运营商如何运用大数据转型升级

Question

如题所述

Answer 1

首先是传统运营商所提供的服务类型已经从单一的话音结合少量的数据通讯，向多媒体、iptv等多业务叠加模式演变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商，想自己直接经营显然不太现实。但是，以腾讯、百度、新浪等为首的传统互联网巨头认为，三大电信运营商并不会对传统互联网公司以及新兴的移动互联网企业构成威胁，通过合作，互联网公司将与电信运营商实现共赢。如何处理与新兴互联网公司的关系？公司化运作、新的it技术的利用是否是其转型的救命稻草？云、管、端三线布局能否解决管道化的忧虑？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。
电信运营商必须深化战略转型，否则将难以应对移动互联网时代的各项挑战
据赛迪顾问数据显示，2012年中国已有超过4亿用户尝试用手机访问互联网，微信用户突破3亿，手机用户上网的频率全面提高。随着未来以智能手机、平板电脑为代表的新式移动互联网终端的不断推出，人们对于移动互联网业务的需求将呈现爆炸式增长趋势。显而易见，移动互联网正在孕育着一个巨大的市场商机。移动互联网产业生态价值链还在重塑过程中，但机遇大于挑战，关键是如何调整商业模式、战略、策略、渠道。
然而，当电信运营商从被动转主动开始拥抱移动互联网所造就的数据时代时，其最强劲的竞争对手互联网巨头已经成为近年来发展最为迅速、灵活、并且创意无限的角色。当前，即便是世界优秀的电信运营商也面临着艰巨的业务转型需要和巨大的发展瓶颈。在移动互联网时代，运营商缺乏互联网运营经验、对终端掌控力度不足、业务创新能力落后、缺乏标准开发能力以及资源使用与管理运营支撑效率低已经成为了运营商全面增长的几个主要的劣势所在。从最新公布的中国移动、2013年一季度财报来看，利润增长几乎停滞，增长显现出疲态。运营商的转型之门若干年后又将重新打开，而不管是“流量经营”和“去电信化”等运营商转型思路，赛迪顾问认为，面临移动互联网带来的庞大的数据挑战，电信运营商的转型之路必须要围绕海量数据所带来的商机作深度挖掘和分析。
海量数据的出现、数据结构变化给运营商的数据管理及分析带来高度挑战
尽管移动互联网时代给电信运营商带来前所未有的机遇，然而正如硬币的两面，这个时代的到来同样也给电信运营商带来了无限的挑战，特别是大数据的挑战。这个挑战主要表现在以下两个方面：其一、传统数据仓库难以满足日益增长的业务数据所带来的存储、计算需求。随着业务发展数据量的增加，应用复杂导致的数据量增加，这些数据量导致了数据存储和处理压力； 数据仓库无法线性扩容，管理难度加大，成本高扩容压力大，效率下降等。其二、传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理要求。移动互联网和物联网业务带来的非结构化数据、半结构化数据（如网页、聊天记录）对分析系统提出了不同以往的处理要求，如自然语言处理、网页分类等。下图描述了运营商针对不同业务所应具备的大数据处理模型特征，是运营商急需提升的应用处理能力模型。
图1 电信运营商大数据处理应用模型
从上图看，准实时处理、非实时处理以及oltp/在线事务处理以及在线分析应用四个方向的能力将是电信运营商在主要大数据应用所应具备的能力，也是未来运营商大数据的重要竞争优势的角逐。
利用大数据转型，运营商在行动
其实，各大运营商在面向移动互联时代已经做好了部分准备，而且在应对大数据挑战上逐步提高了竞争意识。
中国电信很早就已经意识到移动互联网时代的到来，并于2005年提出了战略转型的构想，主要目的就是为了应对移动互联网时代的挑战。而当前，中国电信已经提出了“智慧城市”发展战略，其中很重要的技术结合点就是物联网和大数据。基于以上战略，中国电信定位成为智能管道的主导者、综合平台的提供者、内容应用的参与者。而在“流量经营”方面，中国电信从“话务经营”向“流量经营”转型。结合大数据技术，中国电信也将深入idc服务以及智慧城市建设，并发掘移动互联与之结合的商机，重塑转型之路。
中国移动数据部认为，在移动互联网时代，电信运营商需要转型，要以开放的姿态获取更多的合作，而中国移动的阅读、游戏、动漫、音乐等业务都将通过开放合作的方式来寻求发展。通过开放合作平台，中国移动从“移动通信专家”到“移动信息专家”的策略转变，就是为顺应移动互联网时代潮流而做出的改变。这一战略的发展基础就是中国移动针对大数据和云计算研究所获得的应用发展方向。中国移动在大云1.5平台上部署了分析型paas产品，利用bc-hadoop构建大数据处理平台，同时建设了并行数据挖掘系统（bc-pdm&etl）以及商务智能平台（bi-paas）等大数据应用平台，为将来在大数据应用和服务市场做了充分准备。
中国联通对大数据的探索源自于2010年中国联通数据大集中策略的提出。2009年，中国联通3g业务正式商用，提出“统一品牌、统一业务、统一包装、统一资费、统一终端政策、统一服务标准”的“六个统一”策略。这意味着中国联通要走一条数据大集中的路线。2012年底，中国联通就已经成功将大数据和hadoop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。当前，中国联通已经新增100亿投资重庆大数据计划，显现了其发展大数据，转型自身业务的决心。
总体来看，运营商利用大数据来推动业务转型将是未来电信市场的一个重要方向。电信运营商如果能够通过技术的进步，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将会成为未来移动互联时代中最大的赢家。

Answer 2

据研究显示，大数据在全球的收入快速增长，预期在2012-2017年的复合增长率将达到60%。根据最近一段时间发布的各类大数据投资研究报告进行了初步估算，预期未来超过40%的GDP增量。大数据已经成为与自然资源同等重要的宝贵财富，发展潜力空间巨大。

而电信运营商作为数据的生产者，多年来积累的数据蕴藏着丰富的业务信息和商业信息，价值挖掘的潜力巨大，拥有如此优质的数据基础，使得运营商在企业、行业、社会等多个层面，都会大有作为。

在8月19日召开的中国国际大数据大会上，中国移动副总裁李正茂表示，中国移动已经意识到，大数据将与运营商的通信网络和客户资源具有同等重要的地位。

从企业层面来看，大数据将助力运营商全面提升运营商的精细化运营水平。一是改善用户体验，通过对用户感知的分析，并运用智能交互技术，进一步提升用户体验；二是实现科学决策，通过大数据刻画当前企业发展的状况，预测未来趋势，对企业成本、收入风险等进行精细化管控。

从行业层面来看，目前各行业纷纷加快大数据应用，重构未来的核心竞争力，运营商可利用数据与网络资源优势，聚焦行政管理、医疗、交通、教育等多个行业，在行政管理领域可以辅助提升政策制定、信息发布、事务办理、管理监控等多个领域的效率和设备，在医疗领域患者可通过可穿戴设备向医生发布数据，从而得到更为便捷的医疗服务。医药研发机构可以利用收集到的医学大数据提高研发能力和医疗水平。在交通、物流领域，可实现智能化的运输网络与运力规划，实施交通管理、车队管理等等。

从社会层面来看，运营商依靠多年的数据和平台经验积累，一定会成为提供社会化大数据生态平台服务的有力参与者。在未来，社会化大数据生态平台，将以数据银行的形式存在，平台使用者不但可以享用运营商的各类数据分析服务，使用者数据也可以在这里得到充分共享和流通，不同的商业模式将在这个平台上衍生和繁荣。

李正茂认为，大数据对于运营商转型升级具有重大的战略意义。而中国移动在大数据的具体研发、产业合作与对外应用方面，也进行了一些积极探索和实践。在自主研发方面，中国移动在2007年启动了大云的研发计划，构建了海量存储处理和数据分析和挖掘等核心能力。到目前为止，大云的大数据相关产品已经在17个省市进行了超过100项应用试点和商用，部署规模超过了3000台服务器，在快速响应市场需求的同时也降低了企业运营成本。

李正茂还透露，中国移动在今年成立了苏州研发中心，计划构建3000-4000人的研发团队和运营团队，宗旨就是要进一步完善云计算和大数据产品体系，尽快形成国际一流的云计算和大数据服务能力。

在产业合作方面，中国移动一直秉承开放共赢理念，推动云计算和大数据技术的成熟和产业健康发展。我们构建了大云产业联盟，与技术提供商、集成商、高等院校、政府机构等超过50家单位，在核心模块合作、授权技术服务、应用开发技术攻关等产业不同层面开展了合作。我们还积极参与了国内、国际标准化和开源组织工作，在TMF完成了大数据报告并完成发布，牵头完成了弹性应用计算接口等国家标准的制定。

另外，在大数据对内的研究探索方面，中国移动率先提出了大数据超细分微营销精服务的理念，在客户服务、市场营销等方面，也有不少成功案例。现阶段的工作，更多集中在应对数据规模增长和促进企业不同专业领域数据融合上面，以及不同程度的发挥数据价值。

Answer 3

运营商大数据的价值主要体现在运营商内部应用和外部商业化。其中通过内部应用可以提高运营商的科学决策水平，实现决策从主观判断和经验判断为主转向数据驱动的科学决策。
精准营销，提升市场经营水平。通过对移动用户上网行为的分析，知道用户的上网偏好并把合适的内容推荐给喜欢的用户，实现精准流量经营；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，有针对性地开发业务和优化资费模式及套餐余量置换方案，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。
客户维系，提升客户服务水平。根据用户的终端是否支持4G，主动向用户推荐性价比更好的4G套餐，让持4G终端的用户早日用上4G网络，提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。
优化网络，提高网络建设和维护水平。通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；以用户的体验视觉实时跟踪网络性能，记录接收信号强度(RSSI)、用户位置等信息，快速预测用户移动行为，并获取当前小区及下一个切换小区的信息，对待切换到的小区为用户预留资源，实现快速切换，准确掌握每个基站的动态流量和忙闲，为精确规划站址和决策扩容、优化网络性能、实现异构网宏微协同提供依据。

Answer 4

瞬息大数据依托国企三大运营商数据进行精准分析为企业提供八大维度，多个兴趣标签，运营商大数据数据和民企的私有数据库不同，运营商手机用户通过实名制登记，保障用户信息真实性，抓取的数据实时更新，企业更高效获客，帮助企业通过大数据转型升级。