Ⅰ 大數據火了,對運營商意味著什麼
大數據火了,對運營商意味著什麼
大數據火了？對通信業特別是運營商意味著什麼？大數據的作用，看似雲里霧里，其實可抓可拿。
根據IDC的研究，全球64%的企業已成為數字化轉型的探索者和實踐者，「全方位的客戶體驗、靈活高效的業務流程、智慧化的產品與服務、創新的商業模式」已成為新的數字化轉型戰略的核心，而這一切的基礎就是大數據。
在工業4.0的大環境下，工業企業的信息化水平越來越高，信息數據量越來越多，各種設備儀器產生的海量數據對信息處理的要求也在提高。現在，新興的大數據、雲計算這類ICT技術剛好可以解決數據海量性問題。本來ICT業對「互聯網+」、工業4.0的大蛋糕正愁無處下口，而大數據無疑是一個極好的抓手和切入點，可以讓ICT一下子切入到工業領域的各個環節，同時ICT自身也可以實現完美轉型。
難怪今年大數據火了，甚至馬雲放言：今天不參與大數據建設，十年後會像今天一樣抱怨與埋怨。
其實，作為信息化建設的主力軍，運營商在大數據領域早有布局。早在2012年，三大運營商就投資150億元在貴州建設了數據中心基 地。不僅如此，2012年，在內蒙古呼和浩特，三大運營商共投資近400億元興建了規模比貴陽還大的大數據中心。此外，在鄭州、重慶、杭州、蘇州等地，運 營商都建設了大數據中心，運營商發力大數據不可謂不早。但是，運營商建設的大數據中心，其巨額投資卻大都沒有產生相應的效益。
「明明自己坐擁一座金礦，卻都被BAT挖走了!」原信息產業部部長吳基傳在不久前召開的第十二屆中國信息港資訊理論壇上疾呼：「三家電信運營商要轉變思路，應從單純追求數量增長轉向創新和挖掘信息數據價值。」
大數據本身是沒有價值的，它必須通過清洗、建模、分析、交易才能產生價值，使之成為一座巨大的金礦，讓更多的人去挖掘數據，交易數據，從而產生巨大價值，可以預見，未來大數據會作為一種資產存在並將誕生一個萬億級別的交易市場。
在這一輪大數據熱中，互聯網企業搶了風頭，互聯網大佬不僅高調亮相，實質性動作也是接二連三。網路、騰訊、阿里等擁有數據的平台型企業，紛紛針對自身的平台用戶提供數據分析業務，並且向金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用逐漸滲透。
目 前，在不少地方，運營商還停留在搭建數據中心基地、邀請互聯網企業租用入駐掙租金這種低層次的商務模式上。非但如此，在某些地區，還發生了三家運營商為了 吸引一些互聯網企業入駐，而競相壓低租金的現象，本來就只能掙個廉價的管道租金和物業費，卻連這個「苦力活」還在搞惡性競爭，真是讓人扼腕!
更令人擔憂的是，如今不少地方雖然建起了大數據產業園，但是對於海量數據自己無法處理，只能將其賣給一些國外公司進行大數據挖掘，這不僅帶來了嚴重的安全隱患，而且也將產業鏈上利潤最為豐厚的一塊拱手讓出。
從不久前公布的第一季度財報看，三大運營商利潤全部是負增長，收入增長也顯現出疲態，戰略轉型迫在眉睫。而不管是「流量經營」還是「去電信化」，都面臨移動互聯網帶來的大數據挑戰，運營商要避免大數據領域的「啞管道」危機，必須向數據挖掘、分析、應用的價值高端邁進，別再像互聯網剛剛起步時那樣起個大早，趕個晚集。
業 內人士表示，手裡掌握著所有用戶通話、數據流量消費數據的三大運營商，如果能在大數據時代多往前跨出一步，組建專業化團隊，吸納高層次人才，用更加開放和 互聯網化的方式來運作，釋放自身管道中龐大數據的潛在力量，在數據清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，將會打開一個潛力無限的市場。
Ⅱ 大數據線下租賃渠道惡意消費行為是什麼意思
惡意消費是指消費者為了實現某種個人目的，不按常規消費來獲得自己需要的目標。也稱異常消費。有可能是違法行為，也可能不違法。
第一種情況就是商家在向消費者售賣產品的時候將一些質量不好的，有瑕疵的商品，當做是好的產品的價格來賣給消費者;
第二種情況就是摻加在就是商家採用一些虛假的不正當的手段，將賣給消費者的商品份量與實際應該給消費者的商品分量不一致;
第三種情況就斗棚是商家在處理一些殘次品或者是瑕疵品甚至是盜版的時候，對消費者說該商品是正品，將商品以正品的價格賣給消費者;
第四種情況就是商家通過檔山一些跳樓價，清倉價，最低價等打折活動來吸引消費者的眼光，其實實際商品價格並沒有發生改變的行為;
第五種情況就是商家對商品的說明或商品的樣品與商品的實際情況不同;
第六行銷中種情況就是商家通過電視、電影、雜志等傳播媒介對商品進行虛假宣傳;
第七種情況就是商家以其他任何的虛假手段或者是虛假信息，或者是不正當手段來欺騙消費者的行為。
Ⅲ 什麼是大數據概念嗎
大數據（big data），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。
麥肯錫全球研究所給大數據出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）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。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
這一切都始於數字時代到來後我們所產生的數據量的指數激增。這主要是因為計算機、網際網路和技術能夠從我們生活的真實世界中獲取信息，並將其轉化為數字數據。在2017年，當我們上網時、當我們攜帶配備GPS的智能手機時、當我們通過社交媒體或聊天應用程序與我們的朋友溝通時、以及我們在購物時，我們會生成數據。你可以說，我們所做的涉及數字交易的一切都會留下數字足跡，這幾乎是我們生活的一切。