㈠ 大數據時代,運營商的身法與心法
大數據時代,運營商的身法與心法
我始終相信，無論在哪裡，有什麼職位，做什麼工作，如果內心沒有足夠的動力、期盼與愛的話，一個人是無法產生強烈的使命感與責任感的，或者說，沒有幸福感。
最近讀完了《幸福的方法》，對書中一段話非常有感觸："忙碌奔波型是未來的奴隸，享樂主義型是現在的奴隸，而虛無主義型則是過去的奴隸。"在運營商工作的我們都經歷過從通信業黃金十年帶來的"金飯碗"、行業遭遇"高原平台期"的銅飯碗，甚至全社會"人人得而誅之以後快"的"紙飯碗"，無論是企業還是身處其中的個人，都在感受著巨大的壓力與阻力。
於是，一些人選擇了"享樂主義"式生存，日復一日在單位混日子；一些人則選擇了"虛無主義"式生存，沉浸在過去的輝煌，躺在功勞簿上過日子；還有一些人選擇"忙碌奔波"式生存，開不完的會、做不夠的匯報、寫不盡的方案，雖終日忙忙碌碌卻無所作為。正是如此，才有了我上篇文章中寫到的"四種人"——那些想走又能走的人最終選擇了離開這里，那些想走卻不能走的整日抱怨體制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走卻不想走的痛苦掙扎……
一、運營商正在經歷什麼？
借用雙城記那段經典開場白：這是一個最好的時代，這是一個最壞的時代。對於運營商這樣天生依靠人口紅利、規模紅利的傳統企業，未來的日子或許並不好走。無論是從媒體的口誅筆伐，還是用戶的人人喊打，亦或是員工的紛紛出離，種種跡象都在表明這個行業早已從大象快跑的「神壇」跌落，變得遲鈍、緩慢甚至有些狼狽了。
可十年前絕不是這樣。三十年前更加不是。
《大跨越：中國電信業三十春秋》的開篇語這樣寫道：從經濟瓶頸到社會先導,從全球末游到用戶總量世界第一,改革開放三十年中國電信業實現了舉世矚目的大跨越!這一切是怎麼得來的?這本生動再現改革開放30年來中國通信業輝煌歷程的著作選擇了兩個有意義的時間點，1978年跟2008年，前者是中國正式吹響改革開放號角的關鍵一年，而後者則是代表了通信業黃金十年的關鍵一年。
字里行間都可以讀到中國通信業經歷過怎樣的輝煌，可以感受到從業者那種由衷的自信與榮耀。時代巨變，昔日巨頭創造了比以往更加令人矚目的經營業績，卻在政治地位以及行業形象上連連敗走麥城。
時至今日當我們再次談論運營商，你想到了什麼?是財務報表上無比閃耀的光輝業績,還是面對行業內外競爭暗戰的困惑焦慮；是建成一張張4G、4G 網路的驕傲欣喜，還是管道化、低值化、邊緣化的郁悶心酸；是對KPI下多少就能完成多少的自信得意，還是對基層不斷涌現離職潮的始料未及。
是運營商真的做錯了什麼嗎？可能並不是。
放眼看看這個時代吧！這是一個在和同行不斷抗衡，卻無奈被OTT抄了後路的時代；一個到處充斥著機會，細看時卻滿目危機的時代；一個傳統大機構失勢瓦解，個人自由連接全面崛起的時代……
這是一個唯變不破的大時代。在這個時代里，競爭對手變了、游戲規則變了、用戶習慣也變了，曾經習以為常的一切突然間發生了天翻地覆的變化。話音、簡訊這些傳統業務正在加速下滑，流量雖然成為新的增長點，卻不得不面臨著「提速降費」的巨大壓力。可以說，在這樣的時代背景下，運營商像是被困的巨獸，想掙扎卻又充滿無力感，想改變卻又害怕不確定，想突破卻又找不到突破口……
唯一的方法大概就剩下三個字：豁出去。
二、運營商該怎麼辦？
對於眼下的運營商來說，出路無非兩條，要麼精耕存量客戶，挖掘更大的價值點；要麼開辟新市場，尋找行業的破局地。關於精耕存量市場，已經有太多這方面的文章，這里不再贅述。我想重點談談新市場。
1.新市場在哪裡？
日前，互聯網教父、科技商業預言家的凱文·凱利在斯坦福大學進行長達3小時的分享，暢談他對未來20年重大科技商業潮流的見解。我對其中一個觀點很感興趣，他說不管你現在做什麼行業，你做的生意都是數據生意。
數據！
無論是風生水起的移動互聯網，還是改變世界的芸芸眾生，他們都在通過運營商的網路來獲取信息。
2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的觀點——「人類正從IT時代走向DT時代。IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。」
我們都知道，今年的雙11全球狂歡節中，阿里巴巴天貓用時不到12小時就打破了去年創下的571億元的交易額，最終將記錄鎖定在912億，其中無線交易佔比71%，全球產生成交的國家和地區達到205個。
巨量交易額的背後是什麼？是阿里越來越強大的供貨和物流系統？還是傳統零售業的全面沒落？其實都不是的。我以為這背後體現了阿里巴巴強大的數據分析和挖掘能力。在這樣的購物節中，最重要的問題是商家要備多少貨？而這可以通過平台歷史銷售大數據，預測貨品需求，為商戶提供庫存依據，提升庫存效率和有效性。
而在百貨商店時代，購物數據只有通過人工才有可能統計完並且不一定準確，但是阿里巴巴會把每個人的歷史購物和瀏覽數據都留在雲上。因此，淘寶可不光是一個電商平台，更是顧客的大數據平台。
阿里巴巴集團副總裁塗子沛在講到這個概念的時候舉了一個更容易理解的案例：請你預測全國哪些地區會有更多的二孩出生？按照傳統的數據統計，估計只能依靠人口普查、各地市區縣統計部門的層層上報，不但會有偏差而且還會滯後。而在阿里巴巴，只需要統計哪些區域的孕嬰用品銷量激增就可以了，不但真實而且更加便捷。
運營商也是一樣的。你以為運營商只是通信管道的提供者？其實或許還是信息適配的服務商。在過去，我們使用的文件、文件夾、桌面這些東西都是停留在本地的。我還記得那個時候最好的備份工具大概是移動硬碟或者是藍光光碟之類的東西。而進入網路時代之後，數據就出現在網頁上、鏈接里。現在的雲上有標簽、有流量、有新聞，還有各種各樣我們需要的信息。雲、數據化才是這個時代的關鍵詞。要知道，這些所有的信息都是通過運營商的網路傳輸的，就和從淘寶上銷售的商品信息一樣，除了信息本身，它的發送端和接收端或許才是我們關心的重點。
於是，將合適的信息主動推送給需要的人，就是運營商能提供的大數據服務了。
2.新市場有多大？
中國雲計算技術與產業聯盟理事長吳基傳曾指出：大數據是雲計算服務的基礎，是構架雲平台最基本的要素，沒有對海量信息的分析的大數據，就沒有為所有信息消費者獲取有價值的信息的可能性。
因此在商業界，大數據已經開始成為很多企業的生意。《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將超過這個市場去年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。
2015年8月19日，國務院常務會議通過《關於促進大數據發展的行動綱要》，這或許意味著，大數據在中國將逐漸步入正軌，進入到頂層設計時代，這無疑將加速經濟發展引擎的進一步開發。
從運營商的角度來看呢？以中國移動為例，我們有超過8.2億用戶，110萬4G基站，經營分析系統里有10B以上的數據，我們的10086每分鍾都有海量用戶的呼叫，實際上所有這些動作每天都在產生大量的數據。那麼，這些數據到底有多大，集中以後會是個什麼效果？
有人曾經做過測算，一個省公司一天的數據要上百P，這些數據集中在一點傳輸到中國移動（貴安）大數據中心，需要重建一個中國移動的CMNET，也就是中國移動Internet的骨幹網。
所以某種意義上來說，運營商擁有采之不盡用之不絕的數據富礦，站在金礦上總比無礦可挖強，這也是我判斷運營商或許會在大數據時代「觸底反彈」的依據之一。
3.還有什麼不確定因素？
雖說前途可期，但畢竟是一個全新的領域。在新領域就一定有新的游戲規則，也會有相應的規則適應過程。
在過去的幾年中，大數據的概念在產業界引發了無數的爭議和討論，甚至長期出現在Gartner的新興技術成熟度曲線(也稱新興技術炒作周期報告)中。原因非常簡單，一項新技術多被談及概念，雖然在媒體上屢屢曝光，但應用案例寥寥。
因此，大數據越來越被看做是評論界的談資，而非真正意義上的產業。
在貴陽成立的全球第一家大數據交易所,通過電子系統面向全球提供數據交易服務,計劃2020年數據清洗交易量年達1萬PB、年總額3萬億。然而，成立至今，這個深孚眾望的機構撮合的交易記錄也不過3000多筆。「有意願交易大數據的企業和機構還不多。」交易所工作人員如是說。
除此之外，還有幾個關鍵不確定因素在影響著大數據產業發展。
A.技術能力不足。IT作為後端的支撐手段，大量通過外包或采購方式實現，所以在自身軟體開發和大數據平台運維、大數據新技術應用、大數據分析挖掘方面能力相當有限。
B.數據「牆」大量存在。很多數據是分散在不同的系統中的，經過長時間的「豎井」式運作，已經形成了難以突破的壁壘。以中國移動為例，B域主要是經營分析數據、O域主要是網路運維數據、M域主要是管理信息數據，但這三域的IT系統分別由三個不同的部門負責，整合難度較大，較難形成「1 1＞2」的數據融合效果。
C.組織架構不匹配。目前看，很少有機構會設置專門的部門去集中各種散落的數據，更別提對這些數據進行標准化的管理和維護了。
D.思維觀念的滯後。如果說技術、資金、人才方面的劣勢都可以通過後天的努力來補足，那麼意識層面的缺失就需要相當長時間的培育了。
除了以上說的幾點，大數據交易的安全性、定價的合理性、客戶信息的保密性，都在一定程度上影響著大數據業務的規模和發展空間。
三、運營商玩大數據的心法與身法
運營商究竟該怎麼玩兒大數據呢？竊以為先要回答好三個問題：一是數據在哪裡？二是數據放哪裡？三是數據怎麼用？
1.數據在哪裡？
都說我們正在經歷一個全新的商業時代——分享經濟的時代，消費者正在放棄傳統的、效率低下的企業，轉而投入分享型企業的懷抱，來獲取他們想要的產品和服務。Uber讓座駕更好地分享，Airbnb讓空閑的房屋更好地分享，八戒網讓創意和設計更好地分享……現在看，一切可以分享的都是價值數據。
在分享經濟的時代，真正分享的是有效的供需關系。因此，在分享經濟中，更重要的其實是創建供需場景，建立供需聯系。
數據也是相同的道理。隨著移動互聯網、雲計算、物聯網等新一代信息技術的爆發式發展，智能手機、平板電腦、可穿戴設備以及遍布各個角落的感測器，正在越來越多地接入到運營商網路。各種交互數據、感測數據正源源不斷從各行各業迅速生成。這些數量龐大、種類廣泛、迅速產生和更新的大數據，蘊含著前所未有的社會價值和商業價值。
如何能夠有效挖掘並體現出數據的價值是亟待解決的問題。竊以為，關鍵就在於建立數據使用的場景並搭建數據交易平台。
比如說，城市規劃設計院需要對新區進行商業價值評估，可以通過運營商的網格數據分析提供區域人口及經濟狀況解析；再比如，醫療機構需要在一段時期對葯物及醫療設備做儲備，可以通過醫保報賬平台統計該區域的醫療診斷及葯物使用情況，預測出該區域可以發生的大規模疾病，從而及時儲備相關資源。
重要的是，幫助數據消費者更加迅速有效地找到他們需要的數據，並促成雙方交易。
2.數據放哪裡？
如此大規模的數據存放在哪裡也是考驗大數據產業的要素之一。要知道並不是所有的機構都有足夠的資源去建設自己的數據中心。而在這方面，運營商恰好可以提供服務。
通信行業有個詞叫做「電信級服務」，意思是通信服務要具備不間斷運行、大容量、高穩定性、可靠性等特點。而要達到這些條件，就需要完備的QoS保障機制，而其中重要一環就是設施先進、管理規范的通信機房。
因此可以說，在數據機房方面，通信運營商具有先天的優勢。
能否將此作為運營商進入大數據市場的切入點呢？開放、合作就成了這個部分的關鍵詞。前文說過，傳統機構中有很多數據與信息孤島，要想打破不斷構築的「數據牆」，首先是要將他們集中化的存儲、管理、運營。因此，運營商的高標准數據中心或許只是一個必要而非充分條件，要讓源自不同領域的數據發生「化合作用」的前提是將這些數據存放在運營商的數據中心。
ICT基礎設施有連接和存儲的作用，其產生的數據通過不同的終端存儲下來，這些數據在應用程序中使用才會有價值。而運營商同時具備連接和存儲兩項功能。
面向未來，運營商數據中心將成為網路的中心，構建面向業務的敏捷、柔性、綠色的雲IT基礎架構將使運營商數據中心成為新一代ICT基礎設施的驅動中心。
3.數據怎麼用？
運營商現在最大的挑戰是什麼？是端到端的質量保障不足導致用戶體驗還不夠好嗎？是受到OTT業務的沖擊導致傳統業務快速下滑嗎？還是業務量收剪刀差不斷加大、投資壓力日趨吃緊嗎？個人認為都不是的。我們最大的挑戰在於用戶往往滿足於現有的業務。這會讓我們產生嚴重的路徑依賴，從而也會形成「自滿」情緒。
事實上，運營商現在面臨著三大重要轉變：一是從關注功能向關注最終用戶體驗轉變；二是從提供語音和帶寬向提供豐富、開放的ICT融合信息服務轉變；三是從基於人口紅利的增長向應用創新增長轉變。這三個轉變帶來了商業模式、運營模式、研發模式和科技創新的轉變，將驅動電信行業從封閉走向開放的數字化運營。
數字化運營，至少有三件事可以做：一是盤點數據資產；二是建立計算能力；三是開放數據平台。按照貴州移動羋大偉總經理的思路，運營商大數據發展路徑分為1.0、2.0和3.0三個版本。
大數據1.0主要針對運營商內部分析，建設重點以數據整合和能力構建為主，為數據價值發掘奠定基礎，重點支撐精準營銷和精確建網；大數據2.0主要針對數據價值提升，重點是逐步拓展對內對外數據價值挖掘的能力；大數據3.0主要針對數據變現，聚焦重點客戶和行業，構建數據生態系統，逐步凸顯外部收入。
目前，運營商在IT系統和網路系統上積累了很多數據資產（當然如果處置不當也可能會變成數據遺產……），通過SDN和NFV等IT技術重構的通信網路，將會形成全新的彈性、智能的網路架構。而網路IT化，就要求建立以雲數據中心為核心的網路架構，數據中心將成為ICT基礎設施的核心，數據中心的布局和規劃決定未來網路的架構，也決定了未來的競爭力。
伴隨20多年的互聯網發展，掌握未來的「聯接一代」和「數字元人」已經長成。相比上一代人，他們的溝通、交友、娛樂、消費、工作、學習等行為方式和思維模式，已經發生深刻的變化，他們對於數字社會和互聯網的依賴與生俱來，代表著互聯網時代的新消費行為。
運營商新的業務運營系統不再是簡單的支持系統，更不是簡單的營銷界面在線化，而是連接運營商、客戶和合作夥伴，連接網路、應用和內容的價值創造系統和生態鏈系統。傳統的線下營業廳或將大幅減少甚至消失，取而代之的，是用戶可以全在線模式按需、實時定製享受各項服務，運營商通過大數據分析洞察客戶和精確營銷，提供更加智能的客戶服務。
從購買產品走向購買服務，商業世界的游戲規則正在發生根本上的變化，商家和用戶之間的關系從交付那一刻才剛剛開始。
互聯網之父勞倫斯·羅伯茨曾講過：「自網路誕生以來，我們只實現了網速的提高，而在提升網路性能及其他方面毫無進步。」在這方面，運營商正在積極從消費體驗出發打造新型的業務運營系統，新系統不再是簡單的業支系統和網管系統，更不是簡單的營銷在線化，而是連接運營商、客戶和合作夥伴，連接網路、應用和內容的價值創造系統。
後記
對於運營商來說，傳統通信的黃金十年也早已過去，創新增長的白金十年或許才剛開始。站在時代交替的十字路口，我滿腦子都只有一個想法——「或許我沒有趕上通信業的黃金十年，但我一定不會再錯過大數據時代的白金十年」。
㈡ 大數據平台的運營模式有哪些
這裡面涉及到3個方面的專業常識問題。
第一個是大數據；
第二個是平台，以及大數據平台；
第三個是運營，以及運營模式。
我們先來看第一個問題，大數據。「大數據」的定義很多，也很泛。但是都沒有錯，因為出發點不一樣。有的站在研究的角度，有的站在學術的角度，有的站在市場的角度，那麼比較客觀的定義，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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它的特點，首先是它的價值取向，沒有可以利用的、可以挖掘的數據再大也不叫大數據；另外看它的海量和精準性，海量數據不等於大數據；還有就是在線性，再多的數據，如果沒有在線性的特點，那隻能算區域網裡面的陳冗信息。
第二個問題，平台，就是在線化的生態體系，才可以叫平台。如果沒有在線，如果緊緊是孤立存在的，是不能稱為大數據平台的。既然叫平台，而且是大數據平台，其在線化以及基於整個數據的抓取、挖掘和再利用等方面應該有一個整體規劃，這樣的情況下才可以叫平台運營。
第三個問題，對於運營的理解，無論有多少種介紹和解釋，運營都分為宏觀和圍觀的兩種理解。宏觀的，叫綜合運營，是戰略和戰術整體結合的層面；微觀的，叫產品運營，然後再細分為內容運營、用戶運營、活動運營等；
所以，要像搞清楚運營模式，需要前面先定準以上內容。
如果宏觀上的運營模式，主要是看整體商業模式的定位。包括如何推廣、如何獲取數據、如何挖潛數據；如何讓平台贏利，並最終實現平台的價值；
微觀的運營模式，主要是三步走的策略，具體就是拉新、留客、激活、反復再拉新、激活、留客等，不斷地增加粘度、增加客戶的使用感受，增加平台的娛樂性、增強客戶的2次使用和再分享推廣傳播的策略。
㈢ 大數據對於當前企業的運營有哪些幫助
進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。
㈣ 大數據對企業運營管理有哪些價值
未來幾年,全球數據量將呈指數級增長。據國際數據公司(IDC)統計,全球數據總量預計2020年達到44ZB,中國數據量將達到8060EB,佔全球 數據總量的18%。
如今,大數據已成為一項業務上優先考慮的工作任務,因為它能夠對全球整合經濟時代的商務產生深遠的影響。除了為應對長期存在的業務挑戰提供解決方案之外,大數據還為眾多行業、甚至社會本身的轉型激發了許多新的方式。研究表明,72%的企業首選大數據應用需求是基於客戶行為分析的大數據營銷,其次產品創新、風險預測、供應鏈管理、客戶服務等也是企業優先考慮的大數據應用。
提升客戶洞察力
傳統的拍腦袋的決策方式和營銷手段,對大數據時代消費模式的戰略決策已經不再那麼適用,尤其是越到後來,市場、媒體、渠道成本越高,企業所換取的收益越來越少。那麼,如何才能在新時代里,尋找到投資和回報的平衡點,就需要利用大數據去預測消費者的行為,提高其購買力,從而獲得利益。
大數據的核心就是預測,大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是要教機器像人一樣思考,相反,它是把數學演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前,每個人的行為都跟別人一樣,沒有本質變化,所以商家會比消費者更了解消費者的行為。
助力精細化運營
好產品是運營出來的,互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適的商業模式並增加收入。成功的互聯網運營要做到精細化運營,成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以,企業在大數據的應用場景上,一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營,以驅動更好的運營效率和效果的提升。
企業如何推動大數據應用
受應對業務挑戰這一需求的推動,並且根據不斷進步的技術和數據不斷變化的特點,眾多企業已經開始更深入地考察大數據的潛在價值。
1.以客戶為中心推動初始舉措。 最初的大數據舉措必須注重能夠為企業提供最大價值的領域,這一點勢在必行。對許多行業來說,這意味著從客戶分析開始,通過真正了解客戶需求,並預測未來行為,從而為客戶提供更好的服務。
要想有效地培養與客戶之間有意義的關系,企業必須以客戶認為有價值的方式與客戶聯系。價值可能來自更及時、更明智或者更相關的交互;也可能來自於企業通過改進底層運作而增強交互的整體體驗。無論來自何處,分析都有助於從大數據中獲得洞察力,這對於在這些關系中達到這一深度日益重要。
2.從現有數據開始,實現近期目標。 要實現近期目標,同時為持續開展大數據項目創造發展動力和專業知識,企業必須採取實用的方法。我們的調研表明,要開始尋求新的洞察力, 最具邏輯性和性價比的地點就是企業內部。
從內部著眼允許企業利用現有數據、軟體和技能,提供近期業務價值, 並且在考慮提升現有的能力而處理更復雜的數據來源和類型之前積累重要的經驗。大多數企業希望通過這樣做而充分利用現有存儲庫中的信息,同時擴展其數據倉庫,以處理更大數量和更多類型的數據。
3.制定整個企業的大數藍圖。 大數據環境下，企業需要根據自身行業特點制定企業的大數據藍圖。藍圖包含企業內的大數據願景、戰略和要求,對於在業務用戶的需求與IT實施路線圖之間做到協調非常關鍵。它實現了關於企業如何利用數據改進業務目標的一致理解。
有效的藍圖通過確定大數據適用的關鍵業務挑戰、規定如何使用大數據的業務流程要求,以及包含實現該藍圖所需數據、工具和硬體的架構,從而定義了企業內大數據的范圍。這是為指導企業以實用的方式,並以創造可持續的商業價值為出發點,開發並實施大數據解決方案而制定藍圖的基礎。中科點擊作為行業大數據應用專家，多年實戰經驗形成一套標准化的大數據應用開發模式，深挖各行業應用痛點，為企業量身定製大數據應用服務，已經為汽車、教育、金融、醫美等眾多行業客戶提供了數據應用和商業增值。
未來，大數據產業會形成一個生態系統，大數據的應用將會影響到更多行業，實現更多價值，企業級的大數據應用會蓬勃發展，目前很多企業已經意識到數據資產的重要性，有效的利用數據技術，把客戶數據承載下來，管理好，將是下個10至20年企業的核心競爭力！雪脈科技有著一批精深的專業演算法工程師，對大數據有深入研究，助理企業使用大數據管理，實現企業騰飛。
㈤ 安徽省數字經濟管理服務有限公司怎麼樣
靠譜，該公司成立於2022-09-30，根據查詢公司官網得知安徽省數字經濟管理服務有限責任公司是合肥市大數據資產運營有限公司全資子公司，公司利用大數據、5G、區塊鏈技術、雲計算等新一代智慧交通信息技術，旨在打造集網路貨運業務、靈活用工及再生資源等數字經濟為一體的監管服務體系，該公司是一家受官網認證法律保護的正規公司（品牌），因此非常靠譜。
㈥ 什麼的大數據運營
兩年大數據行業新提出了一個概念，叫大數據運營，所謂的BigData Operation，目前在各個行業中均處在蓬勃發展的階段，就筆者來看，BDO代表了一種大數據的未來方向，以筆者所從事的網路游戲行業來看，具有比較大的發展空間，下面科多大數據來給
㈦ 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營
互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。
大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。
1、大數據時代，數據如何驅動運營
在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。
當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……
經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。
2、大數據識別有價值信息，輔助決策
對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。
目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。
大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。
3、大數據連接、賦能、跨行業數字化
通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。
4、如何解讀數據成了非常重要的技能
互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。
5、企業如何利用大數據分析精準運營
無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。
數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。
那麼，數據從何而來呢？
構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。
數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。
在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。
01、用戶分群，尋找更多的核心用戶
用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。
02、營銷轉化漏斗分析
互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。
03、客戶瀏覽來源分析
互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。
互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。
中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營
中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。
幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。
幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。
㈧ 大數據的運營模式包括哪些方面
數據市場銷售
該方式關鍵就是指將初始數據開展市場銷售，或是授權第三方應用已有數據。該方式在中國因為多種多樣緣故進度遲緩，海外關鍵在金融業用以個人信用分析等。
科學研究咨詢分析
該方式就是指企業(如顧問公司)根據已有數據、公布數據或第三方數據開展分析，得到行業分析報告或是一些特殊方位的匯報，並將匯報開展出售的方式。
服務平台
該方式出示服務平台專用工具的租賃，企業將已有數據導進其服務平台或運用服務平台專用工具導進第三方數據，並且用其出示的專用工具開展測算，再將數值取回來。該方式下，服務平台依照數據量和使用時間開展收費標准。該方式很有可能與第三方數據儲存相結合，針對客戶而言，將數據放到第三方資料庫房並應用其服務平台開展測算，比較方便快捷。
廣告宣傳等運用
根據將大數據開展分析和挑選，進而將廣告宣傳要求連接至DSP服務平台等，供即時競價等。
人工智慧技術開發設計
該運營模式關鍵根據大數據分析持續開展人工智慧技術商品的開發設計，如Google的無人駕駛等。該方式在中國運用仍較少。
第三方儲存
在該運營模式下，企業自身並不建造資料庫或是數據管理中心，只是立即將數據上傳入第三方開展儲存和管理方法，該方式針對企業的資本開支工作壓力較小。除此之外，大家注意到第三方儲存因為其在技術性和機器設備上的領跑性，能夠協助企業在節約項目投資的狀況下得到 不錯實際效果。
關於大數據的運營模式包括哪些方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。