电信大数据研究分析报告
电信业研究报告

电信业研究报告一、引言电信业是指通过无线电或光纤等通信技术进行信息传输的产业。
在当今信息时代,电信业的发展对经济、社会和个人生活都产生着深远的影响。
本研究报告旨在分析电信业的现状和趋势,为相关行业提供决策依据和发展方向建议。
二、电信业发展现状1.市场规模电信业市场规模不断扩大,用户数量迅速增长。
根据最新数据显示,全球电信用户数已经达到数十亿,并且还在不断增加。
2.技术进步随着技术的不断创新,电信业也得以快速发展。
如5G技术的推出,将带来更快的网速和更低的延迟,为用户提供更好的体验。
3.产业链完善电信业的产业链日益完善,各环节间相互配合,形成紧密的生态系统。
从电信设备的制造到网络建设、运营和维护,每个环节都发挥着重要作用。
三、电信业发展趋势1.物联网的崛起物联网作为新一代信息技术的代表,将会给电信业带来巨大的机遇。
通过连接物体与物体、物体与人以及人与人之间的数据交流,物联网将极大地推动电信业的发展。
2.云计算的普及云计算将成为电信业的重要发展方向。
通过将数据存储在云端,用户可以随时随地访问和管理自己的信息。
这将促使电信业加快网络建设和提升服务质量。
3.智能手机的普及随着智能手机的普及,越来越多的人开始使用移动网络进行信息传递和交流。
对于电信运营商来说,提供优质的移动网络服务将成为他们的重要任务之一。
四、电信业面临的挑战1.竞争激烈随着电信市场的逐渐饱和,各大运营商之间的竞争越发激烈。
如何提供与竞争对手有差异化的产品和服务,成为了电信业面临的一大挑战。
2.安全与隐私问题随着互联网的快速发展,网络安全和个人隐私问题越来越受到关注。
电信业需要加大对网络安全的投入,并确保用户的个人信息得到合理的保护。
3.技术更新换代电信业的技术更新换代速度很快,运营商需要不断投入资金和人力资源进行技术革新。
这对于一些中小型企业来说,可能是一个难以承担的负担。
五、电信业发展的建议1.加强技术研发和创新电信业应加大对技术研发和创新的投入,提高网络速度、性能和覆盖范围,以满足用户对高质量通信的需求。
电信分析报告

电信分析报告一、研究背景随着科技和信息化的迅速发展,电信行业也在不断发生变化。
当前,我国电信行业面临新的形势和挑战。
针对当前电信行业发展升级的需要,本报告对我国电信市场的现状进行分析和研究。
二、市场概况1.电信行业收入随着我国经济的快速发展,电信行业的营收也稳步增长。
据统计,2019年我国电信和互联网行业总收入已达到4.3万亿元。
2.电信用户数截至2019年底,我国移动电话用户规模达到16.4亿户,固定电话用户规模为2.3亿户。
3.电信服务市场结构目前,我国电信行业已形成三大运营商的市场格局,电信产品和服务种类丰富,包括移动电话、固定电话、宽带等。
4.电信服务质量电信行业的服务水平得到了较大的提升,网络速度和覆盖范围不断扩大。
三、市场趋势1.5G时代的到来5G正式商用是电信行业的一大重要发展趋势,随着5G技术的成熟,电信行业将迎来新的发展机遇。
2.物联网的普及随着智能设备的普及和5G的发展,物联网将成为电信行业发展的重要方向。
3.云计算的兴起云计算技术正在电信行业得到广泛应用,将为电信企业提供更广泛的服务和更高效的数据处理能力。
四、电信运营商竞争1.运营商品牌竞争目前电信市场上,三大运营商的品牌竞争主要以价格、网络速度、服务质量和形象为主要特点。
2.运营商服务竞争电信运营商在产品和服务上的差别化也为竞争带来了更多的可能性,服务的质量越好,市场竞争力就越强。
3.运营商技术竞争随着技术的不断发展,运营商之间的技术差别也越来越大,不同运营商将通过不同的技术路径来获得自身核心优势。
五、发展策略建议当前电信行业发展升级的需要越来越迫切,本报告提出以下发展策略建议:1.投资5G网络建设电信企业需要积极投资5G网络建设,以满足用户越来越高的宽带需求。
2.积极推进服务创新积极开展服务创新,推出符合用户需求的电信产品和服务,赢得更多用户。
3.提升服务质量加大对服务质量的投入,以提升用户体验和满意度。
结语本报告对我国电信市场的现状进行了全面深入的分析,对电信行业未来的发展趋势和运营商之间的竞争格局进行了探讨,并提出了相应的发展策略建议。
电信行业中的大数据分析与用户行为分析

电信行业中的大数据分析与用户行为分析随着互联网的快速发展和人们对通信需求的不断增长,电信行业正面临着一个数据爆炸的时代。
海量的用户数据涌入电信运营商的数据库中,这些数据蕴藏着许多有价值的信息。
因此,如何利用这些数据进行大数据分析和用户行为分析,成为电信行业发展的关键之一。
一、大数据分析在电信行业的应用1. 数据清洗与预处理电信运营商的数据库中存在着大量不规范和冗余的数据,需要进行清洗和预处理,使其变得更加规范和有序。
通过数据清洗和预处理,可以提高后续数据分析的精度和效果。
2. 数据仓库与数据挖掘电信行业的大数据分析离不开数据仓库的建设和数据挖掘的技术。
通过建立完善的数据仓库系统,将不同来源的数据进行整合和处理,为后续的数据分析提供基础。
同时,通过数据挖掘的技术,可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律,帮助电信运营商做出更加准确的决策。
3. 数据可视化与业务分析大数据分析的结果需要以直观的方式展示给决策者和业务人员。
通过数据可视化的技术,将复杂的数据分析结果通过图表、仪表盘等方式展示出来,帮助决策者和业务人员更好地理解和利用这些数据。
二、用户行为分析在电信行业的应用1. 用户群体的细分与定位电信运营商通过对用户行为的分析,可以将用户细分为不同的群体,比如年龄、性别、地域、消费习惯等。
有了准确的用户细分信息,电信运营商可以有针对性地制定推广策略,提高营销的效果。
2. 用户需求的预测与推荐通过对用户行为的分析,电信运营商可以了解用户的需求和偏好,并预测用户的未来行为。
基于这些分析结果,电信运营商可以为用户提供个性化的推荐和服务,满足用户的需求,提升用户的满意度和忠诚度。
3. 用户流失的预警与挽回用户流失是电信行业面临的一个重要问题。
通过对用户行为的分析,可以及时发现用户流失的迹象,并采取相应的措施进行挽回。
比如,可以向高流失用户提供个性化的优惠券、产品推荐等,以提高他们的留存率。
三、大数据分析与用户行为分析的挑战与机遇1. 挑战大数据分析和用户行为分析需要处理海量的数据,对数据存储和计算能力提出了更高的要求。
电信诈骗数据报告

电信诈骗数据报告引言电信诈骗是一种持续增长的犯罪行为,给社会和个人带来了严重的财产损失和精神压力。
本文通过分析和总结最近几年的电信诈骗数据,旨在帮助大家更好地了解该问题,并提供一些有效的防范措施。
数据来源本报告所使用的数据来源于公安部门和各大电信运营商的官方统计数据,以及一些独立研究机构发布的相关报告。
这些数据覆盖了从2016年至2020年的电信诈骗案件信息。
数据分析根据我们对大量数据的分析,我们得出以下几个关键结论:1. 电信诈骗案件数量呈上升趋势从2016年开始,电信诈骗案件数量呈逐年上升的趋势。
尤其是在近几年,随着互联网和手机普及率的提高,电信诈骗案件数量增长更为迅猛。
2. 电信诈骗手段多样化电信诈骗手段多种多样,常见的包括假冒公检法、冒充亲友、虚假投资理财等。
同时,犯罪分子还不断创新,利用新技术手段进行诈骗,如语音合成、虚假短信等。
3. 受害人群体广泛电信诈骗的受害人群体十分广泛,不仅包括老年人、农村居民,也有一些受过高等教育的年轻人。
诈骗分子通常会根据受害人的个人信息进行有针对性的诈骗,所以无论是谁都应该提高警惕。
4. 经济损失巨大电信诈骗给个人和社会带来了巨大的经济损失。
根据数据显示,近几年电信诈骗案件的总经济损失已经达到了数十亿元。
防范措施针对上述问题,我们提出以下几点防范措施,希望对大家有所帮助:1. 提高警惕,增强自我防范意识大家应该时刻提醒自己,谨慎对待来自陌生号码的电话和短信。
不轻易透露个人敏感信息,如银行卡号、身份证号码等。
同时,要警惕冒充公检法、亲友的诈骗手段,不盲目相信陌生人的话。
2. 加强信息安全教育政府和各相关机构应该加强对公众的信息安全教育,提高大家对电信诈骗的认知和防范意识。
可以通过宣传广告、社区讲座等方式,向公众普及有关电信诈骗的知识。
3. 建立投诉举报机制建立健全的投诉举报机制,让受害人和目击者可以方便地举报电信诈骗行为。
相关部门应该及时处理举报信息,并对涉及的诈骗分子进行打击和制裁。
电信行业大数据分析与应用

电信行业大数据分析与应用数字化时代的到来让许多行业开始重新审视自身的经营模式,并逐渐朝着数据驱动的方向转变。
在电信领域,随着技术的不断进步与应用场景的不断扩展,大数据分析也变得越来越重要。
一、电信行业大数据的意义电信行业作为信息社会基础设施之一,每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、流量使用记录、基站的信号强度数据以及设备使用状况等,是电信企业的重要资产,也是对用户行为、市场趋势等方面的重要观察点。
通过对这些数据的采集、分析和处理,可以为电信企业提供更多的商业模式选择,丰富产品线,优化营销策略,从而提高市场占有率和客户满意度。
二、大数据在电信行业的应用1. 用户画像通过对用户的基础信息及通讯行为数据进行分析,可以建立对用户的画像。
用户画像可以描述一个人的性格、消费偏好、生活习惯等个性化信息,可以为电信企业进行精细化运营提供重要支撑。
例如,通过用户画像,针对不同的用户群体,电信企业可以制定出不同的套餐产品与对应优惠政策;同时,在营销推广上也可以实现个性化定制,使推广效果更佳。
2. 基站优化电信基站是保证用户通信质量的关键点。
通过基站信号强度等报表数据的分析,可以优化基站分布,更好地覆盖用户需求。
还可以分析基站区域的人口分布、共享经济活跃度等指标,制定针对不同区域的基站投放方案。
3. 资费优化对用户的流量使用情况进行大数据分析,可以发现一些套餐存在使用率不高的情况,这时可以根据不同流量使用情况调整不同的资费标准,降低客户流失率,提高客户满意度。
4. 风险评估电信行业经常面临客户欺诈等风险问题。
通过对用户的通话、短信、流量等数据进行分析,可以找出潜在的风险客户,提早进行风险预警及防范措施。
5. 数据挖掘电信行业数据源头丰富,杂乱无序,但其中隐含了很多重要信息。
同样的,电信企业也可以根据所需目标,在不同的角度进行数据挖掘,有效利用数据挖掘算法提升数据的价值,以达到优化业务模式、创新产品服务、提升用户体验等效果。
2016年电信运营商大数据分析报告(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!)2016年5月目录1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 52 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 521、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 522、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 623、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄724、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著73 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会831、通信大数据可细分为五个产业环节932、采集环节价值并不显著1033、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变134 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心1641、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值1642、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场1743、大数据应用将是最大的蛋糕所在19431、大数据营销公司获得市场青睐19432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代2051、大数据行业现状2052、运营商大数据商业模式22521、传统模式:经营分析24522、第三方分析25523、精准营销26524、第三方合作2753 运营商大数据市场规模28531、运营商DSP 29532、消费金融32533、信息安全监测34534、运营商大数据加大投入356、电信运营商大数据投资建议3661、运营商大数据进入实质性商业阶段3762、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇3863、大数据挖掘技术快速发展397、主要公司分析4071、东方国信4172、烽火通信4233、荣之联4374、风险提示441 移动互联推动运营商跨入大数据时代互联网时代正面临着从IT(Information Technology)时代向DT(Data Technology)时代的演进,大数据已经成为主旋律,而作为最为庞大的大数据资源行业——电信运营商行业即将面临时代赋予的机遇,带来诸多的投资机会。
电信行业数据流量使用趋势分析报告
电信行业数据流量使用趋势分析报告1. 概述近年来,随着智能手机的普及和网络技术的不断发展,电信行业的数据流量使用呈现出快速增长的趋势。
本报告旨在通过对电信行业数据流量使用的综合分析,揭示其发展趋势和影响因素。
2. 数据流量的快速增长2.1 移动互联网的普及随着移动互联网的兴起,用户对手机在线服务的需求迅速增加,推动了数据流量的快速增长。
无论是社交媒体、在线视频还是移动支付等应用,都对数据流量提出了更高的要求。
2.2 新兴应用的兴起随着5G技术的推广和物联网的发展,新兴应用如虚拟现实、增强现实、智能家居等对数据流量的需求不断增加。
这些应用需要大量的数据支持,所以数据流量增长速度更加迅猛。
3. 数据流量使用趋势3.1 峰值时段的集中在数据流量的使用中,我们观察到峰值时段的集中现象。
通常在白天和晚上的特定时间段,用户对数据流量的需求会达到最高峰,这可能与用户的工作和生活习惯有关。
3.2 视频流量的主导地位视频流量一直是电信行业数据流量使用的主力军。
从短视频到长视频,用户对视频内容的需求持续增加。
同时,高清视频、直播等业务对网络带宽的要求也越来越高。
3.3 移动办公的兴起近年来,移动办公方式越来越流行。
随着企业对移动办公需求的增加,数据流量在邮件、文档传输、会议通话等方面的应用也呈现增长趋势。
4.数据流量使用趋势的影响因素4.1 用户增长与智能设备普及用户数量的增长和智能设备的普及直接影响了数据流量的使用趋势。
随着用户的增加,数据流量的需求也随之增长。
4.2 技术进步与网络带宽技术进步和网络带宽的提升是推动数据流量使用趋势的重要因素。
随着5G技术的商用化,网络带宽得到大幅提升,能够满足更多用户对高速数据传输的需求。
4.3 应用推广与创新各种新兴应用的推广和创新也对数据流量的使用趋势产生了深远影响。
例如,虚拟现实、增强现实等技术的发展,推动了用户对高质量、高带宽的数据流量的需求。
5. 数据流量管理与优化5.1 流量套餐的灵活性针对用户对数据流量的不同需求,电信运营商不断推出各种灵活的流量套餐,以满足用户的个性化需求。
电信行业大数据应用分析及实例展示
第2 期
李冰等 :电信行业大数据应用分析及 实例 展示
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信息 , 通过数据挖掘与分析 , 形成u / , I ; q、 空间等维度 上 的分布 、 聚集程度信息 , 为市政交通提供精准数据 服务 , 以及 时 疏 导 交通 , 做好应急处置 , 以交 通 实 况
数据 呈 现 、 交 通 规划 咨询 等 方式 为 行业 客 户提 供 应用 服务 , 推 动改进 行业 管 理模 式 , 提 升交 通 治理 水平 。 2) 医疗 大 数据 应用 分 析 可 面 向公 众 健 康 、 医疗 业 务 、 卫生 管 理 等 领域 提 供大 数 据 应 用服 务 , 推动 全 员 人 口 、 电子 病 历 与居 民
包 括旅 游产 品 和服 务 的销售 、 广 告 与传播 、 产 品 开发 、 差异化 营销 、 整合 与关 系 营 销 服 务 ; 智慧服 务 , 包 括 服务提供 、 服 务 质量 、 差异化服务 , 为 游 客提 供方 便 周到 、 全 流程 、 全方 位 的体验 服务 。 智 慧旅 游类 大数 据项 目实 例 如下 : 某 地 开发 区 啤酒 节大 数据 分 析项 目 , 某 运 营商 主 要基 于 移 动基 站定 位技 术 , 实现 啤酒 节 园 区 内移动 用 户 的 实时 定 位 、 实 时 数 量统 计 功 能 , 并 实 现移 动用 户 的性 别 、 年龄 、 来 源地 分 析等 功能 。 1 ) 实时 定位 、 人流 数 量统 计 功 能 : 根据 园 区移 动
图2 省 外客 源分 析 图
供基于教 育资源 、 教育管理的大数据分析服务 , 推动 智慧旅游 主要 面向 类主体 : 智慧管理 , 包括服 建立统一 、 实时交互 、 分 层 管 理 的智 慧 教 育 云 平 台 , 务管理 、 营销管理等 , 为旅游管理部 门 、 景区单位 等 促 进大 数 据在 教 育管 理 决策 、 监测 评 分等 T 作 中的应 提 供 旅游 统 计 管理 、 分析 、 挖 掘预 测 服 务 ; 智慧营销 ,
电信行业中的大数据分析实践与创新
电信行业中的大数据分析实践与创新电信行业一直以来都是大数据的重要应用领域之一。
大量的用户数据、通信数据、网络数据等被不断产生和积累,在电信企业中进行合理的大数据分析和创新应用,对于提升运营效率、改善用户体验、推动行业创新具有重要意义。
本文将探讨电信行业中的大数据分析实践与创新,并介绍一些成功案例以及未来发展趋势。
一、大数据分析技术在电信行业的应用大数据分析技术已经成为电信运营商的重要工具,在多个方面得到广泛应用。
1. 用户画像分析通过对用户的通信记录、消费习惯、行为轨迹等数据进行分析,可以构建用户画像,实现对用户需求的精细化洞察。
基于用户画像的分析结果,电信企业能够提供个性化的产品和服务,提高用户体验,并进行精准的市场定位和推广。
2. 业务质量优化通过对网络数据进行分析,电信企业可以实时监测和评估网络的质量和性能。
从而及时发现和解决网络故障,提供更可靠的通信服务。
此外,通过挖掘用户投诉、投诉回访等多个渠道的数据,能够针对性地改进服务质量,提升用户满意度。
3. 营销策略优化大数据分析技术可以帮助电信企业洞察用户的购买行为和偏好,分析用户的消费习惯和价值,为企业提供精准的营销策略。
通过挖掘用户的通信数据和消费数据,结合其他数据源进行关联分析,可以构建用户关系网,实现精准的市场触达和精细化的推广。
二、电信行业中的大数据创新案例1. 电信诈骗预警系统电信诈骗是世界各地电信行业面临的一大难题。
某电信运营商利用大数据分析技术构建了一套电信诈骗预警系统。
该系统通过分析用户的通信记录、地理位置、身份信息等数据,实时监测异常行为,并结合机器学习算法进行诈骗行为的预测和识别。
一旦发现可疑行为,系统将自动生成预警信息,及时通知用户进行风险提示,有效减少了电信诈骗的发生。
2. 运营商智能推荐系统为了提升用户的流量消费和增加用户粘性,某电信运营商引入了大数据分析技术,打造了智能推荐系统。
该系统基于用户的通信记录、上网行为、地理位置等数据,通过分析用户的兴趣爱好和消费习惯,自动推荐适合用户的优惠活动、增值服务等。
大数据分析在电信运营中的应用研究
大数据分析在电信运营中的应用研究一、引言在当今信息化社会中,大数据已经成为了一种重要的资源。
借助于大数据分析技术,电信运营商可以从海量的数据中获取有价值的信息,为业务决策提供支持。
本文将探讨大数据分析在电信运营中的应用,并分析其价值和意义。
二、大数据分析的基本概念大数据分析是指通过对巨大的、多样化的数据集进行分析和解释,以提取有用的信息和知识的技术和方法。
它可以帮助电信运营商了解客户需求、改进服务质量、增加业务收入等。
三、大数据分析在电信运营中的应用1. 客户需求分析通过分析大数据,电信运营商可以了解客户的使用习惯和需求,从而针对性地推出个性化的营销活动和服务,提高客户满意度和忠诚度。
2. 业务优化与改进通过对大数据进行分析,电信运营商可以了解各项业务的运营状况,发现问题和瓶颈,并针对性地优化和改进业务流程,提高运营效率和盈利能力。
3. 故障预测和维护通过对大数据进行监测和分析,电信运营商可以实时掌握网络设备的运行状态,预测故障的发生,及时进行维护和修复,提高网络稳定性和可用性。
4. 资费策略制定大数据分析可以帮助电信运营商了解用户的消费行为和偏好,制定合理的资费策略,平衡用户需求和收入增长。
5. 安全风险防范大数据分析可以帮助电信运营商及时发现和预防各种安全风险,避免数据泄露和网络攻击等问题,保护用户信息和网络安全。
四、大数据分析在电信运营中的意义和价值1. 提升运营效率通过大数据分析,电信运营商可以深入了解业务运营状况和客户需求,从而提高运营效率,降低成本。
2. 提升用户体验通过对大数据的分析,电信运营商可以为用户提供个性化和定制化的服务,提升用户体验和满意度。
3. 增加竞争力大数据分析可以帮助电信运营商在市场竞争中获取更多的优势,制定更科学合理的业务发展战略。
4. 推动业务创新大数据分析可以为电信运营商提供更多的商业洞察,引领业务创新和发展。
五、大数据分析在电信运营中的挑战1. 数据隐私和安全问题在进行大数据分析时,电信运营商需要保护用户的隐私和数据安全,避免引发信任危机。
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I 电信大数据研究 分 析 报 告 II
目录 第一章大数据背景与动态 ............................................................................................................... 3 1.1 大数据的宏观价值与背景 ................................................................................................ 3 1.1.1 国家——保障数据安全,促进数据开放 .............................................................. 3 1.1.2 政府——转变理念,集成信息,抓住机遇 .......................................................... 5 1.1.3 学术——科学的研究数据,用数据来研究科学 .................................................. 6 1.1.4 产业——产业需要变革,行业需要互融互通 ...................................................... 7 1.1.5 公司——平台化竞争,特色应用化生存 .............................................................. 8 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 .............................................................. 9 1.2 国内外大数据发展动态 .................................................................................................. 10 1.2.1 国外大数据发展动态 ........................................................................................... 10 1.2.2 我国大数据发展动态 ........................................................................................... 15 1.2.3 大数据相关社区 ................................................................................................... 18 1.2.4 我国大数据行业协会 ........................................................................................... 22 第二章电信大数据研究分析 ......................................................................................................... 24 2.1 电信大数据应用现状 ...................................................................................................... 24 2.2 电信运营商的网络管理和优化 ...................................................................................... 26 2.3 电信运营商的精准营销 .................................................................................................. 28 2.4 电信运营商的数据变现 .................................................................................................. 29 2.5 电信大数据发展趋势 ...................................................................................................... 37 3
第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看,“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,大范围的消除信息不对称的现象,释放巨大的生产力,深刻改变社会的面貌,提升国家治理,革新科学研究的思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介,现在都已经退出了舞台;留声机、磁带机也曾经风靡一时,也已难觅踪影;现在当红的信息技术,像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据,虽然不断的变换表现形态,将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术,从大数据的视角而言,是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革,并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸,依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后,引发的质变。大数据超越信息技术,使人们重新界定国家竞争的主战场,重新审视政府治理水平,重新认识科学研究的新范式,重新审视产业变迁的驱动因素,重新理解投资的决策依据,重新思考公司的战略和组织。 综上所述,大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题!
1.1.1 国家——保障数据安全,促进数据开放 2012年3月份,奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》,通过这个计划,可以看出:国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志,落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。 4
2013年,美国人斯诺登给世人揭开了“数据战争”的冰山一角,美国的“棱镜计划”事实上把所有国家、个人都可以玩弄于股掌之上。连其多年的盟友,德国总理默克尔的手机,都在NSA(美国国家安全局)的监控之下。面对默克尔的愤怒的质问,奥巴马只能言辞闪烁的声称“现在没有监控,未来也保证不会监控您的手机!” 人们把战略核潜艇称为“国之重器”,的确,神出鬼没的毁灭力量令人望之生畏。但是,如果导弹赖以导航的坐标数据被人为修改或者提前探知了呢?如果不具备保护这些核心数据的能力,恐怕就会应了那句老话,搬起石头砸自己的脚。 参与棱镜计划的公司包括谷歌、雅虎、Facebook、微软、苹果、思科、Oracle、IBM等科技巨头。可以看到,大数据时代,IT产业强大与否已经直接决定一个大国是否成为强国的最为关键的因素。没有数据安全,就不会有国家安全,没有强大的IT产业,就不会成为一流国家,也就谈不上中国梦! 保护国家层面的数据安全,恰恰是以数据开放为基础的。开放是一种态度,更是一项能力。一些重大基础数据开放,可以构成社会的数据基础,按照大数据定律之一“数据之和的价值远远大于数据价值的和”来推断,来自不同领域的数据聚合在一起,开放给社会,将会产生类似核聚变一样的价值发现效应。 现在,电子商务、社交网络、基础通信、国家各部委的数据,具备聚合的效应和产生核聚变价值的基础。国家统计局联合百度、阿里巴巴,已经做了一些探索性的尝试,这是非常好的开端。与此同时,“数据割据、拥数自重”的现象也是普遍存在的。譬如气象观测数据,这类数据对于研究大气变化、气候演变、农业指导等具备非常重要的科学意义。但目前来看,类似此类的数据应用范围还有很大提升空间。再如住建部的购房数据,这类数据对于防止腐败、研究经济走势、人口迁移,甚至制定国家决策都具有至关重要的数据。这类数据如果开放给社会各界,一定程度上会繁荣多学科、跨领域交叉研究,就此有可能会推动中国在各个方面的进步。 开放的数据是基础,促使信息产业繁荣,才能诞生真正的数据驱动的企业,企业反过来在数据领域的技术进步,才是确保国家数据安全的长治久安之策。很难想象,如果没有谷歌、微软、Facebook这样的公司,单凭美国政府一己之力,难以实施如此庞大的“棱镜”计划。所以制定国家大数据战略,需要重新思考传 5
统的所谓的“国家机密”和国家安全的关系。应当把消除部门数据割据,建立公开、透明、共享的数据公共平台作为长期的战略目标。 多年以后,回顾中国这段历史,也许今天的一些举措,将会是社会“数字文明”的起点。
1.1.2 政府——转变理念,集成信息,抓住机遇 近年来,继云计算、物联网之后,又一股技术革命理念席卷而来---大数据。海量、动态、多样的数据,如何让它具备“巨大价值”,是这次被称作“颠覆性技术革命”的关键。传统的思维方式和行为方式将面临巨大挑战,尤其在公共服务领域,它有效集成信息资源的能力,将会为政府管理理念和治理模式的转变,提供强大的技术支撑。当前世界上越来越多的国家开始从战略层面认识大数据,在政府治理领域融入大数据思维和技术。在此背景下,我国政府也应顺应时代发展趋势,契合推进国家治理能力现代化的时代要求,充分利用大数据提升国家治理能力。 大数据时代政府治理能力将面临更多的机遇与挑战!进入21世纪,世界上越来越多的国家开始重视和推进大数据的发展。英国2006年启动“数据权”运动,韩国2011年提出打造“首尔开放数据广场”,美国2012年启动“大数据研究和发展计划”,联合国2012年推出“数据脉动”计划,日本2013年正式公布以大数据为核心的新IT国家战略。我国也已开始推动大数据发展,政府、企业和科研院所正在进行多方位布局。对于政府治理而言,大数据时代在带来机遇的同时也充满挑战。 大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域,通过让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源,推动政府转变管理理念和治理模式,进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代,互联网数据的价值随着海量积累而产生质变,能够对经济社会运行规律进行直观呈现,从而降低政府治理偏差概率,提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据,可以使政府治理所依据的数据资料更加全面,不同部门和机构之间的协调更加顺畅,进