據研究顯示，大數據在全球的收入快速增長，預期在2012-2017年的復合增長率將達到60%。根據最近一段時間發布的各類大數據投資研究報告進行了初步估算，預期未來超過40%的GDP增量。大數據已經成為與自然資源同等重要的寶貴財富，發展潛力空間巨大。
而電信運營商作為數據的生產者，多年來積累的數據蘊藏著豐富的業務信息和商業信息，價值挖掘的潛力巨大，擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都會大有作為。
在8月19日召開的中國國際大數據大會上，中國移動副總裁李正茂表示，中國移動已經意識到，大數據將與運營商的通信網路和客戶資源具有同等重要的地位。
從企業層面來看，大數據將助力運營商全面提升運營商的精細化運營水平。一是改善用戶體驗，通過對用戶感知的分析，並運用智能交互技術，進一步提升用戶體驗；二是實現科學決策，通過大數據刻畫當前企業發展的狀況，預測未來趨勢，對企業成本、收入風險等進行精細化管控。
從行業層面來看，目前各行業紛紛加快大數據應用，重構未來的核心競爭力，運營商可利用數據與網路資源優勢，聚焦行政管理、醫療、交通、教育等多個行業，在行政管理領域可以輔助提升政策制定、信息發布、事務辦理、管理監控等多個領域的效率和設備，在醫療領域患者可通過可穿戴設備向醫生發布數據，從而得到更為便捷的醫療服務。醫葯研發機構可以利用收集到的醫學大數據提高研發能力和醫療水平。在交通、物流領域，可實現智能化的運輸網路與運力規劃，實施交通管理、車隊管理等等。
從社會層面來看，運營商依靠多年的數據和平台經驗積累，一定會成為提供社會化大數據生態平台服務的有力參與者。在未來，社會化大數據生態平台，將以數據銀行的形式存在，平台使用者不但可以享用運營商的各類數據分析服務，使用者數據也可以在這里得到充分共享和流通，不同的商業模式將在這個平台上衍生和繁榮。
李正茂認為，大數據對於運營商轉型升級具有重大的戰略意義。而中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。在自主研發方面，中國移動在2007年啟動了大雲的研發計劃，構建了海量存儲處理和數據分析和挖掘等核心能力。到目前為止，大雲的大數據相關產品已經在17個省市進行了超過100項應用試點和商用，部署規模超過了3000台伺服器，在快速響應市場需求的同時也降低了企業運營成本。
李正茂還透露，中國移動在今年成立了蘇州研發中心，計劃構建3000-4000人的研發團隊和運營團隊，宗旨就是要進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。
在產業合作方面，中國移動一直秉承開放共贏理念，推動雲計算和大數據技術的成熟和產業健康發展。我們構建了大雲產業聯盟，與技術提供商、集成商、高等院校、政府機構等超過50家單位，在核心模塊合作、授權技術服務、應用開發技術攻關等產業不同層面開展了合作。我們還積極參與了國內、國際標准化和開源組織工作，在TMF完成了大數據報告並完成發布，牽頭完成了彈性應用計算介面等國家標準的制定。
另外，在大數據對內的研究探索方面，中國移動率先提出了大數據超細分微營銷精服務的理念，在客戶服務、市場營銷等方面，也有不少成功案例。現階段的工作，更多集中在應對數據規模增長和促進企業不同專業領域數據融合上面，以及不同程度的發揮數據價值。
⑵ 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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⑶ 數據分析能否成為多盟核心競爭力
數據分析能否成為多盟核心競爭力_數據分析師考試
大數據時代已經到來，如何更好地發揮數據資產的價值對於電信運營商來說是一個嶄新的課題。電信運營商是大數據的傳送者、生產者和使用者。在電信運營商為各行各業提供大數據應用時，首先要將大數據應用於自身發展，才能更好地適應時代競爭需求，如果連內部都做不好，對外營銷大數據產品也沒有說服力。
運營商是大數據的生產者和使用者
電信運營商是移動數據的傳送者。據StatCounter公司2014年5月報告，全球移動互聯網流量占互聯網流量的25%，其中亞洲比例更高，佔到37%，而在2010年這一比例僅為4.5%。有互聯網女皇之稱的Mary Meeker在《2014互聯網趨勢報告》中指出，全球移動設備貢獻的互聯網流量份額將年增1.5倍，到2014年年底超過30%。
電信運營商也是移動數據的生產者。電信運營商在為用戶提供上網訪問、語音通話、短消息發送等管道服務的同時，也收集管道中流過的數據。
運營商中的大數據主要可分為三大類。第一類是CS（Circuit Switch）域中的信令數據，主要包含用戶的電話呼叫記錄（CDR）、簡訊發送記錄以及終端與網路的其他交互記錄（如終端的開機消息、位置更新消息、鑒權消息）等；第二類是PS（Packet Switch）域中的IP包數據，PS域數據主要包含用戶上網時的控制面和用戶面數據包記錄，控制面數據如AAA的鑒權、認證數據包，PDP建立、更新、刪除等，用戶面數據主要是用戶的上網記錄數據；第三類是包含用戶個人屬性的CRM數據，主要包含用戶的身份資料數據、產品的訂購數據、用戶的消費數據、用戶的支付數據、用戶的套餐數據、用戶的終端數據等。
這些數據完美地體現了大數據的「五V」特徵，中國聯通從SGSN與GGSN間以分光方式獲取移動用戶的上網IP地址、時長、上網記錄和基站流量，2013年每秒收集用戶上網記錄83萬條，對應年數據量3.6PB。中國電信一個中等規模的本地網每天3G用戶上網記錄就達到TB級，上海電信每分鍾產生8萬條位置更新信息。中國移動從移動終端上報的異常事件記錄中採集數據，還從基站和交換機中通過分光方式採集數據，2013年每天記錄話單數據10TB、信令數據100TB、上網日誌500TB，累計數據存量80PB，年增50%。
電信運營商還是移動數據的使用者。三大電信運營商都著力建設大數據分析系統。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，同時准確掌握每個基站的實時流量和忙閑，為網路擴容和提高質量提供依據。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。中國電信利用大數據支撐智能管道，通過感知優化流量使網路暢通，還利用大數據分析中小企業用戶的通信行為，對企業誠信和經濟能力進行評價，降低金融機構的風險。
大數據提高企業內部科學決策
運營商大數據的價值主要體現在運營商內部應用和外部商業化。其中通過內部應用可以提高運營商的科學決策水平，實現決策從主觀判斷和經驗判斷為主轉向數據驅動的科學決策。
精準營銷，提升市場經營水平。通過對移動用戶上網行為的分析，知道用戶的上網偏好，並把合適的內容推薦給喜歡的用戶，實現精準流量經營；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，有針對性地開發業務和優化資費模式及套餐餘量置換方案，實現定向精確的終端營銷和個性化內容業務推薦。
客戶維系，提升客戶服務水平。根據用戶的終端是否支持4G，主動向用戶推薦性價比更好的4G套餐，讓持4G終端的用戶早日用上4G網路，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。
優化網路，提高網路建設和維護水平。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；以用戶的體驗視覺實時跟蹤網路性能，記錄接收信號強度(RSSI)、用戶位置等信息，快速預測用戶移動行為，並獲取當前小區及下一個切換小區的信息，對待切換到的小區為用戶預留資源，實現快速切換，准確掌握每個基站的動態流量和忙閑，為精確規劃站址和決策擴容、優化網路性能、實現異構網宏微協同提供依據。
案例：
1.國內某運營企業綜合應用神經網路、分類樹演算法、logistic回歸、文本挖掘、SNA社交網路分析等數據挖掘技術，建立投訴預測五大模型，包括交際圈模型、忍受度模型、情感分析模型、業務表象模型、內容敏感點模型，另外利用文本挖掘方式實現對客戶投訴文本的自動化分類演算法的功能，實現文本自動化分類技術，實現事件到問題的轉換，同時，建立文本分類識別模型，變更分類，根據訓練結果自動重新歸類文本，使業務數據得到有效沉澱，並結合每個分析視角與應用場景，給出用戶投訴的風險度、可能的投訴原因及相關場景。實現了智能預判提醒功能，防患於未然，使一線員工的工作方式由被動服務變為主動關懷，有效降低了再次來電率和再次生成工單率，縮短了人均處理工單的時間，提升了工作人員的處理效率，降低了升級用戶的投訴率，降低了流量調費用戶的調費金額，有效降低了成本。
2.T-Mobile採用Informatica平台開展大數據工作，通過海量數據的集成，綜合分析客戶流失的原因，在一個季度內將流失率減半。
3.SK電訊新成立一家公司SK Planet，專門處理與大數據相關的業務，通過大數據分析用戶的使用行為，在用戶做出決定之前，推出符合用戶興趣的業務，減少用戶流失。
4.法國電信開展針對用戶消費的大數據分析評估，利用大數據改善服務水平，提升用戶體驗。某段網路的掉話率持續過高，藉助大數據分析手段診斷出通話中斷產生的原因是網路負荷過重造成的，根據分析結果優化網路布局，提升客戶體驗，從而獲得更多的客戶以及業務增長。
5. 國內某運營企業利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)演算法，將多個變數通過線性變換以選出較少個數重要變數，並嘗試基於全量的用戶通信記錄數據建立大數據分析模型，自動識別邊界漫遊小區，做到數據與業務的完美結合，改善工作流程，讓工作更加高效，從而保證新增加的邊界漫遊小區及時添加到計費系統中，解決由於邊界漫遊話單多收用戶漫遊費而引發的客戶投訴，提升公司對用戶的服務品質，減少用戶投訴引起的話費返還等維系成本；對網路調整後不再是邊界漫遊小區的及時發現並刪除，避免真實漫遊話單當作本地話單進行批價而造成話費損失。
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⑷ 互聯網大數據時代的微營銷是什麼意思
說簡單了 就是大數據 大數據說簡單了就是數據分析統計 和貝葉期定理一個意思