某电信运营商移动用户位置数据

简介：手机定位数据，来自某电信运营商的部分移动用户的历史位置数据。最主要的应用是计算用户的OD信息，出行OD是进行交通规划和路网管理的重要基础信息，是反映出行需求空间分布的重要参数，其准确程度将影响交通分配模型的效果。由于传统的居民出行调查、电话调查以及路边询问等调查方式存在较大局限性，因此实际中很难获取高质量的OD数据。利用已有的手机通信网络设施，借助手机定位技术对目标对象进行连续位置跟踪，通过数据处理和建模分析提取追踪对象的OD信息；同时目前也有基于手机定位的实时交通数据采集技术方面的研究，用手机数据作为交通状况发布的数据来源。

内容：主要包括如下信息，移动用户的ID信息、经度、纬度及时间，共记录了：（1）2010年12月19日到2010年12月25日间的314860条数据。

（2）2010年12月27日到2011年1月10日间的671279条数据。

注：为保护用户隐私，数据中的个人信息已做了删除及转换。

该数据以MySQL数据库格式提供。

用途：可用于移动用户位置数据挖掘，交通模型模拟，以及移动用户行为分析等。数据样本集：

下载完整数据集

大数据运营管理中心建设方案

目录一、大数据运营管理中心建设背景 (4) 二、大数据运营管理中心的内涵 (5) 三、大数据运营管理中心发展现状 (5) 四、大数据运营管理中心未来趋势 (7) 五、大数据运营管理中心总体架构 (10) 1.感知层 (10) 2.网络层 (10) 3.信息资源层 (11) 4.应用服务层 (11) 5.交互层 (11) 6.用户层 (11) 六、大数据运营管理中心技术架构 (12) 七、大数据运营管理中心数据架构 (13) 八、大数据运营管理中心管理体系 (14) 九、大数据运营管理中心业务架构 (15) 1.城市基础信息数据库 (15) （1)数据分类原则 (16) （2)数据分布 (17) （3)数据管理 (17) 2.公共信息资源共享交换平台 (17) （1)建立统一的信息标准和交换机制 (17) （2)建立信息资源开发使用补偿机制，推动业务部门数据开放 (18) （3)建设信息资源交换共享平台 (18) （4)平台总体架构 (18) （5)平台业务架构 (19) （6)平台交换架构 (20) （7)平台共享流程架构 (20) 3.城市视频监控资源共享服务平台 (21) （1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源 (21) （2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制 (21) （3)建立视频资源分享机制，确保各部门视频资源的有效共享 (21) （4)平台总体架构 (22) （5)平台视频流调度架构 (24) （6)平台存储架构 (24) 4.城市网格信息可视化平台 (25) （1)建立标准网格化GSI地图 (25) （2)三维空间建模 (25) 5.城市运行状态监控系统 (26)

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

IDC数据中心问题汇总

什么叫IDC？ IDC即是Internet Data Center，是基于网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。IDC提供的主要业务包括主机托管(机位、机架、机房出租)、资源出租(如业务、服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC。就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供、租用以及相关增值等方面的全方位服务。即拥有服务器的公司把服务器放到数据中心，就是我们平常所说的和托管以及相关的其他业务。通过使用电信的IDC服务器托管业务，企业或政府单位无需再建立自己的专门机房、铺设昂贵的通信线路，也无需高薪聘请网络工程师，即可解决自己使用互联网的许多专业需求。

数据中心和客户签定标准的《服务品质协议》(ServiceLevelAgreement)，向客户提供24×7全面的技术服务与支持。包括哪些内容了？高速、可靠的ChinaNet联连，并保证客户网络系统的联通性达到99%以上； 24×7的网络联接状况监控、服务器运行状态、流量监测； 24×7的系统管理和技术支持服务；紧急情况下第一时间的响应与支持；根据用户需求提供独占的带宽；双路高压供电、800KW后备柴油发电机，提供100%的电力保证； 24×7的恒温恒湿环境；智能UPS（不间断电源）系统；操作系统和应用程序的安装；根据用户需要提供不同级别的培训服务。

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。新型智慧城市发展面临挑战数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。一、通过数据汇集加速信息资源整合应用第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。二、通过精准分析提升政府公共服务水平在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。三、通过数据开放助推城市数字经济发展开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

大数据运营管理中心

大数据运营管理中心一、大数据运营管理中心建设背景工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB （1ZB=1021Byte）其中75%来自于个人。互联网数据中心（IDC）认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB。十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路，同时指出新型城镇化的四种表现形式是：绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中，政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路，以现代信息化为基础的智慧政府建设是治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念，为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用，孕育着前所未有的机遇。

二、大数据运营管理中心的涵大数据运营管理中心是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，通过现代信息技术、物联网、云计算、互联网、等技术，将无法通过人工在合理时间完成的信息采集、处理、管理海量数据，并将其整理成为人类所能解读的信息，找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联，发现它们背后的规律，这些数据通过集成共享，交叉复用，形成一种智力资源和知识服务能力，为管理者提供准确、可靠的决策依据，最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。三、大数据运营管理中心发展现状目前城市息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用，其障碍主要有三方面：其一，部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”。其二，标准建设相对滞后，标准不统一，业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元，在不同的领域、不同的管理部门各搞一套，基础数据单元标准不一。其三，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门部也各搞各的，造成“有网无联”。比如，治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。

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
1

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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智慧城市及大数据技术的应用

智慧城市及大数据技术的应用摘要：在智慧城市的发展中，大数据技术为城市规划提供了更多的数据资源他，通过先进的大数据技术为城市建设进行数据收集和分析处理，参考数据内容对城市进行合理的规划和建设，同时满足城市的发展要求，使智慧城市的规划建设水平提升。基于此，本文主要分析了大数据技术在智慧城市管理中的价值及应用。关键词：大数据；智慧城市管理；应用引言智慧城市的建设与推广可以为人们提供更加舒适、愉悦、有活力的城市形态。而大数据技术的应用不仅可以加快智慧城市的建设速度，实现城市管理的智能化，还可以创新智慧城市管理模式，实现智慧城市的网络化管理、精细化管理以及信息化管理。 1大数据概述 1.1大数据概念大数据技术又叫做巨量技术，在应用中难以使用一般的软件进行信息处理，大数据有较多的种类，在处理的速度上有着较高的要求。使用随机的数据难以对大数据进行处理，同时应利用数据库技术等进行处理，使数据能够得到高效的处理。在处理海量数据的时候，对数据进行处理的时候需要使用预测模型技术和关联规则挖掘技术等。大数据在应用中的算法比较简便，通过网络技术和智能传

感器技术的应用，使大数据对城市的运行情况进行全面的监控，还可以对空间的情况进行了解，使城市的数据获取和处理效率提升，同时在数据的使用中具有较强的智能化特点[1]。 1.2大数据在智慧城市规划中的优势大数据智慧城市规划中具有较多的优势，包括：大数据技术使城市规划有了更多的信息数据，能够提供丰富的资源，并且涉及到了多个行业之中的数据信息，范围比较广，例如交通行业等，使城市的规划有更完善的条件，同时大数据技术可以使城市测绘的准确性提升，使规划顺利进行。其次，在城市的规划中，需要大量的数据支持，同时通过数据进行存储，使城市的规划建设有更多的数据资源，并且提供海量数据平台，使数据的丢失问题得到有效的解决。在智慧城市规划中，大数据技术能够将数据孤立的问题排除，使数据之间的联系性加强，同时实现了数据的开放性，提升了数据的服务水平，使数据能在城市规划中发挥出重要的作用，保证了规划建设的质量。 2智慧城市管理中常用的大数据技术分析由于智慧城市中的数据具有一定的复杂性与多源性，要想保证智慧城市中各种数据的应用效率，并将之转换成优质的数据资产，就必须要对这些数据进行科学合理的管理与处理[2]。 2.1大数据采集技术大数据采集技术指的是对物联网、互联网以及各大机构信息系统网中的数据进行提取、转换以及加载的技术，可以为智慧城市管

2020-2021年中国数据中心行业发展洞察

中国数据中心行业发展洞察 2020-2021年

摘要独立第三方数据中心优势渐显：相比于电信运营商，独立第三方数据中心建设速度更快、客户定制性更强、重视程度更高，且PUE大多更低，受到客户青睐。移动互联网和大数据是过去数据中心增长的主要动因：过去5年，需求端，网民数量和移动流量增长迅速；供给端，大数据和人工智能对存储和计算提出更高需求。因素叠加，导致数据中心增长迅速。 5G、物联网、工业互联网和传统企业上云是未来增长的主要动因：5G的传输带宽显著高于4G，且原生标准支持企业独立组网，为物联网、工业互联网奠定基础。因素叠加，会持续利好数据中心行业。一线城市资源紧俏，节能成为硬性指标：因数据中心的高能耗特点，北上广深等均对数据中心建设提出了更为严格的限制措施（一般要求PUE<1.4），但这些城市需求旺盛，既有数据中心成为紧俏资源。智能运维被更多应用：随着数据中心规模的提升、人工成本的上涨以及客户对资源动态增减需求的日益增多，传统人工运维已难适应。基于传感器、DCIM和自动巡检机器人的整体智能运维渐被得到更多应用。

核心观点 ? 数据中心运营企业会因客户需求和追求更高毛利率，更多向云计算方向发展，具体实践路径包括：代维公有云、进军公有云、主打专有云和混合云，或重点发展云MSP 业务。与“云”终难舍难分 04 ? 数据中心的本身特点致使资金更加充足、整合能力更强的企业，对一些机房甚至企业进行收购，成为必然。而一些原本规模较小的，尤其是两千机柜以下的数据中心不进则退，被收购可能性较大。横向整合成为趋势 03 ? 随着国家对新基建的重视，已有越来越多其他行业的企业跨界进入数据中心行业，这会客观上加剧数据中心的竞争。但数据中心不等同于地产，拥有更强 IT 属性，拥有更丰富运营经验的企业将优势渐显。资本跨界进入 02 ? 随着一线城市指标的收紧以及骨干网络结构的逐渐改变，一线城市周边以及能源更充足地区成为互联网自建数据中心的首选。但因传输的物理距离、客户需求等，独立第三方数据中心更愿恪守一线。一线、边远双向发展 01

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

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。

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

基于大数据的企业运营管理创新发展策略1.doc

基于大数据的企业运营管理创新发展策略1 基于大数据的企业运营管理创新发展策略大数据及其价值大数据的产生很多人说大数据自古有之，这种认识是不对的。或许信息、数据伴随人类社会产生而存在，但大数据却是互联网时代的产物。由于互联网、移动互联网、社交网络等信息技术和信息平台促成人们持续在线的“数字化生存”，从而造就当前人们每时每刻不断生成并消费大量数据的生活模式――“今天人们仅仅一天所接触的数据已经远多于15世纪的人们穷其一生所能接触到的数据”“今天（2012年）世界上90%的数据是在近两年生成”，因此才出现大数据的概念，也因此当今时代才称其为大数据时代。大数据属于数据范畴，但大数据不等于数据在大数据概念出现之前就存在数据概念，但并不存在小数据概念。要理解大数据概念，首先得对传统数据概念有所了解。传统数据是基于关系型数据库技术而言，传统数据一般以结构化数据的形式而存在；而大数据则是相对于结构化的传统数据而言，指的是除结构化数据之外，互联网上存在的文本、图像、视频等形式存在的非结构化数据。所以，今天的大数据属于数据范畴，但不等于以往的数据概念。也即，当前的数据概念因大数据的出现而内涵外延增大，不仅涵盖

以往的数据还涵盖新出现的大数据，因此，以往的传统结构性数据也就进一步完善界定成为与大数据相区别的小数据概念。大数据的价值要理解大数据的价值，首先得了解传统数据也即小数据的价值。对于企业来说，小数据价值表现为两个层面：一是宏观运营管理决策支撑层面，借助运营数据可以描述企业运营结果构成和状况，评价运营管理好坏以及存在问题，并对存在问题分析原因，从而支撑企业运营管理决策。二是微观营销运营管理以及客户管理决策层面，通过对个体客户数据的高级分析和挖掘，可以判断并识别客户价值和需求，并针对客户价值提供客户管理决策，针对客户需求提供相应产品和服务。就数据价值而言，大数据不能完全取代小数据，但可以对小数据价值进行补充。比如，目前有些企业已经具备相应BI系统采集内部生产运营管理数据，并以报表、仪表盘甚至即席查询的方式满足企业各层各级生产运营管理状况了解及决策支撑的需要。对于这种小数据的数据价值而言，大数据则无能为力。大数据对于小数据价值补充，体现为大数据的源起是人们的“数字化生存”，因此企业采集客户或消费者信息的传统内外部数据源拓展到整个互联网平台，而将原来分散在线下的企业所不能采集的客户或消费者的有关消费行为、习惯、生活方式、兴趣爱好以及社会交往等信息进行采集、关联、汇集并使用。所以，相对于小数据而言，大数据是在小数据基础上，原有消费者和客户信息或字段的大量增加，而数据的价值就在于更完善和持续更新性，所以大数据因为客户

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

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。智慧城市中的大数据挖掘与应用智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型开课信息开课时间星期课程费用开课地点第一期2020年02月21~22 日周五一周六6980元上海第二期2020年06月18~19 日周四一周五6980元上海第三期2020年11月19~20 日周四一周五6980元上海备注案例式教学，小班授课，限招35人；以报名先后顺序为准，满班后的报名学员自动转为下期；课程费用含培训费、教材费、场地费、午餐、茶歇费及税金（增值税专用发票）。报名流程填写最后一页的报名回执表并发送给相关联系人；听课须知1、自备电脑，安装好2010及以上版本Office（注：不是WPS）； 2、一定携带鼠标（课程节奏紧凑，触摸屏会浪费时间）。课程背景在大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析。更有效的落到操作实处，促进管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！运筹帷幄，决胜千里，刻画了战略对最终战事结局举足轻重的作用。而这句话，套用到商战上，恐怕一点也不为过。尽管没有了战场上的刀光剑影，但商界的竞争同样残酷无情。尤其是在竞争与日俱增的今天，全球化的浪潮和日进千里的技术创新，使企业稍有闪失，便有可能招招致灭顶之灾。如何在激烈动荡的市场竞争中，制定和执行正确的企业经营目标，已经成为决定企业能否立于不败之地的关键。

针对公司在经营目标设定和执行中每一个关键节点，本课程根据目前中国企业现状，结合讲师多年留学海外经历和在国内长期担任公司总经理和上市公司董事，以及创业成功和失败的实战经验，以西方理论为基础，以东方融会贯通实用简易的实战工具，提出适当的解决步骤，促进企业可持续发展。通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。课程对象总经理、运营总监、运营官、财务总监等企业高层管理人员。课程亮点主要特点：详细阐述在读数据时代管理的实操精髓；案例指导：通过日常业务数据分析管理的经典实战个案；案例训练：掌握大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法；行动建议：现场指导学员设计管理实战立项；提升建议：课后跟踪管理潜力的能力改进行动方案。课程收益 1.以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企业在大数据环境下，运营报表体系建立方法和应用企业现有数据解决实际管理问题的思路和方法； 2.找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技巧，使你工作效率倍增； 3.全面深入的了解运营分析等实用技术和高级运用，解决运营工作中的实际问题和操作。

大数据技术在智慧城市中的应用

大数据技术在智慧城市中的应用邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任摘要现阶段，各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以及智能响应。为实现上述特征，城市各类信息需要汇聚集中，综合处理，实现有效利用。然而城市中的数据具有多源、异构和海量的特征，传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。关键词智慧城市大数据应用 1 引言智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等先进的信息通信技术，实现对城市运行的全面感知、数据融合、智能决策，并通过城市各个信息系统间的互联互通、信息共享和协同运作，整合与优化各种城市资源，提高城市运行管理和服务水平，改善市民生活和生态环境，提高经济发展的质量和产业竞争力，实现城市科学、可持续发展。我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时期，产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上，新型工业化、新型城镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前，我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。按维基百科定义，大数据泛指在一定时间内无法用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合，普遍认为大数据具有 4V 特征，即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大，从 TB 级到 PB 级；Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求快；Variety 指数据类型丰富，包括结构化数据和非结构化数据；Value 指价值密度低，即海量数据中有价值的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术

《大数据分析与智慧互联网平台运营管理》课程大纲2017

上海蓝草企业管理咨询有限公司蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。【课程背景】智慧城市、智慧社区、物联网、在线支付、O2O等智慧互联网平台该如何进行有效运营管理？如何通过大数据分析，来提升平台运营的效益？如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：

上海蓝草企业管理咨询有限公司基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！【课程大纲】第一章大数据分析与智慧互联网平台绩效诊断一、智慧互联网平台的“生态圈”：如何构建平台上各类产品和服务集群，提升关联性和黏性？ 1.什么是智慧互联网平台？智慧互联网平台的类型和应用 2.什么是平台产品化？平台型产品与其他类型产品的差异？ 3.平台的类型：交易平台、社交平台、服务平台、言论平台、活动平台等 4.平台的产品化：如何针对不同的细分市场来定义平台 1）智慧城市、智慧社区的产品化 2）数字媒体点播平台的产品化 3）O2O平台的产品化 4）移动通讯平台的产品化

大数据在智慧城市建设中的应用案例

大数据在智慧城市建设中的应用案例来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者：当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。一、国外案例自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析

人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，