Ⅰ 運營商的大數據問題出在哪
問題如下：
1、運營數據不統一，難以發揮整體性的作用。
2、數據分級管理平台分隔的情況下，大數據應用時依然很難整體操作。在解決一些全局性問題的時候就無能為力。
3、場景不夠，缺乏突破點，不知道大數據應用到何方，對商業社會的各個方面了解缺乏，手中有數據也不知道應該用到什麼地方。
Ⅱ 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」。
Ⅲ 運營商發展大數據的核心價值在於商業化
運營商發展大數據的核心價值在於商業化
近年來，電信運營商利潤率增幅放緩甚至下降，傳統話音業務收入增長乏力，日趨邊緣化、管道化；數據業務佔比迅速增長，但量收的剪刀差持續擴大，投入多回報少。
在運營商轉型路上，大數據技術的深入應用與商業模式的開發大有可為，可以說是運營商規避同質化競爭，打造智能數據管道，尋找差異化經營「藍海」的必由之路。大數據的技術架構尋求高性能與低成本的統一，可以降低電信運營商龐大的IT資本開支壓力。大數據的商業應用促使電信運營商從單純提供網路資源、前向收費方式轉變為基於網路資源和依據海量數據資源提供服務的靈活多樣的混合模式，是一種新的商業模式。
國內運營商大數據應用受限
國內電信運營商在大數據應用方面主要受到了以下方面的限制。
第一，數據採集散亂、深度不足：電信運營商擁有海量數據的來源，但採集渠道散亂，通常分級、分地區、分系統建設，整體規劃不足，數據標准化程度低，匯聚困難，無法形成有效的數據資產。
第二，數據分析能力不足：電信運營商建有以數據倉庫為核心的經營分析系統，通常採用小型機加高性能存儲架構建設，針對傳統話單日誌等結構化數據設計，還不具備非結構化數據與流數據的分析處理能力。
第三，數據商業應用不足：電信運營商大量數據尚沒有充分發掘數據應有的價值，智能管道的建設正處在初期階段。現有分析系統僅對內部提供服務，缺乏對外數據開放平台，大量數據未能有效進行商業利用。
電信運營商大數據發展探析
（1）大數據的政策支撐
電信運營商應積極尋求政府的支持，推動政府為大數據產業發展提供積極的政策支撐與引導、對關鍵技術的研發提供專項財政資金支持、對重點工程項目的實施提供支持與保障。電信運營商應高度重視大數據信息安全，推動政府部門牽頭啟動大數據立法，解決大數據信息權屬與隱私保護問題；制定大數據技術標准與運營標准，規范大數據安全體系。通過政策支撐保障大數據產業的可持續發展。
2012年10月，中國計算機學會和中國通信學會均成立了大數據專家委員會，從行業學會的層面來組織和推動大數據的相關產學研用活動。運營商可以依託該平台推動企業內部大數據的發展。
（2）大數據技術架構與演算法的研發
根據2012年美國市場調查咨詢公司（Gartner）發布的新興技術曲線，大數據技術正處於「期望膨脹期」，距離真正成熟尚需2~5年。電信運營商應抓住機遇加強技術研發，在開源技術的基礎上，發展適合運營商的大數據技術；同時應積極對技術標准做出貢獻，掌握技術主動權。在技術的拓展可主要集中在三個方面：（a）大數據的採集與傳輸技術。採集技術是指基於智能管道和物聯網的大數據獲取技術和演算法；大數據傳輸技術研究應注重海量數據傳輸的安全可靠性，解決調度與控制問題。（b）大數據的存儲與分析技術。存儲技術主要指面向海量數據文件的有效存儲與讀取能力、大數據的新型表示方法和去冗降噪演算法；分析技術的拓展方向應包括數據可用性和可計算性，計算復雜性問題，研究求解演算法，進行高效處理等。（c）大數據的隱私安全技術。在大數據時代，如何保護用戶隱私安全不僅是法規層面需要解決的問題，也是電信運營商在技術層面亟待解決的問題。
（3）大數據支撐運營中心
運營商要充分發揮大數據的價值，首要條件是具備採集、融合、存儲、分析海量數據的能力。電信運營商可以在現有經分系統或數據倉庫的基礎上，針對目前數據採集散亂、採集深度不足、分析能力不足的問題，構建數據集中、平台統一的省級或全國級大數據支撐運營中心，為大數據的應用與商業化提供精確支撐。大數據支撐運營中心可以設置如下邏輯架構。
數據採集層：通過建設數據採集聚合網關，匯聚跨地區、跨系統的採集的豐富數據源。
數據融合層：建設海量結構化數據、非結構化數據以及流數據處理能力，建立數據標准化體系，進行統一處理和存儲。
數據應用層：通過構建不同的數據挖掘與分析模型，融合結構化數據，形成數據倉庫，對外提供統一服務能力。
資源管理層：提供統一監控、資源管理與運營等功能。
（4）大數據應用與商業化
大數據應用與商業化是大數據發展的核心價值與落腳點。電信運營商擁有極其豐富的數據資源，相比互聯網公司更具天然優勢。對大數據進行全面、深入、實時的分析和應用，以客戶體驗為核心發展流量經營，是電信運營商應對新形勢下挑戰避免淪為啞管道的關鍵。
通過大數據助力業務創新，提供市場營銷與客戶服務的精準支撐能力。在互聯網社會中，擁有數據，就擁有了了解用戶行為的基礎，從足夠多數據的疊加中可以探知一個人的過往行為，同時可以精準的預測出其未來的需求。通過對海量的行為和內容數據處理，可以獲得用戶的時間、位置、業務、終端等基礎信息，分析出用戶的身份、興趣、社交圈等，這樣可以開發出很多新的增值業務。
通過大數據提升企業管理水平，提供透明管控與科學運營的精準支撐能力。運營商可以融合市場、財務、網路等多個系統產生的海量數據，將相關聯的數據進行處理分析，有利於運營商更全面、更准確、更快速地獲得企業運營數據，為投資決策和網路優化方案提供更多視角。
通過大數據發展開放合作平台，開辟新的商業模式，助力電信運營商轉型。電信運營商可以通過大數據支撐運營中心發展開放合作平台，為廣大開發者提供海量數據資源，發揮大數據的價值，將數據作為資源，進而提升的運營商利潤增長點。
大數據技術的發展及規模商用，使得電信運營商能夠充分挖掘管道內容，創造新的業務增長模式，應對「去電信化」的趨勢，轉型為綜合信息服務提供商，成為未來大數據時代中最大的贏家。但在推動商業化應用的過程中還應全面認識大數據的內涵，避免陷入單純的計算能力和存儲能力建設，要清醒認識大數據發展的成熟度，客觀分析用戶的應用需求，避免過度建設
Ⅳ 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。
需要合作看評論
Ⅳ 運營商大數據可以為企業精準營銷
以客戶為中心，依託強大的資料庫資源，通過對數據的分析整合，對客戶進行精確的分析定位，做到合適的時間、合適的地點、合適的價格、通過合適的營銷渠道，向准確的顧客提供需要的產品，實現企業效益的最大化。精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。
1，以用戶為導向。真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。
2，一對一個性化營銷。很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。
3，深度洞察用戶。深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求，例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。
4，營銷的科學性。實踐證明，數據指導下的精準營銷相對與傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。
Ⅵ 運營商看待大數據最易陷入的四大誤區
運營商看待大數據最易陷入的四大誤區
在大數據概念迅速普及、產業快速發展的今天，運營商仍以傳統的通信思維看待大數據業務的發展，導致其在發展中陷入了某些誤區。
誤區1：大數據項目應當「做成產品」
最容易形成這種誤區的就是運營商的政企服務機構。在他們的工作中，有一大部分的時間是用來聯合設備廠商或服務支撐方滿足客戶各種需求，尤其是在一些ICT項目中，「運營商+服務方」聯合投標的模式屢見不鮮。
在這種背景下，運營商習慣於打包提供「整體解決方案」的模式。這裡面一個非常核心的點是：運營商要在摸清客戶需求的情況下，協同服務支撐方事先提供一套產品/服務方案，這套方案的頂層設計、解決方案、落地服務都是由運營商或者服務商單方面提供，客戶主要負責定方向以及政策指導。而在這種思維模式下，運營商更願意將項目做成「產品」提供給客戶。
然而在大數據合作項目中，筆者更願意稱之為「服務」。一個巨大的差異點在於：客戶需要全程參與項目設計，在模型訓練及數據驗證的過程中要進行實戰演練，在一些關鍵模型、核心參數的設定上要有明確的意見。而在此過程中有一個心態和理念上的重大區別，如果說在政企的ICT項目上，運營商扮演的是「包工頭」角色大包大攬，那麼在大數據項目中，運營商更多應該充當「開放平台」，將數據作為能力開放出來，數據應用的事交給更專業的行業用戶。這樣既可以為運營商提供廣闊的思路、積攢寶貴的經驗，又可以在合作過程中探索和實踐出一套互信機制。
誤區2：大數據項目應當「做大做強」
在運營商發展大數據的過程中，一個比較突出的現象是做大數據項目，往往都是「大」項目。一方面，大項目的影響力更大，更容易出彩；另一方面，運營商政企機構「對等服務」的設置也在某種程度上決定了高層級政企機構只願意做高層級客戶，無論從職責還是意願上，他們都不太可能去找低層級客戶。
基於此，對於高層級客戶肯定要「高大上」，功能越多、越全、越高級越好，界面越酷、越炫、越繽紛越好，對於重要客戶，「面子」是一定要給足的，至於報價，通常都是「鑒於雙方深厚的合作基礎或一定要著眼未來，不要太在意短期收益，適當收點費就可以了。」
但這樣做最有可能導致的後果就是快速透支新型業務的價值，有可能導致這個業務線迅速進入枯水期。事實上，運營商的流量經營就是讓流量快速貶值，從而迅速見頂。
所以筆者認為，運營商的大數據項目應該做小、做精、做深、做透、做實，真正在客戶的實戰場景中發揮作用。讓客戶用了就說好、用了就離不開。如此，才能真正深入用戶，讓功能變成服務、再讓服務變成收入。
誤區3：大數據項目應當「由內向外」
有一種觀點認為，運營商的大數據項目就應該「從內到外」，也就是說主要服務內部，然後再逐步考慮外部應用。理由也非常簡單，如果連自己的稀飯都「吹不冷」，又怎麼能做好外部的事情？更何況，還有一把「用戶隱私」的「達摩克利斯之劍」高高懸在頭頂。
事實上，這種邏輯未必成立。在筆者看來，大數據項目真正成功的關鍵往往是部門與部門之間、行業與行業之間打破數據壁壘，產生融通價值。讓人感到遺憾的是，盡管運營商擁有海量數據，但這些數據多是散落在M/B/O三域當中，經過多年的發展，不同的IT系統像是一個個高高的煙囪，隨之而起的還有部門之間越來越厚重的「部門牆」。
相比之下，外部則有所不同。對於其他行業來說，通信數據是一個完全陌生的領域。從概率上來說，這種「結構洞」式的機會往往會帶來「跨界交叉的意外驚喜」。兩個完全不同的行業數據碰撞得出有趣結論的可能性的確會更高一些。更何況，通信數據本身就蘊含著十分豐富的內涵。
因此，只要找到合適、可靠的行業，將兩者的數據打通、解構、清洗、再結構化並進行交叉分析，有很大的機會可以做出某個特定場景下的「神奇功能」。當然，這里的場景一定是基於行業用戶的自身實際應用，絕非是那些「面子工程」。
誤區4：大數據項目應當「自上而下」
按照運營商拓展政企市場的思路，通常更習慣於「自上而下」的策略，即與垂直行業的上級管理機構簽訂戰略框架合作協議，再由運營商各級分公司與屬地機構簽訂業務協議。
其實，「自上而下」部署項目是一把雙刃劍。好處在於，一旦項目簽約成功，可在相對較短的時間內完成某個行業的全面部署；壞處在於，客戶需求不易收斂，項目極有可能失控，同時，通過行政命令強壓下級機構執行時，下級單位處於被動接受的狀態，或許會出現「消極怠工」的現象。
所以，筆者更傾向於「自下而上」去推動大數據的發展，原因非常簡單：基層單位往往更接地氣，可以在一些特定的場景、特定的行業以及特定的區域中形成收斂的需求，容易形成單點突破和飽和度攻擊，最終直接產生「實戰」效果。更加深層次的原因在於，基層單位主動創新提出的項目，往往在落地執行過程中更具主動性，一旦項目具備規模推廣的可能性，無疑將為基層單位在上級管理機構那裡變成加分項。
Ⅶ 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。
Ⅷ 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。
Ⅸ 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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