大数据时代运营商的SWOT分析

大数据时代运营商的SWOT分析
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

学生姓名张永青指导教师尹丽英职称讲师

系别工商管理系专业人力资源管理

题目大数据时代运营商的SWOT分析

指导教师评语

成绩评定:论文规范(10分)______分;

写作态度(20分)______分;

论文内容(70分)______ 分。

评定成绩___________

指导老师签字________

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

Abstract

As the Internet continues to grow, mankind is entering an era of data explosion, traditional data processing tools have gradually unable to fit in, to the rapid growth of data so that people battered , to bring a tremendous challenge. But in the challenges, but also opportunities for the development of enterprises, the new system is born out, blossom, provide more advanced technical support.. This article is based on the telecommunications industry, China mobile, for example, through the analysis of large data situation and development trend, the use of SWOT analysis model to explain the China mobile's own strengths and weaknesses, as well as in the era of big data opportunities and challenges facing, and make relevant coping strategies, Finally, the future era of big data telecommunications enterprises in the development and changes in trends

Keyword: Big Data ;Operators ;The SWOT Analysis Model ;Data Mining

1.引言

随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布,人类正在进入一个数据大爆炸的时代,“大数据”的概念应运而生。2011年麦肯锡全球研究所发布了一份报告《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》,其中讲到:“在全球经济的很多领域,大数据在以很多方式创造价值。事实上,研究表明:随着消费者、公司、各个经济领域不断挖掘大数据的潜力,我们正处在一个巨大浪潮的尖峰,这个浪潮,就是大数据驱动的创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形式和新的价值的产生。”众多学者和企业家也一致认为:在未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。在大数据的时代,数据就是直接的财富,就是核心的竞争力。2012 年 3 月,奥巴马政府宣布 2 亿美元投资大数据领域,大数据技术从商业行为已经上升为国家科技战略,可见大数据影响范围之广,其发展也是大势所趋。

电信行业业务本身就是对数据的存储、挖掘、传输,换句话说就是靠挖掘数据作出决策,然而传统的数据挖掘已经不能满足现在所需,为了长久的生存与发展,企业必须顺势而为,变革创新。可见大数据时代的到来,是加速电信业创新的利器,可以说大数据的发展是全球各领域的一个先机。电信运营商将要跨入一个数据兴则企业兴、数据强则企业强的竞争时代,大数据必将成为其新武器,谁拥有大数据和对大数据的强大处理能力,谁就有制胜的砝码,并将最终赢得市场。现如今,互联网的发展是日新月异,伴随而来的电子商务的发展对于电信运营商来讲存在着巨大的冲击,例如腾讯微信的推出,大大降低了运营商短信、固话等主要业务的收入,电信运营商面临着巨大的威胁与挑战。创新,也就是开辟新天地是其发展的必然之路,也是其长存的主要手段。本文利用SWOT分析模型将一一展开介绍电信运营商在大数据的背景下所具备的优势和劣势,以及所面临的机遇和挑战。通过SWOT分析,提出未来的发展经营策略,使其在目前激烈的竞争环境下,处于不败之地。

2. 大数据时代运营商的发展现状

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2.1 大数据的含义及特点

大数据(big data),或称巨量资料,是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的具有四个特点,第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别,可称海量、巨量乃至超量;第二,数据类型繁多。愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律,其中最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

2.2 大数据的应用领域及其价值

2012年在瑞士举行的达沃斯世界经济论坛上,一份名为《大数据,大影响》的报告认为,大数据就像货币和黄金一样,是一种新型的经济资产。据此多家投资机构判断,“大数据”将会是一条全新的投资主线。可见,大数据的作用有多大。现如今,不论是对政府、商业、还是我们的生活,都在潜移默化的深受其影响。

在政府方面,做的最好的当属美国政府,可以说是一个数据帝国,数据被视为科学的度量、知识的来源,没有数据,无论是学术研究还是政策制定,都寸步难行。随着大数据时代的深入,美国人对“数据”将会越来越“迷信”,几年来,政府开始“用数据来决策”、“用数据来管理”。说到这里,就不得不提到一个人——美国总统奥巴马,他将数据的运用发挥到了极强的功效,对于奥巴马的第二次选举,可以说是一场关于数据的竞争,对于逐鹿政坛,可谓是得数据者得天下。在他背后有着强大的数据挖掘团队,通过对网络数据的挖掘、细分,建立数据模型预测不同选民的不同需求和行为模式,最终奥巴马成功连任。但是我们国家对于大数据的运用还处于发展期,拥有数据量较小,然而我们国家的人口、互联网的用户、手机的持有量都位居全世界第一,可是数据量却与美国相差甚远,看来我国收集数据还得进一步发展,以此来面对这一新形势。

在商业领域,将大数据运用最成功的是沃尔玛,这个全球零售业的老大。采用详细的、符合成本效率的消费者跟踪系统让零售商们可以挖掘消费者偏好和消费行为的大数

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据,从而从消费者产品生产商那里赢得关键的定价和配送特许权。

在日常生活领域,我们时时刻刻深受大数据的影响,例如:现在的汽车拥堵是全社会问题,非常严重,可以说政府没有一个很好解决方法。在我们交通出行过程当中,整个动态交通状况并不是能够很好的及时的反映给每一个驾驶员,导致我们的出行有很多盲目性。大家都使用导航,但导航只是告诉你从哪里到这儿怎么走,然而路上什么问题,拥堵情况怎么样,修路情况怎么样,事故情况怎么样没有告诉你,这是一个死的,没有把交通因素融合进去。大数据可以把交通数据采集到的信息告诉我们规划未来城市几点到几点的整个通行情况,给出行者提供一个非常好的东西解决我们应用问题。保证我们维修过程当中遇到问题,包括我们在停车过程中遇到问题等等,大数据给我们提供一个很好的解决方法。

在运营商中的应用,运营商运用大数据主要有四个类型。首先,在市场层面,运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务,通过大数据分析用户行为,改进产品设计,并通过用户偏好分析,及时、准确进行业务推荐,强化客户关怀,这样就可以不断改善用户体验,增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度;其次,在网络层面,可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势,及时调整资源配置,同时还可以分析网络日志,进行全网络优化,不断提升网络质量和网络利用率;第三,在企业经营层面,可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略;第四,在业务创新层面,可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工,对外提供信息服务,为企业创造新的价值。

2.3大数据时代运营商的发展现状

目前运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题,大数据运营只处在初始的探索阶段。我国运营商利用大数据主要遇到以下问题:(1)国内运营商系统分散建设,难以实现资源共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分专业建设,其中部分系统分省建设,造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。(2)数据处理种类多,单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一,只具备结构化数据处理能力,无法支持非结构化、半结构化数据处理,无法满足互联网类业务发展要求。(3)如何避免隐私泄露问题未能解决,大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视,数据公司掌握大量数据和数据制造

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者要求隐私权之间的矛盾,使得大数据使用变得困难。(4)尚未确立商业运营模式。运营商掌握的数据很多,但是这些数据应该怎样应用,给谁用,应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本,这一系列问题也让国内运营商非常困扰。(5)互联网新兴产业的崛起。目前像腾讯的微信、阿里巴巴的来往都对电信行业造成了巨大的冲击,他们的业务代替了电信运营商的语音、短信业务,相比短信、语音业务的收费,微信、来往只需在一定话费的前提下使用流量即可,运营商尴尬的充当了传输管道的作用。

2.4大数据时代运营商的发展趋势

目前运营商对大数据的应用尚待有力开发,但是由于运营商具备着经营大数据的先天优势,拥有庞大的用户群体,在此基础上进行大力挖掘是电信运营商未来发展的核心。因为大数据时代信息的价值是十分高昂的。使得探索和发展大数据是运营商最明智的选择和最好的出路。大致有以下几个趋势:

(1)运营商应积极培养大数据分析能力

目前,电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段,缺乏大数据分析竞争优势。因此,运营商必须逐步建立起基于云计算的大数据处理系统,积极培养网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力,形成核心竞争力。网络运营大数据分析助力提升网络质量。运营商的网络运营大数据来自其运营支撑系统,通过对网络运营大数据的分析,运营商一方面可以进行带宽资源的实时动态分配,缩短信令分析的响应时间,从而提升电信网络端到端的服务质量和网络资源的最优化配置;另一方面可以进行业务流程优化,提高电信运维质量,提升电信运营管理效率,从而可以有效降低电信网络运营的管理成本和运维成本。用户业务大数据分析旨在精细化运营。运营商通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联分析,实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制,细分用户业务流量,将数据流量与用户、网络资源相匹配。通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好,从而为用户提供个性化、差异化的电信服务,提高电信用户黏性和忠诚度,挖掘新的业务机会,实现电信业务流量价值的最大化。

(2)构建新的电信业务模式和商业模式

大数据分析将催生新的电信业务模式和商业模式。应用大数据分析用户的电信业务数据,深度挖掘用户需求,构建新的电信业务模式,形成能够满足用户需求的电信业务,

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进行电信业务关联推荐,实现电信业务的精细化营销和拓展。互联网的关联推荐技术是电信运营领域业务拓展的一个借鉴,例如,运营商可将用户资源中的商家电话按商品进行细分,个人用户拨打某商家电话就视为用户对该类商品有购买需求,从而可以有效地找到此类商品的目标客户。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给电信用户购买商品提供了便利性,另一方面可以帮助其他商家实现精准化营销,而电信运营商可以增加后向广告收入。随着工信部发放虚拟运营商准入牌照,运营商进军电子商务是必然趋势,双方的合作是共赢的保障,目前移动、联通、电信都在与网络运营商双方也在不断地达成协议,致力于合作,例如:中国电信进支付宝钱包开营业厅、中国电信与阿里巴巴结盟、中国电信布局NFC手机支付、中国联通完成NFC手机近场支付平台开发、腾讯将与运营商推微信定制套餐等,这都说明运营商正迈向电子商务的队伍中。

3.大数据时代运营商的SWOT分析

3.1 优势与劣势分析(SW分析)

(1)优势(strength)

<1>、网络优势。信息化建设步伐的加快,商务智能已经在企业间蓬勃发展起来,而商务智能在一定程度上要建立的电子商务平台,电信运营商都可以满足。

<2>、安全、稳定、高效的异地交易平台。三大运营商的互联网技术是领先的,在这种技术下的大部分交易方式都可以安全、有效、快速地进行。

<3>、具备良好的信用体系。电信运营商作为大型国企,一向具有良好的诚信度,这对于运营商在电子商务中的发展至关重要重要的。固化、手机以及宽带作为小额支付的工具,将会在很大程度上降低支付的风险。

<4>、大数据以及云计算在移动电子商务中的应用。沃尔玛利用社交数据推进电子商务革命,阿里巴巴聚石塔可对消费者进行固定频率、偏好商品等浅层分析,大数据以及云计算的兴起为运营商开展电子商务提供了必要条件。

<5>、线下渠道优势。三大运营商在各地市均建有自己的定制终端售后服务网点,能

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为用户提供完备的售后服务保障。可以通过各种渠道和终端对自己的网店加以宣传,足以保证高度的广告覆盖率。

<6>、用户优势,电信运营商拥有十多亿的用户,用户资源十分丰富,而且运营商作为信息服务的管道,是用户享用信息服务的必经之路,具备获取各种信息的天然优势,能够相对容易地获取用户行为数据,这一优势也为运营商发展电子商务业务提供便利。从目前来看,电子商务比拼的是持续稳定的供应链、产品、服务细节以及速度,运营商可以依托丰富的线下渠道资源和电商资源,通过建立联动模式来开展渠道营销,最大限度发挥电子商务的作用。

(2)劣势(weakness)

<1>、传统渠道已经不适应现在的用户需求。最近闹得沸沸扬扬“运营商裁撤自办营业厅”颇有几分无奈,这其中透露出几个信号:一是用户的消费行为逐渐转向网购,消费电子也不例外;二是营业厅对用户的体验式营销未引起足够的重视,主动服务不足;三是线下营业厅成本趋高,让运营商欲罢不能。

<2>、从目前来看,运营商发展电子商务存在一定的劣势。比如,中国移动和中国联通的淘宝旗舰店,线上的产品无非还是以卖手机为主,产品结构单一,无论是从发展会员人数或者从交易人气上都与运营商的广泛的受众度不相符,从网上商城在其首页的位置来看,似乎也未受到很大重视。相比之下,淘宝、京东、国美等已经具备了丰富的经验和大量的忠实用户,在激烈的竞争中构筑核心竞争力。

<3>、需要处理的数据量日益庞大,难以实现海量数据的高效存储和访问。电信运营商仅一个省公司一个月的计费清单量就多达数十亿条记录,使用传统的数据处理方法效率往往低下乃至不可忍受。而运营数据的日报、月报和实时营销等需求,更是令统计、分析、挖掘、营销等系统不堪重负。

<4>、无法应对高并发读写的需求。当前的业务环境中,一些营销优惠活动,例如网厅的秒杀活动、iPhone首发优惠办理等,容易引发一些难以预估的短时间内极端高并发读写需求,并往往达到每秒上万次读写请求,这使得传统技术难以承受如此巨大的负载。

3.2机会与威胁分析(OT分析)

(1)机会(opportunity)

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<1>、OTT业务的发展为运营商的发展带来机遇。OTT业务目前越来越多的深入的日常应用中,但是目前都还没有真正意义上的OTT,因为大家都还是在单打独斗,没有联合没有统一。广电的机顶盒和电信的ITV其实是一个道理,提供基于网络的直播和点播业务,但是仅仅能在电视进行显示。而互联网企业的内容大多在服务器上,通过互联网传送,所以可以实现笔记本、PAD、电脑的显示。这些应该都是OTT的雏形,未来的OTT 业务应该是能够进行视频同步,视频、图片、文字同步,相当于我所有的操作可以在PAD上完成,也可以在电脑上完成,也可以在电视上完成。这有点像协同工具,每个人都可以进行更改。再来说说OTT业务发展起来,各家利弊所在。互联网公司,虽然有很多的视频源,但是都是非合法渠道的,未来监管起来了,面临的问题是致命的。无法将众多的资源用於电视等,如果引进节目源,政策上先不说,成本也是不低的。但是互联网公司也是有优势的,因为他是最靠近用户的,用户的所有行为,互联网公司都有LOG 记录。

电信企业,电信企业抓住了用户的计费,认证,他也有节目源合法引进的渠道,只是渠道太少,而且面临众多格式的媒体流,需要加大终端能力支撑各种格式的媒体源。并且他不是直接面临用户,用户的很多与业务有关的行为他不知道,他知道的只能是网络情况。所以总的说来,对于电信企业这样以宽带互联网起家的全业务运营商在瓜分OTT 业务蛋糕中是很占优势的,但是还是要看企业的总体运营策略,既要合作也要竞争,懂得双赢,最终才会赢得市场的认可。

<2>、为运营商发展电子商务提供契机。据报道,截止去年底我国网民数量已超过5亿,网购用户也达到近2亿。巨大的消费者群体和市场空间对运营商是极好的机会。淘宝、京东和当当的运营成功,既为后来者提供了指引和经验,更重要的是培养了消费者的网购兴趣和习惯。因此,运营商企业关键要做的是如何发挥自身的优势,寻找突破点和创新点,实现在电商领域的跨越式发展。

<3>、运营商获得第三方支付牌照。2012年将是移动电子商务的天下,运营商获得第三方支付牌照,其可在电子商务的移动支付领域分一杯羹。随着各种智能终端的普及、移动应用的发展,中国的移动支付市场也开始呈现出爆发式的增长趋势。截至2011年底,中国移动支付交易规模总额将达到481.4亿元,同比增长149.4%,预计2013年底将超过2000亿元。2011年中国移动支付用户规模将达到1.9亿,预计2013年将达到4.8亿。电信运营商在移动支付产业链上有着重要的作用。三大运营商有数量庞大的用户群和较为完善的网络,运营商只要将手机稍加改造就可成为一个标准的支付平台。同

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时,电信运营商拥有强大的资金实力、业务实力、品牌优势、合作资源等,这是第三方支付行业发展最重要的条件。电信运营商一旦拿到牌照,必将对传统的第三方支付企业造成较大的冲击。目前三大运营商下的三家支付公司分别是:中移动电子商务有限公司、联通沃易付网络技术有限公司以及天翼电子商务有限公司

<4>、加强创新,迎接机遇。大数据时代的基本特征,决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间,如何创新已成为大数据时代的一个首要问题;作为电信运营商,如何在业务上创新,对企业的发展起着至关重要的作用。

(2)威胁(threats)

<1>、工信部发放虚拟电信运营商的牌照。国家发改委以及工信部将进一步推动电信资费进一步下调,国家将电信业纳入反垄断目标之中,允许虚拟运营商的进入,打破了电信运营商一家独大的局面,增加了竞争,必然在一定程度上会影响电信运营商的业绩。

<2>、互联网产业的快速发展。如今,腾讯的微信、阿里巴巴的来往都给电信运营商带来巨大威胁,这两款产品代替了电信运营商的短信、语音业务,这两款产品不需要钱,只需流量即可,这无疑给运营商带来十足的挑战。更让电信运营商尴尬的是,运营商作为至关重要的载体,竟然从中只获取少量的流量费,在这个流量经营时代,运营商投入大,但增量不增收,无法获取过去的垄断利润,过去一家独大的时代逐渐被剥夺

<3>、用户的隐私问题也面临着巨大的威胁。海量数据洪流中,在线对话与在线交易活动日益增加,其安全威胁更为严峻;而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼。

<4>、运营商在发展电子商务,挑战也是多方面的。首先是传统电子商务企业的挑战:淘宝、京东等已具有丰富的运营经验和大量的忠实用户;其次是来自运营商间的挑战,目前电信天翼手机网已取得了较大的成功,联通在电信日(2012年5月17日)推出号称“史无前例”、为时一周的“首届沃3G网购节”也赢得漂亮的开门红,因此可以预见运营商间的竞争也将于线下延伸至线上。

4.在大数据时代运营商的经营策略

(1)数据标准化,数据标准化指的是从总的大数据平台来讲或者是从运营商的角度

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来讲,有顶层的设计和规划,保证高效率地使用大数据;精准营销则需要做商业的数据分析,去给企业服务,或者推送广告。

(2)基于手机的精准营销,基于手机的精准营销可能会比基于互联网的精准营销定位更明确一些。我估计每一个运营商都会逐步建立自有商业平台,也会做一些商业平台的分析。

(3)优化客户的服务体验,时时刻刻关注好客户,有利于运营商弥补自己的经验不足,有利于运营商做到精确建设,做到最大化的控制成本,有利于运营商及时调整市场竞争策略。所以,客户是关键。所以电信运营商应该做到,比如怎么样给客户提供信息分析图,包括账单分析图,或者是为一些客户提供个性化服务,还有一个是主动服务体系,比如说在某个时间节点提醒用户还信用卡,这件事情运营商也是可以去做的,它可以通过用户平常在手机上还款行为的记录,或者是相关的一些数据来进行分析,来提供这样的服务。我觉得这样的主动服务很贴心,我自己非常希望有这种服务。”此外,运营商还可以为零售商提供服务支撑。

(4)发展电子商务。电信运营商,拥有庞大的用户资源,做电商具备很大优势,目前运营商原有的官网、网上营业厅等改版成电商网站,中国移动将官网改版成了号码旗舰店、手机旗舰店、产品区、充值区等,不仅承担了原有的查询、充值和增值业务办理服务,更是为号卡、手机设立专门的网上营销旗舰店。目前,其他省市移动官网也纷纷设立了网上商城、产品旗舰店等。中国联通已正式将其电子渠道部改组为电子商务部,在原有电子渠道中心基础上,自上而下组建电子商务运营队伍,在总部、省、地市各级公司均成立电子商务部,打造集流程、物流、服务等一体化电子商务运营体系。运营商纷纷进驻天猫商城(淘宝商城)、京东商城等,建立B2C商城旗舰店。中国电信日前与京东商城、天猫商城签署了电子商务合作协议,中国电信集团级旗舰网厅正式入驻两家电子商务网站。中国移动在天猫商城已经开设“中国移动官方旗舰店”,用以销售G3手机等终端产品,6月11日起开始试营业。此外,亦与京东商城近日达成战略合作协议,共建营业厅合作、定制机合作等八大创新运营平台。中国联通今年4月在天猫商城试运营了联通官方旗舰店,目前该店已转为正式运营。

(5)发展移动支付业务。目前电信运营商已获得第三方支付牌照,作为电信运营商,需基于自身优势资源,以自有业务为切口,通过支付平台服务现有用户,并通过业务模式整合获得差异化竞争优势。

(6)加强与电商的合作。电信运营商正在向电子商务方面发展,对于电子商务,电

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信运营商还是新手,所以要学会借鉴,同时电商的发展也是离不开运营商的。所以电商与运营商相互合作达成双赢是最为有效的措施,同时这也是未来发展的必然,这也是电信运营商开启商业模式的最佳合作伙伴。目前,双方正在逐渐为合作二努力着。如:2013年7月30日,腾讯与广东联通在广州宣布合作推出“微信沃卡”,电信联合丁磊推出“翼信”,腾讯将与内地运营商推微信定制服务等等。

5.结论

未来的时代必然是大数据的时代,而运营商必将会凭借其固有的优势,在大数据带来的机遇下在电子商务这片土地上争得一席之地,现在仅仅是一个开端,从目前的发展趋势来看,运营商将会和电商进一步加强合作,实现共赢。当然了,运营商目前也面领着巨多的挑战,在电商中阿里巴巴的淘宝、还有京东、苏宁、国美都是强而有力的竞争对手。随着工信部对虚拟运营商牌照的发放,除了打破运营商的垄断地位,增加了竞争之外,对运营商来说,也带来了一大机遇,去选择伙伴共同拓展市场份额,可以去选择与自己互补的虚拟运营商展开合作。这样运营商就会借助电商的平台进一步发展其业务。本文立足中国移动分析其在大数据这个大背景下的优势与劣势、机会与威胁以及经营之道,了解到在大数据的背景下,运营商们机遇与挑战并存。总而言之,大数据的到来,给运营商们带来更多的机会,不断地突破创新。当然不仅仅是运营商,对于广大用户来说,也是大有益处,运营商通过不断地改革发展能够更好地服务广大用户。大数据时代是信息社会运作的必然结果,它令人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源,工业时代转为能源,信息社会则将变更为数据。谁掌握数据,以及数据分析方法,谁就将在这个大数据时代胜出,运营商们只要充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并及时应对,就会处于大数据时代领域里的不败之地。

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对中国银行进行的swot分析

中国银行营销现状分析 中国银行全称是中国银行股份有限公司,是五大国有商业银行之一。中国银行的业务范围涵盖商业银行、投资银行、保险和航空租赁,旗下有中银香港、中银国际、中银保险等控股金融机构,在全球范围内为个人和公司客户提供金融服务。中国银行作为中国国际化和多元化程度最高的银行,在中国内地、香港、澳门、台湾及37个国家为客户提供全面的金融服务。主要经营商业银行业务,包括公司金融业务、个人金融业务和金融市场业务等多项业务。 “市场营销”本身是一种管理行为,它贯穿于企业生产经营活动的全过程,对企业的生存与发展有着举足轻重的作用。特别是在我国计划经济向市场经济转轨过程中,高度集中的计划经济,统购统销的经营模式已被打破,市场机制已经在各个经济领域发生作用,同行业间的竞争日趋激烈,作为国有专业银行的中国银行也同样面临着这种冲击。纵观改革开放30年,通过对金融业的大力改革,我国金融业已经取得很大的成就。特别是中国银行以改革开放为契机,树立现代市场营销观念,面对不断变化的金融市场,正确分析金融大环境和自觉营造市场营销小环境,在竞争中求生存,在生存中求发展,不断壮大自身实力,拓展市场。 银行市场营销观念的核心,是以金融市场需求为出发点,开发、设计、经营金融产品和金融工具,尤其是那些具有特殊性能要求的新型金融产品、金融工具以及新型金融服务项目,以满足广大客户的需要,最终获取银行的长期利润。因此,银行市场营销就是通过创造金融产品与服务,并与客户进行需求与获利的交换,以满足需要的过程。它对银行整体业务的发展壮大有着不可忽视的作用。以美国为代表的西方商业银行成功经验足以证明这一点。中国银行要在不断变化、竞争激烈的金融市场中立于不败之地,必须树立市场营销观念,采取营销手段,以市场要求、客户需要为中心来开展经营活动。 中国银行原为国家外汇外贸专业银行,长期独自经营国家外汇资金和外贸企业资本、外币存货款业务,以其特有的功能从事国际金融活动。全称中国银行股份有限公司,总行在北京。是中国四大国有商业银行之一,规模排列位列第二。 中国银行主营商业银行业务,包括公司、个人金融、资金业务和金融机构业务等业务。公司业务以信贷产品为基础,致力于为客户提供个性化、创新的金融服务和融资、财务解决方案。个入金融业务主要针对个人客户的金融需求,提供包括储蓄存款、消费信贷和银行卡在内的服务。资金业务包括本外币保值、资金管理、债务保值、境内外融资等资金运营和管理服务。而金融机构业务则是为全球其他银行、证券公司和保险公司提供诸如资金清算、同业拆借和托管等全面服务。 中国银行在改革开放30年以来,从冲破计划经济时代的统购统销模式已经转变成了市场机制为主导的营销模式。通过除了在金融业大环境下的改革以外,中行在内部小环境下作出的改革也取得了很大的成就和创新。下面举出中行在新世纪新环境下作出的一大成功营销案例,2004年7月14日,中国银行通过激烈竞争,与北京奥组委正式签约成为2008北京奥运银行惟一合作伙伴。中国银行以“奥运创造价值”为核心理念,以“奥运精神与企业文化建设互动;以奥运促发展,以发展促奥运;服务奥运,蓄势待发”为营销战略,提前开始了奥运征途。中国银行从他成为奥运合作伙伴第一天起就开始了奥运营销,制定了奥运营

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作,得到一批中间key/value对,然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上,与很多人理解不同的是,MapReduce对大数据计算的最大贡献,其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想(正如上文提到的,Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了),而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解:它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制,至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前,想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机,而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝:MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好,寻常百姓想用却用不上,原因很简单:它们都不开源。于是Hadoop应运而生,初代Hadoop的MapReduce和

个人职业生涯SWOT分析

个人职业生涯S W O T分 析 This manuscript was revised on November 28, 2020

个人职业生涯SWOT分析 一、内部环境分析(基于MBTI测试结果) 1、个人优点(Strengths): 1) 实际,有条理,认真仔细。 2) 注重规则、政策、契约、例行习惯和时间要求。 3) 一旦承诺一件事情,总会坚持完成它。 4) 在跟进、规范方面做得很好。 5) 以第一次和每一次都做了正确的事情为荣。 6) 对需要注意的事情有敏锐的洞察力。 7) 善于尽可能有效地利用现有资源完成工作。 2、个人缺点(Weakness): 1)固执,一旦决定的事情,会对其他的观点置之不理,并经常沉浸于具体的细节和日常的操作中。 2)看问题有很强的批判性,通常持怀疑态度。 3)非常独立,我行我素,不能理解不合逻辑的事情,忽视他人的情感。 4)时常会将自己的观点和标准强加给别人,而且无视那些不自信的人的建议。 5)容易只看到事情有黑和白两种情况,而看不到中间的灰色地带。 6)不擅长变通、缺乏想象力。 二、外部环境分析 1、感兴趣的行业:金融行业 2、行业机会(环境优势) 1998年以来,由于东南亚金融危机的影响,国家高度重视金融体系的安全与稳健发展,对于金融业从业人员的素质提出了较高要求,由此,银行及相关证券、保险等行业管理机构加大了对金融专业毕业生的需求,开启了在国家统一分配制度打破之后的新一轮对金融专业大学毕业生、研究生的增量需求,金融行业监管部门的人才举措,影响着所辖行业内的商业银行、证券、保险等金融机构加大了对金融专业毕业生的需求。 3、行业威胁(环境劣势) 1)由于金融研究生毕业生数量的增加,以及金融行业对金融本科生实用性的质疑,对于本科毕业生的需求有所下降,研究生的需求则有所上升,但总体呈现下降趋势。 2)金融行业所需要的人才越来越向综合性质发展。这在无形中缩小了金融专业的毕业生进入金融业的门径,增加了金融专业毕业生的就业竞争压力。 三、未来5年职业生涯的目标 1、探索阶段:学生 在这个阶段的主要目标是发现兴趣,学习知识与工作所需的技能,同时也发展价值观、动机和抱负。 2、进入阶段:应聘者 在这个阶段的主要目标是进入职业市场,得到工作,成为单位的新雇员,从事会计、证券经纪人等相关领域的职业。 2、新手阶段:实习生、资浅人员

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

2014年互联网金融行业SWOT分析报告

2014年互联网金融行业SWOT分析报告 2014年6月

目录 一、S:互联网金融的优势 (3) 1、成本优势 (3) (1)销售渠道广 (3) (2)经营成本低 (4) 2、效率优势 (4) (1)资源配置效率高 (4) (2)服务效率高 (5) (3)信息获取和处理能力强 (6) (4)时空优势 (6) 3、技术优势 (7) (1)技术分析手段强 (7) (2)技术创新意识强 (8) 二、W:互联网金融的劣势 (10) 1、金融产品设计经验不足 (10) 2、信用体系欠缺 (10) 3、风险控制经验缺乏 (12) 三、O:互联网金融的机会 (14) 1、行业信息共享 (14) 2、与传统金融融合 (16) 四、T:互联网金融的威胁 (17) 1、规模逐渐扩大,竞争日趋激烈 (17) 2、监管不足,法律不完善,容易触及法律红线 (18) 3、利率市场化使得市场利差缩小 (22)

一、S:互联网金融的优势 1、成本优势 (1)销售渠道广 “余额宝”数月之内将一只货币基金销售至千亿元的规模,展现了互联网渠道的力量。据新民晚报报道,近几年网购消费者数量快速增加,用户数量庞大。 网购渗透率从24.5%提升至40%,网络消费已经成为习惯。目前的大中型银行用户数量均超过千万,平安保险公司的用户已经超过8000万,从绝对数量上来讲,传统金融机构的用户数量并不小,但与互联网公司相比,用户数量还不在同一级别:排名前五的互联网公司月度覆盖用户数量均超过4 个亿,对互联网用户的覆盖率超过90%,互联网的普及为金融产品的销售提供了更为广阔的渠道。 传统的金融产品销售主要是通过产品发行机构直销,银行、券商等金融机构代销,其销售成本除了推广费、人员工资还包括与代销渠道的利润分成,销售成本较高。引入互联网渠道后,基金、保险、理财产品等都有了更多的渠道选择,电商平台、第三方支付平台、门户网站等均是现在热门的金融产品销售渠道。销售渠道的增加使得渠道间竞争加剧,一定程度上降低了销售成本。 传统金融机构在金融产品代销环节具有垄断优势,佣金较高,客户申购金融产品费率也居高不下,但借助网上销售渠道,申购费率能

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长,信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展,全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为,每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告,未来10年全球数据量将以40+%的速度增长,2020年全球数 据量将达到35ZB(35,000,000PB),为2009年(0.8ZB)的44倍 ?信息成为企业战略资产,市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究,信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求,企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能(BI)为运营商带来新的机遇
在网络时代,运营商是数据交换中心,运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据,基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为,改进产品设计 ? 通过用户偏好分析,及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化,调整资源配置 ? 分析网络日志,进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工, 对外提供信息服务,提升企业价值
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大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/65693820.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据,就像平时我去开会,不是用大数据分析这个,就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》(CACM)上面提到了几次小数据,我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库,大到用现有的技术无法处理,因此计算机行业的人谈大数据,指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析,搞大数据设备和管理的人不见得会分析,因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践,那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用,随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪,而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务,特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛,于是想:前天和大前天有何不同呢?啊!明白了,我每天喝一两酒,前天喝的酒不同,换了一个牌子,可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据?小数据就是个体化的数据,是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒,突然有天喝完酒了胃疼,我就想了,这天和之前有何不同?原来,这天喝的酒是个新牌子,可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据,它不比大数据那样浩瀚繁杂,却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了,而早在父亲去世之前几个月,这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件,不去超级市场买菜,到附近散步的距离也越来越短。然而,这种逐渐衰弱的状态,真到医院去检查心电图,却不一定能看出来。到急诊室检查的时候,不管是测脉搏还是查病历,这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

对金融行业实施的供应链模式进行SWOT分析

对金融行业实施的供应链模式进行SWOT分析 ——商业银行供应链融资业务为例一、引言 近几年,我国大型金融机构结合我国经济环境和中小企业特点,提出了全新的融资方式——供应链融资,解决了中小企业融资难的问题,拓宽了中小企业的融资渠道。所谓供应链金融,就是银行将核心企业和上下游企业联系在一起提供灵活运用的金融产品和服务的一种融资模式,即把资金作为供应链的一个溶剂,增加其流动性。供应链融资作为银行贸易融资业务发展的新方向,其重要性越来越明显。 二、商业银行供应链融资发展的现状 (一)商业银行供应链融资发展的现状 1、对中小企业融资的重视不够。银行中小企业融资业务发展不起来,其根本原因是惯有的“傍大户”思路在作怪,不愿意花精力去发现和了解中小企业,观察它们的成长,研究它们的需求,这个市场当然发展不起来。 2、对中小企业的营销缺乏战略部署,对企业的了解不深入。目前,有些商业银行对外营销采用的手段是争设网点、抢贷大户、个别营销;对大企业的营销尚且如此粗放,就更别说拓展中小企业的业务了。 3、基层客户经理是压力的主要承担者,他们不愿意做中小企业融资业务。目前,银行各管理机构及相关管理人员缺乏足够的手段,来为客户经理们开展业务做足支持。 三、商业银行供应链融资业务的SWOT矩阵分析 基于以上对我国商业银行供应链融资业务的SWOT分析,从而形成我国商业银行供应链融资业务拓展的四种战略。 (一)SO战略:它要求商业银行依靠内部优势,利用外部机会供应链融资业务市场需求潜力很大,商业银行通过金融创新推进中小企业的市场开发,并迅速占领市场,提高银行的利润率。 (二)WO战略:利用外部机遇,克服自身劣势这种战略是一种主要依靠市场给予商业银行拓展业务的机遇,克服自身不足,达到银行业务长足发展的战略。在这一阶段的战略里,银行规范整体业务操作流程,加强业务操风险控制,谨慎

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

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

大数据和小数据的应用区别只是分享

大数据和小数据的应用区别 《大数据时代》一书的核心观点是说:“在大数据时代,我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。 大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。 我们没必要非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己发声。”在大数据时代,相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界,建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心,通过找到“关联物”并监控它,我们就能够预测未来。 作者还提出了“大数据三原则”:要全体不要抽样,要效率不要精确,要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷,但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据,又具有实时在线的特征。 与大数据概念相对应的,在这之前的数据似乎就是所谓小数据,如果有所谓的小数据概念的话,应该特指采用调查方法获得的抽样数据,或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法,是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律,描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定

理的正态分布理论,强调描述性统计学和推断统计学。 大数据重预测,小数据重解释 大数据的开放性、公开性和易获得性,社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下,通过应用程序接口(API)和爬虫技术采集,一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源,特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签,更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签,期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会,进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。 大数据重发现,而小数据重实证 传统的小数据重实证研究,强调在理论的前提下建立假设,收集数据,证伪理论的适用性,采用随机抽样的定量调查问卷获取数据,验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识,预知未来,为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程,是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。 大数据重相关,小数据重因果 大数据重关系,而不关心因果,关注是什么而不关心为什么,尽

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。

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

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

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他

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大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念: "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念: "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。"Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations

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