
大数据为运营商带来哪些机遇
在互联网和通信技术飞速发展20年后,一个属于“大数据”的时代到来了。随着互联网、移动互联网、终端设备、物联网等技术的发展,全球数据生产正在高速增长。信息正成为企业战略资产,市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存,企业也越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究,信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源,如今信息处理技术的高速发展使很多数据的价值能够被更好地挖掘和利用。
大数据时代的到来,让传统电信运营商面临不小机遇。由于电信运营商长期进行网络运营、拥有海量的用户以及丰富的行业应用,这些资源能够为电信运营商提供海量的数据源;电信运营商拥有的底层网络带宽、机房机架资源优势明显,能够为大数据快速发展提供基础保障;而且电信运营商还有平台资源的优势,电信运营商提供的智能管道和综合信息服务,能够为庞大的有价值的数据处理提供平台。
传统电信运营商在依托上述优势的条件下,可以实现业务运营模式的转型。
向“数据资产”运营的转型。电信运营商在进行网络运营、业务运营和提供服务的过程中能够感知并获取网络状态、业务状态和用户特征数据,通过挖掘整合这些“数据资产”,并构建面向大数据服务的开放平台,向第三方提供开发共享平台,形成有价值的商业资产和变现能力。
向“流量产品”运营的转型。电信运营商通过对相关网元的数据感知、按用户签约属性、业务内容、带宽要求和通道资源,实施制定灵活的多层级,并兼顾QoS的智能策略控制,提供差异化的带宽接入、定价能力。
运营商还可以进行基地业务营销,收集社交网络、音乐、游戏、阅读等上网行为方面的大数据,洞察客户行为特征,开展基地业务针对性营销; 进行实时位置营销,收集用户位置等大数据,以及客户资料等传统数据,开展基于用户位置分析的实时位置营销;通过收集信令、用户接入呼损、网络优化等大数据,开展网络系统优化分析,提升网络通信质量;开展终端分析服务,通过收集终端销售、供应链、微博终端评价等信息,开展终端定制业务及定向广告服务。
总而言之,电信运营商在大数据时代的机遇下,需要在以下几个方面谋求发展,包括:构建数据共享服务体系,整合内部数据,为企业发展提供数据支撑和决策建议;分析引领业务发展,发挥数据价值,优化业务资源利用;以应用为王,推进相关技术和应用,提升客户感知,支撑流量经营。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15