中国联通推出“流量银行”抢滩流量市场
在近期举行的移动互联网流量创新峰会上,2014年中国联通正式推出“流量银行”,以流量为纽带,以技术和数据为基石,“颠覆性”推出包含用户、企业和运营商在内的流量2.0生态系统。
简评
微信等OTT压迫下,运营商大数据运营将是未来方向
移动互联网时代,微信等OTT压迫下,电信运营商有逐渐沦为管道的趋势下,传统语音和短信收入不断,中国联通2014年中报显示,其服务收入中语音部分占比高达59.5%,数据流量收入同比提升50%。传统的收入模式面临巨大挑战,运营商思变是必然选择,我们认为联通的“流量银行”的推出可以算作运营商思变的标志性事件之一,未来运营商将利用自身优势不断革新创造价值。除基础设施外,运营商最大的财富是其拥有的海量数据,包括用户号码身份特征、消费特征、位置轨迹、非流量业务行为特征等,利用这些数据进行对内及对外的大数据运营将是运营商扩大自身价值的不二选择,而在此之前对于数据收集、管理、应用的投入也将不断增加。
公司在电信大数据市场领域份额不断扩大
公司涉及大数据收集、管理、应用、运营全产业链,在电信大数据领域市场地位及技术均处于领先地位。我们将运营商大数据市场分为大数据项目和运营市场。大数据项目(主要指收集、管理、应用)市场份额方面,公司在联通占比超过80%,电信占比超30%,移动占比超过10%。公司今年中标移动大数据核心项目,可谓技术实力获得移动认可的标志性事件,有望改变公司未来在移动大数据市场的竞争格局,打破亚信联创的垄断地位。预计三家运营商明年在大数据领域的投资额度接近30亿,未来每年投入增速有望超过20%。大数据运营市场方面,公司不断尝试以各种方式参与运营项目,虽然目前尚未对收入产生大的影响,但未来尝试不会停止,想象空间巨大。另外,由于大数据运营最终涉及各垂直行业,运营商直接参与的难度很大,以有偿分享数据资源的方式开放合作大数据运营市场将是最佳选择。
金融BI将成比翼齐飞之形势
计世资讯数据显示电信和金融是目前对大数据投入最大的两个领域,占比超过60%。近年来公司大力拓展金融大数据领域布局,两年来连续并购科瑞明及屹通信息。另外,公司还有自身的金融事业部,预计三个部分明年将贡献7000w以上利润。金融BI市场相对电信市场更加分散,公司未来希望打造金融和电信大数据比翼齐飞的局面,若想达到这一目标,金融BI市场仍需不断加强和拓展,而利用上市公司平台进行并购将是扩大市场份额最快的方式。
产品化提升毛利率,募投项目拖累管理费用率.
今年8月份公司发布了东方国信大数据产品线核心产品,涵盖了大数据采集设备,大数据处理专用设备、大数据存储及计算、大数据管控等各个方面,这些产品已经在各个行业客户中得到了成功应用,未来公司将大力贯彻产品化策略,这将有效提高公司产品标准化程度,降低二次开发频率,从而提高公司毛利率。另外,由于公司上市募投项目导致的研发费用资本化的摊销,近年来管理费用率不断上升,到今年年底公司5个募投项目将全部完工,研发费用资本化将见顶,管理费用率未来有望逐渐步入下降通道。
盈利预测与投资建议.
除电信与金融大数据市场外,公司还通过内生和外延等方式渗透到工业、能源等大数据市场。未来电信和金融两领域将长期处于大数据投入景气期,整体市场增速有望保持在20%以上,公司在两个市场份额有望不断提升,预计公司2014~2016年收入5.86、7.54、9.76亿,增速分别为25.36%、28.50%、29.47%。EPS分别为0.51、0.70、1.05,对应估值分别为45.10、32.86、21.90,强烈推荐,维持“买入”评级,6个月目标价提高到38
数据分析咨询请扫描二维码
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数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21