京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运营商大数据产业链迎机遇_数据分析师培训
“人类正从IT时代走向DT时代。”阿里巴巴集团创始人马云在各种场合都不遗余力地推销自己的观点,信息社会已经进入了大数据(Big Data)时代。利用所有的数据,而不再仅仅是一部分。
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效,即混杂性代替过去所谓的“精确性”。大数据的核心是预测,更看重相关关系,让数据发声!
电信运营商拥有多年的数据积累,涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务,也包含公众客户、政企客户和家庭客户,同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。随着语音业务的逐渐免费,数据流量经营将成为运营商的主要业务,由此运营商“管道化”甚嚣尘上。然而运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据,大数据金矿价值凸显,由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。
事实上,全球运营商已经开始为掘金大数据开始准备:电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右,成为运营商的一项战略性优势。
2014年开始,随着中移动大规模发展TD-LTE业务,中国将全面进入4G时代,运营商传统数据(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于2G、3G。(据我们了解,中国联通3G时代三期采集投资规模约9亿元,而中国移动LTE一期预计投资规模约20亿元,中国移动今年已开始大规模集采DPB数据采集设备)。
运营商数据采集为刚性需求,随着4G建设深入推进,运营商数据“采集”业务将在未来几年出现大规模爆发。今年年底或2015年初LTE-FDD牌照的发放将推动电信、联通加入到4G建设大潮中,有望成为新的行业催化剂。
同时,信息安全等要求日益提高,国家基本要求运营商数据采集采用“全采”模式;大量的全面上网数据将携带更多的用户有效信息;运营商采集数据将由过去以网络优化为主要目的向精准营销价值发展,数据价值商用化场景全面提升及扩展。
由此,运营商大数据业务产业链将全面迎来新的发展机遇。运营商大数据产业链主要分为四层:大数据采集、管理、应用、运营。
A股不乏众多大数据概念股,像银信科技、东方国信、宜通世纪、天源迪科、世纪鼎利、过去的中创信测等等。从通信板块上市公司来看,东土科技收购拓明科技、初灵信息收购博瑞得,宜通世纪则通过OEM模式等,均已开启运营商大数据价值的挖掘,而且已有了一定的较为清晰的模式。我们的核心投资逻辑为:一是,数据采集为刚性需求的公司将率先爆发;二是,工业4.0时代,工业互联网爆发,运营商数据行业应用将率先实现突破;三是,盈利模式的突破将在于产业链的垂直化及商业变现,基础IDC服务运营商也值得关注。
在盈利模式方面,我们认为相关产业链的公司与运营商共建平台并进行分成的模式将会是较为合理的一种情形。另外,产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析及营销能力也将成为与运营商形成更好的互补效应,进而形成合作共赢的较好突破口。目前在积极拓展下游数据应用及营运的相关公司值得关注。
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