京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24