京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国普天构建“智慧”4G业务大数据支撑体系
随着4G和移动互联网时代的到来,中国移动互联网业逐渐步入大数据时代,同时也开启了行业发展的“数字金矿”。中国普天所属企业东信北邮信息技术有限公司(简称普天东信北邮)立足于电信、移动互联网领域的大数据现网实践,应用数据采集、数据加工、分布式计算、数据挖掘、可视化展示等技术,打造直接具备生产能力、实时能力、决策能力、开放能力的智慧型BI产品体系,释放大数据价值。
在4G环境下,业务的典型特征是容量大、速度快、实时性视频传输稳定,更适合移动互联网时代用户的业务需求,同时也对流量管控、流量服务、用户行为分析等精准化运营提出更高要求。针对这些特征与趋势,普天东信北邮提出“一个平台,四个体系”的4G业务大数据支撑体系管理理念,提供以大数据为基础的智能、灵活、开放的运营支撑平台,实现4G业务数据采集、存储、计算,能有效支撑上层应用。
其中,“一个平台”即指打造海量数据采集、计算、管理、应用支撑的大数据平台,实现决策支撑和数据生产。整合运营商通信、计费、云存储等基础能力和分散在传统业务中认证、适配等业务能力,以及用户统计级行为数据,形成运营商独有的产业平台,并将能力和数据开放,实现电信产品和服务的延伸。
“四个体系”则包括构建基于用户共享的用户行为分析体系;构建个性、实时、一体化流量服务体系;基于大数据分析,实现流量智能管控支撑体系;建立“大数据、超细分、微营销”营销服务支撑体系。
构建基于用户共享的用户行为分析体系
流量共享是4G业务主要特征之一,由此衍生多用户共享、多终端共享的群体性行为,且流量使用者和购买者出现隔离。东信北邮针对该行为特点,建立多终端分析体系、购买者和使用者协同分析体系。其中,多终端分析体系引入UA信息,弥补以IMEI为核心的手机终端分析体系的不足,建立全终端分析体系,满足4G和移动互联网时代多终端接入的需求。购买者和使用者协同分析体系则基于用户真实使用终端,通过对用户位置、时间、交往圈、UA等信息多层筛选,还原真实使用者号码,解决特定产品(购买者和使用者可分离)营销分析难题,形成了基于购买者和使用者协同分析的创新营销分析模式。
构建个性、实时、一体化流量服务体系
构建个性、实时、一体化流量服务体系,有效解决用户流量类投诉和咨询,提升4G和移动互联网时代用户体验与满意度。
东信北邮针对流量投诉场景,采用“三步走”策略,向客服人员提供套餐使用情况、流量结构分析和流量清单查询,逐层剖析流量使用情况,解决流量投诉和质疑。
基于大数据分析,实现流量智能管控支撑体系
基于用户、业务等分析成果提供PCC智能策略支撑能力,实现互联网智能化QoS运营,力求资源利用率最大化,促进收益最大化。
从精准营销平台、经营分析等应用系统提取分析数据,再结合闭环评估的结果,生成针对流量的营销服务策略、统一交互策略(如PCC流量管控策略)和运营保障策略(如网络优化策略),动态支撑各营销渠道、网络侧PCRF、OSS域网络平台的执行,最终对执行效果和策略进行评估,更新策略中心,实现智能、闭环的策略管理。
建立“大数据、超细分、微营销”营销服务支撑体系
随着4G时代和移动互联网时代的到来,新业务、新产品层出不穷,用户的需求表现出越来越强的个性化特征,未来移动互联网的发展越来越取决于用户需求拉动。而普天东信北邮4G业务大数据支撑体系能够助力用户实现自助分析、智能精准策略匹配、智能化精准化流程以及服务能力整合与输出。即以超细分的用户标签为基础,实现用户群的自助式多维分析和需求探索,培养业务人员自助分析习惯和用户洞察能力;打造策略匹配中心,实现“客户-产品”和“产品-客户”的双向自动超细分的精准策略匹配;通过进一步完善营销规则管理,加强渠道协同及渠道触点的统一管理,既提升营销效率,又促成对用户的合理接触,同时,系统具备数据开放的能力,并向各外部平台提供服务能力。
同时,普天大数据产品的建设基于“半定制化”的理念,具备个性化服务、精细化营销、数据化运营、科学化管理、商业化分享等特点。截至目前,普天东信北邮大数据产品累计服务6.2亿名用户,为4.8亿名用户提供个性化推荐服务,为3.4亿名用户提供精准营销服务。4G业务大数据支撑体系也已在多地落地商用,其中流量经营方案助力浙江移动获得“中国移动2012年流量经营集团竞赛”第一名,并开拓了4G和移动互联网时代产品多终端分析、流量共享创新分析模式,作为优秀模型在全集团推广。未来,普天东信北邮将继续与运营商伙伴开展深入合作,研究并应用大数据关键技术,对移动通信信息服务领域持续生成的业务数据、用户数据和网络数据进行分析挖掘,并将产生的结果应用于业务和支撑系统中,实现对用户行为数据的深入分析和挖掘。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21