京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的概念已经火了很久,就如同其他所有的业务发展一样,运营商多数会是起个大早赶个晚集,只要当各方面条件都具备的时候,运营商才姗姗来迟的开始像模像样的做起了大数据的生意。
运营商的大数据是宝藏,只是欠开发
运营商掌握了相当强的大数据资源,这个没有任何争议,国内外行业里的专家都是这样认为的,但就大数据的应用成果来看,运营商还都停留在枝节,没有形成规模化和系统化,至于大数据的价值变现,更是处在摸着石头过河的初级阶段。
从理论上来说,运营商的大数据资源得天独厚,数据维度多且数量大。按照中国联通相关部门的说法,对比其他数据方,运营商的数据更全面、丰富、真实。运营商的用户随时都在产生大量信息,积累了用户身份、套餐消费、语音通信、短信通信、位置信令、手机上网等庞大的数据量,而且数据的真实度和质量都很高,且具有较高的含金量。其中,仅移动用户每天就会产生800 ~ 1000 亿条访问记录,约30TB 的数据量。
此外,互联网公司可能具有用户在社交、搜索、电商等某一领域的数据,而运营商则能采集到用户通过移动互联网所产生的全网内容。同时,实名制的号码与每位用户的真实行为紧密相关,并且运营商可以通过用户的通信关系验证用户行为特征,这种基于社交网络的信用评估方式,比单一分析每个用户个体行为具有更高的可信度,可有效避免信息伪造。更重要的是,运营商的网络特性使其天然掌握用户的位置数据,这些位置数据实时、连续且唯一,成为大数据应用的宝贵资源。
也正是因为此,运营商可以将IT系统所包含的结构化数据与用户上网日志、访问记录、位置信息、终端信息等等信息进行整合,更加清晰地感知用户的实际需求,知道用户是谁、在什么地方、用什么样的终端、需要什么、访问什么……也就是说,运营商可以通过数据,发现和感知客户需求,从而为用户提供更好的产品和服务。这不就是大数据应用的最基本样式吗?
三大运营商纷纷构建大数据应用联盟,实质是为大数据建设使用场景
媒体报道,2015年11月27日,在中国企业大数据联盟峰会上,中国电信正式发布了大数据开放平台和“天翼大数据”品牌,并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品及大数据云平台型产品,重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。中国电信与浪潮集团、全联房地产商会、东方国信、中诚信征、中智诚征、华为、中兴、神州泰岳等十余家合作伙伴签署了战略合作协议。中国电信将与战略合作伙伴在大数据产品和解决方案等领域持续开展深度合作。中国电信集团公司副总经理高同庆表示,大数据联盟由中国电信牵头推出了大数据共同成长计划。该计划以大数据应用为主线,旨在发挥各成员单位的技术、行业和市场优势,带动上下游大数据产业服务链条的发展,共同促进大数据产业生态圈的建立。
此前,据中国通信网2015年5月报道,中国联通与西班牙电信达成合作协议成立合资公司。合资公司总资本为1亿元,其中联通出资6000万元人民币,西班牙电信出资4000万元。由联通宽带公司旗下专事运营位置数据的北京新时讯无限传媒广告有限公司牵头筹备,该合资公司将在中国市场开展基于位置的大数据业务,比如精准营销等。中国联通同时还在与澳大利亚电讯进行谈判,有望成立一家车联网及相关大数据服务公司。业内分析认为,这是中国联通进一步加大大数据业务的决心,未来会有计划进一步整合其他类型数据,以形成结构化的数据分析,提高数据含金量。
更早的1014年,在移动互联网国际研讨会上,中国移动原董事长奚国华提出了大数据时代全新的移动互联网战略,即:构筑“智能管道”、搭建“开放平台”、打造“特色业务”与提供“友好界面”。这16字方针,体现了中国移动在移动互联时代全面开启之际的全新战略定位。一年多来,中国移动的各省市公司陆续成立以大数据应用为核心业务的独立公司,进军大数据的布局已经基本完成。
运营商们之所以纷纷成立大数据联盟或者加紧产业合作,都是苦于找不到大数据价值变现的场景,缺乏像阿里巴巴那样完整的内部大数据应用场景成为了运营商抱着金碗要饭的根本原因。但是,这种联盟的方式太松散,将大数据成果变成咨询报告一样的对外销售,也绝对不会是大数据的主流。
运营商以下这些探索也许走在了正确的道路上
在大数据的应用上,必须掌握一个基本原则:要让别人用,自己必须先用好,要想吸引别人用,首先得表现出吸引别人的能力。比如,阿里巴巴的双11,这种数据应用的多方面能力已经通过双11这样的舞台表现的淋漓尽致,大数据的价值变现就变得顺理成章,而百度通过过年和景点旅游等社会广泛关注的大数据应用也向社会呈现了自己的强大能力,吸引客户的目的已经达到。
2015年9月8日,高德地图和微博宣布达成战略合作推出“V交通”公共服务平台,邀请各地交通机构入驻,同时联合发布了该平台的首个落地产品——城市交通指数榜。
百度每年的春运地图和黄金周旅游图,以及最近百度地图交通通勤图都引发了社会关注,虽然目前只展示了北京的通勤图,标注了中关村,西二旗,国贸,望京四个热门地点的人群流动图。百度地图开放平台涵盖了定位、搜索、底图、全景、导航、轨迹追踪等功能,据说每天支撑60万网站和App调用请求,每天服务4亿人口,这样的平台运营商也一样有。
据中国联通官方的介绍,目前联通的大数据征信已经投入实际应用中,包括联通内部项目和对外合作项目。在联通内部项目中,主要应用在联通代支付项目的贷记功能上,给用户授权透支功能之前,需要对用户的信用进行评估打分,确定用户的可透支额度。对外合作项目包括为银联、招行等金融机构提供基于联通大数据的征信评分,金融机构根据评分再结合自有的征信体系,对贷款个体进行综合信用评估,从而提升信用评估能力,降低业务风险。
另据媒体的报道,在第十二届“中国光谷”国际光电子博览会上,由中国移动湖北公司与长江大数据交易所合作搭建位置信息大数据平台首次亮相,作为湖北省首创性应用,位置信息服务被作为重点项目在会场大屏幕展出。本次光博会场馆首次亮相的位置信息大数据服务通过对移动用户的位置信息数据进行收集、统计、处理,提供实时参会人员精准数据分析报告,包括人数、男女比例、年龄分布等。大数据服务还能通过数据采集,利用热力值,对现场人口分布情况进行数据化和显性化,对人流密集区域进行安全预警,参展企业还可以直观看到展台前观众的驻留情况,平台提供的详细数据参考为企业实施精准营销提供了支撑。
以上中国联通和中国移动的做法虽然还处在宣传介绍的初级阶段,也并没有实现自己内生的大数据应用场景搭建,但至少让外界了解了运营商在大数据方面的能力,案例的说服力胜过千言万语。
其他,至于行业里探讨的运营商在数据方面的种种能力和应用前景,现在还多数停留在纸面上,想要变成现实还是远远不够,这就需要运营商彻底的思考一下,怎样才能让数据变成黄金,而不是抱着金碗一直要饭下去了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27