运营商如何充分“掌控”数据 以大数据换未来
运营商多元化拓展需要带给其他行业新的价值,这个价值可能是更好终端、更好网络、更好平台、更好内容。但所有价值的核心是运营商如何提供更好的对策,承载这个核心的则是“数据”,运营商能否充分地掌控“数据”并对“数据”进行有效诠释,将影响运营商多元化转型未来。
运营商所能赋予的价值
一、如何充分掌控“数据”
1、掌控“数据”的背景
运营商可以称为“数据巨头”,但运营商目前的发展与“数据巨头”并不相称。运营商拥有更为核心的用户基础数据(年龄、性别、账单等),以及用户通信数据(位置、流量、语音等),这两个核心数据是一般企业无法比拟的。正是因为运营商能够掌控用户的核心数据,所以运营商存在能够掌控其他行业的数据的可能性。
缺乏其他行业数据,运营商所有核心数据的价值没有发挥余地。运营商重点将落在其他行业数据的拓展上,运营商的多元化拓展,实际是运营商对多元化数据的拓展,运营商数据版图越广阔,业务将越多元。
2、掌控“数据”的模式
运营商如何掌控各行各业的数据,运营商需要同时构建通信服务平台、以及与各行业相应的信息服务平台来支撑各行各业的服务,运营商通过通信服务平台与信息服务平台来记录消费者、商家/政府、服务商的各种各类数据。再通过平台上的人工智能、大数据分析来实现数据价值的变现。
在这个模式上,运营商并不是直接向消费者提供服务,而是由专业的服务提供商向消费者提供服务。这是否意味着运营商被边缘化或管道化,恰恰相反的是运营商掌握了产业链的核心价值——“数据”,运营商通过强大通信服务平台捆绑信息服务平台进而掌控产业链上下游的“数据”。产业链的核心并不是服务商所能提供的内容,而是运营商对数据的诠释与运用。对症下药、服务匹配才是产业链的核心价值。
NTTdocomoHealthcare推出WM平台,主要用来收集、分析、预测用户健康数据。在这平台上构建各种各类与健康相关的应用例如“健康管理”、“步行挣钱”、“作息管理”、“女性专属”、“预防接种”、“怀孕监控”、“育儿记录”等。合作商通过这个平台为消费提供专业服务与产品,例如医疗建议、保健建议、穿戴设备、测量仪等,个人消费者通过应用获得专业的服务,普通商家或广告商通过平台获得潜在营销客户。该平台将运营商、服务/产品提供商、个人消费者、普通商家/广告商四个角色有效串联起来,形成共生共赢的生态系统。
运营商掌控“数据”的核心,是搭建数据平台,专注数据的运营,通过大数据分析或人工智能,为消费者提供针对性服务、为服务商提供客户匹配与服务、产品优化建议,为商家/广告商提供客户匹配与营销策略优化建议。运营商对数据的掌控,实际是运营商通过数据支撑来实消费者、服务商、商家之间的有效沟通。
二、如何有效诠释“数据”
数据不是被制造出来,数据只是被记录而呈现,数据是对现实世界的描述。我们之所以能通过数据来诠释现实世界,是因为我们通过数据构建能解释现实世界的模型。数据仅当被记录的时候存在,诠释现实世界的模型仅被数据验证才显真实。数据不断被记录,模型不断被优化,模型才能更接近现实世界。
数据的诠释,其实是指运营商与现实世界互动的过程,更确切的是运营商对现实世界进一步理解的过程。运营商通过大数据分析,不断优化诠释现实世界的模型,找到现实世界运作的机理,发现现实世界的不足与问题,进而针对性提出相应的对策与解决方法。
数据的诠释的过程,即是运营商创造价值的过程。数据的诠释带有一定目的或方向,要么解决问题或难题,要么让事情变得更好,当然是好的目的与方向,才能带来价值。例如在制造业方面,运营商可以帮助工厂监测失败信号、产品质量控制、提升安全、提升运营等;在农业方面,运营商可以帮助农民扩大规模、提高质量、节省农动力、获取有价值信息,提供安全可靠食物等。正如NTT解决方案,所有解决方案都有初步的想法与目的,这个想法与目的则源于运营商对行业的初步理解。数据的诠释,一方需要通过大数据挖掘、人工智能来理解数据,另一方面则需要运营商通过真实世界的切实了解实际问题与情况。
价值的大小,完全取决于运营商掌控的数据量,以及对数据的诠释能力。运营商掌控数据越多、诠释数据越透彻越能给出有价值的对策。正如NTT解决方案中,运营商通过大量各类感应设备、物联网等尽可能多收集数据,累积数据,再通过大数据分析、人工智能来诠释数据,然后做出预测与行动,最终创造价值。运营商需要尽可能收集数据,以及构建强大数据分析与人工智能平台,才能成功利用数据创造价值。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21