京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国联通推出“流量银行”抢滩流量市场
在近期举行的移动互联网流量创新峰会上,2014年中国联通正式推出“流量银行”,以流量为纽带,以技术和数据为基石,“颠覆性”推出包含用户、企业和运营商在内的流量2.0生态系统。
简评
微信等OTT压迫下,运营商大数据运营将是未来方向
移动互联网时代,微信等OTT压迫下,电信运营商有逐渐沦为管道的趋势下,传统语音和短信收入不断,中国联通2014年中报显示,其服务收入中语音部分占比高达59.5%,数据流量收入同比提升50%。传统的收入模式面临巨大挑战,运营商思变是必然选择,我们认为联通的“流量银行”的推出可以算作运营商思变的标志性事件之一,未来运营商将利用自身优势不断革新创造价值。除基础设施外,运营商最大的财富是其拥有的海量数据,包括用户号码身份特征、消费特征、位置轨迹、非流量业务行为特征等,利用这些数据进行对内及对外的大数据运营将是运营商扩大自身价值的不二选择,而在此之前对于数据收集、管理、应用的投入也将不断增加。
公司在电信大数据市场领域份额不断扩大
公司涉及大数据收集、管理、应用、运营全产业链,在电信大数据领域市场地位及技术均处于领先地位。我们将运营商大数据市场分为大数据项目和运营市场。大数据项目(主要指收集、管理、应用)市场份额方面,公司在联通占比超过80%,电信占比超30%,移动占比超过10%。公司今年中标移动大数据核心项目,可谓技术实力获得移动认可的标志性事件,有望改变公司未来在移动大数据市场的竞争格局,打破亚信联创的垄断地位。预计三家运营商明年在大数据领域的投资额度接近30亿,未来每年投入增速有望超过20%。大数据运营市场方面,公司不断尝试以各种方式参与运营项目,虽然目前尚未对收入产生大的影响,但未来尝试不会停止,想象空间巨大。另外,由于大数据运营最终涉及各垂直行业,运营商直接参与的难度很大,以有偿分享数据资源的方式开放合作大数据运营市场将是最佳选择。
金融BI将成比翼齐飞之形势
计世资讯数据显示电信和金融是目前对大数据投入最大的两个领域,占比超过60%。近年来公司大力拓展金融大数据领域布局,两年来连续并购科瑞明及屹通信息。另外,公司还有自身的金融事业部,预计三个部分明年将贡献7000w以上利润。金融BI市场相对电信市场更加分散,公司未来希望打造金融和电信大数据比翼齐飞的局面,若想达到这一目标,金融BI市场仍需不断加强和拓展,而利用上市公司平台进行并购将是扩大市场份额最快的方式。
产品化提升毛利率,募投项目拖累管理费用率.
今年8月份公司发布了东方国信大数据产品线核心产品,涵盖了大数据采集设备,大数据处理专用设备、大数据存储及计算、大数据管控等各个方面,这些产品已经在各个行业客户中得到了成功应用,未来公司将大力贯彻产品化策略,这将有效提高公司产品标准化程度,降低二次开发频率,从而提高公司毛利率。另外,由于公司上市募投项目导致的研发费用资本化的摊销,近年来管理费用率不断上升,到今年年底公司5个募投项目将全部完工,研发费用资本化将见顶,管理费用率未来有望逐渐步入下降通道。
盈利预测与投资建议.
除电信与金融大数据市场外,公司还通过内生和外延等方式渗透到工业、能源等大数据市场。未来电信和金融两领域将长期处于大数据投入景气期,整体市场增速有望保持在20%以上,公司在两个市场份额有望不断提升,预计公司2014~2016年收入5.86、7.54、9.76亿,增速分别为25.36%、28.50%、29.47%。EPS分别为0.51、0.70、1.05,对应估值分别为45.10、32.86、21.90,强烈推荐,维持“买入”评级,6个月目标价提高到38
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、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11