2016年通信运营商大数据行业分析报告
中国联通需求分析报告
中国联通需求分析报告一、引言中国联通是国内三大电信运营商之一，在通信市场中具有重要地位。
随着科技的不断发展和用户需求的多样化，了解用户对中国联通的需求对于提升其服务质量和市场竞争力至关重要。
本报告将对中国联通的需求进行分析，并通过实际案例进行说明。
二、用户需求分析1. **网络覆盖与速度**：用户期望在各个地区都能获得良好的网络覆盖和快速的上网体验。
2. **产品与服务质量**：包括通话质量、数据流量套餐、售后服务等方面的优质体验。
3. **价格竞争力**：用户希望在价格方面能够得到实惠，包括套餐费用、流量资费等。
4. **创新业务与增值服务**：如5G 应用、物联网、大数据等新兴领域的产品和服务。
5. **个性化定制**：根据用户的个人需求提供量身定制的通信解决方案。
三、实际案例分析1. **案例一**：某企业需要为其分支机构提供稳定的网络连接，中国联通提供了专线网络服务，满足了企业的高速数据传输需求。
2. **案例二**：大学生小张对流量需求较大，中国联通推出的大流量套餐和优惠活动吸引了他，满足了他的日常上网需求。
3. **案例三**：某智能家居厂商与中国联通合作，利用联通的网络优势实现智能设备的联网功能，为用户提供更便捷的生活体验。
四、结论与建议1. 加强网络基础设施建设，提升网络覆盖和速度，以满足用户对高速稳定网络的需求。
2. 不断优化产品和服务质量，提高用户满意度，例如提供更精准的流量提醒和套餐推荐。
3. 制定具有竞争力的价格策略，结合优惠活动和套餐组合，吸引更多用户。
4. 加大对创新业务和增值服务的研发投入，推出符合市场需求的新产品和新服务。
5. 注重个性化定制，根据不同用户群体的需求提供差异化的解决方案。
中国电信的财务报告分析(3篇)
第1篇一、引言中国电信集团有限公司（以下简称“中国电信”或“公司”）是中国领先的通信服务提供商之一，提供综合信息服务，包括固定电话、移动通信、宽带互联网接入、数据中心、云计算、物联网及信息化应用等。
本文将基于中国电信近年来的财务报告，对其财务状况、经营成果和现金流量进行分析，旨在全面了解公司的财务表现和发展趋势。
二、财务状况分析（一）资产负债表分析1. 资产结构分析根据中国电信2022年度财务报告，截至2022年末，公司总资产为人民币11,467.77亿元，较上年末增长5.76%。
其中，流动资产为人民币5,342.11亿元，非流动资产为人民币6,125.66亿元。
流动资产中，货币资金为人民币1,421.22亿元，占流动资产总额的26.65%；应收账款为人民币1,022.18亿元，占流动资产总额的19.18%；存货为人民币866.84亿元，占流动资产总额的16.19%。
非流动资产中，固定资产为人民币2,860.73亿元，占非流动资产总额的46.73%；无形资产为人民币1,877.46亿元，占非流动资产总额的30.62%。
从资产结构来看，中国电信的资产以流动资产和非流动资产为主，其中流动资产占比略高于非流动资产。
这表明公司具有较强的短期偿债能力。
2. 负债结构分析截至2022年末，中国电信总负债为人民币7,805.86亿元，较上年末增长5.86%。
其中，流动负债为人民币4,672.85亿元，非流动负债为人民币3,133.01亿元。
流动负债中，短期借款为人民币45.46亿元，占流动负债总额的0.97%；应付账款为人民币1,544.27亿元，占流动负债总额的32.99%；一年内到期的非流动负债为人民币866.84亿元，占流动负债总额的18.45%。
非流动负债中，长期借款为人民币1,463.23亿元，占非流动负债总额的46.72%；应付债券为人民币421.46亿元，占非流动负债总额的13.41%。
从负债结构来看，中国电信的负债以流动负债和非流动负债为主，其中流动负债占比略高于非流动负债。
数字化转型背景下的通信行业创新发展报告
数字化转型背景下的通信行业创新发展报告在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，通信行业作为信息传递的基石和纽带，正经历着前所未有的深刻变革。
数字化转型已成为通信行业发展的主旋律，为其带来了巨大的机遇和挑战。
一、数字化转型为通信行业带来的机遇1、网络基础设施的升级随着数字化技术的不断发展，通信行业对于网络速度、容量和稳定性的要求越来越高。
5G 技术的出现和普及就是一个典型的例子。
5G 网络具有高速率、低延迟、大容量等特点，能够满足物联网、智能交通、工业互联网等新兴应用场景的需求。
这不仅为通信运营商带来了新的业务增长点，也为整个社会的数字化转型提供了强大的支撑。
2、数据驱动的业务创新数字化转型使得通信行业能够收集和分析海量的数据，从而更好地了解用户需求和行为。
基于这些数据，通信运营商可以推出更加个性化、精准化的服务和产品，如个性化套餐、智能推荐等。
同时，数据的分析和应用也为通信行业拓展新的业务领域提供了可能，如大数据分析服务、数据安全解决方案等。
3、融合发展的新趋势数字化转型打破了通信行业与其他行业之间的界限，促进了融合发展。
例如，通信与金融、医疗、教育等行业的深度融合，催生了移动支付、远程医疗、在线教育等新兴业态。
这种融合不仅为通信行业带来了更广阔的市场空间，也推动了相关行业的数字化升级。
二、通信行业在数字化转型中的创新实践1、云计算与边缘计算的应用云计算为通信运营商提供了灵活、高效的计算和存储资源，使其能够快速部署新的业务和服务。
边缘计算则将计算能力下沉到网络边缘，减少数据传输延迟，提高应用响应速度。
例如，在智能工厂中，边缘计算可以实时处理生产线上的传感器数据，实现对生产过程的精准控制。
2、软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）SDN 和 NFV 技术的应用使得通信网络的架构更加灵活和可编程，能够快速适应业务需求的变化。
通过将网络功能软件化，通信运营商可以降低网络建设和运维成本，提高网络资源的利用率。
网通 行业分析报告
网通行业分析报告行业分析报告：网通行业一、行业概述网通行业，即互联网通信行业，是指提供互联网接入服务、宽带接入服务以及自建互联网入口等相关服务的企业。
随着互联网的快速发展，网通行业也迅速崛起，成为信息技术产业中的重要组成部分。
网通行业的发展推动了移动互联网技术的普及和应用，为人们的生活带来了巨大变革。
二、市场规模根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2021年6月，中国网民数量达到9.19亿人，互联网普及率稳定在65.5%左右，互联网应用规模庞大。
与此同时，随着5G技术的逐步普及和发展，中国互联网用户越来越注重高速、稳定的网络接入，这对网通行业提出了更高的要求。
预计到2025年，中国互联网行业规模将达到3.8万亿元。
三、行业竞争态势中国的网通行业竞争激烈，主要有三大运营商：中国电信、中国移动和中国联通。
他们拥有庞大的用户基础和强大的技术实力，占据着市场的主导地位。
此外，还有一些地方性的小型网通企业，如华数传媒、中原宽带等，他们在一些地区形成了一定的竞争优势。
目前，网通行业主要的竞争焦点有以下几个方面：1. 价格竞争：网通行业中，运营商之间的价格战非常激烈，为了争夺用户，常常通过价格优惠等方式来吸引用户。
2. 服务质量竞争：用户对于网通服务的需求不仅仅是稳定的网络连接，还包括网络速度、服务响应时间等方面的要求。
运营商通过提供更好的服务质量来吸引用户。
3. 技术创新竞争：随着技术的发展，运营商需要不断创新来适应市场需求和用户需求。
例如，5G技术的普及和应用为网通行业带来了新的机遇和挑战。
四、行业发展趋势1. 5G网络的普及和应用：5G网络的商用化将带来更快的网速和更低的延迟，将进一步推动人们对高速网络的需求，并催生更多新兴应用。
2. 移动互联网的普及和拓展：移动互联网的发展将进一步推动网通行业的发展，随着智能手机等移动终端设备的普及，人们对于随时随地上网的需求也越来越高。
运营商大数据产品及解决方案
网络优化分析
基于网络信令数据和其他相关数 据，分析网络覆盖、质量、容量 等性能指标，为网络优化提供依
据。
数据安全类产品
数据脱敏与加密
对敏感数据进行脱敏处理或加密存储，保护用户隐私和数据安全 。
数据访问控制
建立严格的数据访问控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感 数据。
数据安全审计
数据安全与隐私保护挑战
数据泄露风险
随着数据量不断增长， 如何确保数据不被非法 获取和滥用成为重要挑 战。
隐私保护法规
各国纷纷出台数据保护 法规，要求运营商在收 集、存储和使用数据时 必须遵守相关法律法规 ，保护用户隐私。
加密与脱敏技术
为应对数据安全和隐私 保护挑战，运营商需加 强数据加密、脱敏等技 术的应用，确保数据的 安全性和可用性。
运营商大数据发展趋势
数据资源不断扩展
随着5G、物联网等技术的普及，运营商的数据资源将更加丰富和 多元化。
技术创新持续深入
人工智能、机器学习等技术在运营商大数据领域的应用将不断加深 ，提高数据分析和挖掘的准确性和效率。
行业融合加速推进
运营商大数据将与更多行业进行深度融合，推动产业数字化升级。
未来展望与期待
利用自然语言处理和机器学习技术，实现智能问答、智能推荐等 功能，提高客户服务效率和质量。
客户画像构建
基于客户历史数据和行为分析，构建客户画像，为个性化服务提供 支持。
客户满意度分析
通过收集和分析客户反馈数据，评估客户满意度和忠诚度，为改进 客户服务提供依据。
CHAPTER 04
运营商大数据应用案例
数据应用类产品
针对特定行业和场景的数 据应用产品，如用户画像 、精准营销、信用评分等 。
网络专线业务行业分析报告
网络专线业务行业分析报告网络专线业务是指通过建立在专有或共享网络基础设施上的专用网络连接来提供高速、高安全性的数据传输服务。
网络专线业务已经成为了现代企业和机构通信和数据传输的重要基础设施，特别是在云计算和大数据时代，对于实现企业间远程办公、远程数据中心接入等需求的提高了必要性。
本报告将对网络专线业务的市场状况、竞争格局以及行业发展趋势进行分析。
一、市场状况1.市场规模：网络专线业务市场呈现出稳步增长的趋势。
随着云计算、物联网等新兴技术的发展和普及，企业对高效、安全、可靠的数据传输服务需求不断增加，推动了网络专线业务的市场规模稳步扩大。
2.市场需求：网络专线业务主要满足企业对高速、稳定、安全的数据传输需求。
在金融、电商、医疗、教育等行业，企业对于数据传输的时效性和可靠性要求很高，网络专线业务能够有效解决这些需求。
3.市场竞争：网络专线业务市场竞争激烈，主要有电信运营商、互联网企业、专线服务提供商等参与。
电信运营商拥有庞大的网络基础设施和用户资源，具备较强的竞争优势。
互联网企业则凭借自身在云计算和数据中心领域的优势，通过提供综合解决方案来吸引企业用户。
专线服务提供商则专注于网络专线业务，提供定制化和专业化的服务，与电信运营商和互联网企业形成了一种合作与竞争的格局。
二、竞争格局1.电信运营商：电信运营商拥有完善的网络基础设施，并且在全国范围内拥有广泛的用户资源，具备较强的竞争实力。
他们通过提供网络专线业务来增加用户粘性，挖掘新增长点。
2.互联网企业：互联网企业凭借其在云计算和数据中心领域的技术和服务优势，通过自身的专有网络或者与电信运营商合作来提供网络专线业务。
他们能够为企业用户提供综合解决方案，提高用户依赖度。
3.专线服务提供商：专线服务提供商专注于提供网络专线业务，并且能够根据企业的需求提供定制化和专业化的解决方案。
他们在某些特定领域具有专业优势，能够满足企业用户对于高性能和高安全性的要求。
三、行业发展趋势1.5G时代的到来：随着5G技术的商用化，网络专线业务将迎来新的发展机遇。
通信运营商流量经营的困境与大数据经营策略
目前， 移动互联 网正逐渐 渗透 到人 们生活、 工作的各个领 飞信。 据 了解 ， 目前微信用户 已超过 ３亿 ， 而飞信用户为 ２亿 。
域 。截至 ２ ０ １ １ 年ｌ ２月底 ，移动互联网用户达到 ３ ． ５ ６亿 。其
移动互联网的营销模型 与传 统营 销最 大的不同 ，就是直
中微博用 户数达到 ２ ． ５ 亿， 较上一年底增长了 ２ ９ ６ ． Ｏ ％， 网民使 接 让正确的客户为企业说正确 的话 ，冷冰 冰的广 告式营销终
对流量经营而言，智能管道的建 ． 发 目的就是能够对 于运
以飞 信 为例 ，中 国移 动 在 ２ ０ ０ ７年 就 推 Ｉ Ｊ ｉ 了这一产品， 借 营商 的流量数据进行掌控 ，但智能掌控的前提足对掌控对象
助 免费短信 、 手机与 Ｐ Ｃ的互通等特性 ， 飞信 早期得到 了快速 的深度识别和解析 ， 而这 正好就 是从流量提取 大数据的过程 。
通信运营 商的心态需要转 向开放的价值链合作模式 ， “ 流
的 创 新 与 运 作 基 本 都 掌 握 在手 机 巨 头 的 手 里 ； 其次 ， 缺 少对 互 量＋ 内容， 应用” 捆绑销售方式需要运营商与产业链 ｌ ＝ 的其他 商
联网产业 的理解 ， 以及运作互联 网产业链 的经验 ； 另外运营 商 家合 作， 特别是与 上层应用 开发者 合作。在这 方面， 欧洲运营 创新能力不足 ，无法用标准 化产 品满足 大部分人 的需求。而 商 Ｖ ｏ ｄ ａ ｆ ｏ ｎ ｅ 的做法值得借鉴。 Ｖ ｏ ｄ ａ ｆ ｏ ｌ ｉ ｅ建立提供流量 内容 的 平 台， 改变单纯提供流量的做法 ， 尝试用 Ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｒ ｏ ｖ ｅ ｒ ｓ ｌ ￣ ／ ｃ Ｐ模 消费者更注重信 息消费的参与性与选择性，运背 商不得不面 对 互联 网带来 的长尾 效应 。 式直接 向用户提供 内容或服 务， 同时 以移动 Ｓ ＮＳ 为手段， 利用 中国移动 ２ ０ １ ２年度业绩报告显示， ２ ０ １ ２年无线上网业务 社交 网站 的用户交际网络优势， 增强用户 黏性 。
数据中心行业分析研究报告
数据中心行业分析研究报告在当今数字化的时代，数据中心已经成为了支撑全球经济和社会运行的关键基础设施。
从云计算到大数据分析，从人工智能到物联网，几乎所有的前沿技术都依赖于数据中心的强大计算和存储能力。
本文将对数据中心行业进行深入的分析研究，探讨其发展现状、市场趋势、面临的挑战以及未来的发展前景。
一、数据中心行业的发展现状近年来，数据中心行业经历了快速的发展。
随着企业数字化转型的加速和互联网应用的普及，数据量呈爆炸式增长，推动了对数据中心服务的需求。
全球范围内，大型数据中心的建设不断增加，以满足日益增长的计算和存储需求。
在技术方面，数据中心不断采用新的技术来提高性能、降低成本和增强可靠性。
例如，虚拟化技术使得服务器资源能够更高效地利用，云计算技术则为企业提供了灵活的计算和存储服务，降低了企业的 IT投入成本。
同时，绿色节能技术也在数据中心得到广泛应用，以减少能源消耗和对环境的影响。
从地域分布来看，北美、欧洲和亚太地区是数据中心的主要市场。
其中，亚太地区的增长速度最为显著，特别是中国和印度等新兴经济体，其数字化进程的加速带动了对数据中心的巨大需求。
二、数据中心行业的市场趋势1、云计算的主导地位云计算服务提供商如亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云等在数据中心市场占据了重要地位。
越来越多的企业选择将其业务迁移到云端，以获得更灵活、可扩展和成本效益更高的解决方案。
这将进一步推动云计算数据中心的发展，并促使传统数据中心向云服务转型。
2、边缘计算的兴起随着物联网和 5G 技术的发展，边缘计算成为了新的趋势。
边缘计算将数据处理和存储推向更靠近数据源的地方，减少了数据传输的延迟，提高了应用的响应速度。
这将带动边缘数据中心的建设和发展，与集中式数据中心形成互补。
3、数据中心的规模化和智能化为了降低运营成本和提高竞争力，数据中心正在朝着规模化和智能化的方向发展。
大规模的数据中心可以通过规模效应降低单位成本，同时利用人工智能和机器学习技术实现自动化运维、优化能源管理和提高安全性。
三大运营商现状分析
三大运营商现状分析目录一、内容综述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)二、中国移动现状分析 (5)2.1 基础设施建设 (6)2.2 业务发展状况 (7)2.3 技术创新与研发 (9)2.4 用户规模与市场份额 (9)2.5 挑战与机遇 (10)三、中国电信现状分析 (12)3.1 基础设施建设 (13)3.2 业务发展状况 (14)3.3 技术创新与研发 (15)3.4 用户规模与市场份额 (17)3.5 挑战与机遇 (18)四、中国联通现状分析 (19)4.1 基础设施建设 (20)4.2 业务发展状况 (22)4.3 技术创新与研发 (23)4.4 用户规模与市场份额 (24)4.5 挑战与机遇 (25)五、结论与建议 (27)5.1 总结三大运营商现状 (28)5.2 针对运营商的策略建议 (29)5.3 对行业发展的展望 (31)一、内容综述随着科技的飞速发展，我国的通信行业也在不断地进行转型升级。
三大运营商——中国移动、中国电信、中国联通作为行业的领军企业，其发展现状直接关系到国家通信行业的整体水平和竞争力。
本文旨在分析三大运营商的当前现状，探讨其面临的主要挑战与机遇，以期对未来的发展趋势进行展望。
三大运营商经过多年的发展，已经形成了各自独特的优势领域和市场份额。
中国移动在移动通信领域处于领先地位，拥有庞大的用户基数和广泛的网络覆盖；中国电信在固定通信和宽带业务方面具有显著优势，其网络质量和稳定性得到了广大用户的认可；中国联通则在移动通信和固定通信领域均有所涉猎，致力于提供多元化的通信服务。
随着市场的不断变化和技术的不断创新，三大运营商也面临着诸多挑战。
随着5G技术的逐步普及，运营商需要不断投入巨资进行网络建设和升级，以提供更好的网络服务；另一方面，市场竞争日益激烈，运营商需要在保持基本通信业务的同时，不断拓展新业务领域，如云计算、大数据、物联网等，以满足用户日益增长的需求。
运营商大数据解决方案(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动各行各业变革的重要力量。
运营商作为信息通信行业的核心，拥有海量的用户数据资源，如何有效地利用这些数据，提升运营效率、优化用户体验、创新业务模式，成为运营商面临的重要课题。
本文将深入探讨运营商大数据解决方案，旨在为运营商提供数据驱动的决策支持。
一、运营商大数据概述1.1 数据来源运营商大数据主要来源于以下几个方面：（1）用户行为数据：包括通话记录、短信记录、上网记录、位置信息等。
（2）设备数据：包括手机终端型号、操作系统、网络接入方式等。
（3）网络数据：包括基站流量、网络质量、故障信息等。
（4）业务数据：包括套餐使用情况、缴费记录、客户服务记录等。
1.2 数据特点（1）规模庞大：运营商数据量巨大，涉及用户、设备、网络、业务等多个方面。
（2）类型多样：数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）实时性强：部分数据具有实时性，如用户行为数据、网络数据等。
（4）价值高：数据中蕴含着丰富的用户需求、市场趋势和潜在商机。
二、运营商大数据解决方案2.1 数据采集与存储（1）数据采集：通过多种技术手段，如API接口、SDK、数据爬虫等，采集各类数据。
（2）数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop、NoSQL等，实现海量数据的存储和管理。
2.2 数据处理与分析（1）数据清洗：对采集到的数据进行去重、去噪、缺失值填充等预处理。
（2）数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据视图。
（3）数据分析：运用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行分析，挖掘用户需求、市场趋势等。
2.3 应用场景2.3.1 客户运营（1）精准营销：根据用户行为数据，精准推送个性化套餐、业务和服务。
（2）客户画像：通过数据分析，构建用户画像，了解用户需求，提供差异化服务。
（3）客户关系管理：通过数据分析，识别高价值客户，提高客户满意度。
2.3.2 网络优化（1）故障预测：通过分析网络数据，预测故障发生，提前进行预防。
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2016年通信运营商大数据行业分析报告 2016年9月
目录 一、运营商大数据转型方向确定，各家积极布局7 1、运营商的大数据价值被逐步认知7 （1）大数据的财富价值逐渐被认知7 （2）运营商管道中记录了所有人的信息指纹8 2、全球运营商都在布局，国内三大运营商2015年启航在即10 （1）海外运营商已经迈开步伐，拥抱数据资产10 ①Verizon提供的PrecisionMarketInsights11 ②AT&T：位置数据货币化13 ③NTT：创新医疗行业的社会化整合13 （2）国内三大运营商2015年在大数据资产积极开拓15 ①中国联通：集中采集，开放共赢15 ②中国电信：大数据最积极的探索者17 ③中国移动：大云战略下的大数据20 二、运营商大数据内容和模式22 1、运营商的大数据的来源23 （1）基于管道产生的数据：网络系统产生的数据24 （2）基于服务产生数据：业务支撑系统中产生的数据25 （3）基于内容的数据：网络系统产生的数据26 2、运营商大数据的框架体系27 （1）运营商大数据的业务功能架构27 （2）运营商大数据的关键核心技术：DPI分析28 （3）DPI技术在运营商的应用29 3、不同的商业模式造就了不同的数据价值30 （1）单体型数据：自有业务的营销32 （2）外向型数据：第三方业务开展32 （4）纳入型数据：数据的交换互动中产生价值34 （3）生态型数据运营：数据将成为定价元素，未来DATABANK诞生35
三、运营商大数据的产业链环节35 四、重点公司介绍38 1、初灵信息：收购博瑞德，强势进入信令监测领域，布局运营商大数据38 2、东方国信：横跨多个行业领域，数据平台运营商的雏形40 3、世纪鼎利：信令行业的专家，大数据运营初启42 （1）公司立足于网优行业，领先发展42 （2）公司大数据解决方案落地43 4、宜通世纪：基于网络信令大数据分析，打造智慧城市运营43 5、拓尔思：大数据行业“卖水者”，基础服务提供者43 （1）非结构化数据分析处理龙头企业，政府客户资源优势明显43 （2）技术优势切入其他行业，把握企业级用户和互联网的接口44 （3）外延式并购加速，完善整体战略布局44 运营商的大数据价值被逐步认知，2015国内运营商布局大数据元年，资源和能力的开放。“大数据为新财富，价值堪比石油”大数据之父维克托·迈尔-舍恩伯格也曾预测，“数据列入企业资产负债表只是时间问题”。运营商搭建了互联网世界的基石，几乎所有人都是通过他的网络和这个虚拟的世界发生着联系，运营商管道中记录人及其相关者在信息社会中的指纹。运营商拥有的数据质量和数量是其他行业难以望其项背的。
目前，全球120家运营商中，根据统计已经有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。国内三大运营商目前大数据的基础设施架构基本搭建完成，数据资产的运作纷纷启动，预期2015年将实现资源和能力的开放，甄选出合作伙伴共同开发运营商大数据的金矿。 商业模式决定了数据的价值，运营商最有望成为大数据生态系统的运营者。根据数据的来源和服务对象的不同，基本可以分为四类：单体型数据、外向型数据、纳入型数据和生态型数据。外向型数据现在最容易最快速的实现，纳入型的数据运营已经开展，大数据产业链的上的“皇冠”就是未来数据生态体系的构建和运营。
工具的价值：如果运营商只是单纯的利用自有的数据去开展自
有业务，数据的价值是被严重低估的，属于工具类型的价值。（运营商利用数据做经营分析之类的活动）
平台的价值：如果运营商利用自己本身大数据的基础，和外部的第三方企业进行合作，同时还可以积极吸收第三方数据，那我们可以看到这后面价值的放大，属于平台类型的价值。 生态系统的价值：利用自己的数据作为基础货币，去获取并利用其它行业的数据，让更作伙伴加入这个生态系统，运营商作为DATABANK负责运营这个生态系统。这就是生态系统的价值。
运营商数据的来源：更多的数据带来更有用的信息。根据消费者和通信运营商之间不同阶段的交互行为，可以把运营商大数据分为三类：第一来自电信运营商自有的互联网和移动互联网产品的数据（基于用内容的数据）。第二部分是来自业务支撑系统的数据（基于服务产生的数据）；第三部分是网络系统产生的数据（基于管道产生的数据）；我们认为数据的价值和数据规模存在着强正相关性。基于内容产生数据量是GB为单位；基于服务产生的数据量是以TB为单位，而基于管道产生的数据量是以ZB为单位。大数据的核心就是从更多的数据获取更有用的价值。
一、运营商大数据转型方向确定，各家积极布局 1、运营商的大数据价值被逐步认知 （1）大数据的财富价值逐渐被认知 “大数据为新财富，价值堪比石油”大数据之父维克托·迈尔-舍恩伯格也曾预测，“数据列入企业资产负债表只是时间问题”。
过去：经过多年的建设和发展，受到多网多制式叠加、多设备厂家共存、应用系统和协议接口众多等等因素的影响，使得运营商的各个数据生产系统之间边界分明，导致了数据冗余、一致性差、效率低下等问题。数据孤岛现象普遍存在。
现在：随着云计算产业的发展和Hadoop、MapReduce等技术的涌现，基于云架构的数据经营已经具备了成本上的优势和商业上的潜力。大数据的兴起为运营商解决数据经营问题提供了技术基础，打通了数据孤岛之间的通路，使其实现数据的价值最大化成为可能。互联网的科技进步促进了大数据的不断发展，源源不断的数据亦将成为促进互联网发展的源泉。
（2）运营商管道中记录了所有人的信息指纹 通信运营商作为坐拥1536亿电话用户和2亿宽带用户，与其他亿级用户的行业规模相比，具有其稀缺无可比拟的优势。 （1）通信行业用户规模鲜有一个行业望其项背；（2）通信行业市场的寡头垄断的属性，决定运营商市场的集中度显著高于其他行业，每家运营商都是能够覆盖到全国区域以及各个层次的用户。
（3）通信行业和用户的关联时长较高，在一天中手机和PC基本占据了我们睡眠以外的其他时间段。
通信运营商在覆盖范围，覆盖时间，覆盖用户的三个指标上遥遥领先于其他行业。 运营商搭建了互联网世界的基石，几乎所有人都是通过他的网络和这个虚拟的世界发生着联系，他知道你所有的信息，他比所有企业知道的更加全面，更加的精确。
运营商拥有规模用户之外优势的是用户数据质量。尽管目前运营商管道化趋势已经愈发明显著，与水电厂商的公用事业属性的特征相似，但是其最大的不同正在于管道里面的东西：数据流。
跟管道流淌的水电不同，运营商管道流淌的这种数据流绝对不是同质化的。运营商是可以对数据包进行深度分析，抓取人们身份特征、行为等关键信息。正如上图所示百度等互联网巨头借助平台和应用的确可以抓住很大一部分的用户信息，但是谁都没有运营商的优势。用户和运营商之间强相关性，运营商对个人数据覆盖的广度是互联网平台和手机应用提供商难以匹敌的，其手上的数据资源也是很多互联网巨头可望不可及的。电信运营商在为用户采用实名制提供接入网络服务的同时，真实记录了用户的社会化生活数据，而管道的智能化又使运营商拥有获取用户在互联网虚拟社会数据的能力。运营商基于管道平台，同时拥有了现实社会和虚拟网络社会两套数据，通过用户属性关联来实现数据的无缝衔接。在大数据时代，海量网络数据已经成为运营商的核心战略资产。 2、全球运营商都在布局，国内三大运营商2015年启航在即 （1）海外运营商已经迈开步伐，拥抱数据资产 目前,全球120家运营商中,根据统计已经有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(Telecom)到信息运营商(Infocom)的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合。 运营商的数据挖掘实践虽然早已开始，但是过去主要仍局限在内部的增值业务方面，很少对外。随着技术的进步和运营商数据的集中化，海外的运营商已经开始走出去了，积极探索数据资产的变现。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。
①Verizon提供的PrecisionMarketInsights Verizon成立了精准营销部门，并推出了PrecisionMarket
Insights这项服务。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。 该部门提供三方面的服务，首先是精准营销洞察(PrecisionMarketInsights)，提供商业数据分析服务；其次是精准营销 (PrecisionMarketing)，提供广告投放支撑；最后是移动商务(Mobile Commerce)，主要面向Isis(Verizon、AT&T和T-Mobile发起的移动支付系统)。
来自verizon的精准营销分析（precisionmarketinsights）可以为机构、品牌和渠道合作伙伴提供精准目标受众定位的广告解决方案。这项解决方案应用精准ID（PrecisionID）,一个匿名的唯一设备标识符，它可以通过人口统计、兴趣和地理定位等技术来推送到正确的客户，能够使广告主使用自己的广告等数据推送到目标客户的移动设备上。