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大数据于运营商

发布时间:2022-07-06 07:39:14

⑴ 运营商迎来大数据时代 管理和分析是大挑战

运营商迎来大数据时代:管理和分析是大挑战
大数据不是新的概念,在移动互联网发展起来后,数据增长速度加快,整个产业压力突出,传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求的背景下,大数据成为近年来的热点。对运营商来说,数据爆发性增长后,带来的收入并未改观,因此,运营商面临着数据流的附加值被互联网公司赚走的挑战,同时面临沦为管道化的尴尬,如何利用好运营商手中的大数据,成为需要面对的问题。

运营商面临数据管理和分析挑战
易观国际分析师黄萌表示,大数据发展时间不长,随着云概念和3G的深入发展,运营商数据压力增大,同时IDC扩容,偏向以存储为主的云服务业务。
运营商新业务的涌现,导致数据暴增。信令数据、互联网数据其规模已经达到数百TB,甚至PB规模。此外,据EMC数据计算事业部大中国区总经理刘伟光介绍,数据的价值除了与数据规模相关,还与数据处理周期成正比关系。也就是,数据处理的速度越快、越及时,其价值越大,发挥的效能越大。而除了分析传统结构化数据外,随着新增值业务拓展,运营商对实现跨结构化、半结构化、非结构化数据进行高效分析有着愈发强烈的诉求。
而运营商面对海量数据和数据结构的变化,不仅是成本,还有管理和分析的挑战。黄萌认为,运营商相对互联网企业有优势,具有雄厚的资源和庞大的IDC集群,拥有电信级的运营网络,具有保证大数据实时、畅通传送的能力,同时具有网络资源和运营能力。而相对互联网企业劣势的地方在于上层应用,尤其是在Saas层面。
大数据有待深挖掘
南京邮电大学卢扞华教授认为,大数据时代主要是对技术的综合运用和对数据的深度挖掘。对运营商来说,大数据带来的机会大于挑战。运营商有自己的网络,积累了大量非常有价值的数据,可以进行客户分析。利用网络收集数据,对运营商运营方式的改变是个机会。
真正实现精准化营销和精细化运营的秘诀就在于如何利用好运营商手中的大数据。海量话单、信令、互联网数据本身就是一笔宝贵的财富。利用好这些数据,充分、及时地对这些数据进行深度分析挖掘,不仅可以进一步提升服务质量、提高客户忠诚度、挖掘新商机、增加收入,还可以通过优化资源配置、减少浪费来提升运营效率,有效降低运营成本。
此外,电信运营商信息化实施比较早,本身大数据积累的也多,例如以前的日志信息,包含用户信息和设备信息,可以进行挖掘使用。运营商越来越重视对数据的挖掘,可以获得未来开发业务和开拓市场的机会。另一方面,分析结果不会涉及隐私,管理好了可以更少产生法律纠纷。此外,电信运营商通过数据分析还可以提供面向社会的信息应用。[page]
卢扞华教授认为,大数据是对技术的综合应用,要有开放、融合、服务和创新的心态,大数据可以为运营商创造另一片天地。例如一个大数据的应用通过收集数据,对大量图片进行分析,最终形成一个场景图。这就是对数据分析、统计技术、图片处理技术和人工智能合成技术的综合运用。据悉,南邮正在开发这方面的应用。
据了解,目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域,已经随着市场的需求诞生了很多新的大数据实时分析的项目。目前,大数据主要应用在运营商的"信令"系统分析上,此外,运营商还可以通过"用户行为分析"系统,进行精准营销。运营商还提供IDC服务,通过"云"中心的方式为互联网企业提供服务。
对公市场前景巨大
黄萌表示,单批、单次数据爆发性增长,对其进行的可知的时间处理能力是关键点。对运营商来说,IDC服务在对政府和高校、企业等非个人业务市场上前景巨大;对于个人业务,运营商刚开始做,由于回收投资较慢、离散性强,现在主要是针对个人精准运营的业务。智能管道方面,运营商正在基于大数据平台进行流量分析,但是落地的项目少。
据介绍,运营商大数据战略还不太明晰,但是有了一些建树。去年十月份中国移动开始做的"大云"、数据管理系统和平台,覆盖很多园区、学校,2.0技术比1.0技术大幅提升;中国联通2010年开始对企业提供IDC服务,截至目前,营收超20亿元(人民币);中国电信2011年成立云公司,尚无实体业务,IDC托管规模相对联通小很多。
据电信专家韩少敏介绍,数据类型分为非结构化数据和媒体流,运营商开展大数据分析面对的问题主要是硬件能力。数据一方面是纵向关系,比如"信令",采用水平分隔数据的方式就可以,按照时间段分别存储分析。此外还有横向关系,需要垂直分隔,由于查询复杂,需要引入真正的算法去做。韩少敏认为,目前掌握这方面能力的人才奇缺。并且,运营商在分布式数据库方面少有进展。而从应用角度,大数据一方面用作于统计分析,建数据仓库,其次还有非文本查询,现在大多数数据库公司可以做以上两个方面,而对于关系型数据共享层面,目前还做不了。
中国联通在IDC服务方面走在三家运营商前面,其面向企业提供服务,目前通过按关系水平分隔的方式,将数据集中起来,但是一旦到关系型数据的共享层面,因为没有数据模型,找不到底层的数据库血缘,目前的方案无法解决问题。但是运营商目前做这些数据积累,可以为将来发展提供机会。
刘伟光认为,对于运营商来说,大数据等于大价值。对于IT企业,大数据等于大机遇。通信行业需求从来都是IT技术发展的重要推动力,谁能得到通信行业客户的认可,必然会在大数据领域大有作为,进而成为大数据解决方案的领先者、领导者。

⑵ 运营商大数据都有什么优点

1、数据非常精准


运营商大数据最主要的一个优点就是数据非常的精准。可以获取的数据有很多,比如某些品牌的竞价还有优化。还有一种情况是,如果关键词的排名非常的靠前。这种情况下,那些网站访客,还有一些软件的用户,这些客户的搜索意向非常的强,而且也非常的主动。


2、数据的转化率比较高


虽然在很多情况下排名的网站,在点击的过程中,成本都非常的高,但是获得的数据是非常精准的。这个时候可以参考同行的一些数据,这样可以把同行的数据作为抓取源。然后再用相对比较低的价格,这些同领域的客户都争取到,这一点的优势是非常明显的。


3、数据具有可控性


运营商大数据在运行的过程中,很多情况下都是自己抓模型。这样就可以马上知道是从哪些网站或者是哪些软件里面获得的这些数据。所以说数据的可控性是非常强大的,另外运营商大数据在运行的过程中,数据也是非常全的,它覆盖了很多个领域,也覆盖了很多的网站,除此之外,这些数据还覆盖了很多的软件,对数据的全面更加具有优势了。


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⑶ 运营商大数据到底如何应用

运营商大数据到底如何应用?

运营商大数据,可以根据不同行业和不同企业,分配和分析内符合容自己行业的精准客户数据资源!

相关企业搜集自己行业的网站,app,400电话,固话提供过来,就可以建模实时抓取,获取精准客户数据,相关企业可以通过外呼,短信等触达方式去转化和成交。

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⑷ 大数据时代来了,运营商怎么办

作者:北京市产业经济研究中心 张中辉 信息化浪潮无时无刻不在改变着人们的生产方式和生活方式,云计算、物联网等信息技术催生了呈几何级数增长的海量信息。在此背景下,大数据应运而生。中国工程院院士李德毅把大数据比喻为“连接虚拟世界和现实世界之间的桥梁”。如何把虚拟世界的海量数据转化为可以提高现实世界生产效率和生活品质的知识?这必然是大数据的重要任务之一。 “大数据”将驱动新的经济模式 毋庸置疑,移动互联网时代的竞争是用户体验的竞争,为用户提供极致的体验是互联网企业和电信运营商制胜的关键。“无尺度网络模型”的提出者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为“人类行为的93%是可以预测的”。海量的用户资源和用户行为数据已经成为大数据时代电信运营商的重要战略性资产,通过深度挖掘大数据“金矿”,识别和感知用户行为,分析用户需求的演进方向,创新商业模式和业务模式,通过为用户提供个性化、差异化的客户体验实现单位流量价值的最大化,可以形成新的具有核心竞争力的经济模式。 “大数据”金山为运营商带来商业机会 电信运营商比移动互联网企业具有更多的大数据资源优势。面对互联网企业的异质竞争,大数据时代电信运营商的运营智慧受到挑战。其实,多年的电信运营积累下来的网络运营数据和用户业务数据,已经为电信运营商堆积了大数据“金山”。相对于互联网数据,电信运营商拥有的用户数据优势明显。其一,用户办理固定电话和手机入网手续时提供了实名信息,诸如年龄、性别、单位等;其二,电信运营商掌握了用户的电信业务消费信息,包括电信业务类型、业务资费、历史通话信息、通话时长、通话双方信息等;其三,电信运营商基于位置的电信服务可以精确获得用户的地理位置信息;其四,电信运营商拥有每天上百亿次的互联网访问量信息。基于以上数据,电信运营商可以通过挖掘个体用户需求和用户群共性需求,将用户需求实时地反映到电信服务中,电信运营商掌握的大数据就可以创造新的商业价值。 运营商应积极培养大数据分析能力 目前,电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段,缺乏大数据分析竞争优势。因此,运营商必须逐步建立起基于云计算的大数据处理系统,积极培养网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力,形成核心竞争力。 网络运营大数据分析助力提升网络质量。运营商的网络运营大数据来自其运营支撑系统,通过对网络运营大数据的分析,运营商一方面可以进行带宽资源的实时动态分配,缩短信令分析的响应时间,从而提升电信网络端到端的服务质量和网络资源的最优化配置;另一方面可以进行业务流程优化,提高电信运维质量,提升电信运营管理效率,从而可以有效降低电信网络运营的管理成本和运维成本。 用户业务大数据分析旨在精细化运营。运营商通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联分析,实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制,细分用户业务流量,将数据流量与用户、网络资源相匹配。通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好,从而为用户提供个性化、差异化的电信服务,提高电信用户黏性和忠诚度,挖掘新的业务机会,实现电信业务流量价值的最大化。 构建新的电信业务模式和商业模式 大数据分析将催生新的电信业务模式和商业模式。应用大数据分析用户的电信业务数据,深度挖掘用户需求,构建新的电信业务模式,形成能够满足用户需求的电信业务,进行电信业务关联推荐,实现电信业务的精细化营销和拓展。互联网的关联推荐技术是电信运营领域业务拓展的一个借鉴,例如,运营商可将用户资源中的商家电话按商品进行细分,个人用户拨打某商家电话就视为用户对该类商品有购买需求,从而可以有效地找到此类商品的目标客户。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给电信用户购买商品提供了便利性,另一方面可以帮助其他商家实现精准化营销,而电信运营商可以增加后向广告收入。

⑸ 大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据一直是近几年的热门关键词,伴随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展,呈现爆炸式额增长,数据密度空前提高,大数据时代的波澜壮阔正在逐步的开展,大数据的未来上升空间空前巨大。

相较于零售业、金融证券、政府管理、制造业、医疗服务也等行业造大数据应用的尝试,电信业作为数据金矿的拥有者,具有明显的数据优势和研发基础,在面临“管道化”的当前形势下,大数据无疑成为了运营商转型的一把利刃,面对残酷的互联网化竞争提供差异化的手段。下面我们将从大数据对运营商市场工作的影响入手,来提出国内运营商大数据时代战略市场工作转型建议,以供运营商实践参考。

【大数据对运营商市场工作的影响】

调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右,成为运营商的一项战略性优势。大数据应用的主要需求包括商机挖掘、竞争情报、客户维系、收入提升、减少开支、改善运营管理等,其中有50%以上是和市场前端工作在开展息息相关。下面主要从电信运营商职能划分角度来的分析大数据对运营商市场工作的影响。

一、影响产品研发的模式

电信产品的研发更多的是以技术驱动和竞争驱动为主,电信运营商基于客户需求的研发驱动一直弱于互联网企业。

设计:分成两各模块,中间加一条竖线隔开

在大数据的时代下,一方面终端的使用偏好,如品牌、应用等可以得以分析识别,有助于电信定制机的品牌选择和功能优化;

另一方面新业务的使用反馈,包括投诉等,可以帮助新业务功能的优化或者新产品的开发。

综上我们可以看出,大数据时代为产品研发改革提供基础,以客户需求为导向的迭代开发时代即将到来。

二、影响市场营销的模式

用户画像:指基于用户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据,为每个用户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签,并且借助数据挖掘技术进行用户的分群,完善用户的360度画像,帮助运营商深入的去了解用户的行为偏好的需求特征等;

关系链研究:指通过分析用户的通讯录、通话行为、网络社交行为以及用户资料等数据,开展交往圈子的分析与研究,并且识别圈子中的主要影响人物以及影像链等。

基于用户画像和关系链的研究可以建立用户与业务、资费套餐、终端类型、在运用网络的精准匹配上,在推送渠道、推送时机、推送方式上满足用户的需求,事先精准化营销。

三、影响渠道运营的模式

相比较而言,电子渠道比传统的实体渠道更容易记录潜在用户的消费行为、特征、路径,可以提供互联网的大量行为数据,因此大数据时代下,运营商的电子渠道的发展将会进一步的扩大。电子渠道除了销售、服务职能之外,后续将逐步的承担“大数据资源池”的重要角色。

另外,线上线下渠道协同是电信渠道体系转型的蛀牙方向,而线上线下渠道有效协同的关键诀窍就是从用户的需求出发,制定合理的线上线下渠道触点界面,为客户提供无缝全面的渠道服务,而要实现这一目标也需要大数据技术的支撑,通过现有数据挖掘不同类型用户的渠道使用路径。

四、影响客户服务的模式

目前,电信行业一直都在强调用户体验,但是却并不了解用户的真正需求,使得体验二字束之高阁。大数据时代要想提供有效路径,必须利用大数据挖掘技术,来书别用户的特征,以及用户的消费习惯,及时的消费提醒、偏好产品的发送、维系精准跟踪等个性化服务。

由此可见,大数据将为移动互联网带来全新的改革,给用户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景,开展针对用户消费数据的分析评估,可以帮助改善运营商自身的服务质量。

五、丰富产品提供的内容

大数据可以作为对外销售的产品也已经成为了全球的共识。为了确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工,对外提供信息服务,为企业创造全新的价值体系。目前,大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式。目前,国外运营商纷纷尝试现有的数据,进行整合处理,来提供给第三方以求得全新的收益。

例如:西班牙电信,推出了“智慧足迹”,基于完全匿名和聚合的移动网络数据,帮助零售商分析顾客来源和各大商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力,并将洞察结果面向政企客户提供客流量的分析和零售店面选址的服务,目前该模式已经在国内WiFi运营领域广泛应用。

【对国内运营商战略市场工作转型建议】

一、战略上重视,组织上保证

虽然电信运营商在数据资源方面具有天然的优势,但必须承认在大数据运营方面,不管是平台研发能力还是运营能力,电信运营商的优势并不明显,和互联网企业以及一些专门做大数据平台的专业公司相比,存在较为明显的劣势。

因此,如果要做成大数据,研究院认为:

1、要公司层面足够重视,作为领导的一把手来抓;

2、大数据运营团队必须独立运作,独立核算,并辅以灵活的机制,否则新事物很难在传统的电信体制下快速孵化;

3、光靠自己的力量还不够,怎么样能够找到优势互补的合作单位协同研发运营才是大数据在电信内容发芽并壮大的关键。

二、内外兼修,市场化经营

大数据应用分为对内和对外两种形态。不鼓励过分重内,也不建议过分重外。连内部都做不好,对外营销没有说服力;只对内不对外,在不存在竞争的情况下,很难将一个产品做好做优,胎死腹中的可能性不是没有。

因此,研究院建议电信运营商在推进大数据工作时,能够内外兼修,从外部了解需求,从内部积累能力,通过完全市场化结算的方式在尽量短的时间能够形成显性效益,进而促进更多的资源投入和更快的成长。

三、循序渐进,以点带面

从目前阶段看,虽然说大数据的发展空间很大,但毕竟电信的能力和资源有限,建议从小案例做起,可选择电信数据资源优势明显,客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起,通过成功标杆案例的构建,寻求规模化的复制。

从上面提及的五种产品形态看,精准营销相对容易实现,运营商可从精准营销切入,并逐步扩大形态范围。

总评:大数据对运营商而言,是蓝海,是解药,但是否能真正发挥作用,还需运营商的实践。研究院建议运营商们还是循序渐进,结合自身优势,选择合适的商业模式切入,早日打开大数据的“金矿”之门。

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⑹ 大数据为运营商带来哪些机遇

大数据为运营商带来哪些机遇
在互联网和通信技术飞速发展20年后,一个属于“大数据”的时代到来了。随着互联网、移动互联网、终端设备、物联网等技术的发展,全球数据生产正在高速增长。信息正成为企业战略资产,市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存,企业也越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究,信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源,如今信息处理技术的高速发展使很多数据的价值能够被更好地挖掘和利用。
大数据时代的到来,让传统电信运营商面临不小机遇。由于电信运营商长期进行网络运营、拥有海量的用户以及丰富的行业应用,这些资源能够为电信运营商提供海量的数据源;电信运营商拥有的底层网络带宽、机房机架资源优势明显,能够为大数据快速发展提供基础保障;而且电信运营商还有平台资源的优势,电信运营商提供的智能管道和综合信息服务,能够为庞大的有价值的数据处理提供平台。
传统电信运营商在依托上述优势的条件下,可以实现业务运营模式的转型。
向“数据资产”运营的转型。电信运营商在进行网络运营、业务运营和提供服务的过程中能够感知并获取网络状态、业务状态和用户特征数据,通过挖掘整合这些“数据资产”,并构建面向大数据服务的开放平台,向第三方提供开发共享平台,形成有价值的商业资产和变现能力。
向“流量产品”运营的转型。电信运营商通过对相关网元的数据感知、按用户签约属性、业务内容、带宽要求和通道资源,实施制定灵活的多层级,并兼顾QoS的智能策略控制,提供差异化的带宽接入、定价能力。
运营商还可以进行基地业务营销,收集社交网络、音乐、游戏、阅读等上网行为方面的大数据,洞察客户行为特征,开展基地业务针对性营销; 进行实时位置营销,收集用户位置等大数据,以及客户资料等传统数据,开展基于用户位置分析的实时位置营销;通过收集信令、用户接入呼损、网络优化等大数据,开展网络系统优化分析,提升网络通信质量;开展终端分析服务,通过收集终端销售、供应链、微博终端评价等信息,开展终端定制业务及定向广告服务。
总而言之,电信运营商在大数据时代的机遇下,需要在以下几个方面谋求发展,包括:构建数据共享服务体系,整合内部数据,为企业发展提供数据支撑和决策建议;分析引领业务发展,发挥数据价值,优化业务资源利用;以应用为王,推进相关技术和应用,提升客户感知,支撑流量经营。

⑺ 大数据火了,对运营商意味着什么

大数据火了,对运营商意味着什么
大数据火了?对通信业特别是运营商意味着什么?大数据的作用,看似云里雾里,其实可抓可拿。
根据IDC的研究,全球64%的企业已成为数字化转型的探索者和实践者,“全方位的客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化的产品与服务、创新的商业模式”已成为新的数字化转型战略的核心,而这一切的基础就是大数据。
在工业4.0的大环境下,工业企业的信息化水平越来越高,信息数据量越来越多,各种设备仪器产生的海量数据对信息处理的要求也在提高。现在,新兴的大数据、云计算这类ICT技术刚好可以解决数据海量性问题。本来ICT业对“互联网+”、工业4.0的大蛋糕正愁无处下口,而大数据无疑是一个极好的抓手和切入点,可以让ICT一下子切入到工业领域的各个环节,同时ICT自身也可以实现完美转型。
难怪今年大数据火了,甚至马云放言:今天不参与大数据建设,十年后会像今天一样抱怨与埋怨。
其实,作为信息化建设的主力军,运营商在大数据领域早有布局。早在2012年,三大运营商就投资150亿元在贵州建设了数据中心基 地。不仅如此,2012年,在内蒙古呼和浩特,三大运营商共投资近400亿元兴建了规模比贵阳还大的大数据中心。此外,在郑州、重庆、杭州、苏州等地,运 营商都建设了大数据中心,运营商发力大数据不可谓不早。但是,运营商建设的大数据中心,其巨额投资却大都没有产生相应的效益。
“明明自己坐拥一座金矿,却都被BAT挖走了!”原信息产业部部长吴基传在不久前召开的第十二届中国信息港信息论坛上疾呼:“三家电信运营商要转变思路,应从单纯追求数量增长转向创新和挖掘信息数据价值。”
大数据本身是没有价值的,它必须通过清洗、建模、分析、交易才能产生价值,使之成为一座巨大的金矿,让更多的人去挖掘数据,交易数据,从而产生巨大价值,可以预见,未来大数据会作为一种资产存在并将诞生一个万亿级别的交易市场。
在这一轮大数据热中,互联网企业抢了风头,互联网大佬不仅高调亮相,实质性动作也是接二连三。网络、腾讯、阿里等拥有数据的平台型企业,纷纷针对自身的平台用户提供数据分析业务,并且向金融、环保、交通、医疗等行业的数据分析应用逐渐渗透。
目 前,在不少地方,运营商还停留在搭建数据中心基地、邀请互联网企业租用入驻挣租金这种低层次的商务模式上。非但如此,在某些地区,还发生了三家运营商为了 吸引一些互联网企业入驻,而竞相压低租金的现象,本来就只能挣个廉价的管道租金和物业费,却连这个“苦力活”还在搞恶性竞争,真是让人扼腕!
更令人担忧的是,如今不少地方虽然建起了大数据产业园,但是对于海量数据自己无法处理,只能将其卖给一些国外公司进行大数据挖掘,这不仅带来了严重的安全隐患,而且也将产业链上利润最为丰厚的一块拱手让出。
从不久前公布的第一季度财报看,三大运营商利润全部是负增长,收入增长也显现出疲态,战略转型迫在眉睫。而不管是“流量经营”还是“去电信化”,都面临移动互联网带来的大数据挑战,运营商要避免大数据领域的“哑管道”危机,必须向数据挖掘、分析、应用的价值高端迈进,别再像互联网刚刚起步时那样起个大早,赶个晚集。
业 内人士表示,手里掌握着所有用户通话、数据流量消费数据的三大运营商,如果能在大数据时代多往前跨出一步,组建专业化团队,吸纳高层次人才,用更加开放和 互联网化的方式来运作,释放自身管道中庞大数据的潜在力量,在数据清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章,将会打开一个潜力无限的市场。

⑻ 数据分析技术对电信运营商有哪方面的帮助呢

项目团队建立了大数据智能分析平台,该平台可以集成客户数据信息系统、客户来电异常处理信息系统、信息系统等六大客户来电系统起源、操作系统操作记录和数据、标记等投诉工作单服务,同时基于 NLP (natural language processing,NLP)和 AI 分析能力,构建标签理解模型,自动输出工作单分类结果,通过机器学习、手工纠正和机器学习连续循环迭代过程,实现了利用人工智能对投诉进行建模。


目前的电信数据分析允许运营商实时开启新的洞察力,使他们能够在客户预定的购买、购买或响应的确切时间主动提供服务和解决方案。基本上,客户得到他们需要的和他们需要的。除了利用客户体验,实时定制还可以提高电信公司的销售能力,并有策略地推广产品以增加收入。


基础设施建设的优化。例如,利用大数据实现基站和热点的选址和资源配置。通过分析 CDRS 和信令中用户业务的时间周期和位置分布,运营商可以为2g 和3g 高流量区域设计4g 基站和无线局域网热点。同时,运营商还可以建立一个评价模型来评价现有基站的效率和成本,找出基站建设中的资源浪费问题。例如,为了满足基站建设指标,基站建在人员少的地方。

⑼ 大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

最近几年,大数据在人们视野中出现的频率越来越高,继而也引起人们的关注。国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告,将其比喻为“未来的金矿”,国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略,作为通信行业的主要参与者和推动者,电信运营商在大数据的时代下开始试点了大数据系统的建设与应用,以充分挖掘企业的数据资产价值,创造新的利润点。

大数据是什么?

关于大数据的定义业界并没有给出一个准确的定位,研究机构Gartner把大数据定义为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;维基百将大数据定义为无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合;《著云台》的分析师团队认为,“大数据”通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略是什么?

1、优化网络:利用大数据分析,可突破传统的智能网优以CDT和MR数据为基础,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;通过LBS系统平台,对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析,有效统计热点地区的人群出现概率,并进行基站资源配置的优化,提高了资源使用效率。

2、精准营销:中国电信利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据,建立呼叫中心测评体系和产品关联分析,为保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析服务;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,实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。

3、深度拥抱大数据:大数据的时代已经来临,因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。电信运营商应针对不同的应用场景选取合适的技术进行大数据建设,在集团和省公司层面分别指定部门统一组织开展整个集团和省公司层面的大数据规划,在规划的指引下,实现大数据建设与应用的全面统筹,包括:清理分散在各部门中的数据资产,开展应用规划,明确应用建设与运营分工,建设运营商集团和省公司层面统一的大数据基础平台等。

4、精细运营:天津网站建设-文率科技建议电信可以使用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,从而有抢占市场的先机。

5、客户维系:分析用户的终端所支撑的系统,然后向客户推荐比客户目前使用系统更好的系统,如:客户目前使用的终端是支撑的是3G,那么我们可以向客户推荐比3G更好的4G,继而提升客户体验,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。

在大数据的时代止步不前的话只能走向灭亡,天津西青网站建设http://www.xiangrisheng.net 发现在大数据的时代下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;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。

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⑽ 大数据时代,运营商如何应对

2010年全球数据量达到1.2ZB,2011年全球数据量达到1.8ZB,到2020年全球数据量将达到35ZB。数据密度将达到前所未有的高度,大数据时代的画卷已经展开。 随着大数据时代的到来,产业格局正在重塑,传统电信运营商面临低值化、管道化,在新的产业链中需要谋求新突破。专家认为,运营商应该跳出互联网看互联网,将大数据作为重点业务发展领域,毕竟运营商拥有的“数据矿产”资源是任何其他企业所不具备的,运营商应该基于大数据的基础发展延伸业务。面对大数据时代的潮流以及互联网企业的竞争,运营商应当利用自有数据优势提升自身数据运营能力。 首先,运营商应整合现有数据建立数据集市,利用实时处理大数据的能力,打造基于数据的实时营销解决方案,提升企业销售服务能力。大数据处理分析平台的优势在于对海量数据处理的实时性,技术优势可以有效地保障实时营销解决方案的实施。实时营销解决方案较传统营销方案具有更好的营销效果:更具时效性,一旦有实时行为数据产生,立即选定目标用户进行营销推送,保证在较短时间内送达客户,传统营销则是定期执行营销;目标客户动态选取,通过客户行为变化结合客户特征动态筛选目标客户,传统营销往往是通过长期分析挖掘客户兴趣爱好形成客户标签,在营销前预先挑选出客户。 从现有实时营销触发机制考虑,主要集中在用户行为触发、位置信息触发和热点事件触发等。用户行为触发机制是分析用户的行为偏好,如音乐、阅读和视频等,运营商可以定向推销自有增值业务;位置信息触发机制是根据用户位置轨迹信息推送自有业务或者合作商家的产品信息,如对接近某大型商场的用户推送商店优惠信息,吸引客户消费;热点事件触发机制是锁定对热点事件感兴趣的客户进行针对性营销,如锁定关注NBA总决赛的微博用户,进行相关的篮球商品推荐。 其次,运营商应当成为信息的融合者,利用自有的品牌优势打造权威指数类产品,为客户的决策提供参考依据。相较于其他行业,电信运营商的用户群体相对稳定,所采集信息较完整,而且在整个产业链中运营商的影响力较强,拥有可信品牌,数据中蕴藏着巨大的客户信息、商业信息和业务信息。因此,与其他权威指数类产品相比,电信运营商基于数据源的优势可以提供更加全面、详尽、客观的产品,对于分析中欠缺的数据可以同其他行业进行合作共同挖掘数据中隐含的价值。 电信运营商指数产品可以辐射影视、电子商务等很多行业,并且已经在一些行业进行了应用。在大数据处理分析平台中汇聚移动互联网DPI数据、IPTV使用数据和宽带互联网DPI数据,可以综合以上数据分析用户访问视频网站的偏好,包含喜爱的导演、演员、故事类型等,形成指数类分析报告,为电影生产、影院上线电影选取等提供决策依据。通过这种方式打造的热播美剧《纸牌屋》,让全世界影视业感受到了大数据的魅力。 最后,电信运营商可为智慧医疗、智能交通、智慧物流、智能制造等领域提供解决方案,提升数据价值。在大数据解决方案应用方面,IBM发展战略很值得运营商借鉴,以客户需求为导向对数据进行深度分析,提升现有数据价值。当前,医院资产运营管理也正面临诸多挑战:医疗设备资产种类繁多,产品更新速度快;管理分散、职能弱化、管控失据;统计归口不统一,管理制度不健全等。电信运营商在大数据平台建设过程中针对这些问题的解决方案积累了较多的宝贵经验,电信运营商可以将成功的经验应用到医疗行业的大数据处理平台建设中,为医疗行业提供解决方案以及咨询服务。交通管理行业在大数据时代,需要解决基于大数据及时查询、及时分析等业务需求。电信运营商可以利用如全球眼等业务和云存储方面的技术积累,提供海量交通数据的存储、分析、应用,同时利用智能管道进行交通信息的及时推送,这样可以更加有效地保障交通管理行业的及时性要求。 分析认为,马云的“大物流”计划可能会给物流行业带来又一个高速发展的机遇。电信运营商通过用户的移动互联网、宽带互联网的访问情况,分析用户的购物偏好或者购物意愿,为物流公司智能分配各个节点的仓储量及仓储产品提供数据支撑及解决方案,物流公司也可以实现公司信息化管理。另外,中国制造企业面临着巨大压力,世界工厂的地位正受到挑战。面临如此压力,制造业需要更加准确地了解市场动态,这就需要强大的企业信息化能力,但是很多中小型企业对于企业信息化建设投入有限。

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