2022年大数据应用实例分析 .pdf

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1、电信运营商的阳关大道大数据应用实例分析09012208黄文婷摘要：随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。关键词： 大数据电信应用正文：一、大数据的内涵与意义（一）大数据的意义大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？大数据 (big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 (在维克托迈尔-舍恩

2、伯格及肯尼斯库克耶编写的大数据时代中，大数据指不用随机分析法 (抽样调查 )这样的捷径，而采用所有数据的方法) 对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner 给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（二）大数据的特性大数据有 4V 特点： Volume( 大量 )、Velocity( 高速 )、Variety( 多样 )、veracity( 真实性 )。大数据的 4 个“ V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB 级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、

3、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4 个“V”。（三）大数据的应用意义大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根

4、据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。二、大数据在电信行业的应用名师资料总

5、结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - （一）电信行业大数据应用的四个方向现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战 、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向 ：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。1.流量经营精细化在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化

6、三个方面。首先 ，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助 DPI (Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等 ，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像 ，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次 ，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解 ，建立客户与业务、资费套餐 、终端类型 、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、 推送时机 、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次 ，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小

7、区，更精准地指导网络优化 ，实现网络 、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心 (或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“ 聚宝盆 ”， 利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大 。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response ，互动式语音应答)行为特征 、访问路径 、等候时长等 ；同时结合客户历史接触信息、 基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样

8、的节点和处理流程。 这样 ，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程， 合理控制人工处理量，缩短梳理时限 ，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。3.基于个性化服务的客户体验提升大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“ 小”， 即更加关注每个个体“ 小我”的个性化需求 ，而融合了电商、医疗 、社交等方面信息的“ 大” 数据正是为了更深入的理解“ 小我”、 服务好 “ 小我 ”。 利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分

9、解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、 何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品 、套餐和定价机制，实现“ 一户一策 ” 的差异化 、个性化服务 ，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益， 而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - -

10、 - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - 服务 ，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如 ，Telefonica 和Verizon 已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如 ，如果将无线城市与物联网、 电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的 Data Seller 模式售卖数据服务时，需要注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。

11、（二）电信行业大数据应用的效益网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。三、大数据在电信行业应用的必要性与措施电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服

12、务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP 应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关

13、注大数据。根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT 体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT 系统的

14、条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。3）以职能部门提供整体IT 支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT 支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT 职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据

15、分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。四、结语名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。参考文献：1 黄小刚电信行业大数据应用的四个方向业务与运营2013(6)：26-28 2 季鸿，张秀凤，柴林麟大数据在电信行业的应用展望通信企业管理2014(1)：76-77 3 卢云许电信行业大数据应用浅析信息工程系统2013(12)：29-30 4 潘海鹏浅谈电信行业大数据的意义与应用电子世界2014(3)：21-23 5 史斌，周双阳电信行业如何应用大数据新引擎2013（7）： 47 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -