中国移动大数据应用与服务模式研究
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
中国移动省间大数据应用共享模式探究与实践
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
面向数字化服务中国移动如何转型
面向数字化服务中国移动如何转型2014 年以来，过去十年支撑中国移动高速增长的语音、短信业务面临着移动互联网的全面冲击，公司虽然在4G 业务及流量经营上取得了较大突破，但这仅能弥补话音、短信业务收入的下降，公司发展压力骤增。
具体来看，2015 年全公司通信服务收入下降1.3%，净利润下降0.6%，2016 年全公司通信服务收入仅增长6.7%，净利润仅增长0.2%。
在这种形势下，中国移动努力寻找增长新动能，提出了“大连接战略”以及“成为数字化创新的全球领先运营商”的战略愿景，然而拓展“数字化服务”的路径并不是那么清晰。
因此，明确数字化服务生态系统发展趋势从而明确中国移动的数字化转型策略成为当务之急。
数字化服务时代生态系统的演进趋势2000 年到2007 年：电信运营商主导阶段2007 年之前，智能手机尚未普及，用户的终端形态以功能机为主，移动运营商主要提供话音、短信等业务，主要满足用户基本的通信需求，业务和基础通信网络是紧耦合的状态。
这一阶段属于传统电信主导阶段，从产业链来看电信运营商是整个行业的主导。
设备制造商、终端制造商、内容提供商等产业链参与者的发展都围绕运营商进行。
在这个阶段，增值业务主要以“移动梦网”的形式呈现，运营商从入口、管道、内容、收费等方面对移动网络实现了全面掌控。
在传统电信行业主导阶段，移动普及率仍然处于非常低的水平，在用户快速增长的拉动下，整个行业收入增长迅速。
2008 年到2013 年：电信业务与数字化应用融合阶段2008 年以来，随着国内3G 牌照的发放，以及苹果iOS、谷歌安卓等智能操作系统的发布，智能手机及数据流量业务逐渐普及。
用户使用手机已经不仅仅是通信的需求，沟通、社交等需求不断旺盛。
行业典型产品形式为基于智能终端的初级移动应用，用户使用的业务与基础通信网络间的耦合程度不断降低。
这一阶段属于电信业务与数字化应用融合的阶段。
在这个阶段，电信行业的主导地位不断弱化，以数字化应用为代表的产业链其他参与者蓬勃发展，影响力不断提升。
中国移动信息服务行业发展研究-上下游行业及行业特点
中国移动信息服务行业发展研究-上下游行业及行业特点上下游行业本公司处于移动信息服务行业产业链的中端，作为移动信息服务提供商，其主要通过整合上游三大电信运营商的短信通信资源，并以自主开发的接口产品、后端处理平台、网关软件等为下游客户提供安全、快速、稳定的移动信息服务，其上下游关系示意图如下：1、与上游行业之间的关系公司作为移动信息服务提供商，其行业上游企业系电信运营商。
一般而言，移动信息服务提供商通过CMPP、HTTP 等协议与上游供应商平台完成技术参数的匹配对接，连接各省市电信运营商网关，并向其采购短信，在有短信发送需求时向上游供应商提交相应内容，最终由电信运营商向个人终端用户发送短信。
移动信息服务提供商的短信采购单价与酬金等往往受到各省市电信运营商政策的影响，但是各省市电信运营商之间的竞争也为企业带来了更多的采购选择。
2、与下游行业之间的关系公司的下游客户分布较为广泛，主要包括具有移动信息服务需求的金融、互联网、电子商务、零售商贸、快递物流等行业的企业客户，下游行业的发展为移动信息服务行业提供了较为有利的市场支撑。
移动信息服务提供商主要负责开发、接入具有即时通讯需求的企业客户，在严格审核短信内容后为企业客户发送即时短信。
行业主要特点公司所处的移动信息服务行业经历了多年的发展，行业规模迅速增长，行业监管趋于成熟，并逐渐呈现出了一些符合行业发展的特性，具体情况如下：1、服务产品不可替代性移动信息服务尤其是即时短信服务具有阅读率高、时效性强、稳定准确等特点，移动通信用户只要手机可以正常使用且通讯信号能够正常接收，即可接收该类具备实效性与法律认证效力的移动信息。
同时，短信在用户身份识别过程中，具有不可替代性，目前手机号码实行实名制，通过手机号码可以把信息准确地传递给用户。
基于这些特点，新经济业态下的企业对于通过即时短信进行手机号码绑定、会员管理、提醒通知、身份验证、交易确认、物流提醒等私密的重要信息服务需求具有不可替代性。
中国移动案例分析
中国移动案例分析中国移动作为中国最大的移动通信运营商，其成功的商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
本文将以中国移动为例，对其商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面进行深入分析。
一、商业模式中国移动的商业模式主要以移动通信服务为主，包括语音、短信、数据流量等业务。
其收入来源主要包括四个方面：语音通话、短信、数据流量和增值服务。
其中，数据流量和增值服务是近年来增长最快的部分。
在商业模式创新方面，中国移动推出了多种创新的业务模式，如“和包支付”、“和彩云”、“和多号”等，这些业务模式不仅增加了公司的收入来源，也提高了用户黏性。
二、市场竞争策略在市场竞争方面，中国移动主要采取了以下策略：1、扩大市场份额：通过大规模的营销活动，提高品牌知名度和用户黏性，从而扩大市场份额。
2、提升服务质量：通过提高服务质量，提高用户满意度，从而留住老用户并吸引新用户。
3、推出优惠活动：通过推出各种优惠活动，如打折、赠品等，吸引用户使用中国移动的服务。
4、加强与合作伙伴的合作：通过与各大厂商、银行等合作伙伴的合作，推出联合优惠活动，扩大市场份额。
三、技术创新中国移动在技术创新方面也做出了很多努力。
例如，在5G技术方面，中国移动不仅在国内率先开展了5G试点工作，还在全球范围内积极推动5G技术的发展和应用。
中国移动还积极探索云计算、大数据等新兴技术的发展和应用，并将其应用到自身的业务创新中。
四、总结通过对中国移动案例的分析，我们可以看到其成功的商业模式、市场竞争策略和技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
未来，随着技术的不断发展和市场的不断变化，中国移动需要继续加强技术创新和市场研究，不断推出符合用户需求的创新业务模式和产品，以保持其领先地位并继续推动中国通信行业的发展。
移动电子商务案例分析：Zara移动电商随着移动互联网的快速发展，移动电子商务已成为新的商业发展趋势。
基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No211)2020年第7期（总第211期）基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究王波.郭翔宇（中国移动通信集团内蒙古有限公司信息技术部，内蒙古呼伦贝尔010010）摘要：网格运营是近年来兴起的新型运營模式，它借助计算机网络管理的思想，将管理对象按照标准划分为若干个网洛单元。
利用大数据信息、大数据擔掘技术和各单元之间的相互协调机制,使各单元能够选行实时的信息共享、交流，从而实现资源共享、提高管理效率的现代化管理理念■«,随着企业信息化程度不断提升，网格使用越来越广泛。
中国移动内蒙分公司充分利用网格的管理思想，借助中国移动大数据能力，整合B域、O域数据，通过理论和实践相结合，建立智能化的网格管理体系，取得了非常好的效果。
此方法复制性强、复制成本低，能够迅速的向全国推广并应用于生产,具有非常大的推广意义。
关键词：网格化管理;大数据;大数据挖掘;智能化中图分类号:F626文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）07-0232-051概述随着运营商业务的不断发展，运营商之间的争夺越来越激烈，为抢夺每一个客户都需要付出很大代价，竞争加剧导致 营销资源投入的增速远髙于收入的增速，因此需要对市场和客户进行更加精细的管理,实现"大数据、超细分、微营销、精服务"的核心理念。
内蒙移动有12个盟市分公司，共计2000多万移动用户，地域辽阔，传统的以营销中心为单元的经营架构已经不能满 足市场发展的需求，由于营销中心区域过大，导致营销和服务难以取得好的效果,主要体现如下几点。
（1）营销服务不精细。
营销中心覆盖范围广，营销服务人员不足，人员岗位职责粗。
在营销服务中，难以对重点地点、重点人群进行个性化服务,营销服务不够精细。
（2）缺乏高效的激励机制，运营执行效果差。
营销中心覆盖面积大，运营时多采用撒网式营销，缺乏高效的激励措施，员工工作积极性不强，运营执行效果差。
基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究
基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究 崔义童中国移动通信有限公司政企事业部，北京 100031摘要：受技术发展的影响，通信运营业务与数据量迅速壮大。
通过研究通信运营的现状与问题，引入大数据、数据中台、数据赋能、智能运营等概念与技术，从数据采集、存储、赋能和展示等方面对系统进行全方位优化升级，搭建通信运营统一数据域，实现通信运营的智能决策、智能营销与智能运营。
关键词：通信运营；数据中台；数据赋能；智能运营中图分类号：TN929.5作者简介：崔义童（1989—），男，山东滨州人，硕士研究生，PMP+软考中级，任职于中国移动通信有限公司政企事业部，主要研究方向是数据挖掘、机器学习、大数据分析。
0 引言随着科技的发展，通信行业已成为全球发展最快的行业之一，“在线化”成为必然趋势，移动通信数据量爆发。
截至2020年6月，通信运营商用户人数与企业数成倍扩张，会议次数与会议时长爆发性增长。
为满足通信服务需求个性化，用户数据资产化与产品运营智能化的要求，通信运营商亟须提高数据管理、客户服务以及产品运营水平［1］。
随着数据治理的重要性日益凸显，各行各业都开始关注数据的价值，通信运营服务充满机遇，但是也存在许多挑战［2］。
一方面，信息过量，庞大的数据沉淀后形成数据资产，实时性不断提高，导致通信运营缺乏相应的大数据采集、存储与价值挖掘体系，难以消化数据价值。
另一方面，各系统业务独立，信息形式不一致，难以进行统一处理和关联分析。
因此，提出通信运营大数据智能解决方案研究，通过明确目前通信运营商的现状与问题，结合数据中台、大数据分析、智能报表等技术，将通信运营商各业务系统数据进行集成、处理、分析与展示，实现通信运营商的智能决策、精准营销与高效运营［3］。
1 通信运营现状分析近几年，通信运营不断发展，工作成效显著。
通信运营商在业务发展和平台运行方面都不断进步。
业务发展方面，截至2020年6月底，通信运营平台的企业客户总数达2.2万，相比2020年年初增长一倍；个人用户数1.150 00万和会场数13万，相对于2020年年初，实现了爆发性增长［4］。
中国移动业务服务创新汇报材料
创新产品与服务
要点一
总结词
智能化、个性化、综合化
要点二
详细描述
中国移动在产品与服务创新方面，注重智能化、个性化 、综合化发展。例如，推出以大数据、云计算等技术为 基础的智能化产品，如智能家居、智能安防等；针对不 同用户需求，提供个性化定制服务，如专属的APP定制 、套餐定制等；同时，还提供综合化的产品与服务，如 手机支付、便民缴费等，满足用户多样化的需求。
团队介绍与致谢词
团队成员介绍
介绍参与业务创新项目的团队成员，包括 项目经理、技术专家、市场人员等。
VS
致谢词
感谢团队成员的辛勤付出和合作伙伴的支 持，以及领导对项目的指导和支持。
感谢您的观看
THANKS
03
技术创新与研发
5G技术及业务应用
5G技术研发
中国移动在5G技术研发方面投入大量资源，积极推动5G网络建设和技术创新。
5G业务应用
中国移动将5G技术应用于各项业务中，推出了一系列创新的5G业务，如高清视频直播、物联网、智能制造等 领域。
大数据与人工智能技术应用
大数据技术应用
中国移动利用大数据技术，对用户行为进行分析，为精准营销、个性化推荐等业务提供支持。
在5G、云计算、大数据等领域进行 全面布局，推动数字化转型
02
业务服务创新实践
创新业务模式
总结词
多元化、跨界融合、生态合作
详细描述
中国移动在业务模式创新方面，注重多元化发展，不 断探索跨界融合，加强与各行业生态合作伙伴的合作 ，为用户提供更丰富、更多元化的服务。例如，与中 国电信、中国联通进行战略合作，共同拓展市场、优 化网络布局，提升网络服务质量；与阿里巴巴、腾讯 等互联网企业开展深度合作，引入先进的云计算、大 数据等技术，提升自身业务能力和服务水平。
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中国：《“十二五”国家战略性新兴产业 发展规划》
信息处理技术作为4 项关键技术创新工 程之一被提出。包括海量数据存储、 数据挖掘等
成立大数据专家委员会
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目录
大数据发展背景 大数据产业链体系分析 运营商大数据应用策略
路漫漫其悠远
主流互联网公司大数据应用策略
主流互联网公司坐拥大数据金矿 大数据不在“大”,在于“有用”。互联网公司陆续踏上了大数据掘金之路。
① 通过软硬一体化的集成设备为
Oracle Exadata数据库云服务器及Oracle
客户提供应用最广泛、高度集
Exalytics商务智能云服务器构成一个高度集成化产
成化的系统产品组合，为企业
品组合。
用户提供端到端的大数据技术
② 为以上系统提供一线支持。
解决方案。
① 统一的大数据分析平台UAP包括ECM Greenplum 关系数据库、EMC Greenplum HD
费、交易、信用数据
① 自产自销，注重在自身产品生态链(QQ 、微信、电商、微博…)内的释放大数据 的价值,用数据改进提升产品，面向用户 实现精确营销和精准服务。
② 观望新的商业模式，“站在巨人肩上” 是腾讯的典型思维
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主流IT公司大数据应用策略
致力于研究数据存储与管理方案，存储与管理海量数据； 加快对数据分析技术的研发创新，对数据分析的广度和速度都有更高要求， 针对行业用户的大数据分析能力，面向行业客户提供完整大数据技术解决方案
③ 业务分析产品（Cognos，SPSS，ClaritySystem ，OpenPages）。
① 提供服务器、数据库软件、专 家系统等一体化解决方案，覆 盖整个大数据技术支撑体系
② 专业的咨询队伍，为客户提供 更加简易、及时的数据分析、 挖掘、决策服务
① 大数据机、Oracle Exalogic中间件云服务器增长点
麦肯锡全球研究机构发布，认为大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域，数据将 会给社会带来更大的价值
大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得 到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间
预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600 亿美元
中国移动大数据应用与 服务模式研究
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2020/4/14
目录
大数据发展背景 大数据产业链体系 运营商大数据应用策略
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全球进入大数据时代，数据 呈现爆炸式增长趋势
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
信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用 传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战
公司
大数据金矿
应用策略
① 用户搜索表征的需求数据； ② 对网页数据的爬取获取公共数据； ③ 阿拉丁计划吸收第三方数据，如与
药监局等部门合作拿到封闭的数据 。
① 基于电商的用户行为、交易数据 ② 基于交易的用户、商户信用数据 ③ 通过投资方式掌握了部分社交数据
、移动数据；如新浪微博和高德。
① 注重研部门来说，大数据每
公共管理
年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊 的GDP 还高
பைடு நூலகம்
零售商可以利用大数 据使经营利润取得
60%的增长
零售
大数据 应用市场
医疗
对美国医疗行业来说 ，大数据每年拥有 3000 亿美元的潜在 价值
利用全球的个人位置信息 ，每年可以取得6000 亿
位置服务
美元的消费者价值
② 从搜索引擎向推荐引擎发展
① 搭建数据的流通、收集和分享的底层架 构，做数据分享平台
② 尝试建立面向未来的数据交易市场。将 数据开放给更聪明的人处理，数据即资 产，分析即服务。
① 基于QQ、微博、微信、QQ游戏等 主流应用的用户数据
② 基于应用的用户行为、社交数据 ③ 基于QQ网购、易迅掌握的用户消
② Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
① 充分发挥存储、管理和保护方 面的优势，利用云计算开放式 、分布式和集群技术处理大数 据。
国外运营商大数据应用模式初探
西班牙电信：努力尝试数据能力商业化。 • 将收集来的用户数据用在媒体广告和营销服 务方面,进行更精准的广告投递 • 和市场研究机构 GfK 进行合作，进行数据分 析和打包工作，让这些数据变得更加易用 • 和Verizon成立了名为“动态洞察”的大数 据业务部门 ，面向不同行业推出系列产品， 如包含交通流量管理功能的“Smart City”
来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11
据IDC预测，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
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大数据成为继云计算等之后的全球性新热点
“大数据”关键词在全球范围内迅速升温 短短两年间，“大数据”关键词的搜索量指数双倍增长
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制造
生产商可以利用大数据使产 品研发、组装成本削减50%
，人力成本削减7%
各国政府高度重视大数据
，上升到国家战略高 度
美国：奥巴马政府3.29宣布“Big Data Research and Development Initiative” 将投入超过2亿美元推动大数据提取、存储 、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其 与历史上对超级计算和互联网的投资相提并论
公司
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解决方案
市场定位
① InfoSphere BigInsights和InfoSphere Streams ，分别擅长处理磁盘中的静态数据和流动数据。
② 信息管理产品（ InfoSphere Information Server 8.7和 InfoSphere Master Data Management 10）。
T-Mobile：应用大数据，降低客户流失率。 • 在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预 测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析， T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了50%。