运营商大数据按域分类

Ⅰ 运营商运营侧0域数据一般包括

运营商运营侧0域数据一般包括B域、O域、M域。

O域（运营域）、B域（业务域）、M域（管理域）特指电信行业大数据领域的三大数据域。B域有用户数据和业务数据，比如用户的消费习惯、终端信息、ARPU的分组、业务内容，业务受众人群等困搭裤。圈内叫BSS。

顾名思义，主要是建设一些业务支撑系统，用来保障电信运营商能够正常支撑他的业务汪简。主要的有CRM【客户关系管理】和计费系统。

中国电信集团会按照一定周期下发系统建设规范，版本从1.0目前发展到3.0；期间还有各种小版本，每个小版本都有相关的建设侧重。作为支撑运营商的厂家和业务工程师，很重要的一点就是要熟悉这些规范。

位置信息的隐匿技巧

在生成虚假用户的方法中，通过采用直接随机生成虚假用户，该方法适合应用于隐私程度不高的情况。它的缺点是大量的虚假用户会增加服务器计枝卜算的开销，延长用户等待服务结果的时间，并且浪费了系统的资源，降低了服务质量。

空间匿名方法的隐私保护度比生成虚假用户方法更好，并且匿名区域大小能够直观的反映隐私保护度。时空匿名方法的优点是在空间匿名的基础上考虑了用户查询的时间，进一步提升了位置隐私保护度。

Ⅱ 大数据怎么分类

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。

1、传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2、机器和传感器数据(Machine-generated / sensor data)：包括呼叫记录(Call Detail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3、社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

(2)运营商大数据按域分类扩展阅读：

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1、客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2、模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3、加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4、降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

Ⅲ 运营商行业数据分类分级如何做

据了解，运营商行业目前响应《工业和信息化部办公厅关于做好2020年电信和互联网行业网络数据安全管理工作的通知》要求，开展数据安全合规性评估。宽猜
推荐找安华金和数据安全咨询服务团队，可以根据运营商行业内部需求，并对照《2020年电信和互联网企业网络数据安全合规性评估要点》信息，进行企业整体数据安全水平评估、重点业务数据安全合规性评估，以及对核心数据处理平台系统的安全合规性评估，慎燃型并形成报告。
主要可以评估内容包括：基础性评估（重点围绕机构人员、制度保障、分类分级、合规评估、权限管理、安全审计、合作方管理、应急响应、投诉处理、教育培训十个方面）、数据生段祥命周期评估（重点围绕数据采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁六个环节）、技术能力评估（重点围绕数据识别、安全审计、防泄露、接口安全管理、个人信息保护五个方面）。综上，在满足监管方面要求的同时，更为该运营商进一步开展数据安全整改工作提供了有力的参考依据。

Ⅳ 大数据时代,运营商的身法与心法

大数据时代,运营商的身法与心法
我始终相信，无论在哪里，有什么职位，做什么工作，如果内心没有足够的动力、期盼与爱的话，一个人是无法产生强烈的使命感与责任感的，或者说，没有幸福感。
最近读完了《幸福的方法》，对书中一段话非常有感触："忙碌奔波型是未来的奴隶，享乐主义型是现在的奴隶，而虚无主义型则是过去的奴隶。"在运营商工作的我们都经历过从通信业黄金十年带来的"金饭碗"、行业遭遇"高原平台期"的铜饭碗，甚至全社会"人人得而诛之以后快"的"纸饭碗"，无论是企业还是身处其中的个人，都在感受着巨大的压力与阻力。
于是，一些人选择了"享乐主义"式生存，日复一日在单位混日子；一些人则选择了"虚无主义"式生存，沉浸在过去的辉煌，躺在功劳簿上过日子；还有一些人选择"忙碌奔波"式生存，开不完的会、做不够的汇报、写不尽的方案，虽终日忙忙碌碌却无所作为。正是如此，才有了我上篇文章中写到的"四种人"——那些想走又能走的人最终选择了离开这里，那些想走却不能走的整日抱怨体制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走却不想走的痛苦挣扎……
一、运营商正在经历什么？
借用双城记那段经典开场白：这是一个最好的时代，这是一个最坏的时代。对于运营商这样天生依靠人口红利、规模红利的传统企业，未来的日子或许并不好走。无论是从媒体的口诛笔伐，还是用户的人人喊打，亦或是员工的纷纷出离，种种迹象都在表明这个行业早已从大象快跑的“神坛”跌落，变得迟钝、缓慢甚至有些狼狈了。
可十年前绝不是这样。三十年前更加不是。
《大跨越：中国电信业三十春秋》的开篇语这样写道：从经济瓶颈到社会先导,从全球末游到用户总量世界第一,改革开放三十年中国电信业实现了举世瞩目的大跨越!这一切是怎么得来的?这本生动再现改革开放30年来中国通信业辉煌历程的著作选择了两个有意义的时间点，1978年跟2008年，前者是中国正式吹响改革开放号角的关键一年，而后者则是代表了通信业黄金十年的关键一年。
字里行间都可以读到中国通信业经历过怎样的辉煌，可以感受到从业者那种由衷的自信与荣耀。时代巨变，昔日巨头创造了比以往更加令人瞩目的经营业绩，却在政治地位以及行业形象上连连败走麦城。
时至今日当我们再次谈论运营商，你想到了什么?是财务报表上无比闪耀的光辉业绩,还是面对行业内外竞争暗战的困惑焦虑；是建成一张张4G、4G 网络的骄傲欣喜，还是管道化、低值化、边缘化的郁闷心酸；是对KPI下多少就能完成多少的自信得意，还是对基层不断涌现离职潮的始料未及。
是运营商真的做错了什么吗？可能并不是。
放眼看看这个时代吧！这是一个在和同行不断抗衡，却无奈被OTT抄了后路的时代；一个到处充斥着机会，细看时却满目危机的时代；一个传统大机构失势瓦解，个人自由连接全面崛起的时代……
这是一个唯变不破的大时代。在这个时代里，竞争对手变了、游戏规则变了、用户习惯也变了，曾经习以为常的一切突然间发生了天翻地覆的变化。话音、短信这些传统业务正在加速下滑，流量虽然成为新的增长点，却不得不面临着“提速降费”的巨大压力。可以说，在这样的时代背景下，运营商像是被困的巨兽，想挣扎却又充满无力感，想改变却又害怕不确定，想突破却又找不到突破口……
唯一的方法大概就剩下三个字：豁出去。
二、运营商该怎么办？
对于眼下的运营商来说，出路无非两条，要么精耕存量客户，挖掘更大的价值点；要么开辟新市场，寻找行业的破局地。关于精耕存量市场，已经有太多这方面的文章，这里不再赘述。我想重点谈谈新市场。
1.新市场在哪里？
日前，互联网教父、科技商业预言家的凯文·凯利在斯坦福大学进行长达3小时的分享，畅谈他对未来20年重大科技商业潮流的见解。我对其中一个观点很感兴趣，他说不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。
数据！
无论是风生水起的移动互联网，还是改变世界的芸芸众生，他们都在通过运营商的网络来获取信息。
2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的观点——“人类正从IT时代走向DT时代。IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。”
我们都知道，今年的双11全球狂欢节中，阿里巴巴天猫用时不到12小时就打破了去年创下的571亿元的交易额，最终将记录锁定在912亿，其中无线交易占比71%，全球产生成交的国家和地区达到205个。
巨量交易额的背后是什么？是阿里越来越强大的供货和物流系统？还是传统零售业的全面没落？其实都不是的。我以为这背后体现了阿里巴巴强大的数据分析和挖掘能力。在这样的购物节中，最重要的问题是商家要备多少货？而这可以通过平台历史销售大数据，预测货品需求，为商户提供库存依据，提升库存效率和有效性。
而在百货商店时代，购物数据只有通过人工才有可能统计完并且不一定准确，但是阿里巴巴会把每个人的历史购物和浏览数据都留在云上。因此，淘宝可不光是一个电商平台，更是顾客的大数据平台。
阿里巴巴集团副总裁涂子沛在讲到这个概念的时候举了一个更容易理解的案例：请你预测全国哪些地区会有更多的二孩出生？按照传统的数据统计，估计只能依靠人口普查、各地市区县统计部门的层层上报，不但会有偏差而且还会滞后。而在阿里巴巴，只需要统计哪些区域的孕婴用品销量激增就可以了，不但真实而且更加便捷。
运营商也是一样的。你以为运营商只是通信管道的提供者？其实或许还是信息适配的服务商。在过去，我们使用的文件、文件夹、桌面这些东西都是停留在本地的。我还记得那个时候最好的备份工具大概是移动硬盘或者是蓝光光盘之类的东西。而进入网络时代之后，数据就出现在网页上、链接里。现在的云上有标签、有流量、有新闻，还有各种各样我们需要的信息。云、数据化才是这个时代的关键词。要知道，这些所有的信息都是通过运营商的网络传输的，就和从淘宝上销售的商品信息一样，除了信息本身，它的发送端和接收端或许才是我们关心的重点。
于是，将合适的信息主动推送给需要的人，就是运营商能提供的大数据服务了。
2.新市场有多大？
中国云计算技术与产业联盟理事长吴基传曾指出：大数据是云计算服务的基础，是构架云平台最基本的要素，没有对海量信息的分析的大数据，就没有为所有信息消费者获取有价值的信息的可能性。
因此在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意。《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过这个市场去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。
2015年8月19日，国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这或许意味着，大数据在中国将逐渐步入正轨，进入到顶层设计时代，这无疑将加速经济发展引擎的进一步开发。
从运营商的角度来看呢？以中国移动为例，我们有超过8.2亿用户，110万4G基站，经营分析系统里有10B以上的数据，我们的10086每分钟都有海量用户的呼叫，实际上所有这些动作每天都在产生大量的数据。那么，这些数据到底有多大，集中以后会是个什么效果？
有人曾经做过测算，一个省公司一天的数据要上百P，这些数据集中在一点传输到中国移动（贵安）大数据中心，需要重建一个中国移动的CMNET，也就是中国移动Internet的骨干网。
所以某种意义上来说，运营商拥有采之不尽用之不绝的数据富矿，站在金矿上总比无矿可挖强，这也是我判断运营商或许会在大数据时代“触底反弹”的依据之一。
3.还有什么不确定因素？
虽说前途可期，但毕竟是一个全新的领域。在新领域就一定有新的游戏规则，也会有相应的规则适应过程。
在过去的几年中，大数据的概念在产业界引发了无数的争议和讨论，甚至长期出现在Gartner的新兴技术成熟度曲线(也称新兴技术炒作周期报告)中。原因非常简单，一项新技术多被谈及概念，虽然在媒体上屡屡曝光，但应用案例寥寥。
因此，大数据越来越被看做是评论界的谈资，而非真正意义上的产业。
在贵阳成立的全球第一家大数据交易所,通过电子系统面向全球提供数据交易服务,计划2020年数据清洗交易量年达1万PB、年总额3万亿。然而，成立至今，这个深孚众望的机构撮合的交易记录也不过3000多笔。“有意愿交易大数据的企业和机构还不多。”交易所工作人员如是说。
除此之外，还有几个关键不确定因素在影响着大数据产业发展。
A.技术能力不足。IT作为后端的支撑手段，大量通过外包或采购方式实现，所以在自身软件开发和大数据平台运维、大数据新技术应用、大数据分析挖掘方面能力相当有限。
B.数据“墙”大量存在。很多数据是分散在不同的系统中的，经过长时间的“竖井”式运作，已经形成了难以突破的壁垒。以中国移动为例，B域主要是经营分析数据、O域主要是网络运维数据、M域主要是管理信息数据，但这三域的IT系统分别由三个不同的部门负责，整合难度较大，较难形成“1 1＞2”的数据融合效果。
C.组织架构不匹配。目前看，很少有机构会设置专门的部门去集中各种散落的数据，更别提对这些数据进行标准化的管理和维护了。
D.思维观念的滞后。如果说技术、资金、人才方面的劣势都可以通过后天的努力来补足，那么意识层面的缺失就需要相当长时间的培育了。
除了以上说的几点，大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。
三、运营商玩大数据的心法与身法
运营商究竟该怎么玩儿大数据呢？窃以为先要回答好三个问题：一是数据在哪里？二是数据放哪里？三是数据怎么用？
1.数据在哪里？
都说我们正在经历一个全新的商业时代——分享经济的时代，消费者正在放弃传统的、效率低下的企业，转而投入分享型企业的怀抱，来获取他们想要的产品和服务。Uber让座驾更好地分享，Airbnb让空闲的房屋更好地分享，八戒网让创意和设计更好地分享……现在看，一切可以分享的都是价值数据。
在分享经济的时代，真正分享的是有效的供需关系。因此，在分享经济中，更重要的其实是创建供需场景，建立供需联系。
数据也是相同的道理。随着移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的爆发式发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备以及遍布各个角落的传感器，正在越来越多地接入到运营商网络。各种交互数据、传感数据正源源不断从各行各业迅速生成。这些数量庞大、种类广泛、迅速产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值。
如何能够有效挖掘并体现出数据的价值是亟待解决的问题。窃以为，关键就在于建立数据使用的场景并搭建数据交易平台。
比如说，城市规划设计院需要对新区进行商业价值评估，可以通过运营商的网格数据分析提供区域人口及经济状况解析；再比如，医疗机构需要在一段时期对药物及医疗设备做储备，可以通过医保报账平台统计该区域的医疗诊断及药物使用情况，预测出该区域可以发生的大规模疾病，从而及时储备相关资源。
重要的是，帮助数据消费者更加迅速有效地找到他们需要的数据，并促成双方交易。
2.数据放哪里？
如此大规模的数据存放在哪里也是考验大数据产业的要素之一。要知道并不是所有的机构都有足够的资源去建设自己的数据中心。而在这方面，运营商恰好可以提供服务。
通信行业有个词叫做“电信级服务”，意思是通信服务要具备不间断运行、大容量、高稳定性、可靠性等特点。而要达到这些条件，就需要完备的QoS保障机制，而其中重要一环就是设施先进、管理规范的通信机房。
因此可以说，在数据机房方面，通信运营商具有先天的优势。
能否将此作为运营商进入大数据市场的切入点呢？开放、合作就成了这个部分的关键词。前文说过，传统机构中有很多数据与信息孤岛，要想打破不断构筑的“数据墙”，首先是要将他们集中化的存储、管理、运营。因此，运营商的高标准数据中心或许只是一个必要而非充分条件，要让源自不同领域的数据发生“化合作用”的前提是将这些数据存放在运营商的数据中心。
ICT基础设施有连接和存储的作用，其产生的数据通过不同的终端存储下来，这些数据在应用程序中使用才会有价值。而运营商同时具备连接和存储两项功能。
面向未来，运营商数据中心将成为网络的中心，构建面向业务的敏捷、柔性、绿色的云IT基础架构将使运营商数据中心成为新一代ICT基础设施的驱动中心。
3.数据怎么用？
运营商现在最大的挑战是什么？是端到端的质量保障不足导致用户体验还不够好吗？是受到OTT业务的冲击导致传统业务快速下滑吗？还是业务量收剪刀差不断加大、投资压力日趋吃紧吗？个人认为都不是的。我们最大的挑战在于用户往往满足于现有的业务。这会让我们产生严重的路径依赖，从而也会形成“自满”情绪。
事实上，运营商现在面临着三大重要转变：一是从关注功能向关注最终用户体验转变；二是从提供语音和带宽向提供丰富、开放的ICT融合信息服务转变；三是从基于人口红利的增长向应用创新增长转变。这三个转变带来了商业模式、运营模式、研发模式和科技创新的转变，将驱动电信行业从封闭走向开放的数字化运营。
数字化运营，至少有三件事可以做：一是盘点数据资产；二是建立计算能力；三是开放数据平台。按照贵州移动芈大伟总经理的思路，运营商大数据发展路径分为1.0、2.0和3.0三个版本。
大数据1.0主要针对运营商内部分析，建设重点以数据整合和能力构建为主，为数据价值发掘奠定基础，重点支撑精准营销和精确建网；大数据2.0主要针对数据价值提升，重点是逐步拓展对内对外数据价值挖掘的能力；大数据3.0主要针对数据变现，聚焦重点客户和行业，构建数据生态系统，逐步凸显外部收入。
目前，运营商在IT系统和网络系统上积累了很多数据资产（当然如果处置不当也可能会变成数据遗产……），通过SDN和NFV等IT技术重构的通信网络，将会形成全新的弹性、智能的网络架构。而网络IT化，就要求建立以云数据中心为核心的网络架构，数据中心将成为ICT基础设施的核心，数据中心的布局和规划决定未来网络的架构，也决定了未来的竞争力。
伴随20多年的互联网发展，掌握未来的“联接一代”和“数字元人”已经长成。相比上一代人，他们的沟通、交友、娱乐、消费、工作、学习等行为方式和思维模式，已经发生深刻的变化，他们对于数字社会和互联网的依赖与生俱来，代表着互联网时代的新消费行为。
运营商新的业务运营系统不再是简单的支持系统，更不是简单的营销界面在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统和生态链系统。传统的线下营业厅或将大幅减少甚至消失，取而代之的，是用户可以全在线模式按需、实时定制享受各项服务，运营商通过大数据分析洞察客户和精确营销，提供更加智能的客户服务。
从购买产品走向购买服务，商业世界的游戏规则正在发生根本上的变化，商家和用户之间的关系从交付那一刻才刚刚开始。
互联网之父劳伦斯·罗伯茨曾讲过：“自网络诞生以来，我们只实现了网速的提高，而在提升网络性能及其他方面毫无进步。”在这方面，运营商正在积极从消费体验出发打造新型的业务运营系统，新系统不再是简单的业支系统和网管系统，更不是简单的营销在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统。
后记
对于运营商来说，传统通信的黄金十年也早已过去，创新增长的白金十年或许才刚开始。站在时代交替的十字路口，我满脑子都只有一个想法——“或许我没有赶上通信业的黄金十年，但我一定不会再错过大数据时代的白金十年”。

Ⅳ 电信运营商转型发展如何应用大数据

因此，运营商拥有的是更加名副其实的大数据，如果将这些数据加以应用，必将为运营商带来巨大的商业价值。 大数据为电信行业带来巨大变化 Gartner预测到2020年大约75%的企业都将大数据分析融入其日常经营决策中，未来大数据分析将成为企业经营的一项基本能力。 根据Sysbase的统计分析，电信行业通过在运营中应用大数据，人均产值提升了17%，而在行业价值贡献方面更是排在了所有行业的首位。在电信行业收入增幅日趋放缓的今天，这样的产值增幅无疑是鼓舞人心的。 通过构建行业大数据分析系统让运营商具备了大数据分析处理的技能，但这只是在大数据时代获得成功的基础；运营商还需要从企业战略和经营思维层面改变，发现新的机遇和模式并付诸实施，才能真正将自己所掌握的大数据资产和大数据技能转变为企业价值。 大数据运用的四个类型 运营商运用大数据主要有四个类型。首先，在市场层面，运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度；其次，在网络层面，可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率；第三，在企业经营层面，可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略；第四，在业务创新层面，可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造新的价值。这样，大数据将助力运营商实现从网络服务提供商，向信息服务提供商的转变。 由于大数据产业具有强烈互联网特征，现有的运营模式很难帮助运营商实现大数据产业的迅速发展，这是因为，对于大数据产业，运营商传统的金字塔式的组织结构已经过时，传统架构的信息系统及组织架构已无法应对海量数据和创新型应用，那种由上而下的运营模式无法更接近用户的需求，显然已经阻碍运营商自身大数据产业的纵深发展。根据市场需求，运营商必须全面转向以客户和消费者为中心的运营体系，重新梳理企业的经营模式和组织架构，这就是模式的创新，大数据产业发展要求运营商实现管理经营和市场信息系统完美对接，新型大数据应用必将助力运营商向信息服务模式转型。 面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。 根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。 直面数据分析挑战 当然，海量数据的出现、数据结构的改变，也给运营商的大数据管理及分析带来了挑战，一是由于多种业务的发展、市场需求的变化和网络规模的扩大使得运营商大数据迅速的增加，这增加了运营商大数据存储和处理的难度，使得现有数据仓库无法线性扩容，这表明传统的数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据；二是由于新型大数据服务不同于传统通信业务分析特点，需要对内容等非结构化、大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析，传统的架构和数据仓库处理已不能满足新的信息服务需求。因此，运营商需要建立新型大数据中心，来存储、分析和处理海量数据，必要的投入是必不可少的。 大数据产业出现和发展是现代信息技术与互联网时代海量信息的发展到一定阶段的必然结果，大数据应用将是海量数据、现代信息技术与各种社会应用的一次化学反应，必将对当今社会的信息技术、商业模式和相关的法律法规产生深刻的变革。

Ⅵ 如何对大数据来源分类

从大数据的来源来看。

主要分为以下几个大类：

一、国家数据库。

二、企业数据。

三、机器设备数据。

四、个人数据。

方法/步骤

• 一、国家数据库

  包含公开的和保密的两个方面。

  公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据，包括历年统计年鉴或人口普查的数据，以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。

  

Ⅶ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

Ⅷ 运营商大数据分析平台系统架构主要包含哪些

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。

Ⅸ 运营商位置数据主要来源是什么意思

运营商位置数据主要来源是：
1、运营商大数据来源于：运营商大数据由三大运营商的客禅森户兄铅数据构成，包含运营商全部客户的实名本人信息数据。
2、全部客户都能够网上、通讯个人行为数据，及其客户在访问和应用不一样运用和网页页面时留有的消费数据，综合性羡袭好数据如喜好控制模块，通称为：运营商大数据。