中国电信大数据能力介绍_2018

电信大数据解决方案1. 引言随着互联网的普及和电信行业的发展，电信运营商面临着大量的数据积累和挖掘的挑战。

电信大数据解决方案是一种针对电信运营商提供的解决方案，利用大数据技术和算法来帮助运营商更好地分析和利用数据，优化业务流程和决策，提高运营效率和用户体验。

2. 解决方案的架构电信大数据解决方案的架构通常包括以下几个关键模块：2.1 数据采集与清洗在电信大数据解决方案中，首先需要从各个数据源采集原始数据。

数据源可以包括基站、短信、通话记录、用户数据等。

然后对采集到的数据进行清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性和完整性。

2.2 数据存储与管理清洗后的数据需要进行存储和管理。

通常采用分布式存储和数据库技术，如Hadoop、HBase、MongoDB等，来存储大规模的结构化和非结构化数据。

2.3 数据挖掘与分析数据挖掘是电信大数据解决方案中的核心环节之一。

通过应用统计学、机器学习和数据挖掘算法，对存储的数据进行分析和挖掘，以发现其中的隐藏模式和关联规则，提供有价值的商业洞察。

2.4 可视化与报表为了方便运营商对数据分析结果的理解和利用，电信大数据解决方案往往提供可视化和报表功能。

通过可视化工具和技术，将分析结果以图表、表格等形式展现，使得用户可以直观地观察数据的趋势和关联，辅助决策和业务优化。

2.5 预测与优化在通过数据分析发现问题和机会后，电信大数据解决方案还可以提供预测和优化的功能。

通过构建预测模型和优化算法，对未来的业务情况进行预测和优化，以指导运营商的决策和调整。

3. 应用场景电信大数据解决方案可以应用于多个场景，以下是几个示例：3.1 用户行为分析通过对用户数据的挖掘和分析，可以了解用户的使用习惯、倾向和需求。

基于对用户行为的深入了解，运营商可以个性化地推送服务、优化产品，提高用户满意度和留存率。

3.2 故障预警与维护通过对设备和网络的数据进行分析，可以实现对故障的预警和维护。

一旦出现设备故障或网络异常，系统可以及时发出报警并提供相应的解决方案，以保证稳定的通信和网络服务。

中国电信新兴业务高速增长，物联网连接增长翻倍
 中国电信在今天中午发布了2018年中期业绩报告，上半年营收1930亿元，但来自新兴业务占比不断扩大，呈现快速增长态势，服务总收入为1776亿元，但来自新兴服务收入占比51.2%，可以看出，创新和培育新的增长引擎逐渐成效。

 中国电信新兴业务高速增长，物联网连接增长翻倍
 此外，中国电信在云和大数据收入合计增幅达到120%，物联网业务加速突破，收入增长近90%，物联网连接数净增近3000万，同比翻番，累计达到7419万。

新兴业务必将持续高速发展，与此同时，市场竞争也将日益激烈，行业增长空间、新技术新业态不断涌现，行业价值面临诸多挑战，企业需要加快探索新业务发展模式和新收入增长点。

 中国电信在加强推广，实现4G、eMTC和NB-IoT物联网构架，并以按需提供差异化服务能力，加速推进网络智能化、业务生态化和运营智慧花转型，并积极拥抱5G新时代，作为加速社会数字化转型的核心5G技术，适时启动5G规模商用。

大数据如何赋能5G价值运维运营数据赋能5G的背景和意义迈入5G+AICDE时代，通信运营商对如何能充分利用网络资源和发挥网络效能有更高的诉求，包括数字化转型的驱动手段运用、自动驾驶网络等级提升的目标设定等，整体期望以降本增效为原则实现价值运维运营的目标。

在当前数字化的环境中，一切为达成目标的举措，都以数据为基础来展开。

运营商网络的客观情况也都是由最基础的网络数据和网络中承载的各类业务数据来反映。

所以，网络和业务数据作为运营商独家掌握的“能源金矿”，业已成为赋能5G网络价值运维运营的关键力量。

从“大量的数据”分析到“大数据”分析的价值提升运营商掌握的大量数据，在日常支撑着网络性能监控、业务发展等运维运营动作，如网络覆盖渲染可视、注册成功率监控、视频业务流量的用户数发展分析等。

这些能力是在拥有“大量数据”的前提下，可以做到的基础价值支撑。

对于运营商而言，除了发挥数据的基础性价值之外，高阶需求涵盖深度洞察网络管道中的流量分布从而开展针对性运营、端到端分析网络/业务从而以全局视角开展运维、构建网络/用户画像从而挖掘高潜区域及用户，以及利用历史数据并加入AI元素对未来趋势进行分析预判等。

通过满足高阶需求为运营商带来高价值注入，才是“大数据”分析需要面对的重要课题，基于此，才能充分发挥出数据的“能源性”作用。

大数据的差异化能力集和对价值运维运营的支撑效果基于中兴通讯VMAX智能大数据平台数十年的实践经验，可以总结提炼通信领域大数据的五大差异化能力集，分别是数据生产能力、数据连通能力、数据裁判能力、数据变现能力和数据预测能力。

（1）数据生产能力生产数据是运维运营的开端。

“端-管-云”是始于移动互联网时代的概念模式，是运营商战略投入领域的主线。

5G网络中多样化的接入终端、5G通信网络管道和互联网云端是最基本的连接组成元素，却也蕴藏着深不见底的数据价值。

对于终端、无线网络、核心网、承载网和互联网SP各环节的流量解析、翻译和洞察，赋予流量数字的实际含义，是生产数据的必须手段，是积累最原始数据的必由之路。

电信大数据解决方案1. 概述电信行业是一个数据密集型行业，每天产生大量的数据。

这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等等。

如何有效地利用这些数据，提高运营效率，增加用户粘性，成为电信运营商面临的重要问题。

电信大数据解决方案应运而生，通过对电信数据的分析和挖掘，为电信运营商提供业务决策支持和用户体验优化等方面的解决方案。

2. 电信大数据的应用场景2.1 用户画像通过分析用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据，可以建立用户画像，包括用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等信息。

通过用户画像可以更精确地进行用户定位和用户推荐，提供个性化的服务。

2.2 营销活动优化通过分析用户的通话记录、短信记录等数据，可以了解用户的消费习惯和偏好，从而优化营销活动的方向和内容，提高营销活动的转化率。

比如，根据用户的通话记录，可以判断用户是否对某个特定的产品感兴趣，然后通过短信或电话进行精准推送。

2.3 网络质量监控电信运营商可以通过分析用户的上网记录和网络状态数据，实时监控网络质量，及时发现网络异常并进行处理。

同时，可以通过分析用户的上网行为，优化网络资源分配，提高网络速度和稳定性。

2.4 故障预警与处理电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络状态数据，实时监控用户的通信质量，及时发现通信故障，并提供故障诊断和处理方案，保证用户的通信质量。

3. 电信大数据解决方案的技术实现电信大数据解决方案的技术实现主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化。

3.1 数据采集电信大数据的来源多种多样，包括通话记录、短信记录、上网记录等。

数据采集可以通过多种途径，比如运营商自身的数据管理系统、手机APP、数据交换平台等。

3.2 数据存储电信大数据的存储一般采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase 等。

分布式存储可以满足大数据量的存储需求，并具备高可靠性和高扩展性。

3.3 数据处理电信大数据的处理主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘。

电信运营商大数据运用初探作者：祝梓云来源：《中国新通信》 2018年第23期引言这是一个互联网的时代，随着有线宽带、移动互联网、物联网、智能终端、云计算的普及，人与人之间已逐渐实现有效互联，并进一步向人与物的互联，甚至物与物的互联方向演进。

伴随着互联网的发展，一个数据爆发的时代也来临了，中国固网宽带用户和移动宽带用户数据已是世界第一，数据拥有量的潜力已公认为全球之冠。

在这种情况下，大数据的概念也随之应运而生，并在各行各业中逐步发挥越来越大的作用。

2015 年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，2016 年《十三五规划纲要》提出“实施国家大数据战略”。

在中国，大数据已成为国家战略，也是国家在当今世界竞争力的重要因素。

本文从大数据的定义和特质入手，以电信运营商运营的角度，初步探讨电信运营商可能的大数据运用方向。

一、大数据简介什么是大数据呢？ IDC（国际数据公司, InternationalData Corporation）在2011 年定义了大数据：大数据是一种新的技术和架构，它在成本可以接受的条件下，通过快速的收集、查询和分析，从巨量、多样化的数据中获取有价值的信息。

IDC 的这个定义，首次描述了大数据的四大特征，即英文的4V：volumes 海量化、velocity 快速化、variety 多样化、value 价值化，这被广泛认为是大数据的最基本特征和内涵。

大数据运用的本质是使用全量（全部）数据进行分析决策，而不是采用随机抽样部分数据分析；不在沉迷于精确，而是允许用概率去描述事物发展的大方向；更关心事物的相互关系，而把因果关系放在次要的地位上。

互联网的高速发展使得数据产生量级不断膨胀，这是大数据的基础及动力。

物联网、互联网平台及各类信息化平台产生海量的数据，为大数据提供丰富多样数据来源，使大数据具备了取之不竭的生产原料和动力。

云存储和云计算为大数据构建基础设施和运行环境，使得大数据的获取和处理成为现实。

2024年电信运营商大数据市场分析现状摘要电信运营商拥有大量用户数据，如通讯记录、上网行为等。

利用这些大数据可以对用户进行精细化运营和个性化营销。

本文对2024年电信运营商大数据市场分析现状进行了探讨，包括市场规模、竞争态势、应用场景等方面。

1. 引言随着大数据时代的到来，电信运营商作为数据的主要收集者和处理者，拥有庞大的用户数据资源。

这些数据包含着用户的通讯、行为、趋势等信息，对于运营商来说，通过对这些数据进行分析，可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务。

2. 市场规模电信运营商大数据市场规模越来越庞大。

根据市场调研数据显示，2019年，全球电信运营商大数据市场规模约为1500亿美元。

预计到2025年，市场规模将达到3000亿美元。

这一庞大的市场规模吸引了越来越多的企业和机构进入。

3. 竞争态势电信运营商大数据市场竞争十分激烈。

除了传统的电信运营商之间的竞争，还有许多互联网巨头和新兴科技公司涌入该市场，激发了竞争的热度。

在竞争中，拥有庞大用户基础和完备的数据分析能力是电信运营商的优势。

然而，互联网巨头在技术和创新上也有一定的优势。

因此，在大数据市场中，电信运营商需要与互联网巨头进行合作与竞争。

4. 应用场景电信运营商大数据的应用场景多种多样。

以下是几个典型的应用场景：4.1 精准营销通过对用户数据的挖掘和分析，电信运营商可以了解用户的兴趣和偏好，进而提供更加个性化的优惠活动和推广内容，实现精准营销。

4.2 用户画像通过对用户数据的整合和分析，电信运营商可以建立用户画像，了解用户的特征和需求。

这样能够更好地进行产品设计和服务定位。

4.3 趋势预测通过对用户数据的趋势分析，电信运营商可以预测用户的需求变化和市场趋势，从而提前做出相应调整和决策。

4.4 安全监控电信运营商可以通过对用户数据的实时监控，发现和预防潜在的安全风险，保障用户的信息安全和隐私。

5. 挑战与机遇在电信运营商大数据市场中，面临着一些挑战与机遇。

2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析，数字经济应⽤领域不断延伸「图」⼀、数字经济的定义20世纪40年代以来，电⼦计算机的发明与通讯设备、信息⽹络等的快速普及，引发了科技与社会经济的剧烈变⾰，被称之为“数字化⾰命”，也被称为第三次⼯业⾰命或第三次科技⾰命。

相应地，社会经济发展形态也发⽣了巨⼤变化，继农业经济、⼯业经济后，⼀种以现代信息通信技术为依托、以⽹络尤其是互联⽹为载体，通过信息⽹络实现资源⽣产、分配、交换和消费的新型经济——数字经济，开始成为全球关注的焦点。

现阶段数字经济尚未形成统⼀的定义，但⼀般沿⽤G20杭州峰会的表述。

根据G20杭州峰会的表述，数字经济是指以使⽤数字化的知识和信息作为关键⽣产要素、以现代信息⽹络作为重要载体、以信息通信技术的有效使⽤作为效率提升和经济结构优化的重要推动⼒的⼀系列经济活动。

在云计算、物联⽹、⼈⼯智能等新⼀代信息技术的驱动下，数字经济的外延不断拓展，由狭义的数字产业化转向⼴义的产业数字化，涉⾜的⾏业由传统的基础电信、电⼦信息制造、软件服务、互联⽹等信息产业渗透⾄其他⾮信息⾏业，在智能制造、现代农业、“互联⽹+”等⽅⾯均发挥着重要作⽤。

⼆、数字经济发展现状在数字化浪潮的席卷下，各国纷纷开启数字化⾰命，争夺数字经济这⼀未来产业⾼地。

截⾄2015年，34个OECD（经合组织）成员国中有27个制订了数字经济相关的国家战略。

美国相继发布《联邦云计算战略》《⼤数据研究和发展倡议》等⽂件，加快部署云计算、⼤数据、⼈⼯智能等全球⽹络信息技术的前端领域。

欧盟也于2015年推出数字化单⼀市场战略，⼒图解决欧洲电信市场碎⽚化及投资不⾜的问题，在同⼀市场为企业和服务制定公平竞争环境。

2015年英国政府出台《数字经济战略（2015-2018）》，2017年发布《英国数字化战略》，⼒争让英国成为全球领先的数字化经济体。

工业和信息化部关于电信服务质量的通告（2018年第4号）文章属性•【制定机关】工业和信息化部•【公布日期】2018.11.05•【文号】工信部信管函〔2018〕400号•【施行日期】2018.11.05•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】通信业正文工业和信息化部关于电信服务质量的通告（2018年第4号）工信部信管函〔2018〕400号为推进电信服务质量持续改善，根据《中华人民共和国电信条例》相关规定，现将2018年第三季度电信服务有关情况通告如下：一、电信服务基本情况（一）行业稳步发展，服务能力显著提升。

截至三季度末，全国电话用户总数达到17.3亿户，其中移动电话用户15.5亿户。

“宽带中国”战略稳步推进，宽带提速效果日益显著。

固定宽带用户达到3.96亿户，其中，光纤接入（FTTH/O）用户3.48亿户，宽带用户持续向高速率迁移，100Mbps及以上接入速率用户总数2.43亿户，占比达61.4%。

移动宽带用户12.9亿户，占比达83.7%，其中4G用户保持稳定增长，总数达到11.5亿户。

全国行政村通光纤比例达到96%，贫困村通宽带比例超过94%，已提前实现国家“十三五”规划提出的宽带网络覆盖90%以上贫困村的目标。

（二）网络安全畅通，服务水平保持稳定。

三季度，全国电信网和互联网运行平稳，通信服务质量整体稳定，电话接通率、互联网可接入率等符合《电信服务规范》指标要求。

通信行业周密部署，圆满完成中非合作论坛北京峰会等重大活动通信保障任务，及时妥善应对四川、甘肃、安徽、广东、陕西等地地震和气象类突发事件，共投入应急通信保障人员21.7万人次、抢修车辆7.9万台次、油机12.7万台次，快速抢修恢复受损通信设施，累计恢复基站9.6万站次、光缆8250公里，保障抗灾救灾指挥及党政军等重要部门通信畅通，迅速恢复灾区的通信服务，有力保障了公众通信网络整体平稳运行。

（三）互联网在经济社会各领域深度应用取得成效。

66中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE国际运营商资本运作策略分析近年国际运营商资本运作主要有以下三种策略：表1：国际主流运营商资本运作策略资本运作策略代表运营商主要分布区域从转型内容到聚焦主业AT&T、Verizon 美国聚焦主业布局Vodafone、BT、T-Mobile 欧洲投资并购新兴产业助推企业数字化转型Orange、Tele-fonica、TIM、DT NTT、KDDI、KT、SingTel 欧洲亚太策略一：从转型内容到聚焦主业——AT ＆T 和Verizon 根据美国运营商年报数据显示，其资本运作主要围绕通信及内容媒体两大领域展开，其中通信领域资本运作数量占比达47%，内容领域占比超38%。

国际运营商借资本运作提升竞争力资本运作是企业提升核心竞争力和创造价值的重要方式之一。

对于国际运营商来说，虽然行业变化日新月异，但根据年报数据分析显示，在过去三年间，各项资本运作依然聚焦TMT 领域，包含基础通信、云计算、金融、内容及网络安全等，其中基础通信占据半壁江山。

注：1、通信行业指光纤、宽带、移动通信等相关业务。

2、国流运营商，具体包括AT ＆T、Verizon、T-Mobile、Vodafone、国电信Orange、西班牙电信Telefonica、意大利电信SingTel、NTT、KDDI、KT。

本文以国际运营商年报披露数据为基础，对资本运作相关案例进行归纳总结，重点研究其资本运作策略、动因及成效，为中国运营商资本运作提供参考和借鉴。

大举并购进军内容领域2015年开始AT ＆T 和Verizon 通过资本手段开始进军内容领域，实施多元化发展战略。

AT ＆T 在2015年以485亿美元收购美国卫星公司DirecTV 进军内容领域。

2016年10月，AT ＆T 又以850亿美元收购了美国传媒巨头时代华纳。

这使AT&T 成为拥有有线电视、无线卫星传播、出版以及影视内容制作等业务的传媒行业巨头。

电信大数据在当今的信息时代，电信大数据已经成为推动各行各业发展的重要力量。

随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，电信运营商积累了大量的用户数据，这些数据涵盖了用户的通信行为、位置信息、消费习惯等多个方面。

电信大数据的分析和应用，不仅能够提升电信运营商自身的服务质量和运营效率，还能够为政府决策、企业营销、社会管理等提供有力的数据支持。

电信大数据的特点主要体现在数据量大、类型多样、更新速度快等方面。

首先，电信运营商的用户基数庞大，每天产生的数据量极为惊人。

其次，电信数据不仅包括传统的语音和短信数据，还涵盖了移动互联网访问记录、社交网络互动等新型数据。

最后，随着用户行为的不断变化，电信数据的更新速度非常快，这要求运营商必须具备高效的数据处理能力。

电信大数据的应用领域非常广泛。

在电信行业内部，通过分析用户数据，运营商可以优化网络资源分配，提高网络覆盖和服务质量。

同时，通过对用户行为的深入分析，运营商能够更精准地进行市场营销，提供个性化的服务和产品。

在行业外部，电信大数据可以为政府提供人口流动、公共安全等方面的决策支持，帮助企业进行市场分析和客户关系管理，甚至在医疗健康、教育、交通等领域也发挥着重要作用。

然而，电信大数据的挖掘和应用也面临着一些挑战。

首先是数据安全和隐私保护问题，如何在保护用户隐私的前提下合理利用数据，是电信运营商必须面对的问题。

其次是数据的整合和分析能力，由于数据类型多样、来源复杂，如何有效地整合和分析这些数据，是实现大数据价值的关键。

最后是法律法规的完善，随着大数据应用的深入，相关的法律法规也需要不断更新，以适应新的技术发展和市场需求。

总之，电信大数据作为一种新兴的资源，其价值和潜力正逐渐被认识和挖掘。

通过不断的技术创新和制度完善，电信大数据有望在未来发挥更大的作用，为社会的发展做出更大的贡献。

中国电信原子能力包含的内容一、概述中国电信作为中国领先的电信运营商之一，具备着强大的原子能力。

原子能力是指中国电信在数字化转型的过程中，通过建设和运营具备高并发、高可用、高安全、高稳定性的基础设施和平台，为企业和个人提供多样化、个性化的数字化服务能力。

二、云计算能力中国电信原子能力的核心之一是云计算能力。

云计算是指通过互联网将计算资源、存储资源和数据传输能力提供给用户使用的一种模式。

中国电信通过自建的大规模数据中心，提供稳定可靠的云计算服务。

无论是企业用户还是个人用户，都可以通过中国电信的云计算平台，快速部署和调整计算资源，实现灵活、高效的业务运营。

三、大数据能力中国电信原子能力的另一个重要组成部分是大数据能力。

大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，通过对这些数据的收集、存储、处理和分析，可以获得有价值的信息和洞察力。

中国电信利用自身的庞大用户基础和海量数据资产，构建了强大的大数据平台，为企业和个人提供数据分析、挖掘和应用的能力。

通过深度挖掘数据，中国电信可以为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。

四、物联网能力随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备和物品实现了互联互通，构成了庞大的物联网生态系统。

中国电信作为通信基础设施的提供者，具备着强大的物联网能力。

中国电信通过自有的物联网平台，为企业和个人提供设备接入、数据传输、远程管理等物联网服务。

无论是智能家居、智能交通还是智慧城市等领域，中国电信都能提供全面的物联网解决方案。

五、人工智能能力人工智能是指计算机系统通过模仿人类智能的方式，实现类似于人类的认知和决策能力。

中国电信在原子能力中也融入了人工智能能力。

通过自有的大数据平台和算法模型，中国电信可以进行数据挖掘、机器学习等人工智能技术应用。

在客户服务、风险控制、智能运维等方面，中国电信利用人工智能技术提升了效率和准确性。

六、安全能力在数字化时代，信息安全成为了企业和个人关注的焦点。

中国电信原子能力中的安全能力保证了用户的数据和隐私的安全。

电信运营的大数据分析了解电信运营商如何利用大数据分析提升业务决策能力电信运营的大数据分析：了解电信运营商如何利用大数据分析提升业务决策能力随着互联网的快速发展，电信运营商面对着庞大的用户数据，如何挖掘和分析这些数据成为了实现业务决策智能化的关键。

大数据分析在电信运营领域的应用已经成为一种趋势，它不仅可以帮助运营商了解用户需求、优化网络运营，还能提高业务决策的准确性和效率。

本文将介绍电信运营商如何利用大数据分析提升业务决策能力。

一、大数据在电信运营中的应用1. 用户行为分析：通过对海量用户数据进行挖掘和分析，电信运营商可以了解用户的通信习惯、使用偏好以及消费行为等，并根据这些数据来制定个性化的营销策略，提高用户满意度和留存率。

2. 网络优化：大数据分析可以帮助电信运营商监测网络质量和性能，及时发现和解决网络故障，提高网络运营效率和用户体验。

3. 预测需求：通过对大数据的分析，电信运营商可以预测用户的需求变化趋势，合理规划网络资源和业务布局，提前满足用户的需求，增强市场竞争力。

二、电信运营商如何利用大数据分析提升业务决策能力1. 建立数据平台：电信运营商需要建立一个完善的数据平台，包括数据采集、存储、清洗和处理等环节，确保数据的准确、完整和安全。

2. 数据挖掘与分析：电信运营商可以运用数据挖掘和机器学习等技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势，为业务决策提供科学依据。

3. 建立智能决策系统：基于大数据分析的结果，电信运营商可以建立智能决策系统，通过自动化和智能化的方式，辅助管理层进行业务决策，提高决策的准确性和效率。

4. 数据共享与合作：在数据安全和隐私保护的前提下，电信运营商可以与其他企业进行数据共享和合作，实现资源的互补和优势的互补，进一步提升业务决策能力。

三、大数据分析面临的挑战与未来发展1. 数据隐私与安全：电信运营商需要重视用户数据的隐私保护和安全性，建立健全的数据安全管理体系，保护用户数据不被非法获取和滥用。

附录A（资料性）电信大数据分类类目表A.1 用户身份相关数据（A类）用户身份相关数据包括用户身份标识信息和用户网络身份鉴权信息。

表A.1 A类数据类目表A.2 用户服务内容数据（B类）用户服务内容数据包括用户服务内容数据和联系人信息。

表A.2 B类数据类目表表A.2 B类数据类目表（续）A.3 用户服务衍生数据（C类）用户服务验证数据包括用户服务使用数据和设备信息。

表A.2 C类数据类目表A.4 企业运营管理数据（D类）企业运营管理数据包括企业管理数据、业务运营数据、网络及IT系统运维数据和合作伙伴数据。

表A.3 D类数据类目表附录B（资料性）电信大数据共享场景B.1 数据共享形式大数据提供的形式分别为：原始数据、脱敏数据、标签数据和群体数据，以上形式的具体描述为：a）原始数据，是指数据的原本形式和内容，未作任何加工处理。

b）脱敏数据，是对各类数据所包含的自然人身份或网络身份标识、用户基本资料等隐私属性进行模糊化、加扰、加密或转换后（如：对身份证号码进行不可逆置换，但仍保持相应格式）形成的无法识别、推算演绎（含逆向推算、枚举推算等）、关联分析不出原始用户身份标识等的新数据。

c）标签数据，是对用户个人敏感属性等数据进行区间化、分级化（如：消费类信息仅区分高、中、低三级等）、统计分析后形成的非精确的模糊化标签数据。

模糊处理达标基线是：仅根据模糊化标签属性，无法推理计算匹配到具体个人；且标签数据无法精确描述具体个人实体的任何敏感特征。

d）群体数据，即群体性综合性数据，是由多个用户个人或实体对象的数据进行统计或分析后形成的数据。

如：群体用户位置轨迹统计信息、交易统计数据、统计分析报表、分析报告方案等。

根据群体数据，应无法推演、无法与其它数据关联间接分析出个体数据。

群体数据中不应包括任何用户身份标识等敏感信息。

B.2 场景基本分类与安全措施要点电信数据使用场景基本分类及安全措施要点如表B.1所示。

表B.1 场景基本分类与安全措施要点B.3 位置类场景B.3.1 机构选址与门店客情分析服务机构选址服务场景如表B.2所示，仅提供分析报告，可能会用到的数据包括自然人身份标识、用户基本资料、消费信息和账单、网络设备及IT系统支撑数据这四个子类的群体数据，以及位置信息子类的标签数据和群体数据。

中国电信大数据发展分析报告在当今数字化时代，数据已成为一种关键的资源，对于企业的发展和决策具有重要的意义。

中国电信作为我国通信领域的重要参与者，在大数据领域的发展备受关注。

本报告将对中国电信大数据的发展进行全面分析。

一、中国电信大数据的发展背景随着信息技术的飞速发展和移动互联网的普及，数据量呈现爆炸式增长。

中国电信作为拥有庞大用户基础和丰富通信业务的运营商，积累了海量的数据资源，包括用户的通话记录、短信内容、上网行为等。

这些数据蕴含着巨大的价值，为中国电信开展大数据业务提供了坚实的基础。

同时，政策环境也为中国电信大数据的发展提供了有力支持。

国家出台了一系列鼓励大数据发展的政策，推动大数据在各个领域的应用和创新，促进了中国电信等企业加大在大数据领域的投入和发展。

二、中国电信大数据的发展现状（一）数据资源优势中国电信拥有广泛的用户群体，涵盖了个人用户、家庭用户和企业用户。

通过收集和分析这些用户的通信行为数据，能够深入了解用户的需求和偏好，为精准营销、个性化服务等提供有力支持。

（二）技术能力提升中国电信不断加大在大数据技术方面的研发投入，提升数据存储、处理和分析的能力。

采用了先进的云计算、分布式存储和数据挖掘技术，能够高效地处理海量数据，并从中提取有价值的信息。

（三）应用场景拓展中国电信将大数据应用于多个领域。

在市场营销方面，通过大数据分析实现精准广告投放和客户细分，提高营销效果；在网络优化方面，利用大数据分析网络流量和用户行为，优化网络资源配置，提升网络质量；在智慧城市建设中，提供数据支持，助力城市管理和公共服务的智能化。

三、中国电信大数据发展面临的挑战（一）数据安全和隐私保护随着数据量的增加和数据价值的提升，数据安全和隐私保护成为重要问题。

中国电信需要加强数据安全管理，采取严格的技术和管理措施，防止数据泄露和滥用，保障用户的合法权益。

（二）数据质量和整合由于数据来源广泛、格式多样，数据质量参差不齐，数据整合难度较大。

计费模式发布时间全新推出营销方式按Saas服务和接口调用方式计费2017/5/17\按咨询报告和接口调用方式计费按Paas服务、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费按咨询报告和接口调用方式计费按Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接口调用方式计费2017/5/17\按报告内容和频次计费2015/11/272015/11/27以测试、体验式营销切入按第三方建模、Saas服务、咨询报告和接按查询调用的记录条数、第三方建模和接口调用方式计费2018/1/112018/1/112018/1/112015/11/272015/11/27\中国电信大数据合作2017年3月1日，与国家旅游2017年6月15日，中国电信了战略合作协议，成立城市来大数据合作提供支持。

2017年7月10日，浙江托普战略合作框架协议。

双方将等领域展开深度合作。

2017年7月14日，中国电信疗大数据及相关产业互联网2017年8月30日，中国电信署战略合作协议，旅游大数发布了《2017上半年中国自2018年1月15日，深圳和而立战略合作框架协议,充分信在互联网络、云计算、大2018年6月29日，中设设计观”交通大数据创新研究与2018年7月16日，贵阳货车在云计算贵州信息园代表双在云计算贵州信息园代表双“物联网”领域开展深度合2018年11月26日，吉利控股方将在企业信息化建设、车作等领域合作，共同构建智2018年12月2日，买化塑与大数据研究、用户研究、用中国联通大数据合作案例2017年8月，腾讯作为重要战略投资人参与联通混改。

2017年8月4日，中国联合网络通信集团与中国工商银数据、技术等各项资源，共同开拓大数据、物联网等金融”的新生态。

2017年9月16日，基于联通的通信行为抓取能力和腾讯骗等大数据安全产品，在诈骗信息拦截等方面取得显2017年9月25日，中国银联与中国联通在北京签署了大2017年9月26日，为拓展中国市场，现代汽车集团与联集团首个海外大数据中心。