针对电信运营商的大数据价值化经营研究

针对通信信息产业中的基础服务提供商——电信运营商展开分析,在结合其运营过程中掌握的大量数据的分类及分析的基础上,提出了运营商大数据价值化的核心途径：一是针对现有业务,运用大数据开展精细化运营,改善运营效率;二是针对潜在业务,进行基于大数据的资源性开发利用,通过与其他企业合作等方式挖掘数据内涵,创造新的价值。最后,提出了国内电信运营商基于大数据的价值化路径选择。     

大数据融合、分析与价值

目前我们已经进入了大数据时代,"数据就是决策,数据就是生产力"这一观念已经深入人心。在大数据时代,如何快速有效地对大规模存量数据和实时产生的增量数据进行分析是摆在我们面前的一道难题。文章着眼于大数据分析的共性特点,结合具体的软件平台和应用案例,阐述了大数据挖掘的方法以及应用价值。     

大数据:运营商挖掘商机,内外支撑是目标

对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用,是电信运营商应对新形势下挑战、避免沦为管道的关键。从2012年国外运营商情况来看,大数据业务进展不一,部分运营商开始成立大数据部门,为政企客户提供决策支撑等服务,而部分运营商则暂时主要用于改善自身服务。西班牙电信于2012年10月9日成立了名为Dynamic     

运营商发展大数据的核心价值在于商业化

近年来,电信运营商利润率增幅放缓甚至下降,传统话音业务收入增长乏力,日趋边缘化、管道化;数据业务占比迅速增长,但量收的剪刀差持续扩大,投入多回报少。在运营商转型路上,大数据技术的深入应用与商业模式的开发大有可为,可以说是运营商规避同质化竞争,打造智能数据管道,寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。大数据的技术架构寻求高性能与低成本的统一,可以降低电信运营商庞大的IT资本开支压力。大数据的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源、前向收费方式转变为基于网络资源和依据海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式,是一种新的商业模式。     

电信运营商大数据策略的“攻”与“防”

面对移动互联网时代大数据带来的变革和商机,运营商应将大数据作为一种战略资源,从"防"和"攻"角度重点关注网络智能化与流量经营、数据价值挖掘和应用等方面的应对策略。对卓越体验的不断追求驱动大数据应用快速发展1.全球数据呈现爆发式增长互联网以及智能终端的快速普及使全球数据量出现几何级数增长,全球2010年正式进入ZB时代,IDC预计到2020年,全球将总共拥有35ZB的数据量,全球数     

VIP服务不足成内蒙古联通3G短板 提升价值需走出两大误区

随着普及率的提升,3G将迎来快速发展的机遇期,三大运营商无不未雨绸缪,以期分得更多的市场蛋糕,对于内蒙古联通来说,当前亟需做的就是全面提升3G服务产品的价值。     

大数据:从全新的角度挖掘数据价值——访阿里巴巴大数据委员会会长车品觉

随着大数据时代的到来,从数据中掘金已经成为国内各大互联网公司的共识,阿里巴巴就是其中的先行者之一。2012年7月10日,阿里巴巴集团发布"聚石塔"平台,宣布为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务;同时阿里巴巴还设立了首席数据官(CDO)职位,负责推进其"数据分享平台"战略;之后阿里巴巴又成立了横跨其各事业部的大     

大数据为运营高带来的盈利空间与挑战

大数据市场前景广阔。市场研究公司Marketsand Markets最新发布的一份报告预计,从2013年到2018年．全球大数据市场将会出现年均26％的增长率,即从今年的1487亿美元增长到2018年的4634亿美元。从网络数据到云计算,再到大数据．互联网时代真的变了。如今全球范围内的许多企业都在进军大数据应用市场,同时,大数据也为电信运营商带来了新的盈利空间以及新的挑战。     

基于电力"大数据"服务客户用电的价值挖掘与研究

随着数据化技术的广泛应用和信息化水平的不断提供,电力客户用电数据已步入"大数据"时代.通过分析电力客户用电数据可以挖掘出数据规律、数据关联、数据异常与数据效益,有利于供用电管理与优质服务水平的提升.     

大数据时代 运营商应对关键在 以分析结果指导业务开发

应对大数据,近期目标要实现流量价值可视化,中期目标要具备流量价值经营能力,而远期目标则是网络和应用策略管理。向ICT转型给运营商带来了很大动力,云计算、大数据成为热门的技术和话题,如何提供新型的信息服务,成为人们关注的焦点。同时,如何转变传统运营方式,面对互联网企业的竞争,运营商面临着诸多挑战。然     

电信运营商的大数据转型之路

电信运营商需要从战略层面对大数据展开部署,通过对数据的深度分析来挖掘其核心价值,将数据转化为精准营销、精细化运营以及开拓市场的生产力。自2011年开始,大数据的概念逐渐进入人们的视野。IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告,将大数据比喻为"未来的金矿";国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略,纷纷采取注资或收购的方式,以便构建一个良好的大数据生态圈,在大数据的卡位战中先拔头筹。相比之下,作     

面向大社交数据的深度分析与挖掘

本文从大数据的特点分析着手,充分结合了当前整个社交网络以及互联网的主要发展方向,对在线社交网络在发展过程中所面临的关键问题进行了分析,并针对网络大数据研究的语义理解、多模态关联以及融合、群体行为分析以及挖掘等多个方面所面临的挑战进行了阐述,最后针对目前国内外在线社交网络领域大数据技术分析的主要研究工作进行了探讨。     

基于大数据的数据处理与分析应用研究与思考

随着"大数据"在人们生活和生产当中应用越来越高,因此需要提高对"大数据"的重视度,使其得到有效利用。目前各个行业均在使用大数据,因此怎样收集和处理大数据成为人们关注的焦点。为了使大数据得到有效利用,文章进行分析数据处理和分析的流程,并且重点分析漏斗分析法在数据分析当中的作用,使大数据的利用率得到有效提升。     

面向大数据的网络流量监控与分析算法综述

网络流量监控与分析(Network Traffic Monitoring and Analysis, NTMA)作为网络管理技术的关键组成部分,能够有效提高互联网等大型网络的健壮性。然而随着互联网业务的复杂性和通信量不断增加,如何设计具有高可扩展性、实时性和高安全性的NTMA应用是一个极其重要且严峻的挑战。将大数据处理技术引入NTMA应用,能够有效提升数据传输过程中的信息量、传输速率、多样性以及准确性。为了进一步研究面向大数据的NTMA算法,首先介绍NTMA算法的背景技术,包括现有的大数据技术和NTMA应用框架;其次,介绍NTMA应用的数据管理技术,并详细阐述数据管理的主要流程和关键技术;最后,概述基于大数据的NTMA框架的最新研究方法。     

一种基于大数据技术的投诉分析与预测系统

投诉是顾客不满的表示,不论正确与否,是一种不满意的表达。同时,用户投诉也是运营商发现问题和提升网络质量的重要途径。早期对用户投诉的处理,是一种点对点、定向分析、缺乏关联的滞后处理,存在治标不治本的顽疾。进入移动互联网时代,大数据、云计算等新型技术的广泛应用,建立了一种基于大数据技术的投诉分析与预测系统,基于底层信令的全量分析,可有效定位故障原因,实施基于历史投诉样本库的投诉预测,并提前进行干预。     

基于大数据的民族网络舆情分析与预测系统

随着网络信息技术的发展,使上网门槛越来越低,致使网民数量快速增加.互联网技术的发展为文化交流提供了新的渠道,加强了人与人之间的交流,但也加大了网络舆情的影响程度,对社会的安全、稳定造成了严重的影响,因此,需要发展网络舆情分析与预测系统,为网民创造良好的上网环境.     

基于大数据模型的投诉预警与提前干预分析

在自动互联网时代,用户的业务体验和客户满意度被提到空前的高度,投诉的第一时间发现与提前干预,对问题的处理和事态蔓延的制止,具有重要意义。早期的投诉处理中,存在预警功能单一、预测模型僵化、投诉处理复杂等不足,基于此,提出一种基于大数据模型的投诉预警与提前干预方法,通过对可能产生的大面积投诉产生预警,筛选出高风险投诉用户,进行主动干预,先于用户投诉解决问题,进而提升用户满意度。     

电信运营商的生意经:“大小通吃”加“出奇制胜”——智慧商务专家观点与经典案例全解析

"以客户为中心的营销时代已经到来,对电信业来讲亦是如此——电信运营商需要对用户进行细分,满足其个性化需求,充分挖掘分析客户需求,才能向其销售提升其体验的产品或服务。"IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人郭继军先生,在IBM与香港中文大学、上海交通大学共推的智慧营销EMBA合作课程项目中,分享电信运营商的生意经。     

2015年大数据市场:关注重心转向面向企业的销售

在2015年,大数据市场将更坚定地面向企业。随着大量的风险投资充斥该市场,获得丰厚资本的玩家将受到大幅度加强企业销售方面的压力。2014年,一个企业级的大数据市场轮廓开始具象化。在该阶段,Hadoop2.0的出现改变了大数据平台的性质,从一个单一的Map Reduce系统到数据运行(主要是分析)环境覆盖多个不同的工作负载。同时,厂商也开始差异化自己的平台,不是由"血统"(哪家公司生产的产品),而是面向企业的功能所决定。     

演绎整合服务,提升网络价值——CCBN2008访诚毅软件开发有限公司邵山总经理

广州市诚毅科技软件开发有限公司是一家专业BOSS系统提供商,拥有全球领先的海量数据处理技术,长期以来一直致力于为广电、移动和电信行业提供企业级业务运营支撑系统.