京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业链清晰_数据分析师培训
运营商大数据产业链主要分为四层:即大数据采集、大数据管理、大数据应用及大数据运营。
大数据采集是大数据产业链的底层基础。目前政策要求数据全采全监,包括通话记录及内容、短信记录、位置的轨迹信息等管道内特有数据,所以数据采集成为了运营商的刚性需求。政策及4G助力采集市场率先爆发。而大数据采集对进一步做大数据管理、应用及运营有着最直接的支撑。
大数据管理通过数据共享平台实现。数据共享平台主要由数据汇集、数据支撑、数据接入点三层组成,向下可以支撑数据采集层,向上支撑外部数据应用系统。在数据采集过程中,有时一个口有超过十套系统在采集,比较杂乱。大数据共享平台是趋势,即将采集好的数据放在共享数据池中,实现共享避免重复采集,这也是运营商比较偏好的方式。
大数据应用主要包括基础应用和行业应用。基础应用,包括网络管理和优化及客户关系管理;行业应用,包括企业业务运营监控和经营分析。
大数据运营终极目标:增值业务和精准营销。增值业务:利用特定的网络数据,创新增值应用,增加运营业务收入。简单来说,数据采集阶段形成了最全面、最及时的数据,通过具体时间段、具体地点(实际或虚拟)客户行为的趋势性分析,即可形成非常有价值的判断,再通过指定的要求来分析,即会形成更有指导意义的结论。精准营销:通过对移动互联网用户的行为分析,进行用户偏好分群进而建立精确的用户画像,并开展针对性的市场营销及配套服务。
对于数据采集公司来讲,面向核心网各个功能域采集数据。通过对移动、固网中控制数据和用户数据的采集分析,并对监测报告进行深度解析,发现数据应用的潜在特征进行识别。
中国移动设备数据流量2014年增幅接近50%。根据工信部数据,包括智能手机在内,中国各类移动设备2014年的平均流量首次超过200MB。但根据思科的统计,全球智能手机2014年平均数据流量达到819MB。这从侧面显示,我国平均流量水平还有很大的提升空间。
三大运营商中,中国移动2013年底率先拿到TD-LTE牌照,拉开了我国进入4G时代的序幕。中国联通和中国电信2015年2月底才拿到FDD-LTE牌照,4G建设将全面铺开。4G时代对运营商的重大变化即为,传统数据(信令)采集业务也将由过去的2G、3G以语音和短信为主全面向4G数据(上网)业务拓展,而4G大量的图片、视频信息也将在采集规模上远远超过2G、3G。
据我们测算,在2G-3G时代,电信及联通在信令和DPI采集领域投入约20亿-40亿元。随着FDD牌照的发布,三大运营商均进入4G时代,都在加大数据采集领域的资本开支。我们之前预计,今年三大运营商规划的采集规模或达25亿元,其中以中国移动4G为主。但从年初招标的情况来看,竞争相当激烈,移动一期的招标最终成交价可低至最初规划的1/10水平。预计今年最终合计将在15亿-20亿元之间的水平。当然,各厂家在初期血拼是为了“圈地”,即进入运营商集采或是省分的供应链体系,这样才能够获得后续扩容,并通过扩容来实现盈利。随着4G渗透率的大规模提升,数据采集的需求量将现指数级增长。
随着三大运营商都大力推进4G建设进程,其共同发力将进一步提升4G的普及率,数据量级的增长将相当显著,我们认为运营商数据“采集”业务将在未来几年出现大规模爆发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22