西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日
科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语
目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)
摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘
电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
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三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准
营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年8月
目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16
42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35
6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44
电信运营商该如何利用大数据? 大数据市场前景广阔。市场研究公司 Marketsa ndMarkets 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148.7亿美元增长到2018年 的463.4亿美元。 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。 大数据“美好时代”来临 互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能 源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升I 1 0 IJ D J C □ 1 c
效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。 如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。 在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗 为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的 云计算、奇虎360的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。 在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通过云技术、大数据构建了电商帝国……大数据引发的信息融合正在改变着IT企业的发展方
电信运营商该如何利用大数据？ 大数据市场前景广阔。市场研究公司MarketsandMarkets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148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。 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。 大数据“美好时代”来临 互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升
效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。 如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。 在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的云计算、奇虎360的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。 在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通
项目门限值，实时判断各主要运行参数是否在正常范围，如射频末级电子管主要电流电压二PSM输出二末级屏耗二天线驻波比等，出现异常情况时及时发出报警，提醒工作人员检查处理，并根据具体情况如临界二过流二过压二打火等，向控制系统发出指令，降低输出功率或关断高压，保护设备安全三同时，一部分开关量信号集中在A131板，如冷却系统的风接点二水接点等通过逻辑电路实现设备保护三如水路系统中，当水泵运行异常水流量持续减小或水泵停转时，热保护继电器FR51二FR56跳开，发射机立即关至OFF，报警提示各水流量计通过的水流量不足，保护电子管和大型真空器件安全三如风冷系统中检测到高压风量不足二低压风量不足时，发射机立即关至AUX，保护电子管和大型真空器件安全三 日常检修时，对于放电球的间距一定要严格按照每对放电球的额定距离执行，绝不可以为了减少放电而随意改动放电球间距三 发射机自动控制系统根据安全监测系统给出的异常情况信号，在保护元器件安全的同时，瞬时过负荷自动恢复，频繁过负荷自动降低输出功率维持播出等功能设计最大限度的保证了设备安全，也保证了播出安全，减少了不必要的停播三可以看出，该型发射机安全保护系统主要通过硬件联锁保护二硬件逻辑保护和软件保护这三级结构来实现人身安全和设备安全三 硬件联锁保护，由硬件联锁线构成，其中包含了钥匙联锁二门开关接点二紧急关机按钮二机保接地开关二通地钩等串联联锁节点，直接关断发射机高压，实现人身安全保护三硬件逻辑保护，利用集成电路的方式，将发射机不同状态(如AUX二FIL二STBY等)下的一部分参数，如水流量二水温二水导二调制变压器温度等，以与门电路的形式，来控制发射机即时工作状态，实现设备保护，逻辑保护比发射机的控制信号有着更高的优先权三 软件保护将发射机所有输入信号进行循环检测，判断是否超出门限设置，是否接近保护值，进而形成附加的关断指令，切断高压，保护设备安全三 3结束语 通过长期的运行和维护，与其他型号发射机相比，切身感受到该型发射机安全保护系统的先进性二严密性和可靠性，在确保人身安全二设备安全和播出安全的同时，对于增强工作人员安全意识，保障工作人员检修安全二提升安全工作水平等方面都有着较好的现实意义三 参考文献 [1]THALES.TSW2500型500KW技术说明书.2005. 收稿日期：2015-1-20 作者简介：康震(1976-)，工程师，工学学士，广播发射系统维护专业三 电信运营商大数据应用探析 应一冰（中国移动通信集团浙江有限公司衢州分公司，浙江衢州324000） 【摘要】本文介绍了大数据的概念及发展现状，论述大数据对于运营商的作用和价值，并分析了在大数据应用过程中运营商面临的挑战。【关键词】大数据；运营商 【中图分类号】F626【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2015）04-0038-02 1大数据概述 1.1大数据产生的背景 随着IDC二云计算二ICT二互联网二物联网等新兴技术的飞速发展，特别是移动互联网的迅猛发展，各行各业在信息化过程当中，不断产生出新的数据三最早提出 大数据 时代到来的是麦肯锡，麦肯锡称: 数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素三人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来三 大数据时代已经来临，大数据必将发展成为重要的新兴产业，一方面海量的多样化数据对信息的有效存储二快速读取二检索提出了挑战；另一方面其中蕴藏的巨大商业价值也引发了对于数据处理二分析的巨大需求[1]三 1.2什么是大数据 大数据是指需要通过快速获取二处理二分析以从中提取价值的海量二多样化的交易数据二交互数据与传感数据三大数据可以理解为是互联网(特别是移动互联网)发展过程中的一种特征或表象，在以云计算为代表的一系列信息技术创新背景下，那些曾经很难收集起来使用的数据开始变得容易被利用和产生价值三现在通过各行各业的不断创新发展，这些数据可以逐渐开始为人类创造更多的有用价值三简单说大数据就是海量数据的产生二获取二挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值三因此，大数据的真正意义在于大价值三在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值[2]三1.3大数据的特征 业界将大数据的特征归纳为4个V: (1)海量化(Volume):大数据多为非结构化的数据，其超大规模和增长超高三 (2)多样化(Variety):大数据分为文本二图像二视频二网络日志二地理位置二机器数据等多种多样形式数据三 (3)价值化(Value):大数据虽然价值密度低，但商业价值高三通过对大量的不相关信息采取机器学习二人工智能等方式进行预测分析，可挖掘其中的价值三 (4)快速化(Velocity):实效性高，需要进行实时分析，处理速度快，需要进行实时分析三
电信运营商大数据处理技术分析与应用探讨 【摘要】：在互联网和物联网快速发展的背景下,我国进入了"大数据时代",社会各行各业都通过大数据,获得了一个新的经济增长点。在电信业运营中,大数据运营将成为电信运营商实现"去管道化"的有力抓手,它能有效地促进电信运营商降本增效,因此在企业中建立大数据平台是一个大趋势。本文对数据仓库、MPP 和 Hadoop 这三个大数据处理技术框架和应用场景进行分析和比较,并介绍了某电信运营商分公司大数据建设运营的实践案例。 【关键词】：大数据；数据仓库；MPPDB；Hadoop 一、电信运营商大数据建设背景 随着移动互联网的迅速发展,催生了一个"大数据时代"。目前，移动互联网中即时通讯软件使用广泛,对电信运营商基础语音和短信业务造成冲击,运营商投入巨大资金建设和维护的网络正在逐渐成为各互联网公司的“管道”，面对外部竞争和网络流量收入的压力，如何破局管道化趋势？如何发掘新的业务增长点？成为目前电信运营商最为关切的课题。 在电信运营商日常网络运营中，可以累积大量的用户数据，相比于互联网公司来讲，这些用户数据对于电信运营商来讲是具有巨大价值的，一是用户实名,具有真实的个人基础信息，如年龄、性别、工作单位和职位等；二是地理信息，运营商可以轻松地获得电话者的通信位置，而且精度非常高；三是通讯信息，包括电话费用、对方的信息等等。这些真实的数据是最具战略意义的资产，因此,在电信运营商内部通过搭建一个大数据平台来充分释放数据的价值助力智慧运营是非常有意义的。 二、电信运营商大数据建设驱动因素 1 数据驱动业务创新 数据是一种知识和思维，随着运营商IT系统的建设和运营，数据呈现如下的特征：
电信运营商真正的优势在于大数据分析 (2013-09-30 16:53:45) 转载▼ 分类：电信评论 标签： it 运营商 ott 大数据 电信 电信运营商真正的优势在于大数据分析 程德杰 本文为《移动通信》2013年中国国际信息通信展专稿，发表在《移动通信》2013年第17期（总351期）上，刊出时文字有删节，现将原文贴出，供参考！ 正文 伴随着全球商业LTE网络的快速部署，移动互联网的发展无疑已进入佳境，作为移动互联网的缔造者，和其高速发展的背后推手，电信网络的每一次技术进步，都极大地推动了移动互联网用户规模和业务的快速增长。 从这个角度来看，电信运营商和移动互联网之间理应是共生共荣的关系。
然而，因电信运营商网络技术进步，而催生的移动互联网，却给电信运营商的未来命运带来了抹不去的阴影：移动互联网OTT业务的快速成长，不断侵蚀电信运营商的基础语音业务和短信业务，运营商缓慢增长的网络流量收入，和网络成本不断增加之间的剪刀差，正不断侵蚀着运营商的利润。 运营商正陷入这样一种囚徒困境：加大网络投资改善网络能力，将壮大其对手OTT服务商，最终其核心业务将因OTT服务商的壮大而受损；而缩减网络投资降低成本，将面临被用户抛弃的风险。 摆在电信运营商面前的，似乎没有更多的选择：要么成为单纯的通信基础设施服务提供商，彰显通信对于普罗大众的公益属性；要么开放合作、拥抱移动互联网OTT服务商，双方成为亲密的合作伙伴。 显然，成为公益性的通信基础设施服务提供商，并不是电信运营商的最佳选择，目前也不会成为绝大多数电信运营商的选择；而后者似乎成为目前大多数电信运营商的最爱，无论是运营商主动也好，被迫也罢；但毋庸置疑的是，运营商和OTT服务商之间的合作，已成为当下的主旋律。 2013年8月的中国电信市场，与OTT服务商的合作，成为运营商们争先恐后的选择：于是，就有了和微信亲密合作、推出优惠定向流量套餐的中国电信和中国联通，也有了联合网易推出易信的中国电信。