大数据在通信行业的运用
大数据技术在通信网络优化中的应用
大数据技术在通信网络优化中的应用随着移动通信技术的迅速发展，移动通信网络的规模越来越庞大，用户数量和通信流量也日益增长。
如何优化通信网络，提高用户体验，成为了运营商和设备制造商面临的重要问题。
而大数据技术的出现为通信网络优化提供了新的思路和解决方案。
通信网络优化主要涉及到以下几个方面：无线网络优化、传输网络优化、核心网络优化和业务优化。
而大数据技术在这些方面的应用也可以帮助运营商实现更好的网络性能和用户体验。
在无线网络优化方面，大数据技术可以帮助运营商分析用户的位置和移动模式，预测网络拥塞和信号覆盖问题。
通过收集和分析大量的用户位置数据和网络参数数据，可以建立用户行为模型和网络性能模型，提前发现问题并采取相应的优化措施。
大数据技术还可以通过分析用户的需求和行为，为运营商提供更加个性化的无线网络服务，提高用户满意度。
在传输网络优化方面，大数据技术可以分析传输线路的负载和容量，优化资源分配，提高网络的传输效率和带宽利用率。
通过监控和分析网络设备的运行状态和性能数据，可以及时发现故障和瓶颈，提供增强网络容量和覆盖的解决方案。
在核心网络优化方面，大数据技术可以帮助运营商分析网络流量和用户行为，优化网络规划和决策。
通过收集和分析网络设备的日志数据和用户行为数据，可以快速定位和解决网络故障，并提供可靠的网络服务。
在业务优化方面，大数据技术可以帮助运营商分析用户的需求和行为，优化业务规划和推荐策略。
通过收集和分析用户的通信记录和使用习惯，可以提供个性化的推荐服务和广告定向投放，提高用户的参与度和满意度。
大数据技术在通信网络优化中的应用，可以帮助运营商分析网络性能、用户行为和需求，提供个性化的服务和优化方案，从而实现更好的网络性能和用户体验。
未来随着大数据技术的不断发展和完善，相信其在通信网络优化中的应用会越来越广泛，为移动通信行业带来更多的创新和发展。
通信行业大数据分析提升网络质量
通信行业大数据分析提升网络质量随着科技的不断发展，通信行业成为了现代社会不可或缺的一部分。
然而，随着用户数量的不断增加和通信技术的不断革新，网络质量的稳定性和性能问题也逐渐显露出来。
为了解决这些问题，通信行业逐渐开始利用大数据分析技术，通过对海量的数据进行挖掘和分析，以提升网络质量，为用户提供更好的通信体验。
一、大数据在通信行业中的应用前景大数据分析是指通过对庞大的数据集进行收集、存储、处理和分析，从中发现有价值的信息和模式，为决策提供依据的过程。
在通信行业中，大数据分析具有广阔的应用前景。
首先，大数据分析可以帮助通信运营商精确了解用户需求，提前预测网络负荷，合理规划网络资源，从而避免由于网络拥堵而导致的通信不畅现象。
其次，大数据分析可以帮助发现网络故障和问题的根源，快速定位和解决故障，提升网络的稳定性和可靠性。
此外，大数据分析还可以对用户的通信行为和消费习惯进行分析，为通信运营商提供个性化的服务，增强用户黏性。
二、大数据分析在网络质量提升中的作用1. 网络拥塞监测与调整大数据分析可以帮助通信运营商实时监测网络的拥塞情况，及时发现网络瓶颈，并通过调整网络资源分配，进行流量优化，从而缓解拥堵现象，提升网络质量。
通过对大量的用户通信数据进行分析，运营商可以了解用户通信行为的特点，预测高峰期的网络负荷，并提前采取相应措施，避免网络拥塞。
2. 故障定位与快速响应通信行业的网络故障是用户体验差、服务中断的主要原因之一。
大数据分析可以帮助通信运营商快速发现故障并进行定位，减少故障排查的时间和人力成本。
通过对大量的网络日志、信令数据和设备状态数据进行分析，可以找出故障发生的原因，准确判断故障的范围，并及时采取修复措施，快速恢复网络服务。
3. 用户体验改进与个性化服务大数据分析可以帮助通信运营商了解用户的通信习惯和需求，根据用户的喜好和行为特点进行个性化的服务。
通过对用户的通信记录、接入网络情况、使用设备等数据进行分析，可以为用户量身定制网络服务，提供更好的用户体验。
移动通信中的大数据分析
移动通信中的大数据分析随着科技的不断发展和智能手机的普及，移动通信行业正经历着巨大的变革。
越来越多的用户通过移动通信网络进行交流和信息传递，每天产生的数据量也呈现爆炸式增长。
这些海量的数据蕴藏着巨大的价值，对于移动通信运营商来说，如何利用大数据进行分析和挖掘已经成为一项重要的挑战和机遇。
移动通信中的大数据分析可以帮助运营商更好地了解用户需求、优化网络性能、提高服务质量、精准营销和增加盈利。
在本文中，我们将探讨移动通信中的大数据分析的重要性、应用场景以及具体操作。
一、大数据分析在移动通信中的重要性移动通信运营商每天收集到大量的用户数据，这些数据包括用户的通话记录、短信、上网记录、位置信息等。
通过对这些数据进行分析，运营商可以了解用户的使用习惯、用户的需求以及用户对网络服务的满意度。
在网络规划和优化方面，大数据分析可以帮助运营商识别网络瓶颈、优化网络布局、提高网络容量和覆盖范围，从而提供更好的网络服务质量。
此外，大数据分析还可以帮助运营商预测网络流量的变化趋势，及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
在精准营销方面，大数据分析可以帮助运营商了解用户的消费偏好、兴趣爱好以及购买行为，并根据这些信息进行个性化的推荐和营销活动。
通过精准营销，运营商可以提高用户的忠诚度和满意度，从而增加用户的使用时长和消费金额。
二、大数据分析在移动通信中的应用场景1. 用户行为分析通过分析用户的通话记录、短信、上网记录等数据，运营商可以了解用户的使用习惯和需求。
比如，通过分析用户的通话时间和时长，运营商可以了解用户的通话习惯，并根据不同的通话需求提供相应的套餐和服务。
另外，通过分析用户的上网行为，运营商可以了解用户的兴趣爱好和消费偏好，从而进行个性化的推荐和营销活动。
2. 网络性能优化通过分析网络流量、信号强度等数据，运营商可以了解网络的瓶颈和优化空间。
比如，通过分析网络流量的变化趋势，运营商可以及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
大数据在电信行业的应用与挑战探讨报告
大数据在电信行业的应用与挑战探讨报告在当今数字化的时代，大数据已经成为了各个行业创新和发展的重要驱动力，电信行业也不例外。
随着智能手机的普及、移动互联网的快速发展以及用户对通信服务需求的日益多样化，电信运营商积累了海量的数据。
这些数据涵盖了用户的通话记录、短信内容、上网行为、位置信息等多个方面，为电信行业带来了前所未有的机遇和挑战。
一、大数据在电信行业的应用（一）客户关系管理通过对用户数据的分析，电信运营商可以更好地了解客户的需求和行为特征，从而实现精准营销和个性化服务。
例如，根据用户的通话时长、流量使用情况、消费习惯等数据，为用户推荐合适的套餐和增值服务；通过分析用户的投诉和反馈数据，及时发现服务中的问题，改进服务质量，提高客户满意度和忠诚度。
（二）网络优化利用大数据技术，电信运营商可以对网络流量、信号强度、网络覆盖等进行实时监测和分析，从而优化网络资源配置，提升网络性能。
例如，通过分析网络流量的时空分布特征，合理调整基站的发射功率和频谱资源，提高网络容量和覆盖范围；根据用户的位置信息和移动速度，预测网络拥塞情况，提前进行网络优化和扩容。
（三）市场营销决策大数据可以帮助电信运营商准确把握市场动态和竞争态势，制定更加科学合理的市场营销策略。
通过对竞争对手的产品、价格、促销活动等数据进行分析，运营商可以及时调整自己的市场策略，保持竞争优势；通过对市场趋势和用户需求的预测，提前布局新产品和新服务，抢占市场先机。
（四）防范欺诈和风险管控电信行业面临着各种各样的欺诈风险，如盗号、诈骗电话、垃圾短信等。
通过对用户行为数据的分析，利用大数据的机器学习和数据挖掘技术，可以建立欺诈行为模型，及时发现和防范欺诈行为，降低运营风险。
同时，大数据还可以用于信用评估和风险管理，为金融服务提供支持。
二、大数据在电信行业应用中面临的挑战（一）数据质量和安全性问题电信数据来源广泛、类型多样、结构复杂，存在数据不准确、不完整、不一致等问题，这给数据的分析和应用带来了很大的困难。
大数据技术在通信中的应用分析
大数据技术在通信中的应用分析随着科技的不断迭代和进步，大数据技术已经成为了各行各业最热门的话题之一。
尤其是在通信领域，大数据技术的应用已经愈发广泛。
本文将会从通信行业的角度出发，阐述大数据技术在通信中的应用分析。
1. 网络流量管理在如今这个瞬息万变、飞速发展的时代，很多传统通信网络已经无法满足用户的需求。
CDN、P2P、OTT等新型协议的出现，使得网络流量呈现指数级增长。
如何对网络流量进行合理的管理、调度和治理，成为了通信业发展的重要课题。
这时候，大数据技术就发挥了重要作用。
大数据技术能够对传输数据进行实时监控、分析和建模，通过对大量的数据进行处理，自动化地发现、定位和解决网络流量中存在的问题。
利用算法模型优化调度机制，减少通信网络的拥堵情况和延迟，提高网络带宽利用率，使得网络运营商能够更加高效地对网络流量进行管理和优化。
2. 用户行为识别大数据技术能够对用户的行为模式进行分析和判断，可以从用户的操作行为、搜索关键词、访问记录等方面建立用户画像，精准还原用户行为。
这种用户行为分析可以让运营商和企业更加全面地了解用户需求，为用户提供更加个性化、差异化的服务。
同时，大数据技术也可以识别用户的安全风险，如孪生卡、钓鱼网站等，让用户更加安全地使用通信网络服务。
3. 营销策略定制大数据技术可以通过对用户数据的分析和挖掘，在用户兴趣、访问历史、购买行为等方面，为企业制定更加智能、精准的市场营销策略。
比如，当用户在搜索引擎上搜索某一品牌的产品时，企业可以根据这些搜索关键词，向用户精准投放该品牌的广告。
4. 电子商务反欺诈在电子商务交易中，欺诈行为的频繁发生给用户和产业链环节带来了很大的损失。
许多电商平台通过大数据技术建立反欺诈系统，能够识别和防止欺诈行为发生，对于减少企业损失、保障消费者权益均有重要的意义。
总的来说，大数据技术在通信领域的实际应用非常广泛，通信企业可以通过大数据技术的应用，更好地了解用户需求，优化网络资源配置，提高用户满意度和市场份额，降低企业成本和风险等。
大数据在通信行业中的应用研究
大数据在通信行业中的应用研究随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，大数据技术的应用也逐渐渗透到各个领域中。
其中，通信行业更是大数据应用的重要领域之一。
本文将探讨大数据在通信行业中的应用研究。
一、大数据概述大数据是指尺寸巨大、种类繁多、快速变化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通常被视为对传统数据处理方法无法承受的挑战。
其创造、存储和分析的难度是非常之高的。
大数据技术的核心就在于如何获取、处理、存储和分析这些数据，从而发掘出有用的信息。
在日常生活中，大数据技术有着广泛的应用，例如智能家居、智能交通、金融、教育等。
而在通信行业中，大数据技术的应用也十分广泛。
二、大数据在通信行业中的应用1、数据分析在通信行业中，大数据技术主要应用于数据分析。
通信行业中拥有非常丰富的用户信息，例如通话记录、短信记录、上网记录等等。
通过对这些数据进行分析，能够获取大量的用户信息，甚至可以预测用户行为。
基于对用户行为的预测，电信运营商能够针对用户推出更加个性化的产品和服务，提高用户满意度。
2、网络优化通信网络中有众多的设备和系统，每个设备或系统都会产生大量的数据。
运营商可以通过收集这些数据，进而对网络进行优化，提高网络性能。
例如运营商可以通过数据分析找到网络瓶颈，针对性地进行网络优化，提高用户的网络体验。
3、智能客服大数据技术的应用还可以帮助运营商提高客服效率。
传统客服需要人工接听用户的来电或在线消息，运营商可以通过大数据技术开发智能客服，将常见问题预设好，用户可以直接通过自助服务系统解决问题，提高客户体验。
4、营销策略在广告营销中，大数据技术也非常有用处。
电信运营商可以基于用户身份信息、使用性质等数据进行大数据分析，从而更好地针对用户制定商品和服务的推广计划。
为用户提供更加精准、个性化的推广方案，提高用户的反应率和广告效果。
三、大数据技术的优势1、提高运营商效率大数据技术的应用能够帮助运营商更好地了解用户需求，提高服务水平和产品质量。
通讯设备行业的人工智能和大数据应用
通讯设备行业的人工智能和大数据应用随着科技的不断发展和创新，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和大数据技术日益成为各行各业的焦点。
而在通讯设备行业，人工智能和大数据应用也被广泛探索和应用。
本文将就通讯设备行业的人工智能和大数据应用进行探讨。
一、人工智能在通讯设备行业的应用人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习和深度学习等方法，使设备能够具备自主学习和智能决策的能力。
在通讯设备行业，人工智能技术被广泛应用于以下方面：1. 智能客服：人工智能技术可以实现自动回复、语音识别和意图分析等功能，能够提供更高效和准确的客户服务。
借助人工智能，通讯设备公司可以实现24小时无休的客服服务，并对用户的问题进行自动分类和解答，提供更好的用户体验。
2. 智能网络优化：通讯设备行业需要高效稳定的网络，以保证通信的质量。
人工智能技术可以通过对大量数据的分析和建模，优化网络的布局和资源调度，提高网络性能和容量，从而提供更好的网络服务。
3. 智能终端设备：人工智能技术可以嵌入到通讯终端设备中，实现语音识别、图像识别和自然语言处理等功能，提升用户的交互体验。
例如，智能手机中的语音助手和人脸识别技术，都是人工智能在通讯设备中的应用。
4. 智能安全防护：通讯设备行业对安全性要求极高，而人工智能可以通过分析用户行为和网络流量，及时发现和阻止潜在的安全威胁。
同时，人工智能还可以应用于设备识别和身份验证等方面，提高设备的安全性和可信度。
二、大数据在通讯设备行业的应用大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞察。
在通讯设备行业，大数据技术被广泛应用于以下方面：1. 数据分析与决策支持：通过对海量数据的分析，通讯设备行业可以了解用户的需求和行为模式，为产品设计和市场营销提供决策支持。
同时，大数据还可以用于设备故障的预测和预防，提高设备的可靠性和性能。
2. 用户画像和个性化推荐：通讯设备公司可以通过分析用户的通信记录和行为数据，构建用户画像，并为用户提供个性化的产品和服务。
大数据技术在通信领域的应用
Industry Observation产业观察DCW41数字通信世界2020.081 大数据使用的主要技术1.1 储存技术伴随着大数据时代的到来，如何对这些海量的数据进行保存，对数据进行有效的迁移等成为人们研究的重点和难点。
自20世纪90年代后直至现在，数据储存量不断发展改变，这也是储存技术的成长和不断发展。
例如：直接外挂储存方式的应用、网络附加储存方式的应用等，这些方式在优化和完善后，具有自身的特征和优势，通信数据中心根据服务器的数量或者面对的数据对象等，在分析这些条件后作出较为合理的选择。
1.2 挖掘分析技术挖掘分析技术主要是对海量数据中有用的、创新的、新颖的数据进行挖掘和识别，在这一过程中对数据的挖掘也是非常复杂的。
因此，大数据技术中，对于海量的数据进行挖掘是研究人员需要引起重视。
特别是对于上百的TB 级异构数据，如何进行处理和采用处理工具进行挖掘等也是难点。
通信运营商在进行数据的处理时还需要对大数据持续增长的特征进行考虑，还需要对今后增长的情况进行挖掘和分析。
一般情况下挖掘分析这些大数据时可以考虑云计算和分布式挖掘，这两种方式不仅具有较高的可靠性、扩展性，还具有容错率高的特征。
同时，免费的Hadoop 分布式挖掘平台适用于大数据挖掘。
2 大数据技术在通信领域中的应用价值大数据技术能够对海量的数据进行数据的采集、数据的处理、数据的分析、数据的储存和数据的管理等，使得挖掘出来的数据具有一定的价值。
伴随着互联网时代的进一步发展，通信领域中应用大数据技术已经成为一种趋势，通信工作的越来越智能化，能够更快地适应时代的发展，增强与外界竞争的能力。
例如：通信流量业务的把握，能够更好的满足客户的实际需求。
通信行业中的各个运行为了获取更好的收益和提升自身的服务质量，需要借助大数据技术对客户的实际需求等进行采集和处理，精准的预测出客户在流量业务方面的需求，这样才能准确把握客户在流量使用；又如：借助大数据技术能够更好地维护和管理通信的网络，提高网络的使用效率，及时发现和感知网络的状况，及时进行排除等，以期能够更好的服务与用户。
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作者：李灿圣 QQ:452339200 2015年8月
目录
大数据在电信行业的应用现状 电信运营商拥有无可企及的数据优势 全球十强电信运营商及美国运营商在做什么 国内运营商及网优服务商的处境 大数据应用思路-传统思维/抛开传统思维下
第二、活动信息货币化。利用大数据技术收集、分析用户的活动路径，可以跟肯德基等很多 公司合作，例如经常去哪个位置消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券，或者找出消费 的人群住在哪里，从而加强其他地区的广告营销。
第三、特征信息货币化。根据用户通信行为、通讯录、短信记录以及客户资料等传统数据做 出用户画像，判断用户所属行业（如快递员、司机等等) 、发薪日等，出售该信息给相关企业 和广告营销商。 第四、浏览信息货币化。根据用户上网浏览内容偏好，网上消费偏好、判断用户需求，有针 对性的进行广告投入。
抛开传统思维下的大数据应用思路
下面的应用思路可能会涉及到用户的隐私安全问题，因为需要出售以下单个用户信息 需要经过用户同意或者采用其他保护用户隐私的方法。
第一、位置信息货币化。根据用户所在位置信息，一方面可以根据位置场景为这部分用户做 业务营销，广告推送，如根据用户在机场的时间及离开时间判断用户所坐航班，根据航班的 终点，为用户做酒店、旅游等业务营销；另一方面可以将这部分数据出售给广告商、商铺、 航空公司、旅游局等。
以上是几类信息货币化，每一类分开讲可以做很多事情，因为现在很多公司或机构 都在等待运营商出售数据，而且他们的需求将是五花八门。数据货币化将会为运营 商带来巨大的收益。
流量---未来移动互联网的虚拟货币
移动互联网呈指数态势发展的同时，数据流量也逐渐成为用户时刻保持连接的刚需 型消费品，流量可以作为一种营销的赠品。
第四、提供平台服务。简单举个例子，手机应用开发商开发APP后需要做平台推广服展自己的平台业务，移动 用户每日开启数据网络跳转到该平台（平台界面可以做成欢迎用户使用移动网络，昨日使用流量 为*，剩余流量*，天气等，吸引用户登录），这样移动也将成为平台运营商。
传统思维下的大数据应用思路
第五、用户的终端偏好和消费能力。比如有的喜欢三星，有的喜欢苹果，看看他历史使用过的终 端和交往圈中人用的终端就知道了。然后看换机时机，一般终端有一个生命周期，合约机也有到 期时间。最后就是捕捉最近的特征事件然后通过短信、外呼、营业厅等渠道推送到用户手中。 第六、建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现了一些建设上存在的问题，例如为 了完成指标将基站建设在人际罕至的地方等。当前我们的基站资源还不能像云计算那样动态调度， 有一些已经实现RAN的运营商，比如德电，做到了根据时间预测基站的容量，可以给CBD白天配 备多一些无线资源，三里屯晚上配置多一些，这样让无线网络的运行效率而不只是建设效率更高。 第七、关系链研究。收集客户通讯录、通话行为、网络行为等大数据以及客户资料等传统数据， 开展交往圈分析，利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大运营商内部产品的影响力。 第八、推出了与政府部门合作业务。对于政府或其他公共服务部门牵头开展的公共领域人口、消 费特征等研究项目，如：向政府提供人群的分布和流动规律分析，推测人群流动方向，防止大量 用户拥挤导致踩踏事件的发生。 第九、出售数据报告。通信运营商基于大数据平台的数据挖掘结果数据集，为行业客户提供分析 报告。分析报告主要包括客户按需定制的定制化付费报告。这类应用的需求客户主要为电商、手 机厂家、互联网公司和金融服务公司等，如手游公司想获取用户的手游偏好、用户粘度等分析报 告。 第十、交通方面，帮助一些高速公路公司和交通厅估算通过率，发现拥塞和事故。比如在成渝高 速，以及南京的智慧城市项目。这需要一些模型来进行评估，比如识别同行的人等等。
网优公司 发展阶段
基础网络 优化
用户感知 优化 1. 2. 3. 4.
？
数据采集 数据挖掘 数据运营 数据销售
？
妈妈再也不 用担心我没 工作了~
数据转化 为价值
运营商们，准备好了么？
1
传统思维制约运营商大数据运营的发展
以前运营商发展业务，都是系统具备了能力，才能在此基于 进行业务进行营销，目前虽然各地都在做采集，但进展缓慢。
1. 大部分网优公司仍在做传统网络优化，但是运营商压低服务成本，利润空间越来越 少，项目签订难度越来越大，未来一两年内LTE网络承载语音后，2/3G网络优化市场将 逐渐消失； 2. 部分网优公司已经开始通过采集数据及分析进行端到端优化，为运营商用户感知优 化和提升考核指标服务，辅助传统网络优化，虽然利润相对传统优化较高，但项目额度 较小，项目相对较少且周期短，未来市场堪忧。 3. 部分互联网公司开始入足通信行业大数据市场，利用其技术优势和互联网思维，与 网优服务商争夺市场。
全球十强电信运营商在做什么
目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分 析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商到信息运营商的 华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据?
例如： 1. AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，AT&T和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位 置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为，在获得允许情况下， AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。 2. 法国电信承建了一个法国高速公路数据监测项目，行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提 高道路通畅率。 3. 意大利电信通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满 足客户需求。
大数据应用思路
应用方面，简单的讲有三个方面：
一是让运营商现有商业模式更加有竞争力； 二是发掘新的商业模式，让别的行业运转更顺 畅； 三是承担社会责任发挥大数据社会价值。 那目前我们要做的是：实现从电信网络运营 商(Telecom)到信息运营商(Infocom)的华 丽转身。
1、 利用大数据技术，竭尽可能收集整理数 据，竭尽可能关联数据，竭尽可能保存数据， 将数据视作企业核心资产。
谈谈在大数据方面的难点
谈谈在大数据方面的难点。前面的片子虽然讲了四大制约点，但毫无疑问，真正的难 点肯定不是指技术，而是指用户隐私和数据所有权。这也是国内运营商长期停留在大 数据应用对内产生价值阶段的原因，有数据不敢用，因为不能证明这个数据可以用。 这个问题也不是运营商的独有问题，几乎所有运用大数据的公司都有这问题。腾讯也 在分析用户的交谈、分享，但是腾讯有权用它们来做内部营销嘛？可以做广告吗？可 以做信用征信？这是一个通常的问题。 这个问题要政府、企业、社会多方合作才能得出，当然，现在国际运营商和其他行业 可以提供给我们很好的参考。从企业的角度，我觉得至少要做到下面几件事情： 第一、要解决数据所有权，这个或许要通过不同的商业模式，比如免费或让利 （Kindel的广告版那样）和用户签订契约，一些国际运营商已经开始这样做了。 第二、要明确告知数据收集的内容和用途，特别主要有一些用途，比如征信，是需要 用户授权才可以做的。 第三要通过技术手段保证数据的隐私（至少不能像携程这样明文存储），
运营商 发展阶段
人口红利
流量红利
数据红利
信息红利
以中国移动为例，各省公司基本都在构建自己的大数据中心，只是进度不同。有的在 系统规划、有的在数据整合、有的在业务专题分析。但无论什么样的进度，其终极目 标都是“将数据转化为价值”。
网优服务商的未来之路
电信运营商的日子不好过，作为第三方的网优服务商的日子更加煎熬，好多网 优人都在问：我们未来之路在何方？？
近年来，随着移动互联网的快速发展，我们已置身于大数据时代之中，任何一个行 业的领军者都已看到了大数据所带来的前所未有的潜力与它的重大意义。其中，电 信运营商作为数据的生产者，拥有丰富的大数据资源，这些资源优势是其他企业无 法比拟的，价值挖掘潜力巨大。 海量 连续性
多元性
可靠性
时效性
优
势
关联性
对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户 数据。电信运营商需要充分利用优势，实现数据价值货币化。同时，利用大数据 实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。
2
缺乏互联网运营经验和创新意识
通信行业数据分析人员不具备互联网运营经验，想法 非常局限，创新意识薄弱，经验主义主导分析方向。
3
4 6
各自ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ战，数据融合难度大
集团公司-省公司-市公司，各个分公司均在做数据采 集和分析，采用的方法和方式均不同，数据融合难度大。
用户隐私及安全问题制约前进步伐
过多担心因泄露用户信息导致运营商迟迟不敢大步前进，需 借鉴国外运营商的方法。
美国电信运营商在做什么
美国的电信运营商的步子迈得更大了。据华尔街日报报道，国外运营商开始将自己手 握的海量用户数据变现，将用户的位置、旅行、上网流量习惯等信息出售给包括广告 公司在内的第三方。这里指的是 Verizon 推出的 Precision Market Insights。该服 务已经开始向第三方售卖 Verizon 手上的用户数据，对商场、体育馆、广告牌业主等 出售特定场所手机用户的活动和背景信息。 NBA 球队菲尼克斯太阳队就是这 项服务的客户之一。太阳队用它来 找出来观看比赛的人群住在哪里， 从而加强其他地区的广告营销。
兑换的流量作为虚拟货币一方面会提升营销的转化率；另一方面却可以给移动平 台带来更多利用用户数据提供相关性推荐、带来商家联动效应的可能性。 当然流量兑换可以分为网内和网间，网内就是指运营商内部用户可以互赠流量， 而网间自然是指跨运营商互赠，需要运营商之间开通接口。
1、Verizon 收集包括位置和 Web 浏览 信息在内的用户数据 2、将这些信息发给数据库，与从第三 方拿到的人口统计数据（年龄、性别等） 结合起来。 3、服务将数据进行聚类，然后卖给体 育场馆、商场等需要做营销的公司。 4、这些公司拿到数据后进行剖析然后 进行定向营销。如太阳队就用它来了解 观众赛后是否更有意愿光顾比赛的赞助 商。