京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运营商如何充分“掌控”数据 以大数据换未来
运营商多元化拓展需要带给其他行业新的价值,这个价值可能是更好终端、更好网络、更好平台、更好内容。但所有价值的核心是运营商如何提供更好的对策,承载这个核心的则是“数据”,运营商能否充分地掌控“数据”并对“数据”进行有效诠释,将影响运营商多元化转型未来。
运营商所能赋予的价值
一、如何充分掌控“数据”
1、掌控“数据”的背景
运营商可以称为“数据巨头”,但运营商目前的发展与“数据巨头”并不相称。运营商拥有更为核心的用户基础数据(年龄、性别、账单等),以及用户通信数据(位置、流量、语音等),这两个核心数据是一般企业无法比拟的。正是因为运营商能够掌控用户的核心数据,所以运营商存在能够掌控其他行业的数据的可能性。
缺乏其他行业数据,运营商所有核心数据的价值没有发挥余地。运营商重点将落在其他行业数据的拓展上,运营商的多元化拓展,实际是运营商对多元化数据的拓展,运营商数据版图越广阔,业务将越多元。
2、掌控“数据”的模式
运营商如何掌控各行各业的数据,运营商需要同时构建通信服务平台、以及与各行业相应的信息服务平台来支撑各行各业的服务,运营商通过通信服务平台与信息服务平台来记录消费者、商家/政府、服务商的各种各类数据。再通过平台上的人工智能、大数据分析来实现数据价值的变现。
在这个模式上,运营商并不是直接向消费者提供服务,而是由专业的服务提供商向消费者提供服务。这是否意味着运营商被边缘化或管道化,恰恰相反的是运营商掌握了产业链的核心价值——“数据”,运营商通过强大通信服务平台捆绑信息服务平台进而掌控产业链上下游的“数据”。产业链的核心并不是服务商所能提供的内容,而是运营商对数据的诠释与运用。对症下药、服务匹配才是产业链的核心价值。
NTTdocomoHealthcare推出WM平台,主要用来收集、分析、预测用户健康数据。在这平台上构建各种各类与健康相关的应用例如“健康管理”、“步行挣钱”、“作息管理”、“女性专属”、“预防接种”、“怀孕监控”、“育儿记录”等。合作商通过这个平台为消费提供专业服务与产品,例如医疗建议、保健建议、穿戴设备、测量仪等,个人消费者通过应用获得专业的服务,普通商家或广告商通过平台获得潜在营销客户。该平台将运营商、服务/产品提供商、个人消费者、普通商家/广告商四个角色有效串联起来,形成共生共赢的生态系统。
运营商掌控“数据”的核心,是搭建数据平台,专注数据的运营,通过大数据分析或人工智能,为消费者提供针对性服务、为服务商提供客户匹配与服务、产品优化建议,为商家/广告商提供客户匹配与营销策略优化建议。运营商对数据的掌控,实际是运营商通过数据支撑来实消费者、服务商、商家之间的有效沟通。
二、如何有效诠释“数据”
数据不是被制造出来,数据只是被记录而呈现,数据是对现实世界的描述。我们之所以能通过数据来诠释现实世界,是因为我们通过数据构建能解释现实世界的模型。数据仅当被记录的时候存在,诠释现实世界的模型仅被数据验证才显真实。数据不断被记录,模型不断被优化,模型才能更接近现实世界。
数据的诠释,其实是指运营商与现实世界互动的过程,更确切的是运营商对现实世界进一步理解的过程。运营商通过大数据分析,不断优化诠释现实世界的模型,找到现实世界运作的机理,发现现实世界的不足与问题,进而针对性提出相应的对策与解决方法。
数据的诠释的过程,即是运营商创造价值的过程。数据的诠释带有一定目的或方向,要么解决问题或难题,要么让事情变得更好,当然是好的目的与方向,才能带来价值。例如在制造业方面,运营商可以帮助工厂监测失败信号、产品质量控制、提升安全、提升运营等;在农业方面,运营商可以帮助农民扩大规模、提高质量、节省农动力、获取有价值信息,提供安全可靠食物等。正如NTT解决方案,所有解决方案都有初步的想法与目的,这个想法与目的则源于运营商对行业的初步理解。数据的诠释,一方需要通过大数据挖掘、人工智能来理解数据,另一方面则需要运营商通过真实世界的切实了解实际问题与情况。
价值的大小,完全取决于运营商掌控的数据量,以及对数据的诠释能力。运营商掌控数据越多、诠释数据越透彻越能给出有价值的对策。正如NTT解决方案中,运营商通过大量各类感应设备、物联网等尽可能多收集数据,累积数据,再通过大数据分析、人工智能来诠释数据,然后做出预测与行动,最终创造价值。运营商需要尽可能收集数据,以及构建强大数据分析与人工智能平台,才能成功利用数据创造价值。
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