大数据环境下电信数据服务能力开放研究

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。

中国电信运营商运营模式及其评估体系的研究与应用中国电信运营商运营模式及其评估体系的研究与应用一、引言信息通信技术的发展推动了电信业的快速发展，使得电信运营商成为信息社会中不可或缺的重要组成部分。

作为世界上最大的电信市场之一，中国电信运营商所采取的运营模式对于行业发展和创新具有重要意义。

本文旨在研究中国电信运营商的运营模式，并建立相应的评估体系，以供相关研究和实践应用。

二、中国电信运营商的运营模式1. 传统运营模式中国电信运营商最初采用的是传统的运营模式，主要包括接入网、传输网、交换网和业务网四个层次。

这种模式主要以基础电信服务为主，包括语音通信、数据传输等，但在当时的技术条件下，无法适应用户不断增长的需求和多样化的业务。

2. 产业链整合模式随着市场需求和技术的不断变革，中国电信运营商开始转变为产业链整合模式。

在这种模式下，运营商通过整合上下游资源，提供跨领域的综合信息服务。

这种模式带来了更加丰富的业务和增值服务，如云计算、物联网等，使得电信运营商在市场上有了更大的竞争能力。

3. 生态系统模式生态系统模式是中国电信运营商目前采用的主要运营模式。

该模式强调产业生态系统的构建和运营，通过与各类合作伙伴的合作，共同发展壮大产业链。

这种模式下，电信运营商通过开放接口和平台，与上下游企业进行深度融合，共同创造价值，提供更加个性化的服务。

三、中国电信运营商运营模式的评估体系为了评估中国电信运营商的运营模式，需要建立相应的评估体系。

评估体系应包括以下几个方面的指标：1. 资源整合能力资源整合能力是评估运营商成功实施各种运营模式的关键指标。

评估该能力需要考虑运营商整合上下游资源的能力，包括技术、人力、资金等方面的整合。

2. 服务创新能力服务创新能力是评估运营商在电信服务领域的创新能力和竞争力的指标。

主要考察运营商的业务创新、产品开发和投资方向等方面的能力。

3. 用户体验能力用户体验能力是评估运营商在用户层面提供优质服务的能力。

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。

《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。

五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。

数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。

苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。

稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。

2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。

大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。

梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。

零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。

我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。

1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。

大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。

DCWIndustry Observation产业观察173数字通信世界2024.041 “东数西算”工程概述1.1 “东数西算”工程实施背景（1）东中西部在数据中心布局上存在明显差距。

东部地区是云计算和大数据企业集聚地，数据中心高度集中。

根据信通院《中国算力发展指数白皮书》，2020年东部地区算力增速达到60%以上，连续多年保持高速增长态势，而中西部地区算力基础设施建设相对薄弱，这不利于数字经济在全国范围的均衡发展[1]。

（2）新兴业态对数字基础设施提出更高要求。

产业互联网等快速发展，需要数字化赋能，如果完全依靠市场配置数字基础资源，将难以满足需求，因此需在国家层面统筹数字基础设施规划建设。

（3）东部地区能源供给能力面临挑战。

大量高耗能数据中心集中在东部地区，加重了当地能源供给压力。

根据国家能源局统计，2022年我国数据中心耗电量已占全社会用电量的3%以上，而西部等地正是清洁能源的主要来源，亟须提升绿色低碳发展水平。

1.2 “东数西算”工程的主要目标和任务1.2.1 “东数西算”工程的主要目标一是实现网络、能源、算力、数据和应用的“五位一体化”，加强数据中心间的网络互联，构建统一的算力服务体系，推动清洁能源消纳利用，建设数据共享平台，提供统一的公共数据服务等；二是实现核心技术自主可控，突破网络设备、运算芯片、操作系统等关键技术领域对外部的依赖；三是助力达成“双碳”目标，大力发展绿色节能技术，推动数据中心与绿色低碳产业深度融合；四是推进数字经济高质量发展，东部地区推动数据中心集约化发展，西部地区鼓励数据中心跨越式发展，为数字化发展夯实基础。

预计到2025年，数据中心绿色节能技术可节约能耗15%以上[2]。

1.2.2 “东数西算”工程的主要任务根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，“东数西算”工程的主要任务是构建“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”五大体系。

“东数西算”工程大背景下运营商的布局与发展机遇王 静（中国移动通信集团青海有限公司，青海 西宁 810000）摘要：文章全面解析了“东数西算”工程及其在当前信息产业发展中的战略地位，“东数西算”工程的核心是适应信息技术的新动态，实现数据和计算的高效配置，从而驱动相关产业的技术创新。

《“十四五”大数据产业发展规划》解读单选题（共7题，每题5分）1、在“十四五”规划中，“大数据”出现过（）次。

正确答案：C、432、到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在（）左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。

正确答案：B、0.253、截至（）年年底，我国数据中心市场规模为1958亿元。

正确答案：A、20204、2020年，我国大数据产业规模已超（）元。

正确答案：A、1万亿5、预计2023年大数据产业规模就将达到（）。

正确答案：A、1.5万亿6、我国已建设（）个国家大数据综合试验区。

正确答案：D、87、截至2021年4月，我国已经有（）个省级和地市级数据开放平台。

正确答案：B、1742、当前，我国大数据在互联网、金融、电信等领域的应用占比超过（）。

正确答案：C、0.74、“大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段”是从（）视角看大数据的价值体现。

正确答案：D、社会6、2020年我国的数据量达到约8000EB，约占全球数据总量的（）。

正确答案：A、0.185、路由器属于数据中心产业链结构的（）。

正确答案：A、上游多选题（共6题，每题5分）1、“十四五”时期，我国大数据产业的发展目标有（ABCDE）。

A、产业保持高速增长B、价值体系初步形成C、产业基础持续夯实D、产业链稳定高效E、产业生态良性发展2、大数据中心的发展趋势有（ABCDE）。

A、加快关键核心技术研发和产业化B、提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC、统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D、支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E、完善政策标准体系，引导产业良性发展3、数据中心囊括四大主要业务范畴，具体包括（ABCD）。

A、电信业务B、云服务C、房地产出租D、互联网接入服务E、资产分配4、“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制约因素，具体表现在（ACDE）。

Technology 技术• 5G无线•编辑丨程淋淋*************************.cn 中国电信5G+云网融合服务千行百业数字化转型截至今年9月底，中国电信开通5G基站共计30万座，移动用户已达3.49亿户，其中5G套餐用户数达到6480万。

本刊记者丨程琳琳2020年是5G建设的关键年，在“新 基建”政策东风下，我国5G建设稳步推 进，全面展开。

为推动数字经济发展，赋 能垂直行业，中国电信以“云网融合”战略 推动5G建设发展。

未来，中国电信将持 续深化云网融合、云改数转战略实践，致 力于构建“网是基础，云为核心，网随云 动，云网一体”的新型信息基础设施，服 务各行业各领域数字化转型。

云网融合为5G发展筑基“新基建”以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

“新基建”将助推数字经济产业化，形成万亿级自成体系的数字化平台，并助推产业互联网的形成。

5G作为“新基建”的先导和基石，是数字化时代的“信息高速公路”，引领和带动第二产业和第三产业的发展。

中国电信以5G网络作为连接基础，通过基于云网融合、安全可控、差异化的数字化平台，触达客户应用场景，重点提升客户价值，做到敏捷云资源布局、网随云动、网络安全融云。

2020年，中国电信积极开展5G网络共建共享，加快5G业务规模商用。

截至今年9月底，中国电信开通编辑丨程淋淋*************************.cn5G无线•Technology 技术5G基站共计30万座，移动用户已达3.49 亿户，其中5G套餐用户数达到6480万。

2020年11月，中国电信发布《云网融 合2030技术白皮书》，全面推进云网融 合。

中国电信云网融合的愿景目标是通过 实施虚拟化、云化和服务化，形成一体化 的融合技术架构，最终实现简洁、敏捷、开放、融合、安全、智能的新型信息基础 设施的资源供给。

第 1 页 共 7 页大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营2012 第五届CCS 云计算高峰论坛暨展览吸引了近3000名来自运营商、政府部门、金融、保险、电力、能源、医疗 、公安、军队、教育、制造等行业的企业IT 、信息部门主管及专家学者积极参与，深度探讨政企私有云应用现状及发展趋势，分享与交流云计算的优秀案例。

该盛会于9月13日、14日在上海浦东展览馆隆重举行，60多家国内外知名厂商以云计算高峰论坛为平台展示了其最新的产品及解决方案，成为众多线上线下观众的关注的焦点。

“中国电信上海研究院”亮相“云计算高峰论坛”并发表精彩主题演讲，其演讲主题为“大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营”。

以下是现场快递。

（声明：本稿件来源为现场速记，可能有笔误和别字，仅供参考）主持人：尊敬的各位嘉宾，各位用户代表，运营商代表，厂商代表，媒体朋友们，上午好！2012 秋季CCS 云计算高峰论坛第二天的会议现在开始！我是本次论坛主持人《企业网D1Net 》陈峰。

我谨代表本次会议的主办方《企业网D1Net 》和《运营与增值D1Com 》，对各位来宾的光临表示热烈的欢迎！昨天我们谈了云计算的基础架构，数据中心。

今天上午我们将来看看大数据。

目前大量涌现的非结构性数据，为大数据提供了巨大的需求市场。

也使得大量数据库，BI ，存储乃至IT 厂商都将许多注意力投在了这个市场。

接下来，我们仍然首先从运营商的想法和做法说起。

首先我们将请出中国电信上海研究院信息技术部主任秦达，他将和我们分享：大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营。

掌声有请！第 2 页 共 7 页中国电信上海研究院信息技术部主任秦达秦达：首先在这里，非常感谢大会主办方给这样一个机会，和大家在数据方面做一个交流。

我来自于中国电信，从电信运营商的角度来讲，数据越来越重要，可能我们开始，以互联网厂商在数据方面略微晚一点，但我们也有我们的思索和想法，今天上午在这里和大家分享一下。

新环境下的电信运营商信息化建设方式探讨柳博亮摘　要在中国电信行业不断的变革发展过程中，运营商面临的产业环境日益复杂，新环境下业务发展的特点对电信运营商企业自身的信息化建设提出了严苛的要求。

文章论述中国联通在企业信息化建设进程中，充分考虑顺应行业发展趋势，借鉴先进的技术架构模式，以集中化的战略指导信息化支撑的建设工作，并通过云计算技术进行有力支撑。

关键词信息化建设；企业云；平台+应用1电信行业的市场挑战及电信运营商的发展环境中国电信行业经过多年的发展，整个行业的变革越来越快，市场竞争环境也日益激烈。

自电信运营商完成第三次重组，中国电信业走向全业务运营时代，随着3G牌照发放，网络建设全面铺开，高速发展的移动与宽带市场推动着整个电信行业的持续发展，移动互联网竞争也日趋激烈。

在这种环境下，电信运营商也开始拓展业务范围，开展跨行业合作，包括娱乐业、传媒业、设备制造业、IT行业以及金融业等。

从价值链来看，电信运营商正应对来自日益丰富的多元化价值体系的挑战，其范围涵盖芯片、设备、集成、终端、内容、应用、运营等，涉及企业研发、生产、营销以及服务等各个方面。

特别是随着移动互联网的发展，电信行业的产业环境愈发复杂，包括：门户/电子商务、搜索引擎、SNS 网络、即时通讯、广播电视及终端设备等各类企业与电信运营商间存在着错综复杂的竞合关系。

在这种关系下，运营商需要把握机遇，寻求新的业务发展点。

但同时也必须应对严峻的挑战，如：VOIP、即时通讯等技术的冲击，运营商收入被分流的挑战；互联网企业对运营商现有收费模式产生的挑战；运营商本身对内容业务的掌控能力有限的挑战等。

由此，电信运营商要想在这种环境下获取优势，就必须深刻理解现有产业环境的特点，才能取得先机。

2对信息化支撑的整体要求及建设过程中的关注点新环境下运营商业务发展的特点，即来自电信行业环境的外部创新及电信企业自身的内部创新，对运营商的信息化建设提出了非常严峻和苛刻的要求，提升电信企业信息化支撑效能势在必行[1]。

大数据的业扩可开放容量研究摘要：基于电网运营监测系统大数据的业扩可开放容量信息发布及预警工作，是国网太原运营监测（控）中心实时的一项创新监测项目。

该监测是以以营销和生产一线的需求为导向，在充分调研业扩报装工作及配电网现状后，从电网运营监测系统入手，提取并分析了公司3512条10kV公用线路、18574台公变的供电能力储备、运营效率和台区负载监测数据共三百万余条，总结并制定了设备评价表，研究了利用电网运营监测系统大数据计算业扩可开放容量的优势，最终确定了基于该系统的业扩可开放容量信息发布及预警创新工作。

关键词：大数据；数据服务；能力开放为切实做好这项工作，我们首先分析了与可开放容量相关的业扩报装、电网拓扑结构、设备健康水平等因素，确定数据归纳计算原则，设计了数据计算流程，制定了数据发布模板；随后，我们选取典型试点进行计算，就相关细节和应用情况多次收集业务部门和基层一线的意见，进行反复验证和修改；最终建立了工作机制，明确组织机构、职责分工、信息反馈等内容，形成了工作体系，并进行了全面推广应用。

截止8月底共发布业扩可开放容量信息31万余条，涉及10kV公线2114条，公变1645台，供电能力预警信息547条。

同时，编制并发放了应用案例库，通过各类型案例引导可开放容量及预警信息科学应用。

目前，该项目在公司业扩报装、配网运维、规划技改等方面取得了良好的应用效果。

一、项目需求长期以来，公司业扩人员对辖区的线路、变压器的供电能力裕度缺乏直观的数据信息，在为新装增容客户选择电源点时，往往根据经验来判断能否接入，造成业扩报装效率不高，负荷分配不科学，并在一定程度上造成了配电网设备重过载，给配电网运维带来一定的挑战；我们的电网规划人员在进行配电网规划时，也缺乏详细有效的数据支撑，往往造成规划不合理，容易形成设备长期轻空载和长期重过载两个极端，设备运营效率不高。

随着国网公司进一步提高对简化业扩报装手续、提高办电效率的要求以来，业扩报装时限性和准确性需求越来越高；客户对供电可靠性需求的增加，也要求太原配电网更加稳定和可靠。

大数据的应用场景及实际可落地性问题数据分析微信公众号:datadw整理分享，更多内容请关注公众号。

对于大数据的应用场景，谈的文章已经相当多，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，在此仅仅思考在各种不同的行业如何来发现潜在存在的大数据应用场景。

首先可以从大数据的4V特性入手来进行思考和分析，在数据类型上更加强调了多种异构类型数据形成的混合存储，对于传统单纯的结构化数据或单纯的文档类非结构化数据都有解决方案，而真正难的是混合存储并提供统一的大数据服务开放能力接口。

拿企业内部信息化应用场景来说，如果从单一入口原则入手，某个关键字能够搜索到邮件，业务系统，文本文档，互联网等多种渠道来源的异构混合数据，即可形成一个典型的大数据场景。

对于海量的问题一定要区分结构化数据和非结构化数据分别对待，对于完全的结构化数据往往上10T已经是一个海量的数据库，如果仅仅从单节点考虑这种数据库已经很难真正满足大数据分析所需要的速度要求，转而才是需要的类似MPP+ShareNothing机制或Hadoop分布式存储加分析机制来解决OLAP层面的问题。

因此对于传统的BI应用面对海量数据无法满足准实时性数据分析需求的时候，需要考虑的是大数据分析和应用。

在速度和时效上是我们考虑的另外一个重要问题，传统的ODS库或OLAP 分析往往很难满足实时性的要求。

而基于增量的实时数据采集，流处理机制等很好的解决了这个问题。

在这里并不是强调的数据量和数据的异构情况，而是更加强调了对数据的增量实时采集和分析机制。

那么对于传统ODS构建无法满足实时或即席查询的场景往往也存在大数据技术的应用。

其次从大数据带来的一些思维转变上来分析大数据的场景，首先是对于企业的大数据分析和应用，首先就是要将视线从传统的企业内部拓展到企业外部，特别是在用户行为分析，市场营销等方面基于企业内部传统业务系统收集的数据是远远不够的，只有基于大量外部数据的相关性分析往往才能得出更加有价值的推论。

电信提升服务能力实施方案随着信息社会的不断发展，电信行业的竞争日益激烈，用户对服务质量和体验的要求也越来越高。

为了提升电信服务能力，我们制定了以下实施方案：一、提升网络覆盖和容量。

1. 加强基础设施建设，扩大网络覆盖范围，提高网络信号覆盖密度，确保用户在各种环境下都能获得稳定的信号。

2. 增加网络容量，提高网络带宽，确保在高峰时段网络仍能保持稳定、流畅的运行。

二、优化服务流程。

1. 设立24小时客服热线，提供全天候的服务支持，解决用户在任何时间遇到的问题。

2. 简化办理流程，提高办理效率，减少用户办理业务的等待时间，提升用户体验。

三、提升服务质量。

1. 加强对员工的培训，提高员工的专业水平和服务意识，让他们能够更好地为用户提供服务。

2. 完善服务评估机制，建立用户满意度调查制度，及时了解用户对服务的评价和意见，不断改进和提升服务质量。

四、推广智能化服务。

1. 开发智能化APP，让用户可以通过手机随时随地办理业务、查询账单、咨询问题，提高用户自助服务的便利性。

2. 推广自助服务终端，让用户可以在自助终端上办理业务，减轻人工窗口的压力，提高服务效率。

五、加强安全保障。

1. 建立健全的安全保障体系，加强网络安全防护，保护用户个人信息和资金安全。

2. 提升业务系统的稳定性和可靠性，确保用户在使用过程中不会遇到系统故障和数据丢失的问题。

六、持续改进。

1. 建立持续改进机制，定期对服务方案进行评估和调整，及时跟进用户需求和市场变化，保持服务方案的有效性和前瞻性。

2. 加强与用户的沟通和互动，听取用户意见和建议，不断改进服务，提升用户满意度。

通过以上实施方案，我们将能够全面提升电信服务能力，提高用户满意度，增强竞争力，实现可持续发展。

我们将不断努力，为用户提供更优质、更便捷的服务，成为用户信赖和首选的电信服务提供商。

电信行业的发展方向与推动措施一、电信行业的发展方向随着信息技术的快速发展和全球通信需求的增长，电信行业也面临着巨大的变革和机遇。

为了更好地适应市场需求并推动行业持续发展，电信行业需要加强创新能力、优化服务质量、拓宽经营领域，并积极应对新技术的挑战。

1. 提供高质量的宽带网络服务宽带网络已成为现代社会不可或缺的基础设施之一。

保持网络稳定性和安全性，提高网络覆盖范围和速度，将是电信行业未来发展的重要方向。

在超高清视频、虚拟现实等新兴应用不断涌现的背景下，提供具有大容量、低延迟特点的5G网络将成为关键。

2. 推动数字化转型随着数字经济时代的到来，电信运营商需要积极参与并推动企业和政府单位的数字化转型进程。

通过提供云计算、大数据分析、物联网等相关服务，为企事业单位提升效率、降低成本，并支持各行各业的创新。

3. 加强智能化服务能力人工智能技术的快速发展为电信行业提供了更多商机。

电信运营商可以应用自然语言处理、机器学习等AI技术，提升客户服务质量和效率。

通过自动化解决方案、虚拟助理和智能网管系统等，可以为用户提供更个性化、高效的服务体验。

4. 拓展增值服务领域除了传统的通信服务，电信运营商还可以开拓增值服务领域，为消费者和企业提供更多选择。

例如，在移动支付、互联网+医疗健康、物流配送等领域深入布局，通过与相关产业链合作实现共赢。

5. 打造开放共享的生态系统在信息时代的背景下，电信运营商需要与其他行业紧密配合，构建开放共享的生态系统。

通过与互联网公司、设备制造商、内容提供者等各种参与方合作，推动资源整合与共享，最大程度地满足用户需求，并实现全球范围内的竞争优势。

二、推动措施为了实现上述发展方向，在推动电信行业的持续发展过程中，需要采取一系列措施以促进行业整体效益提升。

1. 提高投资力度电信行业作为基础设施建设的重要部分，需要适应快速变化的技术需求和市场竞争。

政府和企业应加大对电信行业的投资，从基础网络建设到新技术研发都需要有充足的资金支持。

电信运营商大数据发展策略探讨黄勇军;冯明;丁圣勇;樊勇兵【摘要】随着互联网业务和应用的迅猛发展以及移动互联网的爆炸式增长,电信运营商客户行为数据、网络运维数据、信令数据等海量数据的存储与分析日益成为电信运营商的重要挑战,大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了新的技术手段,同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇.本文结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点,分析了大数据技术在电信运营商的适用性,探讨了电信运营商应用大数据的策略,并提出了一种参考性的平台架构,以推动电信运营商对大数据技术的应用.%With the rapid development of internet and dramatic growth of mobile services, the storage and process of massive data are becoming a big challenge for telecom operators. Big data technologies provide a new solution for the operators to mine massive data in depth as well as a new opportunity to provide better services for their customers. The applicability of big data technologies for operators were analyzed, based on the comprehensive analysis of big data technologies and telecom operators' data characteristics. The big data development strategy for telecom operators was discussed and a conceptual technical architecture was also proposed in order to push the application of big data technologies.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2013(029)003【总页数】6页(P6-11)【关键词】电信运营商;大数据;策略【作者】黄勇军;冯明;丁圣勇;樊勇兵【作者单位】中国电信股份有限公司广东研究院广州510630【正文语种】中文1 引言近年来，以海量数据处理为目标的大数据技术正成为新的研究热点。

182大众商务在市场竞争不断激烈的背景下，电信运营商需要充分意识到宽带业务流失的重要性，仔细分析原因，对流失客户的特点进行分类，以便制定有针对性的策略，利用差异化和个性化的服务保有客户。

大数据技术的应用，能够有效解决这一问题，可以在传统模式上不断创新，巩固其原有地位。

一、研究意义宽带业务就是为了客户群体满意，对已购产品质量和服务的满意程度，直接决定了客户日后是否还会继续选择本公司的业务和产品，高质量的产品和服务也会为公司带来更好的口碑。

当前我国大数据技术正处于不断发展的过程，利用该技术解决宽带客户流失的问题十分有必要，采集相关信息，精确分析流失客户的特征。

大数据技术还能够打造信息共享平台，保持反馈渠道畅通，为客户和电信运营商之间建立沟通桥梁。

现阶段，运营商之间的竞争已进入到了白热化阶段，价格战对双方影响较大，只有利用先进技术，准确掌握客户需求，才能不断提升自身核心竞争力。

二、宽带用户流失原因分析（一）外部原因运营商竞争激烈，以价格战作为主要的竞争手段，不断推出更优惠的产品，部分企业还存在诋毁对手的行为。

除此之外，用户忠诚度较低，遇到更优惠的产品和服务就会选择其他企业的产品，造成用户流失。

（二）内部原因内部原因包括促销、服务、产品、渠道、经营管理等各方面因素，每个方面都会对客户的稳定性造成影响，例如，监管措施无法转换、产品的功能性重叠等。

（三）企业角度归因利用大数据技术，对宽带客户流失的原因进行了全面分析，从企业角度来看，其原因主要可以分为以下几点：①产品、促销等方面的原因；②网点布置不合理、业务难以满足客户需求、办理程序较为复杂等；③宽带覆盖能力原因；④监督、管理、流程维系等手段较为落后。

三、基于大数据的存量宽带客户维系优化策略（一）提升末梢服务能力在大数据技术不断发展的背景下，运营商的工作人员需要不断强化其服务意识和水平，提升个人能力，根据有关调查显示，装机、维修是否及时是影响客户满意度的重要因素，因此可以采取以下措施：①利用大数据技术提升装机技术水平，收集和整理以往装机的数据信息以及存在问题，提升装机质量，可以推出“智能网关”“自助排障”“智能组网产品”等和末梢工作联系较为密切的各项业务，在开展装机、维修的过程中进行现场测评；②全面提升工作人员服务质量和安全责任意识，建立信息共享平台，让客户能够实时与维修人员进行沟通，便于上门指导，查找不足；③坚守“诚而有信”的原则，建立在途工单预警机制，结合运营商自身支撑系统或可以利用QQ、微信等手机软件进行预警，保证工单时限。

/CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION大数据环境下我国政府数据开放及应用研究杨波丽(中共贵州省委党校(贵州行政学院),贵阳550001)［摘要］在当前政府各项工作开展过程中,政府数据管理属于十分重要的一项任务及内容,对于政府各项政务工作的开展均具有十分重要的作用及意义。

在当前大数据时代背景下,为能够使政府数据管理得到更理想效果,使数据资源的价值得以更好发挥,应当实现政府数据开放,从而使政府数据更好实现共享,使政府数据得以更好应用,为政府各项工作的有效开展提供更好支持与保障。

［关键词］大数据;政府数据;数据开放doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2019.01.069［中图分类号］D630；G203［文献标识码］A［文章编号］1673-0194(2019)01-0156-02［收稿日期］2018-09-18［作者简介］杨波丽(1982-),女,贵州贵阳人,中共贵州省委党校(贵州行政学院)副教授,主要研究方向:大数据、应急管理、网络安全。

0前言在当前大数据环境背景下,数据资源在各个行业及领域内均发挥着越来越重要的作用,并且被越来越重视,在政府部门同样如此。

在目前政府部门发展及各项工作开展过程中,政府数据的作用及价值也越来越重要,而数据开放式实现数据应用及价值的重要途径及保障。

因此,作为政府相关工作人员,应当结合大数据时代背景,积极实现政府数据开放,从而使政府数据资源的利用率提升,使其应有价值能够得以更充分发挥。

1政府数据开放内涵以及其重要意义1.1政府数据开放内涵所谓政府数据指的就是政府部门在开展各项工作与履行职责过程中,所获得的与人们生活存在密切关系的各种大量数据,属于国家最主要数据持有者。

而政府数据开放指的就是在不违背相关政策法规且对公共利益不影响的基础上,免费向公众开放,使社会上任何人均能够获取及应用的相关数据,政府数据开放注重使原始数据能够彻底开放,所有人均能够开发利用这些数据,并且通过各种形式使人们实际需求能够得到满足,通过原始数据的开放,可使社会创造力得以有效提升,具有重要意义。