京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据变现四大模式释放电信大数据价值
OTT、管道化、资费调整是近几年电信行业在市场竞争上的主要挑战,但现在电信行业也开始有了巨大的转变,开始通过数据这个金矿来进行变现,利用数据为客户提供产品和服务,而且服务也做的越来越精细和具有针对性,向其他行业中进行拓展。
从目前看来数据变现上,中国和国外的电信运营商都处在不断探索的阶段,在商业层面上并没有很好的收入,但当数据的价值得到认可时,也将会有更大的价值释放。
电信行业四大变现模式
大数据变现主要是通过企业内部和外部两部分数据同时作用产生,在内部有三种数据,业务交易数据、流程型数据、交互式数据可以形成变现,外部则是行业数据和互联网等数据等。
电信行业在变现形式上有四个层面,第一、能力平台的变现,基于自身数据提供能力组件,比如位置平台、信用平台;第二、分析能力变现,行业分析报告;第三、运营的变现,为第三方客户提供运营服务;第四、纯数据变现。
目前较为成熟的两种变现形式是能力平台变现和分析能力变现。目前运营商的省级公司基本都已经拥有位置、信用、大数据服务中心等平台,另外针对特定事件的大数据分析也已经很成功。在Teradata天睿公司大中华区通信行业解决方案资深总监姜欣看来,目前的所有变现形式在技术上都可以实现,只是在推广和组织上会有所不同。
数据变现四大模式释放电信大数据价值
Teradata天睿公司大中华区通信行业解决方案资深总监姜欣
西班牙电信的智慧足迹(SmartSteps)就是一款面向零售商的能力平台,该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据,可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析,并将洞察结果面向政企客户提供。例如,洞察结果可为零售商新店设计和选址、设计促销方式、与客户反馈等提供决策支撑,从而帮助零售商更好地理解和满足客户需求、降低成本;也可帮助政府统计、预测各种场景下的人流量。
在四种数据变现模式之后,现在还有一个新的变化,电信运营商开始和第三方行也跨行业成立合资公司合作运营,通过一定形式双方共同运营数据资产,互相弥补各自数据资产的不足。像中国联通和招商银行合作推出的招联消费消费金融有限公司。
现阶段企业对于大数据变现的市场主要集中在产品层面,例如位置、信用等,产品的优势在于不用涉及其他行业业务,又能够将数据能力进行很好的体现。但未来,一定会向行业进行拓展,开发出上层的产品和服务。
姜欣指出,目前没有得到快速发展这是因为受制于法律法规和对其他行业理解两方面,当然运营商正在努力进行拓展,除了自身大数据部门的作用,同时连同企业以及政府合作,推动行业的融合。Teradata已经帮助中国移动某省公司搭建了产品体验平台,将运营商数据对外进行展示,促成和其他行业间的合作。
电信大数据平台该如何建
早期电信行业的数据分析是通过经营分析系统实现,现在则发展成完整的大数据系统,主要综合BMO三个数据域的数据,其中B域是经分数据,O域是网关类数据,M域是ERP、MIS等系统数据。
现如今大数据平台已经相对完善,主要的问题是让大数据和业务紧密的集合,这就需要解决速度和数量这一对矛盾的问题,所以在数据处理平台基础之上还需要补充充实化等很多能力,像流处理、动态数据仓库、高级分析可视化等技术,实现快速采集、处理、分析、呈现和业务呈现闭环。
“电信运营商的技术实力毋庸置疑,但在大数据领域还要拥抱更多大数据分析技术。”姜欣说道。Teradata的建议是在原有完善的基础设施上将速度再提升,将业务更紧密的结合,用更多技术来丰富现有的架构。
电信行业是Teradata业务的主要行业之一,而电信行业目前一般采用三部分技术:第一、数据平台技术,包括数据仓库、MPP技术、Hadoop,在之上还有内存数据库技术和Spark技术。第二,数据采集上提供TeradataAutomation、TeradataListener流处理技术等。第三,前端BI工具,TeradataAster等。尤其是Teradata统一数据架构(UDA)的高性能数据仓库、数据探索平台、Hadoop平台的组合非常适合电信行业,其中某一部分也可以使用不同品牌的产品进行组合,这一组合尤其解决了运营商的降本增效,让不同的平台做最擅长的事。
在行业的拓展上,Teradata内部通常会组织不同行业的顾问和运营商一起进行交流,分析不同行业的资源整合方案,同时也可以促成不同客户间的交流。姜欣指出,一方面Teradata帮助运营商规划行业需求,另一方面帮助第三方行业看到运营商数据的对其的作用。
大数据技术还在不断地完善,随着新技术的不断提出,大数据平台的可靠性、性能也将随之提升,而随着数据变现模式的深入探索,甚至未来创造出更多的商业模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05