运营商迎来大数据时代:管理和分析是大挑战
大数据不是新的概念,在移动互联网发展起来后,数据增长速度加快,整个产业压力突出,传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求的背景下,大数据成为近年来的热点。对运营商来说,数据爆发性增长后,带来的收入并未改观,因此,运营商面临着数据流的附加值被互联网公司赚走的挑战,同时面临沦为管道化的尴尬,如何利用好运营商手中的大数据,成为需要面对的问题。
运营商面临数据管理和分析挑战
易观国际分析师黄萌表示,大数据发展时间不长,随着云概念和3G的深入发展,运营商数据压力增大,同时IDC扩容,偏向以存储为主的云服务业务。
运营商新业务的涌现,导致数据暴增。信令数据、互联网数据其规模已经达到数百TB,甚至PB规模。此外,据EMC
数据计算事业部大中国区总经理刘伟光介绍,数据的价值除了与数据规模相关,还与数据处理周期成正比关系。也就是,数据处理的速度越快、越及时,其价值越大,发挥的效能越大。而除了分析传统结构化数据外,随着新增值业务拓展,运营商对实现跨结构化、半结构化、非结构化数据进行高效分析有着愈发强烈的诉求。
而运营商面对海量数据和数据结构的变化,不仅是成本,还有管理和分析的挑战。黄萌认为,运营商相对互联网企业有优势,具有雄厚的资源和庞大的IDC集群,拥有电信级的运营网络,具有保证大数据实时、畅通传送的能力,同时具有网络资源和运营能力。而相对互联网企业劣势的地方在于上层应用,尤其是在Saas层面。
大数据有待深挖掘
南京邮电大学卢扞华教授认为,大数据时代主要是对技术的综合运用和对数据的深度挖掘。对运营商来说,大数据带来的机会大于挑战。运营商有自己的网络,积累了大量非常有价值的数据,可以进行客户分析。利用网络收集数据,对运营商运营方式的改变是个机会。
真正实现精准化营销和精细化运营的秘诀就在于如何利用好运营商手中的大数据。海量话单、信令、互联网数据本身就是一笔宝贵的财富。利用好这些数据,充分、及时地对这些数据进行深度分析挖掘,不仅可以进一步提升服务质量、提高客户忠诚度、挖掘新商机、增加收入,还可以通过优化资源配置、减少浪费来提升运营效率,有效降低运营成本。
此外,电信运营商信息化实施比较早,本身大数据积累的也多,例如以前的日志信息,包含用户信息和设备信息,可以进行挖掘使用。运营商越来越重视对数据的挖掘,可以获得未来开发业务和开拓市场的机会。另一方面,分析结果不会涉及隐私,管理好了可以更少产生法律纠纷。此外,电信运营商通过数据分析还可以提供面向社会的信息应用。[page]
卢扞华教授认为,大数据是对技术的综合应用,要有开放、融合、服务和创新的心态,大数据可以为运营商创造另一片天地。例如一个大数据的应用通过收集数据,对大量图片进行分析,最终形成一个场景图。这就是对数据分析、统计技术、图片处理技术和人工智能合成技术的综合运用。据悉,南邮正在开发这方面的应用。
据了解,目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域,已经随着市场的需求诞生了很多新的大数据实时分析的项目。目前,大数据主要应用在运营商的"信令"系统分析上,此外,运营商还可以通过"用户行为分析"系统,进行精准营销。运营商还提供IDC服务,通过"云"中心的方式为互联网企业提供服务。
对公市场前景巨大
黄萌表示,单批、单次数据爆发性增长,对其进行的可知的时间处理能力是关键点。对运营商来说,IDC服务在对政府和高校、企业等非个人业务市场上前景巨大;对于个人业务,运营商刚开始做,由于回收投资较慢、离散性强,现在主要是针对个人精准运营的业务。智能管道方面,运营商正在基于大数据平台进行流量分析,但是落地的项目少。
据介绍,运营商大数据战略还不太明晰,但是有了一些建树。去年十月份中国移动开始做的"大云"、数据管理系统和平台,覆盖很多园区、学校,2.0技术比1.0技术大幅提升;中国联通2010年开始对企业提供IDC服务,截至目前,营收超20亿元(人民币);中国电信2011年成立云公司,尚无实体业务,IDC托管规模相对联通小很多。
据电信专家韩少敏介绍,数据类型分为非结构化数据和媒体流,运营商开展大数据分析面对的问题主要是硬件能力。数据一方面是纵向关系,比如"信令",采用水平分隔数据的方式就可以,按照时间段分别存储分析。此外还有横向关系,需要垂直分隔,由于查询复杂,需要引入真正的算法去做。韩少敏认为,目前掌握这方面能力的人才奇缺。并且,运营商在分布式数据库方面少有进展。而从应用角度,大数据一方面用作于统计分析,建数据仓库,其次还有非文本查询,现在大多数数据库公司可以做以上两个方面,而对于关系型数据共享层面,目前还做不了。
中国联通在IDC服务方面走在三家运营商前面,其面向企业提供服务,目前通过按关系水平分隔的方式,将数据集中起来,但是一旦到关系型数据的共享层面,因为没有数据模型,找不到底层的数据库血缘,目前的方案无法解决问题。但是运营商目前做这些数据积累,可以为将来发展提供机会。
刘伟光认为,对于运营商来说,大数据等于大价值。对于IT企业,大数据等于大机遇。通信行业需求从来都是IT技术发展的重要推动力,谁能得到通信行业客户的认可,必然会在大数据领域大有作为,进而成为大数据解决方案的领先者、领导者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31