京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助推通信业“华丽转身”
横空出世的大数据所释放出的巨大“能量”,如今已经波及大部分传统行业。其中,作为与大数据有天然紧密联系的通信业更是首当其冲。 运营管道中的数据是通信运营商多年来业务的积累,其间蕴藏着丰富的业务信息和商业信息。如何挖掘出这些数据的巨大价值而在大数据时代傲视群雄,成为运营商当前所面临的头等大事。 改变通信业现状 早在2012年,idc就发布研究报告指出:全球大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长至2015年的169亿美元,年均增长率高达40%以上。 当前,通信行业已成为大数据最有作为的细分行业之一。
随着网业分离的加速实施和ott(互联网向用户提供各种应有服务)业务的不断渗透,目前通信运营商正逐步沦为“流量管道”。在互联网企业逐步成为电信业务主要提供者的趋势下,运营商的传统业务受到前所未有的冲击,用户的arpu值(每用户平均收入)也在同步降低。 在此背景下,通信业与大数据结合所带来最直接的改变,是推动了运营商与维护部门职能角色转换。 赛迪顾问通信产业研究中心分析师杨光接受《中国科学报》记者采访时表示,在大数据时代,网络侧的数据将成为有价值的蓝海,通信运营与维护部门可对海量的网络侧数据进行分析,以支撑市场部门营销活动,从被动响应客户的需求走向主动为其运营、维护,就此实现了职能的转型。 电信分析人士马继华也对《中国科学报》记者指出:“大数据与通信业结合可以提高运营商的管理水平,实现网络的优化。” 此外,运营商可以利用大数据分析寻找目标客户,制定有针对性的营销计划和产品组合,为不同用户群体提供差异化服务,实现精准营销。
在分析人士看来,传统的运营商业务决策由bss(业务支撑系统)数据决定,大数据出现后,运营商加强了bss数据和oss(运营支撑系统)数据的整合,甚至可以通过多维度的数据挖掘直达每一个用户、每一桩业务的细颗粒度分析,对用户进行精准画像。 “简言之,运用大数据能显著提高通信业对存量用户的管理能力。”杨光说。 同时,随着大数据时代的来临,运营商的成本支出也将出现下降。 盈利模式被颠覆 更为重要的是,大数据的出现将颠覆通信运营商的盈利模式和格局。 在过去,传统运营商的商业模式往往只提供管道而不关心内容。但是,在大数据出现之后,运营商管道内庞大且丰富的网络侧数据,可以为运营商提供深层次的经营决策支撑。
“运营商掌握大量别的行业所没有的数据,比如用户的通话轨迹等等,具有先天的优势,不仅数据量大,而且可靠性高。”马继华说。 长期以来,各个行业用户往往只专注某一领域,缺少宏观数据的视角。而通信业运营商可以利用自身数据与网络资源方面的优势,为这些行业用户提供定制化分析报告。 马继华说:“运营商可以运用大数据在不同行业中发现好的商业机会。以往他们只是将数据用于管理和决策的需要,并没有做成产品,而现在运营商完全可以将其做成数据分析产品出售给不同的行业用户。” 杨光也表示,未来新的通信业盈利模式之一即是面向行业用户提供增值服务。
“比如面向行业用户提供定制化报表,对流量、用户访问记录等个性化信息进行多维度分析,为行业用户提供端到端的业务质量管理。” 同时,运营商可以推出面向个人用户的短订购模式。比如以大数据分析为基础,将用户群细分,依托精细化营销平台面向每个自然用户推出多元化流量包套餐,支持不同场景下用户使用习惯。 在流量不充足时,用户可根据个人情况随时订购流量套餐,保证数据业务持续使用——目前,国内运营商已经正在积极推进这一新业务。
此外,通信运营商还能与ott企业或虚拟运营商进行合作共享数据,杨光指出,运营商可以采用收入分成的方式,与ott企业或虚拟运营商达成合作意向,通过技术改进保证特定ott业务使用者的业务质量,利用定向提速、定制套餐等手段提升用户感知,增加用户使用ott业务黏度,提高用户arpu值。 并非一路坦途 当然,进入大数据时代的通信业并非一路畅通无阻,仍然有许多因素在阻碍其“华丽转身”。 马继华告诉记者,运营商虽然掌握大量数据,但是对个人用户具体资料掌握得并不清楚。而且由于多年来数据无法给运营商带来商机,因此他们对于数据的保存并不重视。 “很多数据在系统维护时就被抹掉或者替换了,这对分析用户使用习惯的连续性有很大的影响,很多数据因此失去分析的意义。”马继华说。
而且,当前大数据的数据量级正在突破现有的物理设备上限,导致运营商需要不断增加存储平台以应对数据增长态势。 “基础设备的建设速度远远跟不上数据增长速度,烟囱式的系统架构投资过大且无法一次成型。”杨光说。 他建议,运营商可以建立自己的云网络,使用云存储手段实现数据的分布式存储,根据需求逐步扩充存储平台空间,形成数据存储的弹性架构。 此外,数据共享问题也应当引起运营商的重视。大数据应用的前提自然是数据开放,运营商如何在保证安全与隐私的前提下,最大限度地为用户提供数据共享的便利,成为在大数据实施规模应用前亟待解决的问题。
“可以培育数据管理人才,组建专职人才队伍负责数据开放共享,制定数据共享操作规则和相应规章制度,以强化隐私安全保护的重要性。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23