运营商大数据行业分析

Ⅰ 大数据未来的发展前景怎么样

我不知道你理解的大数据是什么？如果是真正的大数据，那么现阶段来看发展前景很好，专而且有很大可能性会更属好，因为现在人们对大数据的利用还停留在一个比较初级的层面，大部分是分析已经发生（比如浏览习惯）或正在发生（比如自动驾驶），那么将来还会出现“将要发生”（比如将要购买什么，将要发生什么等等）。
当然，这是一种比较理想的状态，现在也有公司说有这种产品，不过大部分都是噱头，没什么实际作用。
而且现在的的大数据，很大程度上是分析一种群体特征，比如各种占比、分布、多少等等，将来大数据还要细化，毕竟大数据的来源是人，那么一个人的大数据能不用能对人本身进行分析呢？明显可以，就和社会的发展一样，开始是一家一户的小农经济，然后是大家一起干的大锅饭，然后再次出现细化分工甚至越来越细，然后继续整合细化，整合细化，直到最优化（基本不可能，因为这个是没有统一标准的，在这里这种方式最好，在另外一个地方可能就会有所区别）。
所以个人感觉，大数据将来的发展很好，当然如果你的大数据是狭义上的大数据，比如XX大数据，那就没那么重要了，也有发展，但是和真正的大数据去比较那么就失色很多了。

Ⅱ 2020年运营商大数据市场价值大不大 有何价值

【导读】在大数据行业发展过程中，运营商扮演者极其重要的角色，是大数据发展过程中非常重要的一环，今年来，运营商大数据已经应用到了很多行业和领域，那么2020年运营商大数据市场价值大不大?有何价值呢?下面我们就来具体了解一下吧。

1、运营商大数据的市场应用

运营商大数据建模分析技术，运营商掌握着全国近15亿用户，用户15亿用户数据资料进行实时监控，分行业建立用户画像具体分析，给各企业各行业各领域带来了更先进的获客，推广与客户关系管理平台。

(1)房产行业获客应用

借助强大的运营商大数据建模分析，和运营商用户数据存储分析能力，通过用户画像和完善的行业标签帮助房产行业去挖掘和分析其潜在的有意向购房的客户群体。依据对房产类网站，app，400电话，固话，小程序，关键词等实时用户数据进行实时数据监控和数据管理，紧密配合CRM平台对精准客户资源进行获客推广服务和管理，实现精准用户数据上的合理应用和转化成交。

(2)教育行业获客应用

借助运营商大数据建模挖掘分析和精准的算法对教育类网站，app,400电话，固话，小程序，关键词实时访问，活跃，来电者，搜索者用户数据做用户画像，和行业分析处理，对有意向想接受教育者进行和教育资源分析，从而合理的与相关合作的教育机构进行匹配和部署。

(3)金融行业获客应用

根据用户画像分析：依据金融行业网站，APP，400电话，固话等、从运营商用户上网行为数据、通信行为数据等，去帮助相关金融机构，金融行业企业更加充分的了解自身潜在的客户群体，从而减低业务难度，提高获客转化成交;

2、运营商大数据的应用价值

运营商大数据对我们的企业和不同的行业，领域，以及目前市场的营销推广，获客都产生了重要的影响。从传统营销转为数字营销，数据营销，在大数据时代，我们更应该选择那些正规的规范的运营商大数据获客产品，在避免法律风险的同时还可以让其能够发挥极高的市场价值，带动政企又好又快的发展。

相信大家对于2020年运营商大数据市场价值大不大，已经有了自己的答案，如果已经确定了要在此行业获得长足的发展，那就加油吧，你一定会成功的!

Ⅲ 大数据未来的前景怎么样

1、从行业来说：是很有发展前景的，因为互联网发展已经关乎各行各业，大数据不仅是行业的选择也是发展的选择
2、从所在城市来说：如果是一线城市，那么学成就业没有问题，但二三线城市现阶段有局限性
3、从个人能力来说：有专业技术就有发展前景，没有专业技术，任何一个行业都没有发展前景，也无法承受行业内卷。

Ⅳ 运营商大数据都有什么优点

1、数据非常精准

运营商大数据最主要的一个优点就是数据非常的精准。可以获取的数据有很多，比如某些品牌的竞价还有优化。还有一种情况是，如果关键词的排名非常的靠前。这种情况下，那些网站访客，还有一些软件的用户，这些客户的搜索意向非常的强，而且也非常的主动。

2、数据的转化率比较高

虽然在很多情况下排名的网站，在点击的过程中，成本都非常的高，但是获得的数据是非常精准的。这个时候可以参考同行的一些数据，这样可以把同行的数据作为抓取源。然后再用相对比较低的价格，这些同领域的客户都争取到，这一点的优势是非常明显的。

3、数据具有可控性

运营商大数据在运行的过程中，很多情况下都是自己抓模型。这样就可以马上知道是从哪些网站或者是哪些软件里面获得的这些数据。所以说数据的可控性是非常强大的，另外运营商大数据在运行的过程中，数据也是非常全的，它覆盖了很多个领域，也覆盖了很多的网站，除此之外，这些数据还覆盖了很多的软件，对数据的全面更加具有优势了。

关于运营商大数据都有什么优点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 运营商大数据对外价值变现的十大趋势

作者 | 傅一平

来源 | 与数据同行

最近中国移动提出了DICT战略，显示其在政企市场进一步拓展的雄心，在这个背景下，重新探讨下运营商的大数据变现很有意义。虽然近半年“大数据圈”似乎有点风声鹤唳，但对于合法合规的进行大数据业务的企业来讲没有什么影响。

下面笔者就结合自身实践，给出未来2-3年运营商大数据价值变现的十个趋势判断，仅代表个人看法，希望于你有所启示。

1、行业服务边界不断拓展

依托于运营商潜力巨大的数据资源和政企市场渠道资源，经过多年的市场培育和拓展，当前运营商大数据业务从原来的金融、旅游等行业逐步拓展到政府、旅游、交通、教育、商业、招聘、医疗等各个各业。

运营商ICT业务在推进中，也孕育了不少大数据业务的商机，大数据业务则反过来促进了ICT业务的发展，因为大数据除了业务价值，还有一定的社会品牌效应，两者通过融合可以形成合力。

随着企业数字化转型的加快及产业互联网的崛起，作为未来社会基础设施的大数据，将与云计算、人工智能、物联网、区块链一起，在行业领域开疆扩土，其应用的边界几乎是无限的。

2、进入行业应用的深水区

大数据在行业领域拥有着巨大的潜力并不意味着运营商就能分得多少杯羹。虽然运营商大数据业务当前在金融、旅游等行业已经有所斩获，但这些行业低垂的果实基本要被摘光了。

以金融为例，4-5年前运营商切入的验真，失联触达等业务，当前仍然是运营商大数据变现的主力，但金融行业并未如运营商原先预料的那样，在贷前、贷中、贷后中给予运营商更多的机会，运营商很多变现业务模式的拓展基本是停滞的，起码不够快。

在大量的其他行业领域，运营商往往只能做到蜻蜓点水，而无法聚沙成塔，比如业务的复购率很低。

从定性的角度讲，运营商对于行业的理解还是比较浅的，其大量的行业应用游走在企业的核心生产流程之外，大数据似乎是奢侈品，而不是必需品，因此粘性是不够的。

以金融验真这个业务为例，其附加值并不高，且容易被替代，想想这几年对于金融行业的理解又增加了多少呢？这些都是需要反思的地方。

笔者曾经在智慧交通相关文章中提到：运营商的数据在很多领域其实是很有前途的，但必须深耕，要理解这个行业的业务，通晓这个行业的算法，不停的打磨产品，从而逼近核心。

可以这么说，运营商大数据将很快进入行业应用的深水区，为了顺应这个趋势，运营商需要建立专业化的组织去攻坚克难，挑战很大。

3、与互联网公司的竞争加剧

互联网应该没有把运营商当成主要的大数据竞争对手，但运营商进入这个领域会跟互联网公司形成事实上的竞争，无论是新零售，智慧交通等等，进入者都会感受到互联网巨头的压力。

比如运营商要为大型商超提供数据服务，但互联网公司早就捷足先登，新零售是互联网出的概念，当运营商还在进行自身渠道的艰难转型时，互联网公司线下商业的版图已经规划好了，当然也包括了大数据业务。你到商超谈，人家一开口就提XX通怎么样怎么样。

当然还不仅仅是这些。

无论是互联网公司在To G上自顶向下的推广策略，还有诸如城市大脑单一采购来源的霸气，都在说明巨型互联网公司在这些领域的影响力。

运营商要获得机会，得动用一切可用的资源，发挥自己数据的差异化价值，由点及面去寻找机会。实践证明，管道数据的价值是巨大的，但巨型互联网公司的数据也越来越好，这是不得不面对的现实。

4、从要素驱动向要素+能力驱动转型

运营商当前在大数据变现上的突破只能说摘取了低垂的果实，但这种通过简单数据加工形成的数据产品竞争力是不够的，也是不可持续的。

比如做智慧交通，如果位置精度和覆盖度不够，连速度都测不准，根本做不出高质量的数据产品。

应该来讲，运营商从来就没有现成的、高精度的、可以到用户级别的位置数据，粗精度的原始位置数据未来可能连支撑运营商自己的业务转型都不够，运营商需要充分挖掘现有位置数据的潜力，通过建模等方式把较为精准的位置模型做出来，才能有基本的大数据变现底蕴。

位置精度的提升虽然是一小步，但却是对外大数据变现的一大步。位置准了，运营商对于人们整个线下生活的理解就准了，无论是客流，路网，OD等等都不再话下。

现在运营商依靠数据资源这个要素能走出第一步是不错的，但光靠资源驱动已经不够了，能力必须过来接棒，没有能力加持的运营商大数据变现前景暗淡。

因此，运营商大数据变现未来不再是躺着挣钱，而是要从原始数据的驱动向数据+能力双驱动转型，这个能力包括人才、技术、数据、产品、运营等等，这是不容置疑的。但如果只是空喊着口号不敢探索尝试，则也许连能力提升的机会都没有。

5、持续强化大数据合作的生态

大数据变现从底向上涉及平台、数据、建模、产品、方案、渠道、咨询、运营、安全等一系列的内容，运营商无法一手包办，因此必须建立合作的生态。

从业务的角度看，缺乏渠道合作伙伴、缺乏行业解决方案对于运营商都是很现实的挑战，最大的痛苦莫过于不知道商机在哪里，不知道自己想做的这个数据或产品有没有前途。运营商不可能瞬间将现有的客户经理队伍转为数字化产品的销售队伍，毕竟知识结构的要求不一样。

虽然可以采取MVP的方式推进，但一方面试错的成本摆在那里，运营商也并没有资本为其背书，另一方面时间成本也大了点。现在很多运营商都有合作伙伴招募计划，这是很好的尝试，但符合要求的合作伙伴还是太少了。

从开放的角度看，中国移动的梦网曾经创造过辉煌，但开放这句口号不是随便喊喊的，你得建立一套标准，清晰的告诉别人你有什么能力，然后如何能方便的接入。

比如当我们在互联网大会展示城市实验室产品的时候，发现仍然有那么多的人惊讶于运营商竟然还能做这个，就说明我们在开放这条道上还有很长的路要走。

而当笔者第一次访问阿里云网站的时候，其较好的使用体验给我留下了深刻的印象，随后定期的营销推送起码说明是用心的，又比如笔者第一次使用腾讯云域名申请时，其后腾讯云客服的电话调研也是很及时的。

因此，能否跟更广泛的合作伙伴建立连接，能否建立起开放的平台，能否确保信息的安全，在很大程度上决定了运营商大数据变现的蛋糕能做多大。

6、通过集中化获得溢价能力的趋势将加强

由于历史原因运营商的大数据实际是分省存储和运营的，这跟互联网公司天然的集中统一的数据基因是完全不同的。虽然一些运营商在集中化上做了很多努力，但相对互联网公司，还是有一些差距。

各省本地化做一些产品虽然带来了灵活性，但造成了事实上的重复开发，这种模式在创新阶段其实没什么问题，但最大的问题是各个省能否有足够的资源去保证产品的持续优化，无论从数据的角度，还是从运营的角度看，我们都需要一定的集约化机制来确保高效低成本的运作。

但这还仅仅是一个方面。

另一方面，相较互联网，由于数据的割裂，运营商基于单个省的数据做出的产品溢价能力不高，往往只能服务于特定区域，在很多竞争中会处于劣势，比如当前运营商基于位置数据的应用很多，但为什么上网数据的变现却很少呢？

这个不仅仅是简单的https问题，更是因为客户对于上网数据的诉求基本是全国的，没有地域的概念，这让运营商失去了很多突破的机会。

因此，运营商的大数据在一个省创新后迅速全网复制是一直要坚持的策略，而基于集中化的数据进行创新是提升产品竞争力的一个关键。

7、运营商DICT战略将使得大数据获得更大支持

随着数字经济的发展和行业数字化的进步，传统产业转型升级的需求强劲，运营商和云服务提供商，均在强化云、网、端、边协同，推出“云+网+DICT”智能化解决方案，帮助企业实现更深层次的数字化转型。

运营商的政企2B市场是当前关注的焦点，而云+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的关键，这意味着未来各种资源会逐步会向DICT倾斜，大数据需要抓住这个机会，通过DICT的融合来促进大数据业务的规模化发展，所谓“借势”。

另外，当前三大运营商已经宣布了5G商用，中国移动也发布了了“5G+”计划，其中包括“5G+AICDE”计划，“5G+AICDE”是将5G作为接入方式，与人工智能（AI）、物联网（IoT）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge Computing）等新兴信息技术深度融合，准备打造以5G为中心的泛智能基础设施。

5G时代人和物、物和物之间的连接产生的数据类型将会更多，5G更密集的基站布点意味着更高的定位精度，5G业务形式更加多样意味着管道中的数据内容会爆发性增加，运营商对于客户行为的刻画能力将进一步加强，每项垂直5G行业应用都将会与大数据有着千丝万缕的关系，这些对于运营大数据的发展是利好。

8、日益趋紧的数据安全要求对于运营商既是挑战也是机遇

运营商虽然拥有海量的数据，但很多省公司并未实质性的开展大数据业务，很多是基于安全的考量。即使是正在开展大数据变现业务的运营商省份，合规合法经营也是其开展大数据业务的底线，运营商对于大数据的业务创新是相对保守的。

事实上，运营商当前能开展的各项大数据新业务，都需要经过内部极其严格的法律、安全多道审核，加上行业、集团、省出台的各种安全管理规范的约束，还有定期的安全检查，都让运营商大数据业务从一出生就经历着内部一轮轮的安全洗礼。

2019年持续发酵的各种信息安全事件让大数据圈似乎如履薄冰，但其打击的还是各种违法经营和黑市交易。事实上，经过新一轮的洗盘，运营商也许会面临较以往更好的商业环境，数据可能会变得更为稀缺，毕竟以前黑市的数据交易会导致良币驱逐劣币的现象，当然这也只是一种猜测。

可以肯定的是，未来国家对于信息安全管控的趋紧会使得大数据业务的创新变得更具挑战性，但合规合法的进行大数据价值挖掘，助力中国经济高质量发展始终是主流，运营商虽然会面临安全上的挑战，但也有更多的机会。

9、运营商大数据对于TO C业务的探索不会停止

互联网公司TO C业务前期是靠钱烧出来的，毕竟消费者是趋利的，拥有高体验的产品和一定基础的用户后，互联网公司才有了珍贵的海量数据，这个时候大数据才有用武之地，反过来赋能业务发展，这是互联网公司应用大数据的本质。

运营商天然就有大数据，但大数据变现的实践还是告诉我们，运营商的数据维度还是不够丰富，比如缺乏消费数据，而巨型的互联网公司通过应用的丰富不断积累着更多维度的数据。

事实上，当前运营商的数据维度拓展基本是停滞不前的，如果不加以改善，在不久的将来，运营商的数据优势会逐步变小，最终会影响到产品的竞争力。

现在运营商建立了很多专业公司，比如中国移动的咪咕，有人会质疑这些公司能否赚钱，姑且不从战略的角度思考这个问题，即使站在大数据的角度看，这些公司的拓展能够让运营商拥有更丰富的数据，这就很有价值。最近中移金科成立了，支付数据对于DT有多重要不用解释吧，因此意义是很深远的。

其实做大数据产品的，哪个没有点TO C的梦想？希望运营商能基于自己的资源优势，结合大数据的差异化特点，能够打造出真正的既卖座又叫好的TO C产品。

10、运营商对于低价值密度的大数据处理能力要求会大幅提升

运营商的DPI数据具有典型的大数据特征，有潜力但价值密度低，但这个数据是运营商除位置数据以外最珍贵的数据，很多人说这个数据在运营商变现中实际没啥应用场景，或者言必称https，那是比较业余的说法。

随着5G时代的到来，对于DPI数据的有效开采挖掘对于运营商大数据变现是核心的基础工作之一。

首先，DPI这个技术原生是为网络优化服务的，比如很多字段对于数据变现没有价值，能否考虑更高性价比的处理手段？这个就需要运营商针对性的进行研究，比如从客户洞察、精准营销和价值变现的角度去高效低成本的采集管道中的数据。

其次，5G海量、低延时、非结构数据的特点，将进一步促进数据存储、处理和分析技术的进步，即使是当前的4G，从采集到应用的时延也是比较高的，很难达到场景式营销的要求，而且保留的周期也非常有限。

最后，5G大数据的价值密度将进一 步降低，对AI的能力要求将更高，即使是针对当前的4G数据，运营商的NLP等能力储备也是不够的，因此要尽快补足短板。

当然，以上十个趋势只是笔者的个人判断，受限于自己的能力和视野，以上谈的肯定有很多不到位的地方，权当笔者抛砖引玉，如果能引发一点思考，那就更好了。

Ⅵ 2021年我国大数据行业发展现状如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

Ⅶ 城市交通大数据行业发展现状剖析

城市交通大数据行业发展现状剖析
人们在城市中生活每天产生大量的数据，有结构化的也有非结构化的，有一些与交通出行密切相关，而有一些又看似与交通出行没有什么关系，这些数据分布在不同的行政管理部门、互联网公司或者传统运营企业。举个例子来说，随着智慧城市建设热潮，很多城市中已经布满了传感设备(交叉口进口道地磁、电子警察、卡口等)，通过地磁可以采集到一定时间间隔交叉口进口道交通流量、速度以及占有率；通过电子警察或卡口可以实时获取经过卡口的车辆车牌号、通过时间以及地点车速，这些数据基本都汇聚在地方交警部门。互联网公司通过为城市居民提供即时通信、导航以及共享服务，可以通过客户终端定位实时获取居民的位置。传统运营企业范围也很广泛，包括了公交公司客运企业、出租车公司、通信运营商等，公交公司和客运企业汇聚了客流数据(IC卡、第三方支付以及零票)、车辆定位数据等，出租车公司汇聚了出租车定位数据、而通信运营商则可以汇聚客户手机MAC地址。上述列举的数据，都可以为城市交通规划、政策制定、设计以及管理提供数据支持。后续笔者会结合自身十几年的理论研究以及交通工程经验，阐述每种数据未来的应用场景及潜在价值。
城市交通系统分析是一个复杂巨系统，尤其是在交通供需矛盾日益突出的当下，如何提高整个交通系统效率、提升居民出行品质是对每个交通管理者、研究者、工程师的挑战。交通科学自诞生之日起，就与数据结下不解之缘，这是一门基于统计学的工程科学。
互联网公司最早认识到了数据在交通领域的应用价值，也极大推动了云计算、大数据等新一代信息技术在交通领域的应用。高德、滴滴拥堵排名、阿里城市大脑就是互联网公司借助自身的数据资源开展交通领域大数据应用的探索。
互联网公司进军传统智能交通行业，一边是互联网公司频频发布基于大数据分析的各种报告，另一边也开始产生了各种质疑的声音。当前城市交通已经有一只脚迈入了大数据时代，而另外一只脚则需要传统交通理论与移动互联数据有效融合进行驱动。拨开当前交通大数据行业的繁华伪装，我们以冷静的眼光去审视，看到当前还存在很多问题，今天就略谈一二：
第一、所谓的交通大数据基本还是针对单一数据源开展分析，分析精度有待进一步提高，应用场景有待进一步丰富。大部分的研究集中在基于车载GPS数据以及视频数据提取车辆描述信息、交通流状态信息，研究拥堵的表征指标以及交警执法应用；
第二、城市交通传感设备布局并未从交通大数据的视角进行优化分析。城市智能交通系统规划一个重要的任务就是研究城市交通采集设备布局方案，目前，较少有人从城市交通规划与管理智库顶层设计的高度，对检测器的分布进行研究。此外，提高传感设备的适用性以及稳定性，也是有效提高当前数据质量的重要手段。
第三、城市交通大数据缺乏统一的数据标准。前面也论述了当前可以用于交通系统分析的数据，这些数据来源不同，要想未来能够将上述数据利用起来，打破数据壁垒，形成城市交通数据池，就需要共同探讨数据共享机制，并制定统一数据标准；此外，形成城市数据池后，城市交通数据治理将是一项复杂而艰巨的任务。
第四、大数据时代城市交通理论的创新面临巨大挑战。传统的交通理论基本都是基于统计学，也就是基于样本开展研究，而大数据时代的到来变革了交通理论数据来源，使得数据由抽样变为了全样，数据由有针对性的调查变为从大数据中抽取有用信息。因此，交通需求预测、交通通行能力分析、交通管控等基本理论将产生巨大变革，交通学者们应当既要仰望天空又要脚踏实地，在基础领域研究中投入更多的精力，不应被当前的浮云遮住望眼。
城市交通系统理论与大数据技术的融合发展任重而道远，也期望与广大交通工程师以及研究人员共同探讨、共同进步。