电信行业大数据应用

Ⅰ 电信行业如何应用大数据

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。

Ⅱ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的逗吵渣数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现碰肢的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大山悄数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。

伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

Ⅲ 大数据时代，电信运营商如何“点石成金”

大数据风起云涌。对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？ 从4W到4V： 运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。 电信运营商作为信息服务的基础服务商，其提供的服务用一个简单的词来概括就是“4W”Who、When、Where、What，在使用服务时，哪些用户、需要联系谁、什么时间、处于什么位置、做些什么，这些信息无疑都需要经过运营商的管道。 对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。 数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。 由大入微： 构建智慧的大数据体系 由微入大易，由大入微难。对电信运营商来说，将无数具体而微的信息汇集起来其实并不难，真正的难点在于如何点石成金，如何“驾驭”这纷繁复杂的数据，如何存储、整合、分析、汲取出真正有价值的内容，并创造性地使用它。 大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。 那么电信运营商该如何去构建面向智慧运营的大数据体系？ 对电信运营商来说，可以利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营，在这方面，国内已经有运营商作出了尝试。使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务，如针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而抢占市场制高点。 未来，运营商还可以拓展第三方模式，加大开放合作力度，与产业链各个环节开展合作，加快对大数据经营商业模式的探索，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将数据转化成“真金白银”。在这方面，国外电信运营商的探索给我们提供了思路。西班牙电信去年成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，它可以为客户提供数据分析打包服务，帮助客户把握重大变化趋势。法国电信的移动业务部门也开始尝试挖掘大数据的潜在价值，比如，它承建了一个法国高速公路数据监测项目，对每天产生的几百万条记录进行分析，从而提高了道路通畅率。更具颠覆性的是Verizon，其数据业务的盈利收入在其整个业务中占比非常高，其中就有联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取的额外价值。 分析人士指出，数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。数据重构商业，虽然国内在这方面的探索还未形成规模，但对运营商来说却代表着前进的方向凭借自身优势，将数据分析包装为服务，提供给政府、商场、银行等第三方机构进行决策，从而实现商业模式的创新，并在与互联网企业的竞争中占得先机。不过，需要明确的是，这里的数据包装并不是非法采集用户个人信息，更不是贩卖用户个性化隐私，真正的大数据应该是用加工实现增值，用分析来指导决策，而非原始数据信息本身的低层次滥用。

Ⅳ 大数据可以应用在哪些方面

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(4)电信行业大数据应用扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了悉指培90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对睁唯沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

Ⅳ 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用

以下个性化推荐，客户细分，数据分析决策，客户体验管理，风险控制属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用。
1、个性化推荐：通过分析用户的通讯记录、消费行为等数据，为用户提供个性化的产品及服务推荐。
2、客户细分：通过对海量用户数据进行分类和聚类分析，将用户按照其特征划分成不同的群体，以便更好地针对不同的用户群体开展营销活动。
3、数据分析决策：拆携通过分析运营数据，如流量、话务量、ARPU等数据，来帮助企业做出更加明智的运营决策。
4、客户体验管理：通过对用户行为和需求的分析，为客户提供更好的服务体验兆闭，并旅猜伏提高用户的满意度。
5、风险控制：通过对用户行为、账单支付情况等数据的分析，识别潜在的风险，及时采取措施进行防范。

Ⅵ 大数据的意义和作用及发展前景

大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点。具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。

大数据的作用和应用

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提旦悔高物流效率，降低物流成本。

生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。

大数据发展前景

就现如今的发展趋势而言，大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用，而且就其目前的发展情况来看，大数据技术具有十分良好的发郑碰展前景。

现在社会的大数据公司主要可以分为三大类，分别是技术型、创新型、数据型这三种，不论是哪一种类型的大数据公司，都是现代社会不可获缺的。人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司，这些公司十分看重数模丛正据的处理这一模块。创新型的大数据公司需要一些非常有想象力的人，对于相同的数据，他们往往有不同的见解，并发现其中的不同。

而数据型的大数据公司，人们了解的比较多，如新浪、网络、网易、搜狐、淘宝等等，这些也是与人们的日常生活密切相关的，或者是一些零售的连锁企业、市政公司、金融服务公司等等，这些公司自身拥有较多的数据，也正是因为涵盖的数据较多，因而容易导致有价值的信息被忽略。

在这三种不同的大数据公司中，技术型的大数据公司未来的发展将会使得技术趋向于多元化，制造出越来越多样的技术。不论是从哪个方面来说，大数据技术今后的发展都会越来越好。

Ⅶ 大数据主要应用于哪些行业，有什么价值

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。

制造业， 利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程

金融行业 ，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业， 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业， 借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业， 利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式

电信行业 ，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施

能源行业， 随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业， 利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本

城市管理， 可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防

生物医学， 大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘

体育娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果

安全领域， 政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活 ，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响，对大数据感兴趣的可以到科多大数据进行更深入的了解咨询~

Ⅷ 大数据主要应用于哪些行业

大数据逐渐渗透我们的日常生活与每个角落，让生活更加便利。大数据可以说是无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面就为大家详细介绍一下大数据主要应用于哪些行业。

01

制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺。

02

金融行业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

03

汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，未来会逐渐步入市场。

04

互联网行业：借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放，给客户提供方便快捷的通道。

05

餐饮行业：利用大数据打破老式的餐饮经营模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

06

电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施，掌握客户需求。

07

能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

08

物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本，提高工作效率。

09

城市管理：可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能防护。

10

个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活习惯，为我们提供更加全面的服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

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Ⅸ 看看全球十大电信巨头的大数据玩法

看看全球十大电信巨头的大数据玩法

大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深度挖掘这些数据，他们正试图打造全新的商业生态圈，实现新的业绩增长点，当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的，从中或许可以给你一点启示。

对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代，手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时，也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识。

目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商（Telecom）到信息运营商（Infocom）的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据？全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。

1. AT&T：位置数据货币化

AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，创建于1877年。2009年，AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案，开始了向信息运营商的转变。

在培育新型业绩增长点的过程中，AT&T决定和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。为此，AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下，AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘，可以预估消费者登门消费的大概时间段，并且预测个人用户行为，并做出个性化的推荐。此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况，从而推出更加准确的电信捆绑服务。

2. NTT：创新医疗行业的社会化整合

NTT是日本最大电信服务提供商，创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商，也是全球最大的移动通讯运营商之一，拥有超过6千万的签约用户。

自2010年，NTTDOCOMO利用大数据解决方案，实现了医疗资源的社会化创新，培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势，NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台，满足用户的个性化医疗需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作，利用其大数据解决方案，建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的医疗专业信息，网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上，NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求，再将这些需求反馈至对应的医疗人员，帮助用户获得高价值的信息反馈。

3. Verizon：数据仓库促进精准营销

Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一，也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。

随着年轻一代用户成为电信消费主力人群，通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此，Verizon成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库，对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下，Verizon实现了对消费者的精准营销洞察，并且向他们提供商业数据分析服务，同时在获得允许情况下，将用户数据直接向第三方交易。此外，这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑，实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力，Verizon还决定进军移动电子商务，形成自己全新的业绩增长点。

4. 德国电信：智能网络培育新增长点

德国电信是欧洲最大的电信运营商，全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。

正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。

5. Telefónica：大数据支撑用户体验优化

Telefónica创立于1924年，是西班牙的一家大型跨国电信公司，主要在西班牙本国和拉丁美洲运营，它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。

Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器（RNC）、域名系统（DNS）、在线计费系统（OCS）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。

6. Vodafone：动态数据仓库支持商业决策

沃达丰是跨国性的移动电话运营商，现为全球最大的流动通讯网络公司之一。

Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。

7. 中国移动：客户投诉智能识别系统降低投诉率

中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商，也是全球用户规模最大的移动运营商。

在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时，相应也带来了客户投诉量的增长。

为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验，中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统，以投诉内容为源头，通过智能文本分析，实现了从发现问题到分析问题，再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用，仅中国移动某省级公司，就实现全网投诉内容的智能识别：769个投诉原因被识别，配合业务部门提出37个产品优化建议，协助优化11个产品;优化不满意点58个，消除368,295客户的潜在不满隐患，每年节约成本达540万。

8. 法国电信：数据分析改善服务水平

法国电信是法国最大的企业，也是全球第四大电信运营商，拥有全球最大的3G网络Orange。

为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案，开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。同时，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录，Orange深入挖掘和分析，为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。

9. 意大利电信：数据驱动的个性化业务

意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一，同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。

面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。

10. KDDI：数据管理服务是核心

KDDI是日本知名的电信运营商，在世界多个国家设有子公司。

通过大数据资产，提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势，以数据中心为核心，向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务，业务发展迅猛。2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心，占地2.5万平米，试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。

以4G为代表的移动互联网时代，令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据，传统电信运营商正面临越来越大的挑战：

客户与内容服务提供商联系更加紧密，但对电信企业的忠诚度反而下降；企业无法通过流量内容服务提供商业价值，盈利能力持续下降；“管道化”严重弱化对承载信息的掌控，丧失创新产品、业务发展的基础。

电信运营商需要凭借数据分析来竞争，实现数据价值货币化。同时，利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。

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