分散、職能弱化、管控失據；統計歸口不統一，管理制度不健全等。電信運營商在大數據平台建設過程中針對這些問題的解決方案積累了較多的寶貴經驗，電信運營商可以將成功的經驗應用到醫療行業的大數據處理平台建設中，為醫療行業提供解決方案以及咨詢服務。交通管理行業在大數據時代，需要解決基於大數據及時查詢、及時分析等業務需求。電信運營商可以利用如全球眼等業務和雲存儲方面的技術積累，提供海量交通數據的存儲、分析、應用，同時利用智能管道進行交通信息的及時推送，這樣可以更加有效地保障交通管理行業的及時性要求。 分析認為，馬雲的「大物流」計劃可能會給物流行業帶來又一個高速發展的機遇。電信運營商通過用戶的移動互聯網、寬頻互聯網的訪問情況，分析用戶的購物偏好或者購物意願，為物流公司智能分配各個節點的倉儲量及倉儲產品提供數據支撐及解決方案，物流公司也可以實現公司信息化管理。另外，中國製造企業面臨著巨大壓力，世界工廠的地位正受到挑戰。面臨如此壓力，製造業需要更加准確地了解市場動態，這就需要強大的企業信息化能力，但是很多中小型企業對於企業信息化建設投入有限。