电信运营商大数据发展策略研究
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。
电信企业大数据分析、应用及管理发展策略
数据本身 ． 而 在 于 企 业 根 据 大 数据 做 出 的更 深 入 、 更 全 面 的 客 户需 求 洞 察 ， 并 以此 支 撑 企 业 针 对 性 运 营 管 理 决 策
的及 时 、 科学 、 有效形成， 促 进 企业 运 营管 理 的高 效 准 确运 行 。 本 文 立 足 电 信企 业 ， 阐述 了基 于 可 开 展 的 大数 据 分 析需求 。 企业 可拓 展 哪 些 大 数 据 源 ， 并 如 何将 大数 据 分 析 应 用 于企 业 的运 营 管 理 工 作 中 ， 最 后 展 望 了在 大 数 据 时 代 的企 业 Ｉ Ｔ运 营管 理 支 撑 的 发展 及 转 型 趋 势 。
ｊ ｕ ｓ ｔ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｔ ｓ ｅ ｌ ｆ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｏ ｆ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ｏ ｍｅ ｓ ｒ ｆ ｏ ｍ ｉ ｎ ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ ｔ ｏ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ ｄ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ．
电信运营商大数据分析与应用研究
电信运营商大数据分析与应用研究近几年，随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，人们生产、生活中产生的数据量也不断增加，这些数据为企业提供了更多的商业价值。
电信运营商作为通信服务提供商，每日都会产生大量的通信数据，如何利用这些数据拓展业务，提高服务水平，是电信运营商面临的重要问题。
本文将重点研究电信运营商大数据分析与应用。
一、电信运营商大数据的特点电信运营商产生的大数据主要来自于用户的通话、短信、上网和实名认证等多方面。
这些数据经过清洗、处理后，可以应用于市场营销、用户服务和网络优化等多个方面，具有以下特点：1. 数据量大，速度快。
电信数据的产生速度非常快，每时每刻都在不断更新。
而且电信数据在存储和处理时，需要考虑数据的安全性和隐私性，所以在存储和处理上需要较高的技术能力。
2. 数据类型多样。
电信数据类型包括文本、语音、多媒体等多种形式，这使得电信数据在使用时，需要针对不同类型的数据采用不同的技术和算法进行处理。
3. 数据价值高。
通过对电信数据进行深度挖掘，可以发现很多有价值的信息，如用户通信习惯、兴趣爱好、地域分布等信息，这些都是电信运营商在提供个性化服务和精准营销方面的重要资产。
二、电信运营商大数据应用场景电信运营商可以根据自身情况，将大数据应用于多个场景中，下面分别介绍几个典型的场景：1. 市场分析。
通过对用户数据的统计和分析，可以了解用户群体的特征、购买行为及喜好等，为市场部门提供有力的支持，帮助企业制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 网络优化。
通过对网络数据的监控和分析，可以了解网络运行的状态，找出网络性能的瓶颈，进而进行网络优化，提高网络性能和用户体验。
3. 个性化推荐。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、偏好等特点，从而为用户提供个性化的业务推荐服务，如音乐、电影、游戏等。
4. 欺诈检测。
通过对用户数据的分析，可以识别出欺诈行为，如虚假注册、短信诈骗等，从而提高运营商的安全性和信誉度。
电信运营商中的大数据分析与用户行为预测
电信运营商中的大数据分析与用户行为预测随着互联网的快速发展，电信运营商逐渐意识到大数据分析的重要性。
大数据分析不仅可以帮助电信运营商更好地了解用户需求，还可以预测用户行为，从而提供更加个性化的服务。
本文将探讨电信运营商中的大数据分析与用户行为预测的相关内容。
一、大数据分析在电信运营商中的应用1. 用户画像的建立电信运营商拥有海量的用户数据，通过对这些数据进行分析，可以建立用户画像。
用户画像是对用户的特征进行综合分析和描述，包括用户的基本信息、消费习惯、通信行为等。
通过用户画像，电信运营商可以更好地了解用户的需求，从而提供更加个性化的服务。
2. 产品优化与推广通过大数据分析，电信运营商可以了解用户对不同产品的偏好和使用习惯。
根据这些数据，运营商可以优化现有产品，提升用户体验。
同时，通过对用户行为的预测，运营商可以针对不同用户推广适合其需求的产品，提高产品销售和用户满意度。
3. 故障预警与维护电信网络中可能会出现各种故障，这些故障会影响用户的通信体验。
通过大数据分析，电信运营商可以实时监测网络状态，并预测可能出现的故障。
通过及时的故障预警，运营商可以采取相应的维护措施，减少故障对用户的影响。
二、用户行为预测的方法与应用1. 基于历史数据的预测电信运营商可以通过分析用户的历史数据，预测用户的未来行为。
例如，通过分析用户的通话记录和短信记录，可以预测用户的充值行为和消费习惯。
通过这种方法，运营商可以提前做好准备，为用户提供更好的服务。
2. 基于机器学习的预测机器学习是一种通过让计算机自动学习和改进的方法，可以用于用户行为预测。
电信运营商可以通过机器学习算法，分析用户的行为模式和特征，从而预测用户的未来行为。
例如，通过分析用户的上网行为和应用使用情况，可以预测用户是否会流失。
3. 基于社交网络的预测社交网络在当今社会中扮演着重要的角色，电信运营商可以通过分析用户在社交网络上的行为，预测用户的未来行为。
例如，通过分析用户在社交网络上的好友关系和互动情况，可以预测用户是否会转发某个广告或购买某个产品。
电信运营商数字化转型策略及发展建议
表１ 国 际 运 营 商 数 字 化 服 务 领 域 概 览
内的新兴领域勾勒 出通信行 业的新蓝海 ，或成 为电信运 营商业务 收入的新增长点。
创 新 重构 后 的 数 字 化 业 务 对 通 信 基 础 设 施 提 出 了新 的 需 求 ，传 统 的 “ 烟 囱式 ” 架构 已 难 以满 足 数 字 化 时代
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的用 户需 求和 运营要 求 ，电信 运营 商需要从 Ｃ Ｔ网络 向
Ｉ Ｔ 网 络 转 型 ，不 断 升 级 技 术 、改 造 基 础 设 施 ，打 造 云 架 构 的 基 础 设 施 和 分 布 式 的软 件 架 构 ， 通 过 整 个 网络 架 构 的 重 构 实 现 更 灵 活 、更 智 能 的 业 务 支 撑 能 力 。 除 了业 务 与基 础 设 施 的 重 构 外 ．实 现 数 字 化 转 型 的
关键词 电信运 营商 ；数字化 ；转 型 ；发展 策略
１ 数字化转 型的时代背景
在 移动 互联 网 时代 ，语 音 和短信 等 电信运 营 商的 传统业务受到 了微信等ＯＴ Ｔ 业务的严重冲击 ，同时人 口 红利逐渐消失 ，通信 用户 接近 饱和，语 音和短信业务量 持续 下滑 。虽然４ Ｇ网络快 速普及 ，数据 流量呈现 爆发 式增长 ，但 受提速 降费、营改增等政策影响 ，我国运营 商面临着 “ 增量 不增 收”的困局 ，盈利情况仍无 明显改
善 。 电信 运 营 商 加速 转 型 、 寻 求 新 的 业 务 和 收 入 增 长 点 已经 势 在 必 行 。 随 着 通 信 技 术 的 更 新 发 展 与 互 联 网应 用 的 不 断 涌
电信运营的数字化营销策略利用数据和技术创新实现业务增长
电信运营的数字化营销策略利用数据和技术创新实现业务增长随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，电信运营商面临着前所未有的竞争压力。
在这个数字时代，数字化营销已经成为电信运营商实现业务增长的重要手段。
通过利用数据和技术创新，电信运营商可以更好地满足用户需求、提升服务质量和增加盈利能力。
一、数据驱动的营销策略1. 数据收集与分析电信运营商拥有大量用户数据，包括通话记录、通信习惯、上网行为等。
通过对这些数据进行收集和分析，可以深入了解用户的需求和行为模式。
运营商可以利用数据挖掘和机器学习算法，对用户进行细分，精准推送个性化的产品和服务。
2. 用户画像与营销定位基于数据分析的结果，电信运营商可以构建用户画像，了解用户的特点、消费习惯和偏好。
通过对用户画像的精准把握，运营商可以制定相应的营销定位，推出符合用户需求的产品和服务，提升用户粘性和满意度。
3. 引入AI技术人工智能技术在数字化营销中扮演着重要角色。
通过自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，电信运营商可以为消费者提供更加智能、便捷的服务。
例如，通过AI语音助手实现客服自动化，提高服务效率和用户体验。
二、技术创新助力业务增长1. 云服务与大数据电信运营商可以借助云服务提供更强大的计算和存储能力，以支持海量数据的处理和分析。
通过大数据技术，运营商可以更好地洞察用户需求，拓展产品和服务的边界。
2. 5G技术的应用5G技术的普及将为电信运营商带来新的机遇。
5G网络的高速、低时延特点将支持更多的应用场景，包括增强现实、虚拟现实、物联网等。
运营商可通过与相关行业的合作，推出创新的应用和服务，实现业务增长。
3. 跨界合作与创新生态数字化时代注重跨界合作和创新生态的建设。
电信运营商可以与各行业的企业深度合作，共同推出创新的产品和服务。
例如，与金融机构合作推出支付服务、与电商企业合作推广电子商务等。
三、数字营销策略的挑战与解决1. 数据隐私与安全在数字化营销中，用户数据安全和隐私保护是首要考虑因素。
基于大数据舳电信业务发展策略研究
本期关注 Ｉ 左 超， 耿 庆 鹏， 刘 旭 峰
部 日益 成 熟 的 大数 据 处 理技 术 ， 将 有 机会 把 大 数 据 资
外 提供 Ｉ Ｄ Ｃ服务 。
２ ． ２ 中国联通
源优势发挥得更加明显 。 在企业 内部 ， 电信 运营商具备 Ｉ Ｔ基础设施完善 、
２ 电信 运营商大数据应 用现 状
大数据给电信运营商带来 了巨大 的机遇 ， 国内外 电信 运 营商 已积极 利用 大数 据技 术 进行 创新 。 比较典
型应 用 的是将 自有 大数 据 直 接 应用 于 企 业 内部 运 营 ， 包 括 企业 管理 分析 （ 如 战 略分析 、 竞 争分 析 ） ， 运 营分析 （ 如用 户 分 析 、 业务分析 、 流量 经 营 分析 ） ， 网络 管理 维 护 优化 （ 如 网络 信令 监测 、 网络运 行 质量分 析 ） ， 营销分
和 Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ 技术引入到“ 移动通信用户上网记录集 中查 询 与分 析支撑 系统 ” 中， 用 于支撑 全 网数亿 用户 的上 网
记 录查 询工作 ， 有 效地 避 免 了 ３ Ｇ用 户数 据 流量所 引 发 的计 费 争 议 ， 通 过集 中统一 的大 数据 平 台对用 户 数 据
Ｃｉ ｔ ｙ ”。
２ ． ４ 美国Ｖ ｅ ｒ ｉ ｚ ｏ ｎ
的 国外 运 营商 已经 开始 将 自己手 握 的海量 用 户数 据变
资金 和 人 员 充 足 、 信 息获 取便 捷 等 自身优 势 。 电信 运
为 了进 一 步 提 高用 户 满 意度 ， 中 国联 通将 大 数 据
营商在信 息化基础设施 的建设方 面已积 累 ２ ０ 余 年的
大数据对电信运营商流失用户挽回的应用研究
大数据对电信运营商流失用户挽回的应用研究随着互联网的高速发展，人们对通信服务的需求也越来越高。
然而，在电信运营商的经营过程中，流失用户是一个常见的问题，也是一个需要重视并解决的挑战。
大数据技术的应用正逐渐成为解决这一问题的利器。
本文将从大数据对电信运营商流失用户挽回的应用研究角度出发，探讨大数据技术在流失用户挽回中的意义以及具体的应用方法。
首先，大数据对于电信运营商来说，是获取用户行为、需求和偏好的重要渠道。
通过收集和分析大量的用户数据，电信运营商可以了解用户的消费习惯、通信需求以及对不同服务的满意度。
这些数据有助于电信运营商精确地掌握用户画像，准确地判断哪些用户正在流失，进而采取相应的措施挽回流失用户。
其次，大数据技术可以通过提供个性化的服务，来增加流失用户的粘性。
个性化服务是电信运营商挽回流失用户的重要手段之一。
大数据技术可以根据用户的偏好和需求，对不同用户进行个性化的推荐和定制服务。
通过准确地分析用户的使用行为和消费模式，电信运营商可以为每个用户提供最优化的服务，从而增加用户的满意度和忠诚度，降低流失率。
第三，大数据技术还可以帮助电信运营商进行流失用户的预测和预警。
通过对大量的历史数据进行分析，电信运营商可以建立流失用户的模型，预测用户的流失概率和时间。
一旦发现有用户有较大的流失可能性，电信运营商可以及时采取相应的措施，例如提供个性化优惠、推送相关的促销活动等，以阻止用户流失，并通过精准的营销活动来挽回用户。
此外，大数据技术还可以帮助电信运营商进行用户群体的细分和定位。
通过对用户的行为数据进行分析，电信运营商可以将用户划分为不同的群体，并了解每个群体的特征和需求。
这将为电信运营商提供准确的用户画像，有针对性地进行流失用户的挽回活动。
不同的用户群体可以采取不同的挽回策略，从而提高挽回效果。
最后，大数据技术还可以通过数据的可视化呈现，为电信运营商的决策提供支持。
通过使用数据可视化技术，电信运营商可以将复杂的数据信息转化为直观的图表和报表，帮助管理人员更好地理解数据，并做出科学合理的决策。
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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
大数据为运营商的成功转型提供了机遇，但由于体制等历史原因，在大数据的应用研究中仍存在较多问题。
2.1 缺乏统一规划系统平台
目前中国电信运营商的大数据资源存储和应用分散在不同级别的公司的不同部门，各平台数据模型间缺乏统一规划。
第一，大数据平台建设存在很多重复劳动问题，造成严重资源浪费；第二，各平台数据存在很多不一致问题，导致系统客户数据不能进行精准分析，难以“为我所用”，影响大数据分析和应用效果；第三，数据之间缺乏关联、整合困难，无法满足端到端业务分析的需求；第四，数据平台时效滞后，业务口人员无法及时准确获取客户数据，业务发展受阻。
2.2 缺乏发展复合型人才
由于大数据兴起时间不长，电信运营商员工大多通信背景出身且体制庞大，整个运营商系统缺乏及精通数据挖掘分析又熟知通信业务的人员，复合型人才匮乏。
面对快速变化发展的市场，如果不能及时有效地做出准确的分析判断，数据就失去了其存在的意义。
面对海量的数据，精准模型的建立、分析应用都需要时间和经验的积累，难以一朝一夕完成。
2.3 涉及客户隐私，数据未能充分利用
运营商虽坐拥大量数据，但是由于涉及客户隐私，而且缺乏完善的数据安全管理机制，并不能随意使用，大大限制了运营商大数据业务的发展，阻碍其异业合作。
3 运营商大数据发展策略
通过分析运营商发展现状及问题、总结运营商大数据发展经验教训及借鉴国外先进经验，可从如下四方面提升运营商的大数据应用发展。
3.1 统一规划平台建设，整体部署
运营商要实现整体部署，制定整体数据平台规划，建立基础设施层面的大数据共享机制，从而更好地体现大数据规模集群优点。
就具体操作而言，集团公司和省公司均应从统一战略角度出发，分别建立国家级大数据中心和省级大数据中心，国家级大数据中心发挥满足国家级数据需求功能，省级大数据中心发挥满足各省数据需求功能。
3.2 人才培养或引进
实践证明，大数据分析人员不仅要掌握大数据挖掘、分析等各类知识，更应对所处行业的业务知识了然于胸。
从业界观点出发，大数据已经将过去的“样本分析”转变为“全量分析”，产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三类
人才成为现代社会急需的数据分析人才。
电信运营商亟待需求的是了解电信业务的数据分析师，因此运营商应大力培养或者引进高层次大数据人才，推动大数据在电信行业的應用及发展。
4 结束语
随着移动互联网时代的到来，面对OTT企业的冲击，运营商的利润不断被侵蚀。
大数据的出现为运营商提供了新机遇，运营商拥有非常有利的先天条件，大数据的应用分析对运营商业务的推广至关重要。
因此，对电信运营商大数据发展策略的研究可以为运营商的发展转型提供新的思路，具有很强的现实意义及应用意义。
参考文献：
[1]陈翀，谢晓，陈康.大数据关键技术及其在运营商中的应用研究综述[J].广东通信技术，2013（8）.。