1. 联通大数据 移动大数据 运营商大数据精准客户抓取
联通移动大数据，运营商大数据是根据运营商用户的基础信息数据和大数据建模分析能力相结合的精准获客营销产物。主要是通过分析运营商用户的上网行为，通话行为，通信行为，消费行为等综合信令行为数据，为用户建立完整的用户画像，再根据不同行业对于精准意向客户需求的不同，帮助相关企业，公司，行业分析定位其需要的精准意向目标客户。
相关行业，企业，公司可以通过对同行竞品的相应标签进行搜集，再通过联通大数据，移动大数据，运营商大数据进行大数据建模分析和抓取（标签：网站/网址/网页/url+手机APP应用+400/固话/座机+短信+关键词等等标签进行建模），还可以通过以下维度进行精准客户分析和定位：（如省/市/地域/地区/性别/年龄/籍贯/工作地/归属地/移动终端信息/网站访问次数/APP访问次数/电话拨打时长，次数等等维度）进行相关行业，企业，公司需求的精准意向客户数据的分析抓取和定位。
联通大数据，移动大数据，运营商大数据的出现对各个行业，企业，公司来说帮助还是非常大的。传统的电销企业获客营销方式是购买大批客户资源，有专门的电话销售人员进行触达，由于本身客户资源不够精准或者资质低下，导致电话销售打得心累，获客效率还非常低，并且还有一定程度的法律风险。联通大数据，移动大数据，运营商大数据不光可以提供精准的，资质信息全面的精准客户挖掘能力，包括还有完整的风控体系，可以大大降低行业获客的风险，甚至零风险；还可以帮助行业，企业，公司实时精准锁定意向目标客户群体，多渠道，多平台抓取，实时精准触达，为相关行业，企业，公司争取更多成交转化，和商业合作机会；
1.海量数据 ：联通，移动运营商共计有12亿左右的用户群体，联通大数据，移动大数据，运营商大数据完全有能力为各个行业以及企业，公司的提供大数据获客营销服务能力,可以针对不同行业，企业，公司其个性化的精准客户需求，为其搭配合适的标签，维度进行建模，快速支撑其行业，企业，公司的精准营销能力,最大化的满足其精准获客需求。
2.数据风控 :联通大数据，移动大数据，运营商大数据是在充分保护用户的信息安全，个人隐私不被侵犯的的前提下,通过大数据开放能力为如房产，教育，装修，金融，企业服务， 招商加盟， 汽车 等多种行业提供精准有效的客户。
3.客户触达 ：联通大数据，移动大数据，运营商大数据通过建模分析和抓取的用户数据会进行脱敏加密处理，第一时间部署到CRM外呼系统，实现客户管理和外呼触达两个功能。
4.合作保障 ：联通大数据，移动大数据，运营商大数据都是官方大数据业务，可以签订合作协议，对公打款。
1、 网站/网页/网址/URL :客户通过搜索引擎找到相关网站，网页并访问，浏览。即可抓取实时访客数据。提供相关网站链接，url即可。
2、 手机APP应用 ：客户使用注册了相关手机APP应用，即可实时获取活跃用户，注册用户。提供相关手机APP名称即可。
3、 400电话/固话/座机 ：客户拨打和接听相关400电话，固话，座机，即可实时截取主叫被叫通话记录。提供相关400电话/固话/座机号码即可。
4、手机短信 ：客户接收，发送过相关手机短信，或者接收过特定短信通道的客户进行截流。
5、筛选维度 ：可根据全国/省/市/区/县/性别/年龄/访问次数，时长/通话次数，时长等维度进行精准的筛选。
2. 移动云鲸大数据，精准营销获客，具有极大的应用潜力
移动大数据精确拓客为什么更有价值，在互联网大数据层面，移动大数据数据处理方法功能和运用质量指标处在领先水平。从整体 社会 发展价值观看来，其数据信息是无穷的，移动大数据信息内容更具有标志性和竞争能力。
一、互联网大数据公司的缺点
1、数据信息局域网性：互联网企业的数据信息仍然零碎，例如京东商城，他仅有在线销售数据信息，它没有网页搜索数据信息，没有互联网公司的数据信息也表示着互联网公司的总体发展战略发展前景，自然了解这一点，现阶段回收的数据信息非常多。
2、数据信息的切割性：数据网络数据信息难以融合，如网页搜索西装裤，淘宝网购买了西装裤，你的姿势数据信息在两个以不一样的方式储存，但谁都明白这也是同一个人到推广广告的COOKIE等新技术也是短期内储存在QQ帐户中的，很便捷，实际上也在QQ帐户中很便捷的ID结合。数据信息标志的统一是互联网公司大数据挖掘的核心内容之一。
3、数据信息封闭性：非常少有互联网企业想要开放自个的数据信息，终究，这也是他的财产、竞争优势，因而所提到的对外开放是一系列的运营模式和运用层级，并非数据信息。
你们的协作，数据信息对于我而言，现阶段互联网公司在搜集数据信息层面依然是非常重要的，即便 对外开放了一些数据信息，自然有一些互联网企业彼此之间协作互换数据信息，但这并没有开放式的，在目前条件下，怎么让互联网公司对外开放、共享资源数据信息，以促进 社会 进步，非常值得科学研究。
4、数据信息囊括性：互联网企业的数据信息在消费者、有关业务流程、时间、室内空间等好几个方面受其有关服务的牵制，其数据信息的标准和深层比较有限，但在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的数据信息并不了解。
而在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的信息都不掌握，而在检索行业、社交媒体行业等诸多互联网方面的信息却不了解，因而有什么特点，就能推断出具体的缘故，制订更佳的营销策略，掌握谁在选购销售商或中介人。
二、移动大数据精确拓客的优点
由于移动大数据精确拓客方式，全部本人、公司的网络和通话个人行为都以信息的方式流入通信运营商的管路，而随时随地向运营商报告互联网大数据的通信基站还可以随时随地互换。互联网行业发展，通信运营商数据信息经营规模市场竞争力十分大。
通信运营商以数据作为唯一ID融合各种各样数据信息，描绘顾客的一致性是一般公司不可以实现的，由于数据是有关业务流程自身，也是有移动通信原有的有关业务流程特性。
从事实上讲，移动大数据，运营商大数据获客精确拓客的自然资源是非常全方位的，从这一数据信息，能够更立体式地叙述顾客，协助公司以最少成本费，更准确迅速拓客。
移动大数据，运营商大数据获客不仅能够给予精确的，资质证书信息内容全方位的精确用户发掘工作能力，包含也有详细的风险控制管理体系，能够大幅度降低领域拓客的风险性，乃至零风险；还能够协助领域，公司，企业即时精确锁住意愿目标客户人群，多种渠道，多服务平台抓取，即时精确精准推送，为相应领域，公司，企业争得大量交易量转换，和商业合作机遇。
3. 移动大数据的四个发展趋势
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等;而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量(volume)、多样(variety)、高速(velocity)，我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢?在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。
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4. 什么是移动大数据
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]
5. 移动大数据支撑信息安全服务面向国家和政府可以提供什么
移动大数据支撑信息安全服务面向国家和政府可以提供一系列大数据安全举措和经验。
1、码凯散迟氏统筹战略，推进孙模大数据安全发展。
2、政府立法，为大数据提供制度保障。
3、加强监管，保证大数据安全。
6. 中国移动的大数据定位准确吗
一般是比较准确的。中国移动大数据中心可以即时捕获准确的数据信息，还可以创建详细的客户画像来标记准确的客户数据信息。
只要你手机未关机，你到过什么地方，就会保持与当地的移动通信的基站信号双向连接，当你变地点后，与你手机的双向连接的基站就更换了，根据一定时间内手机信号连接的基站更变，就可以知道你的行程轨迹。所以，在你手机在开机状态下反映出你的行程轨迹绝对准确。
7. 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
大数据应用案例之：能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些大稿数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
XOCommunications通过使用IBMSPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的禅者客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
NTTdocomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾滚袭孝客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
8. 移动大数据的四个发展趋势
移动大数据的四个发展趋势
如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势：
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。KashRangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。