OTT业务的电信运营与收费模式探讨

阐述了OTT／IM应用的业务原理。明确了业务运营过程中电信退营商、互联网公司和终端用户之间的关系,并从资源使用与业务影响出发．分析了OTT业务该不该收费、收费的对象以及如何收费等关键问题．同时也给出了OTT业务电信运营与收费的计量方法与依据。     

电信运营商如何应对OTT业务冲击

以微信为代表的OTT(Over The Top)应用的兴起,对传统运营商的语音和短信业务逐渐造成冲击,开始引起人们的关注。文章列举OTT应用对电信运营商业务造成的冲击,介绍全球各大运营商与OTT合作竞争的各种途径,总结OTT时代运营商的生存发展之道,最后陈述国内运营商应对OTT冲击所采取的具体措施。     

OTT来了or“狼”来了

目前以微信、互联网电视为代表的OTT业务蓬勃兴起,对话音、短信等传统的电信业务造成了巨大的冲击。介绍了OTT代表性的业务与应用,分析了电信运营商发展OTT业务的机遇,指出互联网电视、视频通讯等是运营商未来重点的业务拓展方向。     

基于产业链视角的OTT业务发展探析

OTT业务的迅猛发展对基础电信运营商的传统业务带来了剧烈冲击。在综合分析OTT业务的基础上将OTT业务划分为综合通信类和内容服务类,并从产业链的角度对OTT业务进行了分析,然后从移动通信产业链、终端制造产业链和内容服务产业链的整合角度出发,提出了运营商应对OTT业务冲击的发展策略建议。     

OTT视频业务质量保障研究

在移动互联网时代,IP网络和应用快速结合和迅速发展,电信市场竞争加剧的局面日益激烈,各运营商正掀起一股以OTT为主导的网络融合建设和业务发展的热潮。参考有线电视低廉的收费标准和不中断的业务可用性,如何保证OTT用户体验质量成为OTT视频成功的关键要素。尤其是对于收费的OTT视频业务,消费者不再满足"尽力服务"的质量体验。文章从客户感知改善的角度出发,通过建立OTT视频的Qo S保障体系,来确保OTT视频业务获得更大程度的认可。     

应对OTT强势来袭电信运营商的战略选择

目前以微信、互联网电视为代表的OTT业务蓬勃兴起,对话音、短信等传统的电信业务造成了巨大的冲击,运营商被管道化的危机感越来越明显.本文提出运营商应当探求出与OTT服务商的竞合关系,建立与OTT服务商实现共赢的健康的运营模式,并对OTT业务合作模式以及应对OTT业务来袭的战略选择进行了一些探讨.     

开展DVB＋OTT业务,应对广电危机

本文分析了广电面临的挑战和危机,并提出了开展DVB＋OTT 业务,以应对危机.     

基于大数据分析的OTT TV与IPTV融合方案

OTT TV业务的出现加大了运营商“管道化”风险,提出一种基于大数据分析的OTT TV与IPTV融合方案,该方案根据音视频内容的点击率自适应地在OTT TV服务器与IPTV服务器间调度,充分提升IPTV专网的利用率,并降低热门资源访问对城域网的压力.     

移动运营商 如何应对OTT业务的冲击

面对OTT的冲击,移动运营商的主要收入来源(话音和消息)将继续下滑。但与此同时,OTT也需要调整目前的商业模式,这可能会削弱用户原来对OTT业务的感觉。移动运营商可以利用这一点,迅速决定应采取何种策略来应对OTT。     

OTT业务特性及其对移动网络影响的研究

分析了OTT业务的渗透率、“心跳”信息发送和数据传输等方面的特征，以及这些特征对移动通信网带来的影响，并提出了相关应对策略。     

大数据系统在IPTV/OTT用户行为调查上的应用

描述利用大数据技术实现用户行为和收视率调查方案的系统设计。受益于宽带网络的发展和IPTV/OTT智能终端的双向互动特性,用户操作使用电视的行为数据可以实时传送到位于云端的大数据平台,大数据分析系统通过分析这些海量用户数据,得到精准的用户收视行为的实时数据。相比传统的基于抽样样本统计方法的局限和偏差,大数据的分析方法使用全样本数据,保障了统计的全面性和准确性,同时还可以为每一个具体用户画像,这样的统计和画像为运营商对节目、频道的运营提供了准确实时的参考数据,为运营商优化内容、广告的投放提供了有效的手段和工具,从而可以大大提升运营商的竞争力。     

大数据背景下的移动数据业务拨测策略

大数据的深入应用,不但改变了产品的思维方式,同时也改变了移动数据业务拨测的方方面面。在这个背景下,可以更好地利用大数据丰富移动数据业务拨测的方法,增强移动数据业务拨测的作用。基于大数据的应用,实践了新的拨测模式和拨测方法,用来改善产品的质量,提升用户体验。     

OTT TV的发展阶段和业务模式研究

首先阐明OTT TV的概念、产业链构成,然后结合产业链和监管政策的演进对OTTTV业务发展阶段进行了划分,并具体分析了每一阶段产业链各方对于OTT业务模式的探索实践,最后提炼出OTT TV的5种业务模式,并分析其盈利能力和演进方向,以供业界参考。     

大数据在电信移动通信网络优化中的应用

互联网技术的快速发展,计算机运算处理能力的日益强大,云计算和数据中心的兴起,促使大数据时代的到来。同时,随着中国国务院于2013年年底下发4G通信网络牌照,4G时代也已到来。电信目前的无线网络包含2G、3G、4G网络,如何优化这些网络,提高用户的使用感知,树立其无线网络品牌,是目前面临的一个难题。充分有效利用大数据技术,运用到无线网络的优化中,能有效解决这个难题。首先分析了目前电信无线移动网络现状、主要的大数据分析方法、技术和应用,进而对无线移动网络采用大数据分析优化的方式方法进行研究探讨,最后展望了移动通信业与大数据技术相结合应用的广阔前景。     

大数据技术在精准营销中的应用

简要介绍主流的大数据技术架构和大数据挖掘技术;阐述大数据技术在精准营销与维系系统建设中的应用,包括技术实现方式以及大数据能力的体现,最后展望大数据应用的前景。     

共享开放的运营商大数据平台架构研究

当前电信运营商大数据业务模式和应用场景日趋清晰,对内对外大数据应用支撑要求搭建集约和开放共享的大数据平台。Hadoop生态系统的更新与扩展、混合计算模式与内存计算等技术发展为大数据平台建设提供了新的技术思路。文章通过分析运营商大数据建设面临的业务和技术新形势,提出近期运营商大数据平台建设向共享和开放能力平台的演进方向和核心要求,并从总体架构、技术架构等方面详细给出一种集约、融合、开放的运营商大数据平台架构设计方案及其工程实践案例。     

大数据标准化现状及展望

首先介绍大数据标准化的发展背景和面临的挑战,概述国内外大数据标准化发展现状,进一步详细介绍美国国家标准与技术研究院在大数据标准化方面的工作进展,最后对我国大数据标准化的工作方法和标准化体系提出建议。     

0TT时代下全业务支撑系统的体系架构

结合太原有线业务的发展情况,阐述了在OTF时代,新的三网融合（有线电视网＋宽带网＋无线网）市场背景下,作为全业务运营支撑平台的核心即BOSS系统的建设方案,主要包括体系架构及新技术的应用。     

大数据基准测试流程与测试工具

当前大数据产品和技术的发展非常迅速,市场中存在各种各样的商业版和开源的大数据软件,这些大数据系统解决了大数据大体量、多样性、时效性的挑战。随着大数据产品和技术成熟,如何去测试和评估这些大数据产品成为新的研究主题。文章简要介绍大数据兴起的背景,综述大数据处理系统的主要构成,并针对大数据处理系统的特点,提出构建大数据基准测试平台的要素和流程,最后介绍当前大数据基准测试工具和存在的问题,展望未来大数据基准测试工具的发展方向。