数据分析在电信行业中的应用

技术广角 Broad Angle for Technology68数据驱动下的电信业务数字化转型

摘　要 针对新形势下电信运营商传统业务发展乏力的问题，文章通过对全球运营商案例进行分析，提出以用户为中心、以大数据贯穿电信业务发展所涉及的渠道、建设、营销等流程，实现电信业务在互联网+背景下的数字化提质增效。关键词 数字化转型；大数据；运营商刘 楠 刘颖慧 蔡一欣 廖 军中国联通研究院󰀃北京󰀃100176

引言

随着数字化时代到来，平台经济日益兴起，电信

行业的生态也正发生着巨大的变化，业务扩展、服务创

新等方面获取新的发展机遇，但同时也受到不小的冲击

和挑战，在和互联网企业的直接交锋中节节退败。腾讯

的微信和电信运营商抢入口，阿里的电商和运营商抢生

意，“管道业务”愈显沉重，电信业与互联网融合发展

差距空间巨大，无论是内部管理还是对外服务，电信运

营商转型势在必行[1-5]。

面对我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶

段，以及十九届四中全会和中央经济工作会议中进一步

强调“坚持改革创新、与时俱进，善于自我完善、自我

发展”、“坚持新发展理念，坚持以供给侧结构性改革

为主线”等要求，电信运营商积极响应推动企业数字化

转型进程，走价值经营道路，在转型中变危为机、在转

型中提质做强，充分发挥信息通信对产业链和经济社会

发展的带动拉动融通作用，助力推进国家治理能力和治

理体系现代化。

1 传统电信业务面临诸多困境

面对新形势、新要求，“散点式”的强调网络能力开放、搭建运营能力中台、重塑业务流程等不足以真正支撑起运营商转变当前的经营困局，电信运营商急需制定清晰科学的转型战略，在做强优势资源的同时，持续推进数字化运营，激发人员活力，创新增长能动，全面提升价值创造能力，实现持续健康发展，正视并解决传统电信业务存在的诸多问题。1)产品有效供给能力不足，缺乏全产品理念。国内

运营商产品同质化尤为严重，订购规则复杂。对客户需求感应力和挖掘能力薄弱，相比互联网类公司缺乏敏捷响应的产品供给体系，全产品供给运营思维尚未建立。2)客户运营体系不健全，以被动响应客户为主。数

12023通信行业：数据要素助力运营商更大发展，通信算力网络产业链拓展更大空间1一、运营商在数据要素充当重要角色，深入数据全产业链........................................................................................2（一）三大运营商深度参与数据要素市场，掌握数据全产业链................................................................................2（二）三大运营用户连接数量基数规模大.....................................................................................................................3二、三大运营商云业务加速迈向第一阵营，发展可期.................................................................................................4（一）三大运营商云业务加速.........................................................................................................................................4（二）中国移动：移动云业务表现突出.........................................................................................................................5（三）中国电信：天翼云业务发展较快.........................................................................................................................5（四）中国联通：边缘计算业务延伸助力合作发展.....................................................................................................6三、云网基石夯实催化大数据应用成为增收新动能.....................................................................................................6（一）新兴业务较快增长，大数据业务成为运营商增收新动能................................................................................6（二）中国移动：推进信息技术与数据要素的融合，助力数字化转型升级............................................................7（三）中国电信：大数据平台和天翼云深度融合，领衔云产业国家队....................................................................8（四）中国联通：深度参与数据挖掘与应用市场.........................................................................................................9四、算力网络新变革助力数据要素市场向好发展.....................................................................................................10（一）三大运营算力推进布局，规模持续扩大.........................................................................................................10（二）运营商数据产品及服务发展潜力较大.............................................................................................................11（三）运营商净资产对比.............................................................................................................................................12五、通信行业年报及季报：营收持续高增，看好算力+...........................................................................................13（一）板块营收普增，智能卡、5G应用等领域2022全年量价齐升......................................................................13（二）工业互联网、IDC及温控等板块23Q1迸发新机遇.........................................................................................15六、风险提示..................................................................................................................................................................182一、运营商在数据要素充当重要角色，深入数据全产业链（一）三大运营商深度参与数据要素市场，掌握数据全产业链数据产生：手机号卡、物联网、智慧城市等终端数据传输：基站、WIFI、FTTX、传输网路、核心网络提供全程全网数据安全调度数据存储和分析应用：拥有最大的IDC和云计算资源池，数据安全、可靠存储和应用。在业务模式方面，数据出售、提供大数据行业解决方案、提供大数据平台服务、提供数据脱敏等数据交易服务成为运营商可能的商业模式方向。图1：三大运营商数据产业链手机号卡物联网智慧城市智慧安防端表1：三大运营商主要数据来源身份信息、消费信息（ARPU值、DOU、通话时长）、终端信息、IMEI、IMSI、终端机型、积分、是否VIP、投诉情况等CRM（客户关系管理）、BOSS（业务运营支撑系统）、计费系统精准营销、信贷分析、保险风控、个人消费能力分析无线基站光纤FTTX承载网核心网网&管支撑云业务云IDC云云3上网行为、信令、位置、访问日志数据、精准营销、开店选址、舆URL解析数据、APPDPI、网关数据情分析、城市规划、网络应用解析数据、网络轨迹、WLAN解析等优化、企业获客内部财务、绩效、人ERP、DSS、OAS、MIS内部应用、提升运营商内力、项目管理数据等等系统数据部管理效率（二）三大运营用户连接数量基数规模大工信部数据，2021年电信行业移动用户16.4亿户、宽带用户5亿户、蜂窝物联网用户14亿户，全年移动互联网接入流量2216亿GB，运营商作为关键基础设施，拥有庞大用户基数。截至2022年底，中国移动移动业务拥有用户数9.7亿人，固网业务拥有用户数2.7亿人，物联网终端连接数约为10.6亿个。截至2022年底，中国电信移动业务拥有用户数3.9亿人，固网业务拥有用户数1.8亿人，物联网终端连接数超4亿个。截至2022年底，中国联通移动业务拥有用户数3.2亿人，固网业务拥有用户数1.4亿人，物联网终端连接数3.9亿个。表2：运营商与大型互联网厂商用户数对比9.72.710.63.91.843.21.43.9表3：2022年三大运营商运营发展数据2.68801668.5%3.9218751.8111192.135779.9/////6.1422719.763.0%9.751811.42.723206.24二、三大运营商云业务加速迈向第一阵营，发展可期（一）三大运营商云业务加速202210%100%在业务落地方面，中国移动推出智慧中台“AaaS+”，天翼云在2022天翼数字科技生态大会上推出星河AI平台及8大行业数字平台，中国联通也在新发布的联通云7版本中提及100+行业PaaS组件及七大场景云解决方案。在营业收入方面，2022年，中国电信天翼云营收579亿元，同比增长108%，收入继续保持翻番；中国移动云营收503亿元，同比增长108%；联通云加速发展，实现收入361亿元，同比提升121%。图2：中国数据中心市场竞争层次图3：中国公有云IaaS+PaaS市场份额（单位：%）图4：三大运营商云业务收入（亿元）图5：国内云厂商营收情况5（二）中国移动：移动云业务表现突出其中，行业云收入达到412亿元，同比增长114.4%；移动云盘收入达到55亿元，同比增长59.5%。中国移动构筑云网一体、云数融通、云智融合、云边协同的差异化优势，持续推进移动云产品技术领先，综合实力迈入国内业界第一阵营。业务应用方面，移动云签约云大单超6200个，拉动收入超225亿元，央企国企上云项目超3700个，成功打造政务云、医疗云等示范标杆，面向多个细分行业的场景化方案超过100个。个人、家庭市场方面，移动云盘行业排名第二；政企市场方面，公有云收入份额进入国内业界前六，专属云排名第三，边缘云排名第一。建成8个3AZ高品质移动云资源池，自主知识产权超过1300项。图6：中国移动大数据业务收入（亿元）图7：2022年中国移动移动云业务概况（三）中国电信：天翼云业务发展较快其中，在公有云IaaS+PaaS领域的收入同比增长达132%。产业数字化板块拉动服务收入增长4.7个百分点，对增量收入贡献188亿元。业务发展方面，天翼云已成为全球最大的运营商和国内最大的混合云。在国内公有云市场，无论是IaaS领域，还是IaaS+PaaS领域，天翼云都位居前三甲。业务应用方面，同时，天翼云在国内医疗云基础设施服务市场、政务公有云基础设施市场、专属托管云服务市场都位居第一。中国电信已经全面布局云网安全、数据安全和安全服务以及其他的安全领域，推出了多项的安全产品，比如“云堤·抗D”提供运营商级DDoS防护能力，服务超8500家政企客户。6图8：中国电信天翼云收入（亿元）图9：2022年中国电信天翼云云业务概况（四）中国联通：边缘计算业务延伸助力合作发展2022年“联通云”继续翻倍增长，实现收入361亿元，同比增速达到121%。推出联通云7.0版本，进一步强化“安全数智云”的品牌形象。大数据持续领先，实现收入40亿元，同比增长达到58%。中国联通大数据平台累计为超过20个省级政府、100个地市级政府提供数字政府建设服务，为25个部委提供大数据能力支撑。大应用实现领航，截至2022年底累计打造1.6万多个5G规模化应用项目，规模复制到国民经济52个大类，打造1600多个5G全连接工厂。产品形态不断丰富，中国联通在业内首创“2I2C”互联网卡产品模式，通过互联网化手段满足客户个性化通信服务需求。内容生态加速构建：打造“终端+内容+应用”一体化的5G泛智能终端生态，赋能消费互联网。三、云网基石夯实催化大数据应用成为增收新动能（一）新兴业务较快增长，大数据业务成为运营商增收新动能根据工信部数据，22全年三家基础电信企业积极发展IPTV、互联网数据中心、大数据、云计算、物联网等新兴业务，完成新兴业务收入3072亿元，同比增长32.4%，新兴业务快速增长。三大运营商的大数据通过数据建模能力、可以实现对“网站、网页、URL、移动应用、400电话、短信、关键词”等用户数据的实时分析和捕捉。运营商大数据业务高速增长，2022年1-10月电信行业大数据收入同比增速59.3%。中国联通2022年大数据业务收入40亿元（+53.85%），份额运营商领先达50%。

５２通信设计与应用　２０１７年５月下　

移动通信网络中大数据分析的作用　

到＼祥洪（中闺电信股份有限公司神农架林区分公司网络建设维护部，湖北神农架４４２４００）　

【摘　要】我国目前的移动通信网络已经进入到良好的发展阶段，其现有的发展态势与大数据分析技术有着密不可分的联系。由于传统的人力　优化方法以及计算机技术已经无法满足现代人们对移动通信网络的要求，因此基于大数据分析技术的应用逐渐广泛起来。本文在分析大数据　分析技术的基础上从网络后台数据优化和网络投诉数据应用两个方面对大数据分析技术的应用进行具体分析，希望能够为解决目前移动通信　

网络优化工作中存在的问题提出有价值的理论参考，更好的促进我国移动通信网络的发展。　【关键词】大数据分析，数据挖掘；移动通信网络优化　【中图分类号】ＴＮ９２９．５　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００６—４２２２（２０１７）ｌ０－００５２—０２　

引言　

从目前我国移动通信网络的建设现状与建设规模来看，　

已经取得了一定的成绩。实际上我国移动通信网络的发展也　

经历了较长的一段时间，从最开始的规划、建站．到后期的测　试、维护与优化　其中优化作为移动通信网络中的最后一个阶　段．与用户的良好应用体验有着直接联系　．随着我国移动通信　

网络用户的数量不断增加．只有实现对移动通信网络的优化　才能够满足现代人们对移动通信网络的需求　这个过程中大　

数据分析技术发挥出了重要作用．．　１大数据分析技术　

１．１数据库分析技术　

数据库的作用在于为移动通信网络的优化工作提供最基　

本的信息与数据方面的保障…。技术人员通过实现对数据储存　

机制、数据采集周期等进行定义就能够方便移动通信网络优　

化Ｘ－作人员直接实现对数据库中桌网络数据的分析与了解．　为制定网络优化方案提供数据参考　虽然目前我国的所有移　

动通信基站网络设备都实现了数据库存储与网络互连．但是其　功能有限，想要在海量的数据中挖掘出有效的信息还存在一定　

缺陷．．通过利用数据库分析技术就能够深入挖掘信息．有效找　

宝　雪　

量　一　堕　～～蝴　

数据挖掘在电信业中的应用　

口刘　羿　河南农业大学　张永强　河南财经政法大学　汪　强　河南农业大学　

摘要：随着电信市场竞争的日益加剧，有着海量数据电信部门迫切需要从中的到有价值的信息。利用数据挖掘技术得到做出营　销决策的信息，在对过去的数据进行优化后进行挖掘，可以对客户获取，客户细分，客户赢利能力，客户的流失和保持分析来进行分　析，最终得到做出营销决策的信息。　关键词：数据挖掘；电信；客户流失　数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出　

现的一门新兴技术，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊　

的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知　

道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着电信市场竞争　

的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。电信　

部门有着庞大的数据积累和沉淀，直接从数据中很难得到比较　

有价值的信息，这种现状迫切需要利用数据挖掘技术得到做出　营销决策的信息。　

作为一种先进的数据信息处理技术，数据挖掘与传统的数　

据分析的本质区别在于它是数据关系的一个探索过程，而且多　

数情况下是在未有任何假设和前提的条件下完成的。数据挖掘　

具备多种不同的方法，供使用者从不同的纬度对数据展开全面　

分析。　

（１）相关分析和回归分析。相关分析主要分析变量之间联系　

的密切程度；回归分析主要基于观测数据与建立变量之间适当　

的依赖关系。相关分析与回归分析均反映的是数据变量之间的　

有价值的关联或相关联系，因此两者又可统称为关联分析。　

（２）时间序列分析。时间序列分析与关联分析相似，其目的　

也是为了挖掘数据之间的内在联系，但不同之处在于时间序列　

分析侧重于数据在时间先后上的因果关系，这点与关联分析中　

的平行关系分析有所不同。　

（３）分类与预测分析。分类与预测用于提取描述重要数据类　

的模型．并运用该模型判断分类新的观测值或者预测未来的数　

据趋势。　（４）聚类分析。聚类分析就是将数据对象按照一定的特征组