Ⅰ 大数据火了,对运营商意味着什么
大数据火了,对运营商意味着什么
大数据火了？对通信业特别是运营商意味着什么？大数据的作用，看似云里雾里，其实可抓可拿。
根据IDC的研究，全球64%的企业已成为数字化转型的探索者和实践者，“全方位的客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化的产品与服务、创新的商业模式”已成为新的数字化转型战略的核心，而这一切的基础就是大数据。
在工业4.0的大环境下，工业企业的信息化水平越来越高，信息数据量越来越多，各种设备仪器产生的海量数据对信息处理的要求也在提高。现在，新兴的大数据、云计算这类ICT技术刚好可以解决数据海量性问题。本来ICT业对“互联网+”、工业4.0的大蛋糕正愁无处下口，而大数据无疑是一个极好的抓手和切入点，可以让ICT一下子切入到工业领域的各个环节，同时ICT自身也可以实现完美转型。
难怪今年大数据火了，甚至马云放言：今天不参与大数据建设，十年后会像今天一样抱怨与埋怨。
其实，作为信息化建设的主力军，运营商在大数据领域早有布局。早在2012年，三大运营商就投资150亿元在贵州建设了数据中心基 地。不仅如此，2012年，在内蒙古呼和浩特，三大运营商共投资近400亿元兴建了规模比贵阳还大的大数据中心。此外，在郑州、重庆、杭州、苏州等地，运 营商都建设了大数据中心，运营商发力大数据不可谓不早。但是，运营商建设的大数据中心，其巨额投资却大都没有产生相应的效益。
“明明自己坐拥一座金矿，却都被BAT挖走了!”原信息产业部部长吴基传在不久前召开的第十二届中国信息港信息论坛上疾呼：“三家电信运营商要转变思路，应从单纯追求数量增长转向创新和挖掘信息数据价值。”
大数据本身是没有价值的，它必须通过清洗、建模、分析、交易才能产生价值，使之成为一座巨大的金矿，让更多的人去挖掘数据，交易数据，从而产生巨大价值，可以预见，未来大数据会作为一种资产存在并将诞生一个万亿级别的交易市场。
在这一轮大数据热中，互联网企业抢了风头，互联网大佬不仅高调亮相，实质性动作也是接二连三。网络、腾讯、阿里等拥有数据的平台型企业，纷纷针对自身的平台用户提供数据分析业务，并且向金融、环保、交通、医疗等行业的数据分析应用逐渐渗透。
目 前，在不少地方，运营商还停留在搭建数据中心基地、邀请互联网企业租用入驻挣租金这种低层次的商务模式上。非但如此，在某些地区，还发生了三家运营商为了 吸引一些互联网企业入驻，而竞相压低租金的现象，本来就只能挣个廉价的管道租金和物业费，却连这个“苦力活”还在搞恶性竞争，真是让人扼腕!
更令人担忧的是，如今不少地方虽然建起了大数据产业园，但是对于海量数据自己无法处理，只能将其卖给一些国外公司进行大数据挖掘，这不仅带来了严重的安全隐患，而且也将产业链上利润最为丰厚的一块拱手让出。
从不久前公布的第一季度财报看，三大运营商利润全部是负增长，收入增长也显现出疲态，战略转型迫在眉睫。而不管是“流量经营”还是“去电信化”，都面临移动互联网带来的大数据挑战，运营商要避免大数据领域的“哑管道”危机，必须向数据挖掘、分析、应用的价值高端迈进，别再像互联网刚刚起步时那样起个大早，赶个晚集。
业 内人士表示，手里掌握着所有用户通话、数据流量消费数据的三大运营商，如果能在大数据时代多往前跨出一步，组建专业化团队，吸纳高层次人才，用更加开放和 互联网化的方式来运作，释放自身管道中庞大数据的潜在力量，在数据清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，将会打开一个潜力无限的市场。
Ⅱ 大数据线下租赁渠道恶意消费行为是什么意思
恶意消费是指消费者为了实现某种个人目的，不按常规消费来获得自己需要的目标。也称异常消费。有可能是违法行为，也可能不违法。
第一种情况就是商家在向消费者售卖产品的时候将一些质量不好的，有瑕疵的商品，当做是好的产品的价格来卖给消费者;
第二种情况就是掺加在就是商家采用一些虚假的不正当的手段，将卖给消费者的商品份量与实际应该给消费者的商品分量不一致;
第三种情况就斗棚是商家在处理一些残次品或者是瑕疵品甚至是盗版的时候，对消费者说该商品是正品，将商品以正品的价格卖给消费者;
第四种情况就是商家通过档山一些跳楼价，清仓价，最低价等打折活动来吸引消费者的眼光，其实实际商品价格并没有发生改变的行为;
第五种情况就是商家对商品的说明或商品的样品与商品的实际情况不同;
第六行销中种情况就是商家通过电视、电影、杂志等传播媒介对商品进行虚假宣传;
第七种情况就是商家以其他任何的虚假手段或者是虚假信息，或者是不正当手段来欺骗消费者的行为。
Ⅲ 什么是大数据概念吗
大数据（big data），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。
麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
这一切都始于数字时代到来后我们所产生的数据量的指数激增。这主要是因为计算机、因特网和技术能够从我们生活的真实世界中获取信息，并将其转化为数字数据。在2017年，当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。