我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议.doc

我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议.doc

《我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议.doc（7页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议

摘要：

随着物联网、云计算、数据挖掘等相关技术的发展和逐步成熟，在一定程度上加快了大数据时代的到来。

本文在综述大数据特点及商业价值的基础上，分析国外电信运营商大数据业务的应用案例，结合我国电信运营商的数据特点，探讨了我国电信运营商开展大数据业务的策略。

关键词：

大数据；电信运营商；商业价值

1.引言

大数据（BigData）是当前最热门的词汇，被认为是继云计算、物联网之后IT产业又一轮颠覆性的技术变革，对社会、企业和个人都将产生巨大影响。

2013年也被称之为大数据元年。

据赛迪顾问统计数据显示，2012年我国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，预计2013年至2016年行业规模将达8亿-101亿元，呈爆发式增长态势[1]。

电信运营商在发展过程中，一方面面临用户发展减速的威胁，另一方面业务遭遇OTT互联网厂家的侵蚀，运营商的发展面临“瓶颈”。

大数据的出现，为运营商带来新的机遇。

根据麦肯锡国际咨询公司在《大数据：

下一个前沿创新、竞争和生产力》的报告中分析指出，电信运营使用大数据可使行业人均产值平均提升17%，在所有行业中所带来的增长潜力位列前十；电信运营商挖掘大数据价值，带来企业的销售额提升，其所带来的增长潜力在所有行业中名列第一。

这使得大数据得到全球运营商的广泛关注和应用，电信行业成为大数据发展的重要领域[2]。

2.大数据内涵及特点

根据IDC机构的定义，“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新[3]。

大数据（BigData）其实就是数据分析的前沿技术，是通过利用先进的信息技术从各种各样的数据中快速挖掘有价值信息的能力。

通常用4个V，即容量（Volume）、类型（Variety）、价值（Value）和速度（Velocity）来概括大数据的特征[4]。

（1）数据容量大

伴随着社交网络、移动设备和传感器等新的技术和应用的不断涌现，产生的海量数据，其规模极为庞大。

计量单位从TB级别跃升到PB甚至EB级别（1TB=1024GB；1PB=1024TB；1EB=1024PB；1ZB=1024EB；1YB=1024ZB）。

IDC最新调查的研究报告指出[5]，2012年全球信息化资料存储量为2.8ZB，预计到2020年将达到40ZB。

（2）数据类型多

大数据种类繁多，出现包括网络日志、网络搜索、地理位置、网络传感信息、社交互动、音频、视频、图片等多种数据。

面对复杂多样的数据类型，对信息的处理能力也提出了更高的要求。

（3）价值密度低

大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有价值的数据仅仅只有一两秒。

如何通过精密的技术手段完成对数据的“提纯”，找到有价值的信息是目前亟待解决的难题。

（4）处理速度快

大数据时代，各种类型的数据往往与用户及时行为紧密相连，这类数据具有瞬时、孤立、分散、不连续、非结构化等特征，数据的时效性极强，并且生命周期更短。

因此，只有及时对数据进行提取、分析和挖掘才有意义。

3.大数据商业价值

根据麦肯锡和IDC的大数据研究结果，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：

①对顾客群体细分，然后对每个群体采取独特的行动；②运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；③提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；④进行商业模式、产品和服务的创新[6]。

目前，多家咨询公司的分析结论都认为电信和互联网是大数据最有作为的两个细分市场。

作为网络的经营者，运营商掌握着用户最为全面的信息。

如果对这些数据进行深度利用，将给运营商带来显著的价值。

大数据作为运营商待挖掘的金矿，其价值来源于两个方面。

一方面，运营商将大数据应用内部信息化系统，改善用户体验，针对用户实现精准营销，提升营业利润；提高运营效率。

另一方面，运营商对外开放数据经营，为企业提供信息服务，将数据分析结果作为一种服务提供给企业客户，帮助他们实现更多的价值，开辟新的收入市场。

4.国外运营商大数据业务应用案例

对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是电信运营商应对新形势下挑战、避免沦为管道的关键。

从2012年国外运营商情况来看，大数据业务进展不一，部分运营商开始成立大数据部门，为政企客户提供决策支撑等服务，而部分运营商则暂时主要用于改善自身服务。

Verizon于2012年10月成立了精准营销部门PrecisionMarketingDivision。

该部门提供三方面的服务，首先是精准营销洞察，提供商业数据分析服务；其次是精准营销，提供广告投放支撑；最后是移动商务，主要面向Isis（Verizon、AT&T和T-Mobile发起的移动支付系统）。

Verizon认为，客户对于数据服务的需求可以分为两个层面：

一方面是将数据匿名、聚合后，在不违反隐私政策的前提下直接提供；另一方面是提供咨询性的解决方案服务。

比如Verizon推出的PrecisionMarketInsights服务，跟合作方共享面向体育馆、商场、广告牌业主等特定场所手机用户的活动和背景信息。

NBA球队菲尼克斯太阳队就是这项服务的客户之一。

太阳队用它来找出来观看比赛的人群住在哪里，从而加强其他地区的广告营销。

西班牙电信于2012年10月9日成立了名为DynamicInsights的大数据业务部门，隶属于数字业务部门TelefonicaDigital。

希望借此把握大数据时代商机、创造新的商业价值。

该部门面向全球运营，主要目标客户为公共事业部门和企业，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。

DynamicInsights推出的首款产品名为“智慧足迹（SmartSteps）”[7]。

该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据，可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析，并将洞察结果面向政企客户提供。

例如，洞察结果可为零售商新店设计和选址、设计促销方式、与客户反馈等提供决策支持，从而帮助零售商更好地理解和满足客户需求、降低成本；也可帮助市政委员会统计、预测各种场景下的人流量。

DynamicInsights计划面向不同行业推出系列产品，例如包含交通流量管理功能的“SmartCity”。

法国电信也在努力发掘大数据能带来的价值，目前已在公共服务领域和移动业务部门进行了探索和尝试。

该企业针对用户消费数据的分析评估，以改善服务质量。

比如，通话中断产生的原因除了技术故障外还有网络负荷过重，如果某段网络上的掉话率持续过高，则意味着该网络需要扩容。

法国电信通过分析掉话率数据，找出了那些超负荷运转的网络，并及时进行了扩容，从而完善了网络布局，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。

作为法国最大的运营商，OrangeBusinessServices还承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设，在这些系统中，Orange也开始尝试挖掘大数据的潜在价值[9]。

比如，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目，每天都会产生500万条记录，对这些记录进行分析就能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[8]。

5.我国电信运营商开展大数据业务的对策与建议

（1）运营商具有海量数据优势，挖掘用户信息

我国移动用户总量超过11亿，运营商积累了大量的用户数据，这些数据相对于互联网公司所拥有的用户数据有着明显的优势：

首先，用户实名制，有真实详细的个人基本信息，比如年龄、性别、地域等；其次，位置信息，电信运营商基于位置的电信服务可以精确获得用户的地理位置信息；最后，用户的电信业务消费信息，包括电信业务类型、业务资费、通话时长、通话双方信息等。

基于以上数据，电信运营商可以通过挖掘用户需求，将用户需求反映到电信服务中，电信运营商掌握的大数据就可以创造新的商业价值。

（2）改善用户体验，实现精准营销

运营商应该建立基于大数据的个性化营销机制，以此降低营销成本，在提升用户满意度的前提下扩大业务范围和收入水平。

营商通过对用户的职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联分析，实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制，细分用户业务流量，将数据流量与用户、网络资源相匹配。

通过对用户数据的MOU（平均用户通话时长）、业务收入等数据分析后，提供比较精准的模块支撑，极大地方便了营销人员的日常营销[10]。

如针对漫游费比较多的用户，就推荐漫游套餐；对经常用手机上网的用户，就推荐流量包。

通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好，从而为用户提供个性化、差异化的电信服务，提高电信用户黏性和忠诚度，挖掘新的业务机会，实现电信业务流量价值的最大化。

（3）服务政府和社会，助力智慧城市

对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。

随着物联网的发展，智慧城市的建设进程不断推进，智慧交通在我国有着广泛的发展和应用前景。

在交通管理方面，运营商可以通过对道路交通信息实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。

比如在大数据的帮助下，什么时间段、哪条路拥堵等问题，都可以通过分析得知。

通过同一条路上多个用户手机位移的速度便可以判断当时的路况，为拥堵作出准确预警。

美国已经使用大数据技术对历史性逮捕模式、发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量进行分析，从而优化警力配置。

在国内，运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。

旅游行业是“大数据”应用前景最广阔的行业之一。

拥有大数据，便可以准确预知客流趋向，进而采取相应的措施疏导客流；可以知道游客喜欢什么样的产品，进而开发建设适销对路的产品；还可以知道游客需要什么样的公共服务，进而改进旅游公共服务。

运营商基于用户状态、位置、偏好，对所有旅游者的游览路径、消费行为、景点选择、关注热点、兴趣爱好等数据分析，将分析结果提供给政企客户，从而发现新的管理模式、商业模式和营销模式。

对于旅游公共服务体系建设，运营商可以分析出哪些是游客真正需要的公共服务，在什么时间，什么地点，哪类人群可能用到什么服务。

可以有效指导各地或者各景区的公共服务体系建设，真正提高旅游公共服务满意度。

比如每年旅游旺季时，景区出现人流量超负荷的情况，而在淡季景区却十分冷清。

运营商可以具体分析出前往某一景区的游客特征，包括地域性分布以及年龄分布特征等，找出目标受众，以便在淡季时进行更好地精准营销，错峰出游，降低旺季峰值。

此外，运营商还能基于游客的位置，通过对大量数据分析游客逗留时间，住宿，吃喝玩乐等情况，指导和管理工作。

如酒店更加精准地根据顾客特征和偏好推荐有吸引力的旅游产品和服务、旅游景区更好地进行客流疏导和调控、旅行社更方便地整合信息资源而开发出更有针对性和个性化的旅游产品等。

6.结束语

随着移动互联网行业和电信行业的快速发展，以及虚拟运营商的加入，电信运营商间的竞争必将趋于白热化。

在大数据时代，电信运营商拥有海量用户数据，应避免沦为管道。

因此，本文在回顾了国外电信运营商大数据业务开展历程和发展模式的基础上，结合大数据所特有的商业价值，给出电信运营商开展大数据业务的策略建议，为运营商创造新的价值。

参考文献

[1]赛迪顾问,软件与信息服务业研究中心.2012-2013年中国大数据应用市场研究年度报告[R].赛迪顾问.2013

[2]MANYIKAJ,CHUIM,BROWNB,etal.Bigdata:

Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity[R].McKinseyGlobalInstitute,2011.

[3]于艳华,宋美娜.大数据[J].中兴通讯技术,2013,