法国电信大数据

① 大数据时代，电信运营商如何“点石成金”

大数据风起云涌。对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？ 从4W到4V： 运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。 电信运营商作为信息服务的基础服务商，其提供的服务用一个简单的词来概括就是“4W”Who、When、Where、What，在使用服务时，哪些用户、需要联系谁、什么时间、处于什么位置、做些什么，这些信息无疑都需要经过运营商的管道。 对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。 数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。 由大入微： 构建智慧的大数据体系 由微入大易，由大入微难。对电信运营商来说，将无数具体而微的信息汇集起来其实并不难，真正的难点在于如何点石成金，如何“驾驭”这纷繁复杂的数据，如何存储、整合、分析、汲取出真正有价值的内容，并创造性地使用它。 大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。 那么电信运营商该如何去构建面向智慧运营的大数据体系？ 对电信运营商来说，可以利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营，在这方面，国内已经有运营商作出了尝试。使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务，如针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而抢占市场制高点。 未来，运营商还可以拓展第三方模式，加大开放合作力度，与产业链各个环节开展合作，加快对大数据经营商业模式的探索，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将数据转化成“真金白银”。在这方面，国外电信运营商的探索给我们提供了思路。西班牙电信去年成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，它可以为客户提供数据分析打包服务，帮助客户把握重大变化趋势。法国电信的移动业务部门也开始尝试挖掘大数据的潜在价值，比如，它承建了一个法国高速公路数据监测项目，对每天产生的几百万条记录进行分析，从而提高了道路通畅率。更具颠覆性的是Verizon，其数据业务的盈利收入在其整个业务中占比非常高，其中就有联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取的额外价值。 分析人士指出，数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。数据重构商业，虽然国内在这方面的探索还未形成规模，但对运营商来说却代表着前进的方向凭借自身优势，将数据分析包装为服务，提供给政府、商场、银行等第三方机构进行决策，从而实现商业模式的创新，并在与互联网企业的竞争中占得先机。不过，需要明确的是，这里的数据包装并不是非法采集用户个人信息，更不是贩卖用户个性化隐私，真正的大数据应该是用加工实现增值，用分析来指导决策，而非原始数据信息本身的低层次滥用。

② 国外运营商大数据的典型实践

国外运营商大数据的典型实践

当前，无论是对于互联网企业、电信运营商，还是新兴的创业公司而言，大数据的商业模式其数据的生成、汇聚、分析、挖掘直到应用都没有离开互联网领域。

目前，国内运营商对大数据还处于跃跃欲试的阶段，国外主流运营商早已进行了大数据应用，其中或存在一些可资借鉴的经验。西班牙电信曾推出过宽带网络的最终用户体验管理项目和一个含有60多个用户体验指标的系统，支持在线计费系统、探针、网络控制器、业务支撑节点、域名系统等各种网络节点的信息采集。并将采集来的全部信息进行归纳整合、储存在数据库中，为用户体验管理提供数据依据。西班牙电信还和市场研究机构GFK在数据分析和打包方面进行合作，使数据更具利用性。2012年更是直接成立Telefonica Dynamic Insights的大数据部门，该部门通过对数据进行分析打包，帮助客户进行可靠预测。例如它推出的“智慧足迹”产品，在城市分区的基础上，分析客户流量分布，为政府交通和企业选址提供依据。此外，2014年，Verizon在加利福尼亚州成立了一个大数据分析实验室作为数据分析实践研发中心，为公司提供数据分析、人工智能和机器学习活动的实践平台。Verizon的大数据应用主要表现在针对特定消费群体方面，通过提取年轻用户使用频率较高的社交媒体数据来深入了解用户的消费行为及潜在需求。2012年10月，Verizon为充分挖掘、分析用户数据信息成立精准营销部门，洞察用户需求以进行精准营销，为广告投放提供数据支撑，并推出面向ISIS支付系统的商务。另外，法国电信旗下的通信解决方案部门Orange Business Services一方面利用大数据提升服务质量，优化用户体验。例如，通过对客户进行细分，分析客户数百万电话的数据记录，重点关注客户的通话对象以及通话频率，有效提高了用户流失预测模型的精确性，另外还通过分析掉话率数据，寻找超负荷运行的网络并进行维护及扩充。另一方面，Orange Business Services还将大数据应用到公共服务领域，如根据高速公路上车辆每天产生的数据记录进行分析，帮助车辆获得及时准确的信息，提高道路通行率，Orange还在IT系统领域开展大数据应用竞赛，充分挖掘大数据的价值。总结：未来，进入工业互联网时代，数据从生成到应用必然要离开互联网环境而进入物理环境。因此，工业互联网时代是物理世界与数字世界融合的全新时代，必然对已有大数据商业模式带来巨大冲击。

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③ 大数据有哪些重要的作用

主要由以下三点作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

④ 请问国外智慧城市业务如何启动实施

中国国际城市智能化技术与服务大会作为京交会环境服务板块的特别活动，有超过去年数量近一倍的参展企业展示。大会以未来城市发展模型为主题，围绕“信息化与智能城市”，“智能电网与清洁能源”，“智能交通与便捷出行”，“智能建筑与能源效率”，“城市气候变化”等方面进行探讨；展示与智慧城市相关的一系列管理和基础设施服务。
来自德国、意大利的城市代表和公共、行业机构，以及西门子、NEC、三星SDS、LGCNS、法国电力、IBM等知名企业代表参与了各个论坛的活动。与会者亲身体验舒适智能的未来生活模式。西门子基础设施与城市业务部门在会上分享其全面交通解决方案、楼宇和安全技术及智能电网等经验。我国台湾展团也首次以组合屋的形式推出富有未来理念的智能家居形态。三星数据系统（中国）展示了智能基础设施建设服务、智慧制造服务、智慧金融等ICT解决方案。
法国电信：组建智慧城市综合运营部门
北京法国电信研发中心项目经理肖瑞洁表示，智慧城市正在从一个美好的愿景逐渐变成现实，其中最强大的驱动力就是ICT新技术的创新。从网络来讲，4G、高宽带使得带宽不再成为瓶颈，使得具有富媒体形式的数据双向流动已经成为了可能，物联网M2M能够随时地从我们周边环境获取这些数据信息，大数据使得这些数据能够最终智能化，能够聚集起来，最终促进了新业务形态的产生，新业务形态对于智慧城市来说相当于是给在这些智慧城市里生活的市民、公司以及游客提供各种各样新的业务模式。
当前，全球运营商的传统业务受到了OTT业务的强烈冲击。为了应对OTT的挑战，法国电信还主动采取了两记“勾拳”策略——左勾拳是在正面战场直接回应，右勾拳是在B2B领域与产学研政资各界在垂直领域全面展开合作，而能源、教育、交通被认为是在智慧城市各类应用中最重要的三个方向。
法国电信认为，电信运营商要做深度的跨行业的垂直领域合作，必须组建综合的运营服务部门，才能确保新业务的开展、运维，并降低成本。如果说智慧城市是一个人的有机体的话，数据实际上是有机体的血液，物联网构架起了有机体的骨骼，电信网络是整个有机体的灵魂，相当于神经中枢。电信运营商在智慧城市的构建和新业务实施方面有非常重要的作用。
Orange集团去年年底有2.31亿客户，全球营收达453亿美元。在智慧城市相关的新业务包含远程抄表、智能电表、智能水表等业务，还有城市的创新服务以及智能建筑。Orange的策略定位，用中国的老话来讲，就是独乐乐不如众乐乐。大项目方面，在车联网项目上，Orange和欧盟主要的汽车厂商都有业务合作；在远程抄表项目上，同法国国家电网合作。2011年，Orange和法国水务公司成立合资公司M2CITY，作为城市综合运营商运营智慧城市中智慧水表、智能楼宇、智能管道这些业务。城市水网管道的监管是智慧城市中的一个重要环节。M2CITY对个人用户主要提供远程抄表，通过智能终端随时了解当月的消耗情况。通过强强联手，Orange不仅推进相关标准制定，降低整个产业将来的成本，同时积累IT解决方案的运营经验。智慧楼宇是智能城市里工业生产、社会经济活动交汇的地方，涵盖了很多相关业务，比如能源管控、停车安置等问题，Orange在这个领域内把B2B以及B2C业务进行了很好的结合。在能源这块，通过家庭网关能够做实时的监控和监测，在中东地区已经有实际的部署。
韩国LGCNS：智能城市从智能楼宇开始
LGCNS中国区智能城市事业部副部长孔志认为，楼宇是城市的最核心单元，不管这栋楼是展馆、医院、学校还是其他。智慧城市的业务是从楼宇开始的，还包括智能交通、智慧建筑等。LG集团覆盖很多行业，电子行业LG有12家公司，化学行业有14家公司，
通信和服务行业有31家公司。其中LGCNS属于通信和服务行业领域，2011年进入中国。在智能交通运营方面，LG做过首尔以及哥伦比亚的大城市交通项目，以及北京地铁1号线、2号线、八通线、天津滨海轻轨等这些子系统。

⑤ 大数据如何改变我们的工作,学习和生活

精准的广告投放
过去我们看电视广告，其针对性并不是很强，但是在互联网时代，我们逐渐发现互联网广告的精准度出奇意外的高。这一切都是数据挖掘和分析的结果，过去对于我们不喜欢的产品广告我们会觉得厌烦，但是有了数据分析之后，互联网广告商会根据收集到的你的信息和数据来给你推送你满意的广告。
更加智能的语音助手
曾记否，语音助手刚刚诞生之际的火爆，许多人惊讶于机器竟然能够和人类进行交流。如今，随着信息技术和大数据的深入发展，语音助手的学习分析能力正越来越高。

医疗保健

过去我们习惯于去医院来检查诊断病情，如今远程医疗正在兴起。法国电信发起了一个项目叫做“Gluconet”的项目来远程管理糖尿病患者，用一个特殊的仪器用于定期阅读病人的血糖数据。这些信息自动传输到管理中心通过移动设备。 医生可以通过互联网访问信息。 根据分析,医生通过短信或语音消息给病人医疗建议，这在过去简直就是天方夜谭，而今却已经成为了事实。
大数据与交通

汽车、火车等交通工具的发明极大方便了人类的出行和运输，随之而来的问题是每年都有人发生交通事故。交通系统借助于大数据可以通过以往的数据分析出具体哪些时间段、哪些路段发生事故的频率更高，从而制定更有针对性的措施。通过已经积累的大量交通数据，大数据还能够有效解决交通拥堵等让人困扰的问题。

⑥ 欧洲是怎样建设智慧城市的

2002-2005年欧洲实施了“电子欧洲”行动计划，2006-2010年间完成了第三阶段的信息社会发展战略。在这个基础上，欧洲各城市开始了智慧城市的实践。2000年英国南安普顿市启动了智能卡项目。2005年英国政府启动了推进移动泛在政府管理与公共服务的游牧项目。2006年瑞典斯德哥尔摩市开展了颇具代表性的智能交通建设实践。
而一些先行城市也越来越多的开始从以人为本的视角开展智慧城市的建设，如欧盟启动了面向知识社会创新2.0的 Living Lab(生活实验室)计划，致力于将城市打造成为开放创新空间，营造有利于创新涌现的城市生态，并以Living Lab为载体推动智慧城市的建设。芬兰的赫尔辛基、丹麦哥本哈根、荷兰阿姆斯特丹、西班牙巴塞罗那等城市也相继启动了智慧城市建设。
欧洲在智能城市基础设施建设与相关技术创新、公共服务、交通及能源管理等领域进行了多项成功实践并在打造开放创新、可持续智慧城市方面取得了较大的进展。其中，荷兰、法国、意大利等国的实践非常具有特点。
1.荷兰：可持续发展的智慧城市阿姆斯特丹是荷兰的首都和经济中心。阿姆斯特丹智慧城市建设中注重通过Living Lab的构建推动政府部门、企业、科研机构及用户参与协作的用户体验、设计创新与示范推广，并推行了可持续能源、节能建筑、智能家居、电动汽车等计划。如通过运用智慧电表和能源反馈等技术，让耗能状况“可视化”，进行对能源使用进行评估和改善的实验与示范应用。阿姆斯特丹也是荷兰最大的城市和第二大港口，港口的73个靠岸电站配备了154个电源接入口，方便游船与货船充电，用清洁能源发电设施取代燃油发动机，减少环境污染。
2009年荷兰利安得 (Liander)和阿姆斯特丹创新动力(Amsterdam Innovation Motor)两家公司提出城市发展战略构想，通过技术创新等措施保障生活、工作、交通以及公共空间发展的可持续性。尤为值得关注的是阿姆斯特丹的 Living Lab也是欧洲Living Lab组织(ENoLL)的重要成员，通过Living Lab鼓励市民、企业、政府积极合作，让居民和到访的游客都成为新技术应用实验区内参与设计、共同创新的主体，强调5R原则，即Rece垃圾减量、Reuse废物复用、Recycle循环利用、Recovery资源再生和Repay有偿原则，推动智能电网、区域供热、城市设计、智慧家居、太阳能风能等再生能源的创新与示范应用，让所有自然资源都逐步实行计量使用和有偿消耗，并通过碳当量对废弃物实行交换，共同营造可持续发展的城市环境，也推动阿姆斯特丹可持续创新城市的建设。
此外，阿姆斯特丹还非常注重智慧城市建设中的开放数据策略。2012年阿姆斯特丹在西班牙巴塞罗纳举办的第二届智慧城市世界大会上获得智慧城市奖。这得益于阿姆斯特丹市政当局、北部荷兰省和中央政府三个道路管理主体之间的合作，将政府开放数据与市民互动产生的社会媒体数源据提供给数据开发者，利用开放数据开发智慧化应用，实现了对交通流动量和交通的优化。
阿姆斯特丹政府与数据应用开发商合作为出行问题共同提供解决方案，通过采用多种方式为出行者提供到达其目的地的实时出行信息，提高了出行效率。同时阿姆斯特丹市设施和交通部将交通和出行数据向公众开放，鼓励企业创新，提供新产品和移动服务，提高出行者出行效率。
2.法国：以人为本的智慧城市近年来，法国在智慧城市建设方面投入了大量精力。 法国的智慧城市建设主要注重三方面效益，其中的重点是通过新技术的应用提升民生效益，不断提升城市居民的生活质量和舒适度。
民生效益是法国政府最为看重的，其中法国政府在做的智慧城市民生项目包括实现对潜在气候和地质等风险进行预警，如水灾、火灾、山体滑坡等，并将警报发送到相关人员或紧急服务部门，减少灾害对城市居民生活的影响。其二，智慧城市建设还会推动生态效益。根据法国专家预测，如果智慧城市建设得以完全实现，预计能够降低20%至40%的温室气体排放量。三是智慧城市建设所带来的经济效益。
据智慧城市建设行业估算，2011年在全球范围内智慧城市总体规模已达到5263亿美元。法国第二大城市里昂推出的“智慧城市概念”，主要考虑四个方面：一是侧重环境问题和能源节约，鼓励使用过渡能源和清洁能源;二是强调政府、企业和城市居住者之间网络沟通;三是邀请城市居住者参与智慧城市的建设;四是充分整合、运用信息和通讯技术、机器人技术和智能交通运输系统等新技术，促进多网络信息资源共享和运行。
其中新技术的整合和使用，是法国建设智慧城市的一个重要特色。2008年法国电信公司在法国卡涅和格勒诺布尔两个城市，尝试利用智能通信技术优化城市居民生活质量。法国电信公司在卡涅各个区域安装感应器来监控、测量和控制城市的环境，其中包括公共建筑的供水系统、街道照明控制系统和环境控制系统等，同时以无线网络对海边路灯及海面温度监测器进行全方位覆盖，并且使用污染探测器实时监控二氧化碳、噪声、紫外线、风速、气压、温度等，然后将数据提供给政府有关部门，供其在市政建设时参考。
根据法国电信公司的测算，卡涅的路灯照明占整个城市能源消耗的40%，而利用感应器，城市街道照明和维护成本可以减少20%至30%。法国智慧城市通过信息技术的应用精确收集城市数据，然后协同管理分析数据，并且通过分析的结果来进行决策，实现降低城市管理成本或提升城市居民生活质量的目标。其次法国智慧城市建设强调通过PPP(公私合作伙伴关系)等方式充分发挥企业在智慧城市建设中的作用，注重政府、企业、城市居民之间以及企业跨行业协作，依托智慧城市建设即提高了城市运行管理水平又为产业发展提供了新的机遇。
电信和水网建设是市政建设中必不可少的两个重要环节，法国电信公司和威立雅水务公司作为上述两个领域中的“领头羊”，进行合作开展了智能水表项目。在合作过程中，两家公司发挥各自优势，法国电信公司提供数据传输介入技术，利用有线或无线的方式收集和传输传感器接受的信息，并运用大数据技术分析所采集的数据，再把分析结果提供给终端消费者。而威立雅则主攻水处理工作。他们根据客户的需求，制定不同形式的数据，用短信等方式将服务推送给用户。此外，法国电信为威立雅建立了一个分析平台和一定数量的智能水表，威立雅利用这一平台巡查漏水、偷水等异常情况，监测水质污染信息，从而节省了成本，实现了双赢。
再次，法国的智能城市建设非常重视在基础信息建设过程中的信息安全。基于对数据**和安全的考虑，法国政府将自己的云计算项目及相关基础设施建设交给法国企业完成。2012年，法国政府通过国家信托局，联合法国电信公司以及泰雷兹公司成立了合资公司，专门从事安全的云计算提供服务。
3.意大利：人文关怀的智慧城市意大利是欧洲文艺复兴运动的发源地，具有优秀的历史和文化传统。米兰是意大利的第二大城市，也是全意大利的经济和金融中心，拥有众多文化机构和大学，米兰拥有重要的博物院、剧院和地标性建筑。当前在智慧城市的建设中，面临着文化遗产的保护和环境问题。
米兰的智慧城市在遵循欧洲智慧城市智慧经济、智慧公众、智慧管理、智慧移动、智慧环境、智慧生活主题的基础上，还增加了智慧世博，为了迎接2015年在米兰召开的世博会，在数字城市的基础上，增加移动性，提升社会化创新，形成环境、文化、社会的和谐发展。意大利的智慧城市建设中更为关注通过科学技术，形成合适的解决方案，在保护现有文化基础上应用科技技术，并通过这一模式，实现提升居民生活品质的目标。
意大利智慧城市的解决方案，不仅关注节能和环保，而且具有人文关怀，从而实现技术与美景、传统与现代的和谐共处。以人为本的发展模式，意味着不仅仅要把技术看作是人类社会的先进手段，还要通过技术让人类社会发展得更加智慧。意大利智慧城市建设过程中将技术作为手段和工具，作为达成人类社会建设和发展的目标的工具。意大利在实现智慧城市建设过程中不仅仅依靠技术手段，还将市民的参与其中，通过市民的参与，共同制定成立管理的政策，从而在城市中建立起幸福美好的生活。
从意大利智慧城市建设我们可以看到，每个城市具有自己的历史的文化，因而也都应该有自己独特的智慧城市建设模式。米兰在智慧城市建设中注重历史文脉的传承，在米兰街头，我们仍可见具有古老历史的有轨电车。
绿色交通也是智慧米兰建设中的重要一部分。米兰的绿色交通建设特别重视树立公共交通优先发展理念，将公共交通放在城市交通发展的首要位置。米兰街头可随处可见的自行车借用点，借用点还提供了无线WIFI接入、信息查询与城市导向服务。米兰还出台了鼓励市民通过公关交通出行的一些措施，譬如向不使用私家车的市民奖励公共交通代金券。
米兰的政府公共服务与城市管理也给人留下深刻印象。城市里除了各类公共交通工具，最多的就是城市警察的警车了，城市街道等公共场所随处可见城市警察和他们的警车。城市警察是政府给市民提供公共服务的一道亮丽风景线，通讯及各类装备精良，随时准备为市民提供各类帮助。涉及街面秩序、城市管理的事项城市警察都管，相当于国内的“城管”加“交管”为主再加上若干的城市管理相关执法单位，市民无需通晓各类繁复的城市运行管理专业分工，“有问题，找警察”，城市警察成为街面公共服务的统一提供窗口并随处可见，而真正涉及治安和刑事的，则由城市的宪兵队负责。
感觉城市管理的职责设置与衔接更为科学合理，街面管理高效、服务贴心便民、公共秩序井然。以用户为中心的街面执法服务提供而非是以政府专业分工为出发点的政府管制，也正是智慧城市在城市管理服务中的一个具体体现。
我们参观了Verona大学，观看了三维建模和打印技术。3D打印作为一种快速成型技术，常常用于Fab Lab、创客空间，支撑人们随心所欲的设计和制造他们想象中的产品。从美国麻省理工学院比特和原子研究中心发起的FabLab(微观装配实验室)到创客，都是以用户创新为核心理念，是面向知识社会的创新2.0模式在设计制造领域的典型表现，基于从个人通讯到个人计算，再到个人制造的社会技术发展脉络，试图构建以用户为中心的，面向应用的融合从创意、设计到制造的用户创新环境。
这一理念也被用于巴塞罗那智慧城市的建设中，通过Fab Lab(微观装配实验室)在智慧城市领域的探索，建设以人为本、可持续发展的智慧城市。这一创新浪潮也推动了的德国工业产业的发展，也即工业4.0，将创新触角延伸到用户端，覆盖了工业的全部过程，将基于现代信息技术的虚拟信息化网络、智慧研究、智能技术全面的与现实世界运行进行有机联接、融合，成为一个有机整体，为生产模式、商业模式、工业管理、工业效能提升以及实现更为人性化、定制化的产品带来了全新的机遇。
四、欧洲智慧城市框架及特征
1.欧洲智慧城市建设框架
通过调研及案例分析，我们可以知道，欧洲智慧城市建设以人为本，注重城市历史文化特色及可的持续发展，将城市信息系统与经济发展、城市管理和公共服务紧密结合，优化城市管理决策、创新技术、扩展产业空间、全民提高城市生活品质。通过公众的广泛参与和自上而下的信息反馈机制推动城市建设与社会高度融合，经济社会发展更智能化、更能实现发展的可持续性。
其中环境是欧洲智慧城市建设的关注重点，注重城市发展、居民生活以及环境的可持续发展。通过节能减排、绿色环保、环境友好、生态可持续发展，建设宜人的自然条件(气候、绿化等)。
譬如2011年欧盟推出的“智慧城市和社区计划”(Smart Cities and Communities Initiative)计划在2012年投入8100万欧元用于支持交通和能源的试点项目，该计划支持城市和社区采取措施，通过对能源的可持续利用和生产使得温室气体排放量到2020年减少40%。
在社会方面，突出以人为本的主题，包括政府参与的为公民服务的各方面管理运作，提升公众生活质量的各个方面，包括受教育、文化、卫生、安全、住房、旅行等方面。例如，2012年7月10日，欧盟委员会发起了“智慧城市和社区的欧洲创新伙伴关系”(Smart Cities and Communities European Innovation Partnership)，把能源、交通和信息与通讯技术等领域的技术与城市需求相结合，并在特定的城市开展示范项目，如高效供热和制冷系统、智能仪表、实时能源管理、零排放建筑、智能交通等，来优化城市生活空间，提升居民生活质量，并通过以用户为中心的服务设计来提高公众对公共服务的满意度。
经济方面，推动经济的持续增长，通过知识技术创新推动经济发展，通过新一代信息技术应用提升就业率，注重市场体系的完善，广泛参与国内外竞争与合作，并通过 Living Lab、Fab Lab等面向知识社会的创新2.0模式建构和平台搭建，以及开放数据、众包众筹等方式推动用户创新、开放创新、大众创新、协同创新，激发市场、社会活力推动经济可持续发展。
2.欧洲智慧城市建设特征
欧洲智慧城市建设注重从市民需求出发，以各种基础网络为支撑建设感知设施，通过信息的融合分析提供智能服务，提升经济效益和政治效率，促进社会、文化与城市发展。欧洲智慧城市的建设尤其注重以人为本、市民参与、社会协同的开放创新空间的塑造以及公共价值与独特价值的创造。注重从市民需求出发，并通过新一代信息技术、社交媒体来加强用户的参与，汇聚公众智慧，不断推动用户创新、开放创新、大众创新、协同创新，以人为本实现经济、社会、环境的可持续发展。
欧洲智慧城市建设具有用户创新、开放创新、大众创新、协同创新的以人为本的可持续创新的特征。
主要体现在：用户创新，通过Living Lab等模式让用户参与城市公共服务产品生产的全过程，包括公共服务产品的设计、生产、提供及决策的全过程，通过用户服务DIY，提升用户体验，不断优化公共产品与服务。
譬如阿姆斯特丹的Living Lab可持续发展实验区、巴塞罗那从Fab Lab到Fab City的实践，都在积极尝试通过新一代信息技术应用让用户更好参与创新进程，成为服务设计与创新的主体，消弭需求与技术实现的鸿沟。
开放创新，实现公共服务数据内容、数据标准及相关工具的开放，可以提供公众查询、下载、使用政府数据服务，包括数据标准的开放，方便社会对政府数据的使用和共享应用，以及市场、社会资源对数据的进一步深入开发利用，产生社会价值。例如芬兰首都赫尔辛基实现了一千多个数据集的开放，并且通过黑客马拉松积极推进与开发者的合作。
2012年，还主办了第一届全球开放式知识节(Open Knowledge Festival)，同时赫尔辛基也发起过论坛Virium智能城市计划，为市民随处提供数据，以望提高生活质量。大众创新，互联网等新技术的出现，使得大众更方便的获取、交流、更新知识，BBS、博客、微博、维基等工具进一步推动知识收集、产生、共享的新模式，也改变了创新的形态，众包成为当今知识工作领域的一个突出现象。例如阿姆斯特丹市政府在AmsterdamOpent.nl平台尝试众包，让市民互动参与地方决策，该平台允许用户通过 Facebook提交他们的看法，利用社交媒体鼓励社区参与地方决策，分享意见并与政府互动和合作。
协同创新，实现政府、企业及公众之间的互动、交流、协同，实现面向公众服务的公共价值塑造过程，实现协同创新。譬如里斯本的智慧城市建设中，以提高城市生活质量和将市民诉求视为积极的意见表达为中心，实现了涉及公共机构、私人企业、大学、研发中心、协会以及地方政府之间充满活力的合作、创造与决策过程。过程中采取了同参与式预算(Participatory Budgeting)，收集用户对城市发展项目评估的意见和反馈。
五、结论与政策建议
从欧洲智慧城市建设来看对我们国家智慧城市建设的启示，首先要认识智慧城市的内涵，深刻认识“智慧城市”在以人为本，注重环境、社会、经济的可持续发展的内涵是成功建设“智慧城市”的关键。其次我们应该看到我国与欧洲智慧城市基础设施的之间差距，在借鉴欧洲智慧城市成功经验的同时弥补差距，推动中国特色的智慧城市健康发展。
1.强化用户导向的城市设计与服务提供。新一代信息技术发展形塑了以用户为中心、以社会实践为舞台、以共同创新、开放创新为特点的用户参与的面向知识社会的创新2.0模式。智慧城市建设需要充分认识并利用以用户为中心、需求为驱动的创新服务模式，强化用户导向培育新型的创新价值链合作伙伴关系。
政府本身的转型非常重要，政府应是平台的搭建者和创新生态的服务者，在城市设计与服务提供中要从生产者视角转为服务者视角。让以用户为中心的服务思维取代以政府专业分治为出发点的管制逻辑。相应的，城市规划也应由传统的城市规划决策者拍板向公众参与面向运行的规划方式转变，实现城市规划、建设、运行的有效衔接。让城市的用户——市民，成为城市服务的中心和参与设计的主角。
2. 培育产业生态，注重协同创新，推动区域经济发展。产业界和各类市场主体是智慧城市建设的主力军。产业与经济发展是推动城市发展的引擎，良好的产业生态是一个城市活力的重要来源。要充分借助市场力量，通过PPP等方式，并充分借鉴Living Lab等协同创新模式，实现智慧城市建设、市民社会参与与产业生态培育的协同发展。要智慧城市建设抓住高端软件、高端芯片、光纤技术、第四代移动通信技术等新高科技、新技术的新机遇，在构建智慧城市的智能基础设施的同时，带动新兴产业的发展，培育产业生态，推动产业更新与升级，实现创新驱动和经济的可持续发展。
3. 强化数据意识，推动数据资源整合共享和开放数据。强化数据意识，大力推动数据资源的整合和共享，这是智慧城市建设的关键，也是实现用户导向城市服务与设计的前提。
在政府数据资源整合与共享的基础上，进一步推动开放数据。政府通过城市公共数据内容、数据标准及相关工具的开放，不仅可提供公众查询、下载、使用政府数据服务;还可强化社会监督，推进透明政府、责任政府、法制政府的建设;更重要的是方便了社会各界参与公共数据的开发和共享应用，激发市场和社会活力，推动创新涌现，促成群体智能和多方协同的公共价值的塑造。美国、英国等发达国家通过开放数据战略，极大的推动了社会开放数据分析、开发的能力，以及各类商业服务模式创新的能力。
4. 抓住新一代信息技术机遇，提升智慧城市基础设施建设水平。我们看到欧洲智慧城市建设注重利用现有基础设施来提升城市的智慧服务，但我们同时也要看到中国与欧洲基础设施之间的差距。我们要抓住新一代信息技术发展的机遇，实现基础设施的提升，加快宽带泛在网络建设，实现每个人都能随时接受“在线”服务;实现物联城市，城市每个“单元”都能够被传感器、网络连接;通过云计算，实现城市状态和数据深度分析。从而运用于城市公共安全、制造生产、环境监控、智能交通、智能家居、公共卫生、健康监测、金融贸易等多个领域。
5.实现绿色与可持续发展。智慧城市建设应注重经济、社会、环境的可持续发展。通过新一代信息技术的应用让城市生活更加智能，利用资源更加高效，带来成本和能源的节约，改进服务和生活质量，减少对环境的影响，支持创新和低碳经济。同时也要充分对新一代信息技术和设备应用的全生命周期环境评估，并充分利用信息技术实现城市空间、资源的合理利用，强调绿色生态与可持续发展，实现精明增长，建设健康、宜居、绿色、生态、可持续发展的智慧城市。

⑦ 如何利用物联网和大数据创建智能城市

如今，似乎每个城市都在努力实施“聪明”的举措。以新加坡为例，现在以最广泛的努力收集有关市政当局尝试过的公民日常生活习惯/惯例的数据。平比尔盖茨已经投入了数百万美元帮助凤凰城在他们的聪明城市的努力。

对于M2，数据集成实体是Talend，它提供了他们所寻求的灵活性和可靠性。M2的数据需求是多种多样的，需要最好的Talend以一种既适合M2MARY又适合其客户的方式处理这些信息。Talend的格式、集合间隔和可伸缩性完全符合M2HERY的要求。

泽维尔详细阐述了公司的选择标准，指出公司有许多选择标准卖主它必须从中选择。然而，尽管卖主标书、Talend的出价击败了竞争解决方案，因为它能够跟上快速发展的业务需求、易于使用的界面以及与其预算一致的合理定价模式。

结果

这两家公司都已经达成了七年多的协议，而这段旅程也不亚于难以置信的成功。Xavier指出的一些衡量项目成功程度的结果包括：

在3000多个城市安装了二百三十万多个智能传感器。

该系统每天管理来自客户端的大约二千万条数据消息。

每周有大约一亿四千万条信息被收集和显示。

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⑧ 有哪些大数据分析案例

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

⑨ 数据分析能否成为多盟核心竞争力

数据分析能否成为多盟核心竞争力_数据分析师考试

大数据时代已经到来，如何更好地发挥数据资产的价值对于电信运营商来说是一个崭新的课题。电信运营商是大数据的传送者、生产者和使用者。在电信运营商为各行各业提供大数据应用时，首先要将大数据应用于自身发展，才能更好地适应时代竞争需求，如果连内部都做不好，对外营销大数据产品也没有说服力。

运营商是大数据的生产者和使用者

电信运营商是移动数据的传送者。据StatCounter公司2014年5月报告，全球移动互联网流量占互联网流量的25%，其中亚洲比例更高，占到37%，而在2010年这一比例仅为4.5%。有互联网女皇之称的Mary Meeker在《2014互联网趋势报告》中指出，全球移动设备贡献的互联网流量份额将年增1.5倍，到2014年年底超过30%。

电信运营商也是移动数据的生产者。电信运营商在为用户提供上网访问、语音通话、短消息发送等管道服务的同时，也收集管道中流过的数据。

运营商中的大数据主要可分为三大类。第一类是CS（Circuit Switch）域中的信令数据，主要包含用户的电话呼叫记录（CDR）、短信发送记录以及终端与网络的其他交互记录（如终端的开机消息、位置更新消息、鉴权消息）等；第二类是PS（Packet Switch）域中的IP包数据，PS域数据主要包含用户上网时的控制面和用户面数据包记录，控制面数据如AAA的鉴权、认证数据包，PDP建立、更新、删除等，用户面数据主要是用户的上网记录数据；第三类是包含用户个人属性的CRM数据，主要包含用户的身份资料数据、产品的订购数据、用户的消费数据、用户的支付数据、用户的套餐数据、用户的终端数据等。

这些数据完美地体现了大数据的“五V”特征，中国联通从SGSN与GGSN间以分光方式获取移动用户的上网IP地址、时长、上网记录和基站流量，2013年每秒收集用户上网记录83万条，对应年数据量3.6PB。中国电信一个中等规模的本地网每天3G用户上网记录就达到TB级，上海电信每分钟产生8万条位置更新信息。中国移动从移动终端上报的异常事件记录中采集数据，还从基站和交换机中通过分光方式采集数据，2013年每天记录话单数据10TB、信令数据100TB、上网日志500TB，累计数据存量80PB，年增50%。

电信运营商还是移动数据的使用者。三大电信运营商都着力建设大数据分析系统。中国联通建立了用户上网大数据分析系统，利用收集的用户上网记录解决用户透明消费问题, 并使用其中的数据做客户的精细化营销，同时准确掌握每个基站的实时流量和忙闲，为网络扩容和提高质量提供依据。中国移动建立网络资源的大数据系统，改进对用户专线提供的速度。建立微营销大数据分析系统，实现定向精确营销、差异化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。中国电信利用大数据支撑智能管道，通过感知优化流量使网络畅通，还利用大数据分析中小企业用户的通信行为，对企业诚信和经济能力进行评价，降低金融机构的风险。

大数据提高企业内部科学决策

运营商大数据的价值主要体现在运营商内部应用和外部商业化。其中通过内部应用可以提高运营商的科学决策水平，实现决策从主观判断和经验判断为主转向数据驱动的科学决策。

精准营销，提升市场经营水平。通过对移动用户上网行为的分析，知道用户的上网偏好，并把合适的内容推荐给喜欢的用户，实现精准流量经营；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，有针对性地开发业务和优化资费模式及套餐余量置换方案，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。

客户维系，提升客户服务水平。根据用户的终端是否支持4G，主动向用户推荐性价比更好的4G套餐，让持4G终端的用户早日用上4G网络，提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。

优化网络，提高网络建设和维护水平。通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；以用户的体验视觉实时跟踪网络性能，记录接收信号强度(RSSI)、用户位置等信息，快速预测用户移动行为，并获取当前小区及下一个切换小区的信息，对待切换到的小区为用户预留资源，实现快速切换，准确掌握每个基站的动态流量和忙闲，为精确规划站址和决策扩容、优化网络性能、实现异构网宏微协同提供依据。

案例：

1.国内某运营企业综合应用神经网络、分类树算法、logistic回归、文本挖掘、SNA社交网络分析等数据挖掘技术，建立投诉预测五大模型，包括交际圈模型、忍受度模型、情感分析模型、业务表象模型、内容敏感点模型，另外利用文本挖掘方式实现对客户投诉文本的自动化分类算法的功能，实现文本自动化分类技术，实现事件到问题的转换，同时，建立文本分类识别模型，变更分类，根据训练结果自动重新归类文本，使业务数据得到有效沉淀，并结合每个分析视角与应用场景，给出用户投诉的风险度、可能的投诉原因及相关场景。实现了智能预判提醒功能，防患于未然，使一线员工的工作方式由被动服务变为主动关怀，有效降低了再次来电率和再次生成工单率，缩短了人均处理工单的时间，提升了工作人员的处理效率，降低了升级用户的投诉率，降低了流量调费用户的调费金额，有效降低了成本。

2.T-Mobile采用Informatica平台开展大数据工作，通过海量数据的集成，综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。

3.SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前，推出符合用户兴趣的业务，减少用户流失。

4.法国电信开展针对用户消费的大数据分析评估，利用大数据改善服务水平，提升用户体验。某段网络的掉话率持续过高，借助大数据分析手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成的，根据分析结果优化网络布局，提升客户体验，从而获得更多的客户以及业务增长。

5. 国内某运营企业利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)算法，将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量，并尝试基于全量的用户通信记录数据建立大数据分析模型，自动识别边界漫游小区，做到数据与业务的完美结合，改善工作流程，让工作更加高效，从而保证新增加的边界漫游小区及时添加到计费系统中，解决由于边界漫游话单多收用户漫游费而引发的客户投诉，提升公司对用户的服务品质，减少用户投诉引起的话费返还等维系成本；对网络调整后不再是边界漫游小区的及时发现并删除，避免真实漫游话单当作本地话单进行批价而造成话费损失。

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⑩ 电信如何构建智慧运营大数据体系

乐活引语：大数据风起云涌。对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？从4W到4V：运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”——体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。 对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。 数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。由大入微：构建智慧的大数据体系 大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的——它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。 对电信运营商来说，可以利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营，在这方面，国内已经有运营商作出了尝试。使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务，如针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而抢占市场制高点。 未来，运营商还可以拓展第三方模式，加大开放合作力度，与产业链各个环节开展合作，加快对大数据经营商业模式的探索，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将数据转化成“真金白银”。在这方面，国外电信运营商的探索给我们提供了思路。西班牙电信去年成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，它可以为客户提供数据分析打包服务，帮助客户把握重大变化趋势。法国电信的移动业务部门也开始尝试挖掘大数据的潜在价值，比如，它承建了一个法国高速公路数据监测项目，对每天产生的几百万条记录进行分析，从而提高了道路通畅率。更具颠覆性的是Verizon，其数据业务的盈利收入在其整个业务中占比非常高，其中就有联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取的额外价值。 分析人士指出，数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。数据重构商业，虽然国内在这方面的探索还未形成规模，但对运营商来说却代表着前进的方向——凭借自身优势，将数据分析包装为服务，提供给政府、商场、银行等第三方机构进行决策，从而实现商业模式的创新，并在与互联网企业的竞争中占得先机。不过，需要明确的是，这里的数据包装并不是非法采集用户个人信息，更不是贩卖用户个性化隐私，真正的大数据应该是用加工实现增值，用分析来指导决策，而非原始数据信息本身的低层次滥用。