通信运营商大数据行业分析报告.docx

1、通信运营商大数据行业分析报告2015年通信运营商大数据行业分析报告【本文为WORD格式，下载后可自由编辑】一、运营商大数据转型方向确定，各家积极布局1、运营商的大数据价值被逐步认知（1）大数据的财富价值逐渐被认知（2）运营商管道中记录了所有人的信息指纹2、全球运营商都在布局，国内三大运营商2015 年启航在即（1）海外运营商已经迈开步伐，拥抱数据资产Verizon 提供的Precision Market InsightsAT&T：位置数据货币化NTT：创新医疗行业的社会化整合（2）国内三大运营商2015年在大数据资产积极开拓 中国联通：集中采集，开放共赢中国电信：大数据最积极的探索者中国移动：

2、大云战略下的大数据二、运营商大数据内容和模式1、运营商的大数据的来源（1）基于管道产生的数据：网络系统产生的数据（2）基于服务产生数据：业务支撑系统中产生的数据 （3）基于内容的数据：网络系统产生的数据2、运营商大数据的框架体系（1）运营商大数据的业务功能架构（2）运营商大数据的关键核心技术：DPI 分析（3）DPI 技术在运营商的应用3、不同的商业模式造就了不同的数据价值（1）单体型数据：自有业务的营销（2）外向型数据：第三方业务开展（4）纳入型数据：数据的交换互动中产生价值（3）生态型数据运营：数据将成为定价元素，未来DATA BANK 诞生三、运营商大数据的产业链环节四、重点公司介绍1、

3、初灵信息：收购博瑞德，强势进入信令监测领域，布局运营商大数据2、 东方国信：横跨多个行业领域，数据平台运营商的雏形3、 世纪鼎利：信令行业的专家，大数据运营初启（1）公司立足于网优行业，领先发展（2）公司大数据解决方案落地4、宜通世纪：基于网络信令大数据分析，打造智慧城市运营5、 拓尔思：大数据行业“卖水者”，基础服务提供者（1）非结构化数据分析处理龙头企业，政府客户资源优势明显（2）技术优势切入其他行业，把握企业级用户和互联网的接口（3）外延式并购加速，完善整体战略布局6、烽火通信：信息安全国之所重，烽火星空保障国家意志运营商的大数据价值被逐步认知，2015 国内运营商布局大数据元年，资源和

4、能力的开放。 “大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托迈尔-舍恩伯格也曾预测， “数据列入企业资产负债表只是时间问题”。运营商搭建了互联网世界的基石，几乎所有人都是通过他的网络和这个虚拟的世界发生着联系，运营商管道中记录人及其相关者在信息社会中的指纹。运营商拥有的数据质量和数量是其他行业难以望其项背的。目前，全球120 家运营商中，根据统计已经有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到信息运营商的华丽转身。国内三大运营商目前大数据的基础设施架构基本搭建完成，数据资产的运作纷纷启动，预期2015 年将实现资源和能力的

5、开放，甄选出合作伙伴共同开发运营商大数据的金矿。商业模式决定了数据的价值，运营商最有望成为大数据生态系统的运营者。根据数据的来源和服务对象的不同，基本可以分为四类：单体型数据、外向型数据、纳入型数据和生态型数据。外向型数据现在最容易最快速的实现，纳入型的数据运营已经开展，大数据产业链的上的“皇冠”就是未来数据生态体系的构建和运营。工具的价值：如果运营商只是单纯的利用自有的数据去开展自有业务，数据的价值是被严重低估的，属于工具类型的价值。（运营商利用数据做经营分析之类的活动）平台的价值：如果运营商利用自己本身大数据的基础，和外部的第三方企业进行合作，同时还可以积极吸收第三方数据，那我们可以看到这

6、后面价值的放大，属于平台类型的价值。生态系统的价值：利用自己的数据作为基础货币，去获取并利用其它行业的数据，让更作伙伴加入这个生态系统，运营商作为DATA BANK 负责运营这个生态系统。这就是生态系统的价值。运营商数据的来源：更多的数据带来更有用的信息。根据消费者和通信运营商之间不同阶段的交互行为，可以把运营商大数据分为三类：第一来自电信运营商自有的互联网和移动互联网产品的数据（基于用内容的数据）。第二部分是来自业务支撑系统的数据（基于服务产生的数据）；第三部分是网络系统产生的数据（基于管道产生的数据）；我们认为数据的价值和数据规模存在着强正相关性。基于内容产生数据量是GB 为单位；基于服务

7、产生的数据量是以TB 为单位，而基于管道产生的数据量是以ZB 为单位。大数据的核心就是从更多的数据获取更有用的价值。一、运营商大数据转型方向确定，各家积极布局1、运营商的大数据价值被逐步认知（1）大数据的财富价值逐渐被认知“大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托迈尔-舍恩伯格也曾预测，“数据列入企业资产负债表只是时间问题”。过去：经过多年的建设和发展，受到多网多制式叠加、多设备厂家共存、应用系统和协议接口众多等等因素的影响，使得运营商的各个数据生产系统之间边界分明，导致了数据冗余、一致性差、效率低下等问题。数据孤岛现象普遍存在。现在：随着云计算产业的发展和Hadoop、MapRedu

8、ce 等技术的涌现，基于云架构的数据经营已经具备了成本上的优势和商业上的潜力。大数据的兴起为运营商解决数据经营问题提供了技术基础，打通了数据孤岛之间的通路，使其实现数据的价值最大化成为可能。互联网的科技进步促进了大数据的不断发展，源源不断的数据亦将成为促进互联网发展的源泉。（2）运营商管道中记录了所有人的信息指纹通信运营商作为坐拥15.36 亿电话用户和2 亿宽带用户，与其他亿级用户的行业规模相比，具有其稀缺无可比拟的优势。（1）通信行业用户规模鲜有一个行业望其项背；（2）通信行业市场的寡头垄断的属性，决定运营商市场的集中度显著高于其他行业，每家运营商都是能够覆盖到全国区域以及各个层次的用户。

9、（3）通信行业和用户的关联时长较高，在一天中手机和PC 基本占据了我们睡眠以外的其他时间段。通信运营商在覆盖范围，覆盖时间，覆盖用户的三个指标上遥遥领先于其他行业。运营商搭建了互联网世界的基石，几乎所有人都是通过他的网络和这个虚拟的世界发生着联系，他知道你所有的信息，他比所有企业知道的更加全面，更加的精确。运营商拥有规模用户之外优势的是用户数据质量。尽管目前运营商管道化趋势已经愈发明显著，与水电厂商的公用事业属性的特征相似，但是其最大的不同正在于管道里面的东西：数据流。跟管道流淌的水电不同，运营商管道流淌的这种数据流绝对不是同质化的。运营商是可以对数据包进行深度分析，抓取人们身份特征、行为等关

10、键信息。正如上图所示XX等互联网巨头借助平台和应用的确可以抓住很大一部分的用户信息，但是谁都没有运营商的优势。用户和运营商之间强相关性，运营商对个人数据覆盖的广度是互联网平台和手机应用提供商难以匹敌的，其手上的数据资源也是很多互联网巨头可望不可及的。电信运营商在为用户采用实名制提供接入网络服务的同时，真实记录了用户的社会化生活数据，而管道的智能化又使运营商拥有获取用户在互联网虚拟社会数据的能力。运营商基于管道平台，同时拥有了现实社会和虚拟网络社会两套数据，通过用户属性关联来实现数据的无缝衔接。在大数据时代，海量网络数据已经成为运营商的核心战略资产。2、全球运营商都在布局，国内三大运营商2015

11、 年启航在即（1）海外运营商已经迈开步伐，拥抱数据资产目前,全球120 家运营商中,根据统计已经有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。运营商的数据挖掘实践虽然早已开始，但是过去主要仍局限在内部的增值业务方面，很少对外。随着技术的进步和运营商数据的集中化，海外的运营商已经开始走出去了，积极探索数据资产的变现。国外运营商开始将自己手握的海量用户数据变现，将用户的位置、旅行、上网流量习惯等信息出售给包括广告公司在内的第三方。Verizo

12、n 提供的Precision Market InsightsVerizon 成立了精准营销部门，并推出了 Precision MarketInsights 这项服务。该服务已经开始向第三方售卖 Verizon 手上的用户数据，对商场、体育馆、广告牌业主等出售特定场所手机用户的活动和背景信息。该部门提供三方面的服务，首先是精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务；其次是精准营销(Precision Marketing)，提供广告投放支撑；最后是移动商务(MobileCommerce)，主要面向Isis(Verizon、AT&T 和T-Mobile

13、发起的移动支付系统)。来自verizon 的精准营销分析（precision market insights）可以为机构、品牌和渠道合作伙伴提供精准目标受众定位的广告解决方案。这项解决方案应用精准ID（PrecisionID）,一个匿名的唯一设备标识符，它可以通过人口统计、兴趣和地理定位等技术来推送到正确的客户，能够使广告主使用自己的广告等数据推送到目标客户的移动设备上。消费者用手机访问了一个web 网页或应用。通过verizon 网络发送请求在这次请求中，一个唯一的标识符被发送解锁数据与这个标识符关联的关键是精准度不共享用户的身份使合作伙伴能够高效的进行广告服务AT&T：位置数据货币化200

14、9 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。NTT

15、：创新医疗行业的社会化整合自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

16、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放眼全球市场，电信运营商大数据发展仍处在初级阶段，海量的数据并未给其带来可观的收入，如何依靠大数据避免哑管道化的危机是全球运营商共有的话题，目前一些发达国家运营商的经验很值得借鉴。电信运营商应该合理利用自身的数据资源优势。第一，数据的维度丰富，数据规模庞大，而且属于全网性数据；第二，数据提供的可持续性，通信网络的时时存在为数据的持续和速度提供了保证。目前，海外运营商发展大数据基本专注于两大模式。第一，运营商充分利用大数据支撑内部语音通信和数据增值方面工作，比如精准营销、网络运维与管理、客户维系、刺激业务创新等，服务于运营商自身，提升服务能