
运营商的大数据问题出在哪_数据分析师
大数据已经从概念阶段上升到了实际使用阶段,越来越多的企业在通过大数据进行产品开发和营销指导,而通信运营商也开始对手里握着的金矿感兴趣。
不过,就如同以前很多业务开发一样,运营商掌握资源不假,但能否被资源变成产品却是未知数。在大数据应用中也是一样,运营商们仍在逡巡。
毫无疑问,运营商们手中的大数据无与伦比,甚至比互联网巨头们还要多,只是,要想把这些数据利用起来,却不如互联网公司容易。
运营商数据积累时间长但质量不佳
与互联网公司相比,运营商手中的数据更具有普遍性,甚至几乎囊括了所有的社会个体,可是由于运营商多年来经营业务相对集中,数据主要与通信消费行为领域相关,数据的范围相对较窄,在使用上受限很大。
此外,运营商们在开始积累数据的时候就不够长远眼光,因为数据数量过大,存储成本过高,运营商们曾经处理掉很多现在看来非常宝贵的数据,这些都不可能再生。
在数据结构上,运营商们原来存储数据主要用来作为向用户收钱的证据,对于与收钱关系不大的项目往往很少留存,这样就造成了很多数据缺陷,而这些缺失的数据对于大数据应用看起来更重要。
可以这样讲,阿里巴巴早就想好用数据来赚钱,所以处处留心收集和积累数据,当时机成熟的时候就会推出相应的数据产品,而运营商原来只想着用数据来算钱,到了需要用数据挣钱的时候就发现自己原来丢掉了西瓜。
场景不够,缺乏突破点,不知道大数据应用到何方
运营商们多年以卖卡收话费为生,与用户的接触主要是收取话费和做好服务,专业化非常强,对商业社会的各个方面了解缺乏,手中有数据也不知道应该用到什么地方。
互联网公司早已经脱离的原有的业务概念,纷纷交叉跨界,在面向社会的方方面面布局业务,这也就由此产生了对相关数据的现实需求。比如,阿里巴巴开始要做好电商,就需要分析卖家和卖家的行为数据,以便通过精确营销和广告等数据应用赚取收入,后来,为了堵住刷单、治理造假等行为漏洞,更是要通过数据分析来检测和治理,进入互联网金融领域之后,要进行信贷客户的信用评价和行业景气预测,电商大数据就更有了新用场。
与互联网公司全面布局不同,运营商的业务范围很窄,即便有些非通信业务,也几乎用不到通信行为数据等进行分析使用,所以,这些数据怎么用,自己首先都没有用处,也就难以发现在社会上的新应用前景和创新点,只能跟着互联网公司创新的步伐去模仿。
不做铺垫,不去造势,缺乏应用的成功案例
很多人都知道,百度与央视在春节期间推出的春运迁徙大数据,通过形象的数据展示全国人民回家过年前后的交通情况和旅游状态。蚂蚁金服更是在今年的6月6日提出建设中国信用日的概念,通过多个超市信用消费来获得了社会广泛关注。
这些活动看起来都具有公益性质,几乎不会有任何的收入,可是,正是通过类似的被大家普遍关注的社会事件,这些公司的大数据能力和产品得到了社会认可,为未来这些能力的变现提供了最好的社会启蒙教育。
在央视的节目中,原中国移动的董事长也介绍,中国移动在几年前就曾经通过大数据分析的方法为政府处置某地火车站滞留旅客问题发挥了关键性作用。但是,这些的事件也仅仅停留在公司内部的功劳簿上,公司因为种种原因都不会对外公开,社会上根本就不知道运营商能通过大数据做到哪些服务,更谈不上有更深入的项目合作。
数据不统一,难以发挥整体性的作用
由于历史和现实的原因,运营商的数据还存在自身缺陷,这些缺陷严重制约了大数据的使用,在机制和体制解决之前,都很难有本质上的改变。
首先,运营商是分级管理的,集团公司、省公司、市公司、县公司,逐级展开,特别是在省公司层面,各地运营几乎独立,各地的支撑系统都不是来自一家供应商,数据结构存在差异,且很难统一。
其次,即便数据可以通过系统建设实现全景视图,但在分级管理平台分隔的情况下,大数据应用时依然很难整体操作。数据不是分割的,但人是分隔的,在解决一些全局性问题的时候就无能为力。
还有,作为运营商,首先考虑的问题不是如何利用数据,而是要保护数据的安全。保护数据安全是所有拥有数据的企业和单位义不容辞的责任,可互联网公司更具有使用数据的冲动,也更敢于探索数据使用新场景,而运营商却将安全置于过重的地位,甚至为此畏首畏尾,自然浪费了好多资源。实际上,只要使用得当,完全可以做到兼顾安全与使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14