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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。
转型和创新的新赛道云网融合是运营商5G时代布局新阶段从5G开始全面布局（比正式商用更早的时间），云计算的发展也进入了一条新的快车道，因此我们对于云计算的相关话题也有过多次解析。
的确，云计算和网络互相渗透，使得通信技术和信息技术实现深度融合，这正是云网融合的基本内涵。
很多人都说，云计算已经成为经济社会最核心的信息基础设施之一，阿里云、腾讯云等基于OTT的云计算企业近年来风头正劲，而出身运营商的云服务则相对低调，这样情况，在云网融合的阶段应该会有明显的改变。
实际上，云对网络的要求一直都是变化的。
从专线接入向网络能力敏捷易用，从“云被动适应网”向“网主动适配云”演进，这是一个动态的过程。
现在，云网融合阶段造就了可以实现能力的聚合和输出的数字化应用平台，它们也成为了数字经济时代电信业转型的战略方向。
毕竟，云网融合这个概念，对于运营商而言是一个充满吸引力和推动力的东西，它们更是运营商在5G时代进行布局的新阶段。
云网融合是阶段性态势5G+云网融合，作为新基建的核心，是数字经济的底座和基石。
5G时代是云的时代，也是云和网相互融合的时代。
云网融合将催生出丰富多彩的行业应用，推动全行业数字化转型。
显然，5G是当前云网融合的最佳实践。
5G核心网实现转控分离，控制面实现SBA微服务化，同时也在推进轻量级专用定制核心网和UPF；5G无线网实现CU控制面虚拟化，云化和服务化，以及无线网络资源虚拟化；5G网络切片最终走向云网统一切片。
我们知道，数字化平台对云网的需求主要体现在云资源备份和多线接入、云网能力服务化提供、云能力和数据协同、云原生开发、云网内生安全五个维度。
云要随着数走，而数字化平台需要统一、完善的云网供给能力承载。
目前运营商的水平在上述五个维度差距均较大，云网资源需要在多样性、服务化、协同性、原生云和安全性上全面增强，从而实现云数联动。
按照业内的共识，云网的发展有三个阶段。
第114一阶段是云网协同，特征是云和网基本彼此独立，通过两者物理层面的“对接”实现业务自动化开通和加载，向客户提供一站式云网订购服务，网络只是宽带专线而已；第二阶段是我们此时聊的云网融合，它的特征是云和网采用统一的逻辑架构和共用组件的不同管理系统来运营管理和调度，全面实现云网能力的统一发放和调度，两者将产生“物理反应”；第三阶段是云网一体，未来它将让云网彻底打破界限融为一体，产生“化学反应”，云端的使用者不再看到计算、存储和网络三大资源的隔离和差异，实现统一的运营管理平台和服务能力。
电信运营商大数据分析与应用研究近几年，随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，人们生产、生活中产生的数据量也不断增加，这些数据为企业提供了更多的商业价值。
电信运营商作为通信服务提供商，每日都会产生大量的通信数据，如何利用这些数据拓展业务，提高服务水平，是电信运营商面临的重要问题。
本文将重点研究电信运营商大数据分析与应用。
一、电信运营商大数据的特点电信运营商产生的大数据主要来自于用户的通话、短信、上网和实名认证等多方面。
这些数据经过清洗、处理后，可以应用于市场营销、用户服务和网络优化等多个方面，具有以下特点：1. 数据量大，速度快。
电信数据的产生速度非常快，每时每刻都在不断更新。
而且电信数据在存储和处理时，需要考虑数据的安全性和隐私性，所以在存储和处理上需要较高的技术能力。
2. 数据类型多样。
电信数据类型包括文本、语音、多媒体等多种形式，这使得电信数据在使用时，需要针对不同类型的数据采用不同的技术和算法进行处理。
3. 数据价值高。
通过对电信数据进行深度挖掘，可以发现很多有价值的信息，如用户通信习惯、兴趣爱好、地域分布等信息，这些都是电信运营商在提供个性化服务和精准营销方面的重要资产。
二、电信运营商大数据应用场景电信运营商可以根据自身情况，将大数据应用于多个场景中，下面分别介绍几个典型的场景：1. 市场分析。
通过对用户数据的统计和分析，可以了解用户群体的特征、购买行为及喜好等，为市场部门提供有力的支持，帮助企业制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 网络优化。
通过对网络数据的监控和分析，可以了解网络运行的状态，找出网络性能的瓶颈，进而进行网络优化，提高网络性能和用户体验。
3. 个性化推荐。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、偏好等特点，从而为用户提供个性化的业务推荐服务，如音乐、电影、游戏等。
4. 欺诈检测。
通过对用户数据的分析，可以识别出欺诈行为，如虚假注册、短信诈骗等，从而提高运营商的安全性和信誉度。
电信运营商大数据发展策略探讨黄勇军1，冯明2，丁圣勇1，樊勇兵1（1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.中国电信集团公司北京100032）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。
关键词：电信运营商；大数据；策略doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2013.03.002专题：大数据技术与应用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。
尽管没有严格的定义，但大数据的4V （volume ———容量，value ———价值，velocity ———快速，variety ———多样）特点以及主流的处理技术已经基本得到认可，使用传统技术在短时间内无法处理的任务或问题目前都可归为大数据问题，相应的处理技术被称为大数据技术。
大数据技术起源于互联网公司，最初主要用于解决海量非结构化网页数据的存储、分析以及检索等问题，在设计理念上采用经济的服务器构建超大规模的集群，以获得海量的数据存储和处理能力。
与传统集群技术不同的是，在大数据解决方案下，尽管单台节点服务器的性能与可靠性不足以与高性能服务器媲美，但可以通过超大规模（上万台）集群以及冗余设计获得显著的成本和扩展优势。
大数据技术的扩展性、先进性已被Google 、微软、Yahoo 、Facebook 等顶级互联网公司所验证。
与此同时，随着电信运营商的全业务化运营以及3G 推动下移动互联网业务的爆炸式增长，电信行业的数据类Big Data Development Strategy for Telecom OperatorsHuang Yongjun 1,Feng Ming 2,Ding Shengyong 1,Fan Yongbing 1(1.Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China;2.China Telecom Corporation,Beijing 100032,China)Abstract: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.Key words:telecom operator,big data,strategy7型、数据规模、数据速度、数据价值在大数据的4个维度上得到显著体现。
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势随着互联网技术的高速发展，电信运营商面临着大量且复杂的用户数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为运营商洞察用户行为和市场趋势提供重要支持。
本文将探讨如何利用大数据分析来洞察用户行为，以及如何将这些洞察应用于市场趋势预测。
一、大数据分析与用户行为洞察1. 数据收集和处理电信运营商拥有庞大的用户基数，每个用户每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等。
通过合理的数据收集和处理方式，可以将这些海量数据转化为有价值的信息。
2. 用户行为分析通过对用户数据进行分析，可以对用户的行为进行深入了解。
例如，可以分析用户通话时长、通话次数、通话对象等，来了解用户的社交圈子和联系频率。
同时，还可以分析用户的上网偏好、使用频率以及所浏览的网页内容，来了解用户的兴趣爱好和消费习惯。
这些分析结果为运营商提供了指导，使其能够更好地优化产品和服务。
3. 用户画像构建通过对用户行为分析的结果进行整合和挖掘，可以构建用户画像。
用户画像是对用户个体的综合描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等。
通过用户画像，运营商可以更加精准地进行市场推广和定位。
二、大数据分析与市场趋势预测1. 数据的价值挖掘大数据分析可以挖掘市场中的潜在价值。
通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的需求和痛点。
运营商可以根据这些信息调整产品和服务，以满足用户的需求，提升用户体验。
2. 市场趋势分析通过对市场数据的分析，可以预测市场的发展趋势。
例如，可以通过分析用户的消费行为和消费偏好，来预测不同产品在市场中的受欢迎程度。
同时，还可以通过对竞争对手的数据进行分析，来了解市场上的潜在机会和威胁。
3. 精准营销和推广通过对用户行为和市场趋势的分析，运营商可以进行精准的营销和推广。
例如，可以针对不同用户群体推出个性化的营销活动，提高用户的转化率和忠诚度。
同时，还可以基于市场趋势预测，及时调整宣传策略，并对产品和服务进行优化。
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。
中国电信发布转型升级新战略6⽉29⽇，中国电信董事长杨杰在MWCS 2016上发布了中国电信转型升级新战略，公司将致⼒做领先的综合智能信息服务运营商，着⼒推进⽹络智能化、业务⽣态化、运营智慧化，实施⽹络、业务、运营、管理四⼤智能化重构，进⼀步加⼤开放合作⼒度，⼴泛运⽤智能化技术，充分挖掘企业内外部的数据资源，开展互联⽹应⽤的融合创新，满⾜⽤户随需接⼊、⾃动响应、逼真体验、⾼性价⽐的智能化信息服务需求。
杨杰在题为“转型升级智创未来”的演讲中说，智能化服务时代即将到来，'智能'是以数字化、⽹络化为基础；以云计算、⼤数据、移动互联⽹、物联⽹、⼈⼯智能等智能化技术的⼴泛应⽤为主要驱动；以⽹络软件化、功能虚拟化、硬件通⽤化、能⼒平台化的云⽹深度融合为重要前提；以企业内外部数据资源的深度挖掘、价值呈现为常态；以多元智能化终端为载体，实现跨界拓展。
在此基础上提供的综合智能信息服务包括智能连接、智能平台、智能应⽤，以及三者深度融合形成的业务⽣态。
杨杰表⽰，中国电信将顺应信息通信业智能化发展趋势，着⼒推进⽹络、业务、运营、管理四⼤智能化重构：通过“SDN NFV 云”，推进⽹络重构，深化开源技术应⽤，引⼊SDN/NFV/云等新技术，打造简洁、集约、敏捷、开放的新型⽹络，实现⽹络、IT融合开放；加强协同，培养⼈才，机制配套，⾛向开发运营⼀体化；⾯向⽤户，提供可视、随选、⾃服务的全新⽹络体验，提升⽤户价值；⾯向业务，提供快速部署、安全的⽹络能⼒，促进业务创新，形成新的增长点。
聚焦'2 5'经营重点，开放合作，融合创新，推进业务重构，构建'⼀横四纵'重点业务⽣态圈，实现共⽣、共创、共赢：夯实4G、光宽'2'⼤基础业务，打造'⼀横'智能连接型业务⽣态圈，以云、⽹、端为核⼼，强化⽹络⽣态合作；依托天翼⾼清、翼⽀付、物联⽹、云和⼤数据、'互联⽹ ''5'⼤优势应⽤，以及流量、安全等核⼼能⼒，打造智慧家庭、互联⽹⾦融、新型ICT 及物联⽹的'四纵'智能应⽤⽣态圈。
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。
74产经评论Business Comment中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE移动通信市场竞争越发激烈随着价格战的持续升温、新进入者的加入、替代者的挑战，移动通信市场竞争越发激烈，传统电信运营商面临成长困境。
价格战持续升温，套餐门槛、单价加速下降。
“低门槛、高流量”套卡已成为三家运营商抢夺新增用户的主要手段，不足10元的套卡，每月赠送的流量最高达到5.8GB。
虚拟运营商的加入，使现有游戏规则面临挑战。
苏宁、迪信通等虚拟运营商纷纷推出自有通信品牌和套餐，灵活的资费模式和互联网化的宣传营销方式，让传统电信运营商压力倍增。
OTT 替代效应显著，“管道化”风险持续发酵。
QQ、微信等互联网产物，迫使传统运营商话音及短彩信收入进入下滑阶段，中国移动作为国内最大的通信运营商，2011年短信收入下跌0.9%，2012年扩大至4.8%，2013年更是扩大至6.5%。
大数据可以成为运营商的核心竞争力电信运营商拥有大数据首先，传统电信运营商拥有庞大的用户规模。
截至2014年3月，国内三家传统的通信运营商拥有庞大的用户规模，合计超过10亿用户。
其中，中国移动移动通信用户数合计为7.81亿，中国联通移动通信用户数为2.89亿，中国电信移动通信用户数为1.83亿。
其次，传统电信运营商拥有每个用户多维度数据。
传统电信运营商承担了数据传送者的重要职责，在完成传统业务的同时，还处于数据传递和交换中心的地位，拥有用户多维度数据，例如用户属性数据、上网行为数据、上网内容偏好数据、用户消费数据、用户通信行为数据等。
最后，鉴于传统电信运营商的核心地位，仍有大量可整合和接入的数据。
手机号码作为用户身份的标志，可从外部获取大量的非结构化的数据，例如位置信息数据、关系信息数据、银行信息数据以及通讯录信息数据等，此类数据能迅速扩大传统电信运营商“大数据”池。
大数据可以有效提升传统电信运营商市场竞争力在流量时代，流量用户需求更为多样化、个性化，受资源及营销能力的限制，“大而全”的粗放经营已不再适应市场发展。
电信运营商的数字化ICT转型发展思考□文/潘澄浒信息化是数字化社会的基础，而数字化正在不断孕育新型智慧城市的出现、发展，可以这样说，未来的一切都将被打上数字化的烙印而蕴含着无限的智慧潜能，传统的社会将逐渐被信息化的洪流所冲击而改变，信息通信技术正在从助力经济发展的基础动力，向引领经济发展的核心引擎加速转变，并在推动经济高质量发展中发挥越来越重要的作用。
回顾往昔，从马可尼发出越过大西洋的第一次无线电波开始到今天的泛在网络，以及移动3G、4G 和即将到来的5G网络，万物互联物联网、实时传送、VR/AR等虚拟现实技术、大数据、人工智能、云计算等信息化能力不断改变着人类的工作、生活。
预计到2025年，全球将有65亿用户、85亿部智能手机、1000亿个网络连接，数字化服务世界之门已经打开，现实经济与虚拟经济通过线上和线下进行了价值连接，重构的商业模式基于数字化服务生态圈正在形成，跨界融合已经成为最佳的商业实践，而作为其中的重要环节，电信运营商必须进行信息(information),通信(communication)和技术(technology)即ICT的融合转型发展，构建新型的数字化生态圈，才能继续成为信息化发展的关健力量，不断满足人民日益增长的美好生活需要，共同开创智能信息文明的美好未来。
全球1CT发展已经进入了3.0阶段ICT发展从最初提供基础信息设施为主的单一产品服务的1.0阶段；到从基础设施转移到软件层，基础设施逐渐成为附加服务，而以软件为主的集成化服务的2.0阶段；而当前ICT3.0阶段是以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新技术快速发展、关注平台化和开放API的生态系统建设，提供纯数字化服务为标准，在ICT3.0生态下，政府、医疗教育、公用设施、金融、电信、媒体、零售、家电、制造业等等社会组成要素都是数字化服务生态圈的成员，数字化服务生态圈通过信息化赋能，以智能连接为通道，构建了数字政府、数字健康、智慧城市、移动金融、融合通信、社交媒休、电子商务、智能家庭、自动鸳驶等价值链，融合泛终端，实现了最新的跨界融合的图谱。
第1篇一、5G网络建设取得突破2023年，我国三大电信运营商在5G网络建设方面取得了显著成果。
截至2023年年末，全国5G套餐用户数总数已超过13.7亿户。
在5G基站建设方面，运营商持续发力，推进5G网络覆盖和服务质量提升。
此外，运营商还积极探索5G在工业、医疗、教育等领域的应用，助力产业数字化转型。
二、云计算、大数据等新兴业务领域取得突破在云计算、大数据等新兴业务领域，我国电信运营商取得了显著突破。
运营商纷纷布局云计算基础设施，推动云服务业务发展。
其中，中国移动、中国电信、中国联通均将云计算作为三大支柱业务之一。
此外，运营商还积极探索大数据在智慧城市、智能制造等领域的应用，为经济社会发展提供有力支撑。
三、积极拓展政企市场近年来，我国电信运营商积极拓展政企市场，大力发展自身服务能力、扩大服务范围。
在山西省内，山西电信近年的业绩发展收入呈现双位数增长，成为北方省公司增速第五名。
这离不开在政企领域的发力。
运营商积极落实集团公司云改战略，推进政企业务发展，强化围绕客户视角形成的政企产品能力、解决方案能力和交付能力。
四、推进网络基础设施建设在推进网络基础设施建设方面，我国电信运营商持续发力。
2022年，运营商通过共建共享等举措，构建出网络覆盖服务的新高度。
例如，中国电信与中国联通合建5G接入网，截至2022年上半年，双方累计开通5G基站共建共享86万站。
此外，中国移动与中国广电选择合建700MHz 5G接入网，通过合作，中国移动间接获得700MHz频谱使用权。
五、科技创新赋能千行百业在科技创新方面，我国电信运营商不断加强研发投入，推动5G、云计算、大数据等技术的创新应用。
例如，上海电信移动互联网部立足于打造世界一流全国领先的移动网优体系，通过科技创新，提升用户感知。
此外，河北电信建设的智慧城市产业园，成为雄安新区互联网产业园首个市场化项目，助力京津冀区域大数据产业协同发展。
总之，2023年，我国电信运营商在5G网络建设、云计算、大数据、政企市场拓展、网络基础设施建设、科技创新等方面取得了显著成果。
萝卜课堂电商数据培训之电信运营商大数据应用和架构实践主讲：何鸿凌☐业务趋势与数据特征☐大数据应用案例☐典型的大数据平台架构☐一些思考和观点电信运营商大数据应用和架构实践移动数据流量的增长Source: 爱立信中国移动的数据量的增长每分钟800万次通话每天净增用户16.6万每秒发送短信2.4万条每分钟应用下载1142人次每分钟销售终端251部每天话单数据10TB 每天信令数据100TB 基站总数104 万35%140 万无线数据流量1 ZB 100%2 ZB 移动数据流量290 PB 82%527 PB 3G客户数0.88 亿118% 1.9 亿3G手机销量0.5 亿180% 1.5 亿物联网终端数2245 万43%3200 万Source: 中国移动集团2012年、2013年业绩年报20122013VS Source: 内部统计，2013年底中国移动大数据平台数据量数据量传统数据信令数据网络日志当前每日新增结构化数据8T，每日新增日志类数据400T。
每日处理的数据10倍于此，每日查询的数据100倍于此。
未来考虑4G日志、信令等数据纳入大数据平台。
中国移动数据特征数据特征处理特征使用特征1. 数据单位存储价值不同高价值：CRM\BOSS的各类资料数据、账单、清单低价值：日志、网页中价值：高价值中长期数据和低价值收敛数据2. 实时要求不同分钟、小时、日、周、月3. 数据类型不同结构化、半结构化、非结构化1. 调度模式不同批量任务小批量任务流式处理2. 加工特征不同关联整合处理汇总，抛弃输入汇总，不抛弃输入关联+汇总更新，不保留历史1. 使用角色不同业务人员：低操作能力IT分析师：中操作能力数据科学家：高技术能力2.使用方式不同消息型：向一线推送浏览型：决策层简单处理型：业务人员复杂处理探索型：分析师高级编程型：不直接使用型：机器处理Ad-hoc类使用成为趋势“云-管-端”各数据采集点分析云•网站、应用的后台服务器管•物理管道：无线、宽带、WIFI•逻辑管道：应用平台（微信、百度轻应用）端•智能终端OS（苹果、小米）•浏览器插码、APPSDK深度 广度 质量 难度☐业务趋势与数据特征☐大数据应用案例☐典型的大数据平台架构☐一些思考和观点电信运营商大数据应用和架构实践运营商大数据应用历程T-Mobile：基于社交网络的精确营销和客户维系T-Mobile USA⏹美国的无线网络运营商挑战⏹美国各大运营商对用户争夺的竞争非常激烈，用户获取成本上升，T-Mobile营销团队希望利用大数据技术对其庞大的用户数据进行洞察，寻找新方法来维系客户解决方案⏹T-Mobile利用SAS的Customer Link Analytics技术对用户社交网络进行分析，通过挖掘用户的社交关系、所在群体来提高用户的保有率，实现交叉销售和向上销售，基于社会影响和社交变化对目标用户进行细分取得的收益⏹T-Mobile USA的营销人员可识别社交网络中的头羊、跟随者以及其他成员，通过定义基于角色的变量，识别目标客户头羊头羊头羊注：头羊，即通过社交网络分析，发现的高影响力用户AT&T：网络规划和动态优化NTT Docomo：与Omron合作健康大数据13Orange：智慧城市交通优化阿比让公共交通⏹西非国家科迪瓦特的首都⏹有539辆大型公交车，5000辆小型公交车，11000辆出租车挑战⏹数据量大： Orange提供了阿比让500万手机用户2011年12月到2012年4月的2.5亿条通话记录，以及地图应用程序获取的拥有GPS功能智能手机用户的位置数据解决方案⏹IBM建立AllAboard模型，基于orange提供的数据，查询出与乘公交车上下班有关的50多万条电话记录，并对此进行研究用大数据来进行⏹利用orange提供的手机数据来优化阿比让的城市交通网络取得的收益⏹做出了优化城市交通系统的科学决策，新增两条线路，延长现有的一条线路⏹为乘客节省了10%的出行时间•当呼叫所在基站发生变化时，即可被定位于新的位置，用户的移动轨迹以及相应的时间信息即可描绘出来。
大数据技术在电信行业中的应用与发展随着信息技术的迅猛发展，大数据技术正逐渐成为电信行业中的重要支撑和创新驱动力。
大数据技术的应用为电信企业提供了更准确、高效的决策依据，也为用户提供了更个性化、便捷的服务体验。
本文将重点讨论大数据技术在电信行业中所产生的深远影响和未来的发展趋势。
一、大数据技术在电信行业中的应用1. 用户行为分析：电信运营商通过大数据技术可以收集用户的通信数据、浏览偏好、消费行为等信息，从而分析用户群体的特征和行为模式，帮助企业更好地了解用户需求，进行市场定位和精准营销。
例如，通过用户通信记录和地理位置信息的分析，电信运营商可以提供个性化的推荐服务，为用户量身定制优惠活动和增值服务。
2. 故障预测与预警：电信网络中的故障对用户体验和运营商形象有着直接的影响。
利用大数据技术，电信企业可以实时监控网络设备的运行状态，并通过分析海量的实时数据来预测潜在的故障风险。
一旦出现故障，运营商可以通过自动化的预警系统及时采取措施，避免网络中断和服务质量下降。
3. 资费策略优化：电信运营商可以通过大数据技术更好地了解用户的通信习惯和消费偏好，从而制定更合理、个性化的资费策略。
通过分析用户的通话时间、流量使用和上网习惯等数据，运营商可以推出各种类型的套餐和优惠活动，满足不同用户的需求，提高用户满意度和忠诚度。
4. 网络规划与优化：大数据技术可以帮助电信运营商在网络规划和优化方面做出更明智的决策。
通过对海量网络数据的分析，可以了解用户的热点分布、数据流量的高低峰期等情况，进而决定网络扩容、设备布局和资源调配的策略。
这样不仅可以提高网络的覆盖率和带宽利用效率，还可以降低建设和运维成本。
二、大数据技术在电信行业中的发展趋势1. 5G时代的挑战与机遇：随着5G时代的到来，电信行业的数据流量将迎来爆发式增长。
大数据技术将扮演着更加重要的角色，处理、存储和分析这些庞大的数据量将成为行业的重要挑战。
因此，大数据技术的优化和创新将成为未来的发展方向，以满足高速、高容量的数据处理需求。
大数据时代电信运营商如何重构转型竞争力作者：梁渭雄来源：《移动通信》2013年第21期【摘要】通过介绍大数据的概念，详细分析了在大数据时代电信运营商面临的机遇和挑战以及国内外电信运营商大数据运营状况，探讨了电信运营商的大数据运营模式，并指出电信运营商凭籍自身优势，需要加速实现转型战略落地，从而成为大数据时代的赢家。
【关键词】大数据电信运营商转型竞争力运营模式中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2013）-21-0075-051 前言近年来，大数据的概念逐渐进入人们的视野。
国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告，将其比喻为“未来的金矿”，国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略，纷纷采取注资或收购的方式，以便构建一个良好的大数据生态圈，在大数据的卡位战中先拔头筹。
作为网络数据的必经管道掌控者的电信运营商，如何顺应大数据时代的趋势、审视新形势下的机遇与挑战、探索可行的运营模式、定制和推进大数据战略、重构新的竞争力是其面临的重要课题。
2 什么是大数据关于什么是大数据，业界还没有统一的定义。
根据维基百科，大数据（Big Data）又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
作为研究大数据的先驱麦肯锡给出的大数据定义是：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
业界普遍认为大数据有四个特征：规模大（Volume）、多样化（Variety）、高价值（Value）、速度快（Velocity），即“4V”。
大数据浪潮深刻地影响了各个传统行业的发展轨迹，并带来变革和创新，同样对电信运营商将带来巨大的机遇和挑战。
3 电信运营商面临的机遇和挑战3.1 面临的机遇（1）政府对大数据产业的支持大数据是一个具有国家战略意义的新兴产业，《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化；《物联网“十二五”发展规划》也将信息处理技术列为四项关键技术创新工程之一，其中包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。
