电信运营商的大数据转型之路
数据驱动下的电信业务数字化转型
数据驱动下的电信业务数字化转型摘 要 针对新形势下电信运营商传统业务发展乏力的问题，文章通过对全球运营商案例进行分析，提出以用户为中心、以大数据贯穿电信业务发展所涉及的渠道、建设、营销等流程，实现电信业务在互联网+背景下的数字化提质增效。
关键词 数字化转型；大数据；运营商刘 楠 刘颖慧 蔡一欣 廖 军中国联通研究院 北京 100176引言随着数字化时代到来，平台经济日益兴起，电信行业的生态也正发生着巨大的变化，业务扩展、服务创新等方面获取新的发展机遇，但同时也受到不小的冲击和挑战，在和互联网企业的直接交锋中节节退败。
腾讯的微信和电信运营商抢入口，阿里的电商和运营商抢生意，“管道业务”愈显沉重，电信业与互联网融合发展差距空间巨大，无论是内部管理还是对外服务，电信运营商转型势在必行[1-5]。
面对我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，以及十九届四中全会和中央经济工作会议中进一步强调“坚持改革创新、与时俱进，善于自我完善、自我发展”、“坚持新发展理念，坚持以供给侧结构性改革为主线”等要求，电信运营商积极响应推动企业数字化转型进程，走价值经营道路，在转型中变危为机、在转型中提质做强，充分发挥信息通信对产业链和经济社会发展的带动拉动融通作用，助力推进国家治理能力和治理体系现代化。
1 传统电信业务面临诸多困境面对新形势、新要求，“散点式”的强调网络能力开放、搭建运营能力中台、重塑业务流程等不足以真正支撑起运营商转变当前的经营困局，电信运营商急需制定清晰科学的转型战略，在做强优势资源的同时，持续推进数字化运营，激发人员活力，创新增长能动，全面提升价值创造能力，实现持续健康发展，正视并解决传统电信业务存在的诸多问题。
1)产品有效供给能力不足，缺乏全产品理念。
国内运营商产品同质化尤为严重，订购规则复杂。
对客户需求感应力和挖掘能力薄弱，相比互联网类公司缺乏敏捷响应的产品供给体系，全产品供给运营思维尚未建立。
2)客户运营体系不健全，以被动响应客户为主。
转型和创新的新赛道 云网融合是运营商5G时代布局新阶段
转型和创新的新赛道云网融合是运营商5G时代布局新阶段从5G开始全面布局（比正式商用更早的时间），云计算的发展也进入了一条新的快车道，因此我们对于云计算的相关话题也有过多次解析。
的确，云计算和网络互相渗透，使得通信技术和信息技术实现深度融合，这正是云网融合的基本内涵。
很多人都说，云计算已经成为经济社会最核心的信息基础设施之一，阿里云、腾讯云等基于OTT的云计算企业近年来风头正劲，而出身运营商的云服务则相对低调，这样情况，在云网融合的阶段应该会有明显的改变。
实际上，云对网络的要求一直都是变化的。
从专线接入向网络能力敏捷易用，从“云被动适应网”向“网主动适配云”演进，这是一个动态的过程。
现在，云网融合阶段造就了可以实现能力的聚合和输出的数字化应用平台，它们也成为了数字经济时代电信业转型的战略方向。
毕竟，云网融合这个概念，对于运营商而言是一个充满吸引力和推动力的东西，它们更是运营商在5G时代进行布局的新阶段。
云网融合是阶段性态势5G+云网融合，作为新基建的核心，是数字经济的底座和基石。
5G时代是云的时代，也是云和网相互融合的时代。
云网融合将催生出丰富多彩的行业应用，推动全行业数字化转型。
显然，5G是当前云网融合的最佳实践。
5G核心网实现转控分离，控制面实现SBA微服务化，同时也在推进轻量级专用定制核心网和UPF；5G无线网实现CU控制面虚拟化，云化和服务化，以及无线网络资源虚拟化；5G网络切片最终走向云网统一切片。
我们知道，数字化平台对云网的需求主要体现在云资源备份和多线接入、云网能力服务化提供、云能力和数据协同、云原生开发、云网内生安全五个维度。
云要随着数走，而数字化平台需要统一、完善的云网供给能力承载。
目前运营商的水平在上述五个维度差距均较大，云网资源需要在多样性、服务化、协同性、原生云和安全性上全面增强，从而实现云数联动。
按照业内的共识，云网的发展有三个阶段。
第114一阶段是云网协同，特征是云和网基本彼此独立，通过两者物理层面的“对接”实现业务自动化开通和加载，向客户提供一站式云网订购服务，网络只是宽带专线而已；第二阶段是我们此时聊的云网融合，它的特征是云和网采用统一的逻辑架构和共用组件的不同管理系统来运营管理和调度，全面实现云网能力的统一发放和调度，两者将产生“物理反应”；第三阶段是云网一体，未来它将让云网彻底打破界限融为一体，产生“化学反应”，云端的使用者不再看到计算、存储和网络三大资源的隔离和差异，实现统一的运营管理平台和服务能力。
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
电信运营商大数据发展策略探讨_黄勇军
电信运营商大数据发展策略探讨黄勇军1，冯明2，丁圣勇1，樊勇兵1（1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.中国电信集团公司北京100032）摘要：随着互联网业务和应用的迅猛发展以及移动互联网的爆炸式增长，电信运营商客户行为数据、网络运维数据、信令数据等海量数据的存储与分析日益成为电信运营商的重要挑战，大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了新的技术手段，同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇。
本文结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点，分析了大数据技术在电信运营商的适用性，探讨了电信运营商应用大数据的策略，并提出了一种参考性的平台架构，以推动电信运营商对大数据技术的应用。
关键词：电信运营商；大数据；策略doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2013.03.002专题：大数据技术与应用1引言近年来，以海量数据处理为目标的大数据技术正成为新的研究热点。
尽管没有严格的定义，但大数据的4V （volume ———容量，value ———价值，velocity ———快速，variety ———多样）特点以及主流的处理技术已经基本得到认可，使用传统技术在短时间内无法处理的任务或问题目前都可归为大数据问题，相应的处理技术被称为大数据技术。
大数据技术起源于互联网公司，最初主要用于解决海量非结构化网页数据的存储、分析以及检索等问题，在设计理念上采用经济的服务器构建超大规模的集群，以获得海量的数据存储和处理能力。
与传统集群技术不同的是，在大数据解决方案下，尽管单台节点服务器的性能与可靠性不足以与高性能服务器媲美，但可以通过超大规模（上万台）集群以及冗余设计获得显著的成本和扩展优势。
大数据技术的扩展性、先进性已被Google 、微软、Yahoo 、Facebook 等顶级互联网公司所验证。
与此同时，随着电信运营商的全业务化运营以及3G 推动下移动互联网业务的爆炸式增长，电信行业的数据类Big Data Development Strategy for Telecom OperatorsHuang Yongjun 1,Feng Ming 2,Ding Shengyong 1,Fan Yongbing 1(1.Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China;2.China Telecom Corporation,Beijing 100032,China)Abstract:With the rapid development of internet and dramatic growth of mobile services,the storage and process of massive data are becoming a big challenge for telecom operators.Big data technologies provide a new solution for the operators to mine massive data in depth as well as a new opportunity to provide better services for their customers.The applicability of big data technologies for operators were analyzed,based on the comprehensive analysis of big data technologies and telecom operators ’data characteristics.The big data development strategy for telecom operators was discussed and a conceptual technical architecture was also proposed in order to push the application of big data technologies.Key words:telecom operator,big data,strategy7型、数据规模、数据速度、数据价值在大数据的4个维度上得到显著体现。
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势随着互联网技术的高速发展，电信运营商面临着大量且复杂的用户数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为运营商洞察用户行为和市场趋势提供重要支持。
本文将探讨如何利用大数据分析来洞察用户行为，以及如何将这些洞察应用于市场趋势预测。
一、大数据分析与用户行为洞察1. 数据收集和处理电信运营商拥有庞大的用户基数，每个用户每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等。
通过合理的数据收集和处理方式，可以将这些海量数据转化为有价值的信息。
2. 用户行为分析通过对用户数据进行分析，可以对用户的行为进行深入了解。
例如，可以分析用户通话时长、通话次数、通话对象等，来了解用户的社交圈子和联系频率。
同时，还可以分析用户的上网偏好、使用频率以及所浏览的网页内容，来了解用户的兴趣爱好和消费习惯。
这些分析结果为运营商提供了指导，使其能够更好地优化产品和服务。
3. 用户画像构建通过对用户行为分析的结果进行整合和挖掘，可以构建用户画像。
用户画像是对用户个体的综合描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等。
通过用户画像，运营商可以更加精准地进行市场推广和定位。
二、大数据分析与市场趋势预测1. 数据的价值挖掘大数据分析可以挖掘市场中的潜在价值。
通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的需求和痛点。
运营商可以根据这些信息调整产品和服务，以满足用户的需求，提升用户体验。
2. 市场趋势分析通过对市场数据的分析，可以预测市场的发展趋势。
例如，可以通过分析用户的消费行为和消费偏好，来预测不同产品在市场中的受欢迎程度。
同时，还可以通过对竞争对手的数据进行分析，来了解市场上的潜在机会和威胁。
3. 精准营销和推广通过对用户行为和市场趋势的分析，运营商可以进行精准的营销和推广。
例如，可以针对不同用户群体推出个性化的营销活动，提高用户的转化率和忠诚度。
同时，还可以基于市场趋势预测，及时调整宣传策略，并对产品和服务进行优化。
电信大数据解决方案
电信大数据解决方案1. 概述电信行业是一个数据密集型行业，每天产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等等。
如何有效地利用这些数据，提高运营效率，增加用户粘性，成为电信运营商面临的重要问题。
电信大数据解决方案应运而生，通过对电信数据的分析和挖掘，为电信运营商提供业务决策支持和用户体验优化等方面的解决方案。
2. 电信大数据的应用场景2.1 用户画像通过分析用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据，可以建立用户画像，包括用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等信息。
通过用户画像可以更精确地进行用户定位和用户推荐，提供个性化的服务。
2.2 营销活动优化通过分析用户的通话记录、短信记录等数据，可以了解用户的消费习惯和偏好，从而优化营销活动的方向和内容，提高营销活动的转化率。
比如，根据用户的通话记录，可以判断用户是否对某个特定的产品感兴趣，然后通过短信或电话进行精准推送。
2.3 网络质量监控电信运营商可以通过分析用户的上网记录和网络状态数据，实时监控网络质量，及时发现网络异常并进行处理。
同时，可以通过分析用户的上网行为，优化网络资源分配，提高网络速度和稳定性。
2.4 故障预警与处理电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络状态数据，实时监控用户的通信质量，及时发现通信故障，并提供故障诊断和处理方案，保证用户的通信质量。
3. 电信大数据解决方案的技术实现电信大数据解决方案的技术实现主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化。
3.1 数据采集电信大数据的来源多种多样，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
数据采集可以通过多种途径，比如运营商自身的数据管理系统、手机APP、数据交换平台等。
3.2 数据存储电信大数据的存储一般采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase 等。
分布式存储可以满足大数据量的存储需求，并具备高可靠性和高扩展性。
3.3 数据处理电信大数据的处理主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘。
中国电信发布转型升级新战略
中国电信发布转型升级新战略6⽉29⽇，中国电信董事长杨杰在MWCS 2016上发布了中国电信转型升级新战略，公司将致⼒做领先的综合智能信息服务运营商，着⼒推进⽹络智能化、业务⽣态化、运营智慧化，实施⽹络、业务、运营、管理四⼤智能化重构，进⼀步加⼤开放合作⼒度，⼴泛运⽤智能化技术，充分挖掘企业内外部的数据资源，开展互联⽹应⽤的融合创新，满⾜⽤户随需接⼊、⾃动响应、逼真体验、⾼性价⽐的智能化信息服务需求。
杨杰在题为“转型升级智创未来”的演讲中说，智能化服务时代即将到来，'智能'是以数字化、⽹络化为基础；以云计算、⼤数据、移动互联⽹、物联⽹、⼈⼯智能等智能化技术的⼴泛应⽤为主要驱动；以⽹络软件化、功能虚拟化、硬件通⽤化、能⼒平台化的云⽹深度融合为重要前提；以企业内外部数据资源的深度挖掘、价值呈现为常态；以多元智能化终端为载体，实现跨界拓展。
在此基础上提供的综合智能信息服务包括智能连接、智能平台、智能应⽤，以及三者深度融合形成的业务⽣态。
杨杰表⽰，中国电信将顺应信息通信业智能化发展趋势，着⼒推进⽹络、业务、运营、管理四⼤智能化重构：通过“SDN NFV 云”，推进⽹络重构，深化开源技术应⽤，引⼊SDN/NFV/云等新技术，打造简洁、集约、敏捷、开放的新型⽹络，实现⽹络、IT融合开放；加强协同，培养⼈才，机制配套，⾛向开发运营⼀体化；⾯向⽤户，提供可视、随选、⾃服务的全新⽹络体验，提升⽤户价值；⾯向业务，提供快速部署、安全的⽹络能⼒，促进业务创新，形成新的增长点。
聚焦'2 5'经营重点，开放合作，融合创新，推进业务重构，构建'⼀横四纵'重点业务⽣态圈，实现共⽣、共创、共赢：夯实4G、光宽'2'⼤基础业务，打造'⼀横'智能连接型业务⽣态圈，以云、⽹、端为核⼼，强化⽹络⽣态合作；依托天翼⾼清、翼⽀付、物联⽹、云和⼤数据、'互联⽹ ''5'⼤优势应⽤，以及流量、安全等核⼼能⼒，打造智慧家庭、互联⽹⾦融、新型ICT 及物联⽹的'四纵'智能应⽤⽣态圈。