联通挖掘大数据 助推移动互联时代发展
随着互联网+时代的发展,企业开始纷纷改革、转型。电信行业也不例外,纷纷加入大数据的竞争行列。随着传统语音业务低值化、增值业务互联网化,承载电信业未来发展基础的实际上是蕴含在移动宽带、物联网和云计算中间的大数据。正如《纽约时报》的评论,“大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而做出。”它已经成为推动公司营销、服务、管理深度转型的重要课题。
以用户为轴心 联通大数据的乘法效应
看似“大数据”只与企业有关,面对消费者而言,企业对消费者大数据开放还比较缓慢。那么,于消费者而言,大数据的作用究竟在哪里?大数据的力量不在于数据之大,也不在于数据本身,而在于企业利用大数据做出更深入、全面的客户需求服务。以近日媒体报道的“安徽天价流量费”事件为例,究其根源,用户无法知晓自身的流量数据消耗量,甚至没有查询平台能够获取该类信息。事件发生后,不论用户自身,还是网络运营商,都面临一定的压力。
据了解,中国联通自2013年就开始开展大数据业务的运营工作,并面向用户合理转化为可视化数据分析平台。今年联通517网购节前推出的“沃的移动互联生活”就是企业巧用大数据的创新例证。只要是联通用户,在登录页面输入自己的电话号码和服务密码就能够准确的获得相关的用网数据。如,用户在网时间、月均流量使用量、上网频率,通话频率等数据化信息,清晰地为用户呈现出一份联通大数据详单。
“离散眼球经济”是移动互联时代发展的主旋律
所谓“离散眼球经济”即通过对消费个体进行非连续的、间歇的和零散的时间段和空间段的注意力吸引,来获得经济活动中品牌利益的最大化。打个比方,消费个体的零散时空资源,如:等车、候机、坐地铁、约会等待、工歇课间的注意力。特别一提的是,随着通信技术的发展,以手机媒体为代表的移动通信流媒体的应用成为新一代“离散眼球经济”的开路先锋。
那么,离散眼球经济与移动互联时代的大数据又有怎样的关联?大数据的优势在其获取、存储、搜索、共享、分析,尤为重要的是可视化地呈现。在移动互联时代大数据被可视化呈现的案例不胜枚举,但针对用户可视化呈现的案例却凤毛麟角。以中国联通为例,有效借助社会化媒体,在今年517网购节期间推出的“求合体”在线互动形式,即将用户网龄大数据与产品营销相结合,为用户提供更便捷、易操作的在线职能服务。
一项新业务,抑或一个新产业的诞生,它当前健康的生存和未来可持续的发展都必须满足一个最基本的必要条件,那就是“有核心优势的满足客户的有效需求”。中国联通在大数据深入分析、可视化呈现方面,彻底打破了电信行业单纯的数据传输功能,开始从用户体验出发,为用户提供“私人订制”数据分析和数据整合,推动后电信时代通信服务向细致化、智能化的深度转型。因此说,面向消费者开放大数据业务也势必将成为通讯运营商新的市场增长点。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《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