1. 聯通大數據 移動大數據 運營商大數據精準客戶抓取
聯通移動大數據，運營商大數據是根據運營商用戶的基礎信息數據和大數據建模分析能力相結合的精準獲客營銷產物。主要是通過分析運營商用戶的上網行為，通話行為，通信行為，消費行為等綜合信令行為數據，為用戶建立完整的用戶畫像，再根據不同行業對於精準意向客戶需求的不同，幫助相關企業，公司，行業分析定位其需要的精準意向目標客戶。
相關行業，企業，公司可以通過對同行競品的相應標簽進行搜集，再通過聯通大數據，移動大數據，運營商大數據進行大數據建模分析和抓取（標簽：網站/網址/網頁/url+手機APP應用+400/固話/座機+簡訊+關鍵詞等等標簽進行建模），還可以通過以下維度進行精準客戶分析和定位：（如省/市/地域/地區/性別/年齡/籍貫/工作地/歸屬地/移動終端信息/網站訪問次數/APP訪問次數/電話撥打時長，次數等等維度）進行相關行業，企業，公司需求的精準意向客戶數據的分析抓取和定位。
聯通大數據，移動大數據，運營商大數據的出現對各個行業，企業，公司來說幫助還是非常大的。傳統的電銷企業獲客營銷方式是購買大批客戶資源，有專門的電話銷售人員進行觸達，由於本身客戶資源不夠精準或者資質低下，導致電話銷售打得心累，獲客效率還非常低，並且還有一定程度的法律風險。聯通大數據，移動大數據，運營商大數據不光可以提供精準的，資質信息全面的精準客戶挖掘能力，包括還有完整的風控體系，可以大大降低行業獲客的風險，甚至零風險；還可以幫助行業，企業，公司實時精準鎖定意向目標客戶群體，多渠道，多平台抓取，實時精準觸達，為相關行業，企業，公司爭取更多成交轉化，和商業合作機會；
1.海量數據 ：聯通，移動運營商共計有12億左右的用戶群體，聯通大數據，移動大數據，運營商大數據完全有能力為各個行業以及企業，公司的提供大數據獲客營銷服務能力,可以針對不同行業，企業，公司其個性化的精準客戶需求，為其搭配合適的標簽，維度進行建模，快速支撐其行業，企業，公司的精準營銷能力,最大化的滿足其精準獲客需求。
2.數據風控 :聯通大數據，移動大數據，運營商大數據是在充分保護用戶的信息安全，個人隱私不被侵犯的的前提下,通過大數據開放能力為如房產，教育，裝修，金融，企業服務， 招商加盟， 汽車 等多種行業提供精準有效的客戶。
3.客戶觸達 ：聯通大數據，移動大數據，運營商大數據通過建模分析和抓取的用戶數據會進行脫敏加密處理，第一時間部署到CRM外呼系統，實現客戶管理和外呼觸達兩個功能。
4.合作保障 ：聯通大數據，移動大數據，運營商大數據都是官方大數據業務，可以簽訂合作協議，對公打款。
1、 網站/網頁/網址/URL :客戶通過搜索引擎找到相關網站，網頁並訪問，瀏覽。即可抓取實時訪客數據。提供相關網站鏈接，url即可。
2、 手機APP應用 ：客戶使用注冊了相關手機APP應用，即可實時獲取活躍用戶，注冊用戶。提供相關手機APP名稱即可。
3、 400電話/固話/座機 ：客戶撥打和接聽相關400電話，固話，座機，即可實時截取主叫被叫通話記錄。提供相關400電話/固話/座機號碼即可。
4、手機簡訊 ：客戶接收，發送過相關手機簡訊，或者接收過特定簡訊通道的客戶進行截流。
5、篩選維度 ：可根據全國/省/市/區/縣/性別/年齡/訪問次數，時長/通話次數，時長等維度進行精準的篩選。
2. 移動雲鯨大數據，精準營銷獲客，具有極大的應用潛力
移動大數據精確拓客為什麼更有價值，在互聯網大數據層面，移動大數據數據處理方法功能和運用質量指標處在領先水平。從整體 社會 發展價值觀看來，其數據信息是無窮的，移動大數據信息內容更具有標志性和競爭能力。
一、互聯網大數據公司的缺點
1、數據信息區域網性：互聯網企業的數據信息仍然零碎，例如京東商城，他僅有在線銷售數據信息，它沒有網頁搜索數據信息，沒有互聯網公司的數據信息也表示著互聯網公司的總體發展戰略發展前景，自然了解這一點，現階段回收的數據信息非常多。
2、數據信息的切割性：數據網路數據信息難以融合，如網頁搜索西裝褲，淘寶網購買了西裝褲，你的姿勢數據信息在兩個以不一樣的方式儲存，但誰都明白這也是同一個人到推廣廣告的COOKIE等新技術也是短期內儲存在QQ帳戶中的，很便捷，實際上也在QQ帳戶中很便捷的ID結合。數據信息標志的統一是互聯網公司大數據挖掘的核心內容之一。
3、數據信息封閉性：非常少有互聯網企業想要開放自個的數據信息，終究，這也是他的財產、競爭優勢，因而所提到的對外開放是一系列的運營模式和運用層級，並非數據信息。
你們的協作，數據信息對於我而言，現階段互聯網公司在搜集數據信息層面依然是非常重要的，即便 對外開放了一些數據信息，自然有一些互聯網企業彼此之間協作互換數據信息，但這並沒有開放式的，在目前條件下，怎麼讓互聯網公司對外開放、共享資源數據信息，以促進 社會 進步，非常值得科學研究。
4、數據信息囊括性：互聯網企業的數據信息在消費者、有關業務流程、時間、室內空間等好幾個方面受其有關服務的牽制，其數據信息的標准和深層比較有限，但在檢索行業、社交媒體行業等諸多互聯網方面的數據信息並不了解。
而在檢索行業、社交媒體行業等諸多互聯網方面的信息都不掌握，而在檢索行業、社交媒體行業等諸多互聯網方面的信息卻不了解，因而有什麼特點，就能推斷出具體的緣故，制訂更佳的營銷策略，掌握誰在選購銷售商或中介人。
二、移動大數據精確拓客的優點
由於移動大數據精確拓客方式，全部本人、公司的網路和通話個人行為都以信息的方式流入通信運營商的管路，而隨時隨地向運營商報告互聯網大數據的通信基站還可以隨時隨地互換。互聯網行業發展，通信運營商數據信息經營規模市場競爭力十分大。
通信運營商以數據作為唯一ID融合各種各樣數據信息，描繪顧客的一致性是一般公司不可以實現的，由於數據是有關業務流程自身，也是有移動通信原有的有關業務流程特性。
從事實上講，移動大數據，運營商大數據獲客精確拓客的自然資源是非常全方位的，從這一數據信息，能夠更立體式地敘述顧客，協助公司以最少成本費，更准確迅速拓客。
移動大數據，運營商大數據獲客不僅能夠給予精確的，資質證書信息內容全方位的精確用戶發掘工作能力，包含也有詳細的風險控制管理體系，能夠大幅度降低領域拓客的風險性，乃至零風險；還能夠協助領域，公司，企業即時精確鎖住意願目標客戶人群，多種渠道，多服務平台抓取，即時精確精準推送，為相應領域，公司，企業爭得大量交易量轉換，和商業合作機遇。
3. 移動大數據的四個發展趨勢
1. 事務處理最重要
“移動”最關鍵的就是交互活動和對其的監控。用戶選擇應用是出於不同的目的：娛樂、購物、學習、分享等;而一旦有任何因素干擾或者減慢他們實現目的的體驗過程，用戶很容易就會產生消極情緒。利用應用軟體監控事務處理，讓企業能對用戶體驗進行評估和回應，盡量避免用戶卸載軟體或者給出差評。如今對事務性數據和功能性數據的監控都很重要，也不能沒有一個適應移動發展時代的戰略了。
2. 三駕馬車，三個“V”
Business Insider的最新報道指出，大數據有三個特點：大量(volume)、多樣(variety)、高速(velocity)，我們把它們概括成三個“V”。數據本身的產生非常快，而且形式多樣，大小不一，數量還很大。更別提移動數據了，數量都是成倍地增長。
3. 測度是關鍵
面對大數據用戶的一個挑戰是考慮經營的影響因素。如果定位不好、收益不好，大數據可能反而會成為一種牽絆。如何鑒別哪種信息能夠幫助更好地進行經營決策，而哪種信息卻毫無用處呢?在企業投身移動數據的熱潮之前，必須要弄清楚他們的關鍵度量指標是什麼，不然就會被困在一堆派不上用場的數據里，進退兩難。
4. 先監控，再提問
這聽來好像跟我們的直覺不一樣，但實際上企業都應該採用這種策略，先對應用進行監控並收集數據，然後回答關鍵的業務問題，再去探索從數據里發現的新的發展機會。去了解應用發展的情況是能否駕馭大數據的決定性的一步。
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4. 什麼是移動大數據
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定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，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。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[1]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[2]
5. 移動大數據支撐信息安全服務面向國家和政府可以提供什麼
移動大數據支撐信息安全服務面向國家和政府可以提供一系列大數據安全舉措和經驗。
1、碼凱散遲氏統籌戰略，推進孫模大數據安全發展。
2、政府立法，為大數據提供製度保障。
3、加強監管，保證大數據安全。
6. 中國移動的大數據定位準確嗎
一般是比較准確的。中國移動大數據中心可以即時捕獲准確的數據信息，還可以創建詳細的客戶畫像來標記准確的客戶數據信息。
只要你手機未關機，你到過什麼地方，就會保持與當地的移動通信的基站信號雙向連接，當你變地點後，與你手機的雙向連接的基站就更換了，根據一定時間內手機信號連接的基站更變，就可以知道你的行程軌跡。所以，在你手機在開機狀態下反映出你的行程軌跡絕對准確。
7. 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
SetonHealthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
大數據應用案例之：能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些大稿數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
XOCommunications通過使用IBMSPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的禪者客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
NTTdocomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧滾襲孝客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
8. 移動大數據的四個發展趨勢
移動大數據的四個發展趨勢
如果我告訴你，你可以做到從海量數據來源（包括各種各樣的移動設備）中把數據提取到一個系統，然後只用少量的程序行數描述所需的信息就可以讓結果輕松呈現，還可以做到實時處理這些數據，並且保持系統同時運行，你相信嗎？
不用懷疑，你可以做到。
這首先要歸功於信息爆炸時代移動數據的飛速發展。移動應用不停地產生大量信息，比如用戶行為的信息（包括對話開始、事件發生、事務處理等），然後設備生成數據（崩潰數據、應用日誌、位置數據、網路日誌等）。這些數據的意義在於它們給大數據提供了源源不斷的信息源去識別和分析手機用戶一天的所見所聞。
不得不說，移動大數據時代是應運而生。而為了收集智能手機的數據，就不得不面臨數據收集、分析和運行的挑戰。毫無疑問，能夠利用移動數據的企業和移動設備開發者在市場競爭中更有競爭力和業務優勢。因為他們可以在一開始就准確地識別出影響用戶行為的因素，有效地將客戶需求分級，從而能夠既有創造力又有效率地實現客戶需求。
而在大數據實時分析的競爭中能否決勝的關鍵是內存資料庫。內存資料庫保證了大數據的動態分析——用指數級的速度處理以噴發狀態產生的大量數據，然後及時產生結果。內存資料庫能為以不同速度為移動設備進行實時和動態的內存數據處理，還可以導入其他數據來源例如汽車和家庭系統的數據。
大數據的分布式處理能夠在計算機上實現跨集群操作，擴展到成千上萬種設備上，比如Hadoop就用分布式處理方式完成了多項任務。然而對於這個高速運轉、信息不停噴發的移動時代來說，分散處理並不是最有效最經濟的方式。內存資料庫的產生無疑給企業提供了利用實時數據的新工具：盡可能快地在數據產生之初就進行分析，發現其趨勢並更快地做出反應，實現降低服務成本和提高收益的目標。那些企業級的流式資料庫，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，內存資料庫開始利用新的演算法和可視化技術來填充實時處理技術的缺口。移動大數據的提供者正在試圖將內存資料庫、動態處理技術、演算法與可視化技術融為一體，讓企業能夠運用移動大數據，讓它成為一種業務驅動力。
移動應用團隊更能理解同步分析數據的重要性。為了留住用戶，開發者要能夠預見誤差，了解誤差對用戶行為的影響，衡量新產品的效益，識別用戶的參與趨勢，檢測客戶端，這樣才能趕在問題暴露在消極用戶面前之前消滅它。
下面是我們觀察到的移動大數據的四個發展趨勢：
1. 事務處理最重要
「移動」最關鍵的就是交互活動和對其的監控。用戶選擇應用是出於不同的目的：娛樂、購物、學習、分享等；而一旦有任何因素干擾或者減慢他們實現目的的體驗過程，用戶很容易就會產生消極情緒。利用應用軟體監控事務處理，讓企業能對用戶體驗進行評估和回應，盡量避免用戶卸載軟體或者給出差評。如今對事務性數據和功能性數據的監控都很重要，也不能沒有一個適應移動發展時代的戰略了。
2. 三駕馬車，三個「V」
Business Insider的最新報道指出，大數據有三個特點：大量（volume）、多樣（variety）、高速（velocity），我們把它們概括成三個「V」。數據本身的產生非常快，而且形式多樣，大小不一，數量還很大。更別提移動數據了，數量都是成倍地增長。而Cisco最近的報告表明，有數以百萬計的人只通過移動設備連接互聯網，很明顯，這些設備產生了大量的數據。KashRangan說，有很多互動被忽略了沒有得到分析，而這些就是被忽視的機會。更有趣的是，數據的多樣性恰恰是由移動設備造成的。從用戶跟蹤到崩潰報告，有各種各樣五花八門詳細的應用數據，包括商業貿易、情感反應、心跳測量、住宿記錄，甚至包括風象報告。移動應用越來越多地影響了人們的生活方式，結果是數據增長的速度也在不斷上升。只要想想一個手機用戶比如你我每天都被手機牢牢套住的情況就可以理解了。
3. 測度是關鍵
面對大數據用戶的一個挑戰是考慮經營的影響因素。如果定位不好、收益不好，大數據可能反而會成為一種牽絆。如何鑒別哪種信息能夠幫助更好地進行經營決策，而哪種信息卻毫無用處呢？在企業投身移動數據的熱潮之前，必須要弄清楚他們的關鍵度量指標是什麼，不然就會被困在一堆派不上用場的數據里，進退兩難。
4. 先監控，再提問
這聽來好像跟我們的直覺不一樣，但實際上企業都應該採用這種策略，先對應用進行監控並收集數據，然後回答關鍵的業務問題，再去探索從數據里發現的新的發展機會。去了解應用發展的情況是能否駕馭大數據的決定性的一步。在基本了解以後，企業和開發者們就可以深入研究關鍵性因素了。移動大數據提供者也讓各種規模的公司有了讓移動數據為他們所用的能力，無論是獨立經營者還是大企業都是一樣。現在，內存資料庫已經有了，移動大數據提供者們又開始為下一個目標努力：通過最大化地提升數據的收集和傳輸效率來優化移動方面的東西，同時關注新的挑戰，例如電池消耗、3G數據使用、連接速度慢、隱私問題和局部存儲器的問題，還要擴展通信量並控制可預見的通信量激增。這場競賽的關鍵已經不再是誰的移動設備革新速度快，而是誰對移動設備所產生數據的反應速度更快。