运营商发展大数据的核心价值在于商业化
近年来,电信运营商利润率增幅放缓甚至下降,传统话音业务收入增长乏力,日趋边缘化、管道化;数据业务占比迅速增长,但量收的剪刀差持续扩大,投入多回报少。
在运营商转型路上,大数据技术的深入应用与商业模式的开发大有可为,可以说是运营商规避同质化竞争,打造智能数据管道,寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。大数据的技术架构寻求高性能与低成本的统一,可以降低电信运营商庞大的IT资本开支压力。大数据的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源、前向收费方式转变为基于网络资源和依据海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式,是一种新的商业模式。
国内运营商大数据应用受限
国内电信运营商在大数据应用方面主要受到了以下方面的限制。
第一,数据采集散乱、深度不足:电信运营商拥有海量数据的来源,但采集渠道散乱,通常分级、分地区、分系统建设,整体规划不足,数据标准化程度低,汇聚困难,无法形成有效的数据资产。
第二,数据分析能力不足:电信运营商建有以数据仓库为核心的经营分析系统,通常采用小型机加高性能存储架构建设,针对传统话单日志等结构化数据设计,还不具备非结构化数据与流数据的分析处理能力。
第三,数据商业应用不足:电信运营商大量数据尚没有充分发掘数据应有的价值,智能管道的建设正处在初期阶段。现有分析系统仅对内部提供服务,缺乏对外数据开放平台,大量数据未能有效进行商业利用。
电信运营商大数据发展探析
(1)大数据的政策支撑
电信运营商应积极寻求政府的支持,推动政府为大数据产业发展提供积极的政策支撑与引导、对关键技术的研发提供专项财政资金支持、对重点工程项目的实施提供支持与保障。电信运营商应高度重视大数据信息安全,推动政府部门牵头启动大数据立法,解决大数据信息权属与隐私保护问题;制定大数据技术标准与运营标准,规范大数据安全体系。通过政策支撑保障大数据产业的可持续发展。
2012年10月,中国计算机学会和中国通信学会均成立了大数据专家委员会,从行业学会的层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。运营商可以依托该平台推动企业内部大数据的发展。
(2)大数据技术架构与算法的研发
根据2012年美国市场调查咨询公司(Gartner)发布的新兴技术曲线,大数据技术正处于“期望膨胀期”,距离真正成熟尚需2~5年。电信运营商应抓住机遇加强技术研发,在开源技术的基础上,发展适合运营商的大数据技术;同时应积极对技术标准做出贡献,掌握技术主动权。在技术的拓展可主要集中在三个方面:(a)大数据的采集与传输技术。采集技术是指基于智能管道和物联网的大数据获取技术和算法;大数据传输技术研究应注重海量数据传输的安全可靠性,解决调度与控制问题。(b)大数据的存储与分析技术。存储技术主要指面向海量数据文件的有效存储与读取能力、大数据的新型表示方法和去冗降噪算法;分析技术的拓展方向应包括数据可用性和可计算性,计算复杂性问题,研究求解算法,进行高效处理等。(c)大数据的隐私安全技术。在大数据时代,如何保护用户隐私安全不仅是法规层面需要解决的问题,也是电信运营商在技术层面亟待解决的问题。
(3)大数据支撑运营中心
运营商要充分发挥大数据的价值,首要条件是具备采集、融合、存储、分析海量数据的能力。电信运营商可以在现有经分系统或数据仓库的基础上,针对目前数据采集散乱、采集深度不足、分析能力不足的问题,构建数据集中、平台统一的省级或全国级大数据支撑运营中心,为大数据的应用与商业化提供精确支撑。大数据支撑运营中心可以设置如下逻辑架构。
数据采集层:通过建设数据采集聚合网关,汇聚跨地区、跨系统的采集的丰富数据源。
数据融合层:建设海量结构化数据、非结构化数据以及流数据处理能力,建立数据标准化体系,进行统一处理和存储。
数据应用层:通过构建不同的数据挖掘与分析模型,融合结构化数据,形成数据仓库,对外提供统一服务能力。
资源管理层:提供统一监控、资源管理与运营等功能。
(4)大数据应用与商业化
大数据应用与商业化是大数据发展的核心价值与落脚点。电信运营商拥有极其丰富的数据资源,相比互联网公司更具天然优势。对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用,以客户体验为核心发展流量经营,是电信运营商应对新形势下挑战避免沦为哑管道的关键。
通过大数据助力业务创新,提供市场营销与客户服务的精准支撑能力。在互联网社会中,拥有数据,就拥有了了解用户行为的基础,从足够多数据的叠加中可以探知一个人的过往行为,同时可以精准的预测出其未来的需求。通过对海量的行为和内容数据处理,可以获得用户的时间、位置、业务、终端等基础信息,分析出用户的身份、兴趣、社交圈等,这样可以开发出很多新的增值业务。
通过大数据提升企业管理水平,提供透明管控与科学运营的精准支撑能力。运营商可以融合市场、财务、网络等多个系统产生的海量数据,将相关联的数据进行处理分析,有利于运营商更全面、更准确、更快速地获得企业运营数据,为投资决策和网络优化方案提供更多视角。
通过大数据发展开放合作平台,开辟新的商业模式,助力电信运营商转型。电信运营商可以通过大数据支撑运营中心发展开放合作平台,为广大开发者提供海量数据资源,发挥大数据的价值,将数据作为资源,进而提升的运营商利润增长点。
大数据技术的发展及规模商用,使得电信运营商能够充分挖掘管道内容,创造新的业务增长模式,应对“去电信化”的趋势,转型为综合信息服务提供商,成为未来大数据时代中最大的赢家。但在推动商业化应用的过程中还应全面认识大数据的内涵,避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设,要清醒认识大数据发展的成熟度,客观分析用户的应用需求,避免过度建设
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30