运营商的大数据变现实践v6.0

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析院（系）：经济与管理学院（工商管理系）专业：人力资源管理班级：1102班学生姓名：刘丹导师姓名：尹丽英职称：讲师起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表指导教师评语

目录摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

运营商大数据应用解决方案

目录 1.大数据概述 (9) 1.1.概述 9 1.2.大数据定义 9 1.3.大数据技术发展 11 2.大数据应用 (14) 2.1.大数据应用阐述 14 2.2.大数据应用架构 16 2.3.大数据行业应用 16 2.3.1.医疗行业 16 2.3.2.能源行业 17 2.3.3.通信行业 17

2.3.4.零售业 18 3.大数据解决方案 (19) 3.1.大数据技术组成 19 3.1.1.分析技术 19 3.1.1.1.................. 可视化分析 19 3.1.1.2................. 数据挖掘算法 19 3.1.1.3................. 预测分析能力 19 3.1.1. 4................... 语义引擎 19 3.1.1.5............. 数据质量和数据管理 20 3.1.2.存储数据库 20 3.1.3.分布式计算技术 21 3.2.大数据处理过程 23 3.2.1.采集 23 3.2.2.导入/预处理

24 3.2.3.统计/分析 24 3.2. 4.挖掘 24 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop 25 3.3.1.Hadoop的组成 25 3.3.2.Hadoop的优点： 28 3.3.2.1.................. 高可靠性。 28 3.3.2.2.................. 高扩展性。 28 3.3.2.3................... 高效性。 29 3.3.2. 4.................. 高容错性。 29 3.3.3.Hadoop的不足 29 3.3. 4.主要商业性“大数据”处理方案 29 3.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台 30 3.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc 31

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据区域市场研究报告33

数据交易的经济价值建立?大数据交易所的可研分析中关村?大数据交易产业联盟副秘书长北京铭科实创科技有限公司CEO 刘铭

?大数据时代背景数据交易所的定位数据交易所的产品与服务数据交易所的建设途径

数据时代?大背景?大数据的资产积累 ?大数据的价值模式 ?大数据的变现途径 ?大数据的?金融属性

2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB 数千亿网页几十亿次搜索/天交易数据、商家数据社交、游戏数据用户上传数据 BAT 代表的互联网公司 1000PB 100PB 30PB 100PB 上网记录、通话信息、位置银行开户、交易智能电表、水表电信、金融、电力 10PB 30PB 公共安全、医疗、交通实时摄像 300PB/Y 交通运行调度医疗影像、档案 100PB/Y 气象、教育、地理、政务商业、制造、农业、流通生产数据设计数据监控数据金融税务教育等政府智慧城市卫星预报 200PB 10PB

数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值 3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值 2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余 60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本

数据的间接价值通过应用体现数据源（交易、科研、互动、传感）数据获取和治理数据存储计算处理分析和可视化数据驱动的决策数据直接变现

运营商大数据对外运营的研究

1运营商大数据的价值与挑战当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不断开采。然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段，没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。运营商提供的数据包括：终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等信息；网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息；上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品牌和款式等信息；娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞品分析、会员分析等数据。运营商大数据对外运营的研究邱俊东姚泽楠（中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期学术探讨网络与通信 - - 54

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

基于大数据的互联网化存量经营

基于大数据的互联网化存量经营文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

基于大数据的互联网化存量经营随着移动技术的升级和移动终端价格的不断下降，多数市场的移动用户渗透率超过了100%，移动市场的发展重点也从增量发展模式进入存量发展模式。在存量模式的情况下，减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值，成为运营商新型存量经营的重中之重。运营商要建立“以客户价值和体验为中心”的经营模式，依托大数据挖掘存量用户价值，延伸用户非通信价值，进行互联网化经营。 1 移动增量市场经营出现拐点数据来自2013年德国电信分析报告中国移动增量市场的饱和点将在2015年前后出现。中国移动市场经历了十几年的迅猛增长期，如今已经进入平稳增长，预计2015年全国移动渗透率超过100%，增长率在6%左右。从韩国经验看，移动通信用户渗透率超过100%以后，净增用户将快速下降。按照目前的中国移动业务发展速度，在2015年前后中国新增移动通信市场空间将出现拐点。中国4G网络建设和规模商用将弱化中国联通3G优势，显着减少潜在用户的转入。在3G商用以后长达5年的制式红利将随着4G的商用终结，对流量应用存在偏好的用户将在WCDMA网络以外寻找可能的服务替代提供者，这也将进一步压缩增量市场的空间。

中国联通目前的成本比重不能支撑进一步通过高额优惠和补贴开拓新增用户市场。从资本市场的资产盈利能力看，中国联通目前的成本包袱最重，以这样的姿态进入4G时代后，难以再通过进一步的高额终端补贴和产品优惠策略与中国移动、中国电信争夺增量市场。市场饱和将使运营商对纯新增市场的争夺转为对既有存量市场的争夺。上海移动市场是一个高度发达的市场，渗透率已经达到135%，上海移动电话市场饱和导致新增市场空间越来越小，三家运营商的用户新增主要来自对竞争对手存量用户的抢夺，类似现象将成为全国性的普遍趋势。新增用户价值贡献下降，发展规模趋稳，继续维持高速业务增长难度较大。从3G商用以来的情况看，新增用户总体数量目前稳定在每月净增400万户的水平，但新增用户ARPU下降明显，造成移动业务总体收入的增长没有出现可持续的上升态势。单纯依靠新增，已经无力维持上海联通继续保持较大的增幅。移动通信全行业面临来自增量市场的经营压力日益加大。上海联通也面临市场饱和带来的巨大风险，内外的变化和挑战促使上海联通的经营思路和模式转型势在必行。 2 增量经营向新型存量经营转变势在必行释放存量用户的通信外价值，主要依靠大数据能力变现和现有电信级能力的开放。

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些？查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要

优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark

大数据时代数据资产管理“五星模型”

大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。大数据与数据资产管理数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.数据安全问题突出导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。数据资产管理的核心

究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。对于如通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命期从头到尾管理起来。

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。中国联通：大数据产品体系发展为六大类中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

2016年电信运营商大数据分析报告(经典版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年8月

目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16

42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35

6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度（1）业务流程管理成熟度模型业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

中国行业大数据应用市场专题研究报告2015(简版)

中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 （简版）
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易观智库长期致力于互联网、物联网、大数据、云计算、制造业等的深度研究，新一代信息技术行业是其中最为重要的研究领域之一。研究报告包括以下：
我们已产出本行业报告：
? ? ? 中国大数据市场年度综合报告（2014）中国行业大数据应用市场专题研究报告2015 中国移动云计算平台市场专题研究报告2015
2015/7/23
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大数据大价值
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中国行业大数据应用市场概况重点行业大数据应用现状大数据行业化应用趋势与看点
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2011-2018年中国大数据市场规模发展
2015-2018年中国大数据市场营收规模预测
营收规模（亿元人民币） 300 250 26.7% 200 150 24.7% 137.9 34.7% 28.4% 188.5 35.2% 36.1% 环比增长率 36.7% 37.2% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 2011 2012 2013 2014 2015F 2016F 2017F 2018F
258.6
2014年大数据市场驱动力： ? 来自于线下大数据市场（ IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场）中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图。
102.0 100
50 0 37.4 47.3 59.0 75.7
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? 来自于线上大数据市场（互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场）的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。 ? 企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。 ? 大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以云端大数据集聚为前提条件，以行业云服务为平台，共享企业间核心竞争力。
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电信运营商该如何利用大数据

电信运营商该如何利用大数据? 大数据市场前景广阔。市场研究公司 Marketsa ndMarkets 最新发布的一份报告预计，从2013年到2018年，全球大数据市场将会出现年均26%的增长率，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球范围内的许多企业都在进军大数据应用市场，同时，大数据也为电信运营商带来了新的盈利空间以及新的挑战。大数据“美好时代”来临互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升I 1 0 IJ D J C □ 1 c

效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的云计算、奇虎360的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通过云技术、大数据构建了电商帝国……大数据引发的信息融合正在改变着IT企业的发展方

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据 4V 特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C处理速度快D数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop 包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（ AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（ BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、H DFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ ABC） A理论 B、推演 C、模拟 D、计算第二套题 1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域？（多选）（ ABC ） A、B 域 B、O 域 C、M 域 D、R 域 2、以下哪些是运营商大数据应用痛点？（多选）（ABCD

电信运营商大数据发展策略研究

电信运营商大数据发展策略研究随着移动互联网技术的发展进步、大数据的出现及发展应用，面对OTT企業的不断冲击，电信运营商在大数据时代面临新的挑战和机遇。本文首先对电信运营商的大数据发展现状进行了分析，进而研究阐述了电信运营商大数据发展应用过程中存在的问题，然后提出了电信运营商大数据发展的四个策略，以期对今后电信运营商的发展提供建议和参考。标签：电信运营商；大数据；策略；移动互联网近年来，移动互联网和4G+技术的快速发展进步，全球数据呈现几何式增长，大数据时代已全面到来。电信运营商是信息的运营者，在数据量上具有得天独厚的资源优势，工信部要求客户实名制以来，电信运营商的数据真实性进一步实现了质的飞跃，海量数据的挖掘分析利用对运营商的顺利转型以及快速应对OTT 企业的冲击至关重要。4G时代，三大电信运营商是全业务的竞争，是否能够快准狠地将其拥有的海量数据资源进行准确变现对运营商的发展进步非常重要。鉴于此，大数据在电信运营商的发展策略研究是一个很具有现实意义的课题。 1 运营商大数据发展现状电信运营商作为国民信息运营平台，在数据量和质方面均有独有的优势。近年来，众多国内外运营商大力着手对海量数据进行挖掘分析，从而进行更好地精准营销运营，促进体制的顺利转型。 1.1 国外运营商大数据发展现状移动互联网时代，为避免逐步走向信息管道的没落结局，国外运营商已在大数据应用营销方面进行了积极探索和分析。西班牙电信与2012年成立了大数据业务部，该部门通过分析客户行为极大的推动了与合作伙伴的进程；同年，美国Verizon成立了PrecisionMarketing Division，通过整合挖掘其自身数据、用户行为数据及第三方统计数据，助力了移动业务的精准营销和市场需求预测。 1.2 中国运营商大数据发展现状国内三大运营商也在快速推进大数据的应用项目。从2014年到2016年中国移动、中国联通、中国电信三大运营商大数据加大投入，整体市场规模两年内从12亿元增加到100亿元。日前，中国移动成功地将大数据应用到客户投诉智能识别中，通过大数据挖掘客户投诉真实原因，制定有效的服务策略，提升了客户感知，每年节约成本达540万元；中国联通与西班牙电信合资成立“智慧足迹科技有限公司”，通过对客户位置数据挖掘提供了有价值的位置营销服务信息。 2 运营商大数据应用发展问题

大数据金融行业大数据变现__明略实战分享案例

金融业大数据驱动业务创新实践分享周卫天明略数据

连接降维新一代金融服务:需要？一把手工程数据科学家

风险管理贷款服务商业票据系统投资理财系统中间业务三方存托管账户管理卡业务各类生活应用（出行购物医疗服务）积分管理流量管理打造互联网金融银行证券保险银之杰生态圈公司介绍

大数据与互联网金融风险定价精准营销互联网资产交易平台互联网财富管理互联网保险征信超级支付大数据互联网金融业务板块互联网金融基础设施

金融行业大数据建设方法论大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。这是基础。获取、丰富数据；整合外部数据；打通外部数据；完成多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充，其中技术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。针对具体的、明确的新业务和新产品进行快速落地和创新实现。用互联网模式进行快速迭代，孵化出全新的业务应用。

大数据就在你我身边…… 衣食住行优衣库线上线下打通促进服务提升店面选址APP 应用舆情分析智能探头，肯特基跟踪用户互动、店内客流和预定情况，大数据分析人员对于菜单变化和餐厅设计等的优化和预测是物流等整个闭环优化。星巴克的选址和部分店面空间设计采用大数据分析大数据于我们就如水电一样在我们身边俱乐部式高档酒店大数据分析客户历史数据和酒店就餐和运动及活动数据优质客户旅游线热线路0元出行，10%本金出行。从搜索到交易达成、包括金融服务

大数据变现四种途径_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/596352470.html, 大数据变现四种途径_光环大数据培训近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。大数据变现是大数据热潮中最现实的话题之一。西班牙电信、沃达丰电信、DHL等企业在大数据变现方面率先开始了探索，以下为大家呈现他们在这一领域的4种创意和途径。西班牙电信：开发“Smart Steps”唤醒沉睡的数据目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps 产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。Smart Steps采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙

https://www.360docs.net/doc/596352470.html, 电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。 Smart Steps也进行了商业化应用方面的尝试。比如，由于Smart Steps的数据很丰富，不管是客户性别等个人信息，还是客户的需求、客户的品位、客户个人移动的模式等数据都涵盖在内，因此Smart Steps可以更好地帮助企业进行一个广告投放。因为男士和女士在消费选择方面的区别非常大，Smart Steps可以帮助企业去辨别某个顾客是男性消费者还是女性消费者，从而进行细分化的广告投放，或产品推介。西班牙电信公司利用地理位置数据信息，通过运营商的网络数据，可以精确统计人口驻流的情况，为当地的零售商提供开店精确的选址服务。在精确统计人口驻流的情况之后，形成细分的可视化网格，还可以分析出区域内人口的消费情况，从而制定选址分析报告，辅助银行网点进行精确的选址。沃达丰电信：与第三方合作开发数据商用沃达丰电信是全球最早进行数据管控、数据治理、商业智能应用和大数据变