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利用大數據優勢擺脫“管道”困境

信息化和流量時代到來,“去管道化”成為運營商提得最多和思考最多的問題。目前業內認為大數據是運營商“去管道化”最有可能的實現形式。運營商發展大數據具有其他行業無可比擬的優勢,主要體現在:
  一、運營商掌握數據全麵充足。電信的領域之中,數以億計的通信用戶基數保證了數據的海量和多元性;
  二、數據提供的可持續性。通信網絡的時時存在為數據的持續和速度提供了保證;
  三、運營商對數據可以有效利用。運營商可以通過對海量數據的有效分析,更加精準、更加高效地把握用戶需求,為廣大用戶和社會各界提供他們需要的產品和服務。
  大數據概念很熱門,在互聯網行業,Google公司起步最早,目前已經擁有龐大的數據搜集和分析係統,發展相對成熟;蘋果、Facebook和國內的淘寶公司也在加速大數據庫建設,並且在公司業務分析和產品創新方麵有所應用。
  就運營商來說,大部分國家和地區都在發展探索,一些發達國家運營商在大數據商用上已起步。盡管有些國家取得突破,但是總體來說,全球運營商大數據還處在粗放的發展階段。
  發達國家運營商大數據發展情況
  日本:
  日本最大的移動通信運營商NTT Docomo 2010年以前就開始著手大數據運用的規劃。Docomo不但著重搜集用戶本身的年齡、性別、住址等信息,而且製作精細化的表格,要求用戶辦理業務填寫更詳細信息。
  NTT Docomo相對國內運營商還有一個很大的優勢是全國統一的數據收集、整合形式,因此NTT Docomo可以很輕易拿到全國的係統數據。盡管NTT Docomo信息整合度高,獲取輕易,但是NTT Docomo大數據發展至今還處於規劃階段,是因為NTT Docomo還沒解決客戶隱私問題。
  Docomo為未來的大數據商業化製定了三個階段:首先是建立資料庫,其次是建立活用機製,最後是實現活用,而當前隻處於第一階段。
  德國:
  身為主流運營商的德國電信和Vodafone在利用大數據為自身業務服務之餘,已向商業模式跨出了一步。主要嚐試是通過開放API,向數據挖掘公司等合作方提供部分用戶匿名地理位置數據,以掌握人群出行規律,有效地與一些LBS應用服務對接。
  法國:
  法國電信在發掘大數據目前已在移動業務部門和公共服務領域進行了探索和嚐試。在移動業務部門,Orange Business Services已在借助大數據改善服務水平,提升用戶體驗。法國電信目前開展了針對用戶消費數據的分析評估,以幫助法國電信改善服務質量。
  比如,通話中斷產生的原因除了技術故障外還有網絡負荷過重,如果某段網絡上的掉話率持續過高,則意味著該網絡需要擴容,從而有效完善了網絡布局,給客戶提供了更好的服務體驗,獲得了更多的客戶以及業務增長。
  作為法國最大的運營商,Orange Business Services還承擔了法國很多公共服務項目的IT係統建設,在這些係統中,Orange Business Services也開始嚐試挖掘大數據的潛在價值。
  比如,Orange Business Services承建了一個法國高速公路數據監測項目,每天都會產生500萬條記錄,對這些記錄進行分析就能為行駛於高速公路上的車輛提供準確及時的信息,有效提高道路通暢率。
  西班牙:
  西班牙電信走得更遠。西班牙電信成立了名為“動態洞察”的大數據業務部門Telefonica Dynamic Insights,麵向全球運營,將為客戶提供數據分析打包服務。Dynamic Insights推出的首款產品名為智慧足跡(Smart Steps)。該產品基於完全匿名和聚合的移動網絡數據,可對某個時段、某個地點人流量的關鍵影響因素進行分析,並將洞察結果麵向政企客戶提供。
  Dynamic Insights計劃麵向不同行業推出係列產品,例如包含交通流量管理功能的“Smart City”。另外,西班牙電信將與市場研究機構GfK合作,進行數據分析和打包工作,讓這些數據變得更加易用。西班牙電信表示,和GfK的合作將首先在德國、英國以及巴西進行推廣。該合作的具體商務條款還在商談之中。為幫助大數據部門開展業務,西班牙電信已經同GfK建立了合作,目前的合作主要在德國、英國和巴西等市場展開。
  美國:
  10月初,美國Verizon成立了精準營銷部門Precision Marketing Division。根據部門副總裁Colson Hillier的介紹,該部門提供三方麵的服務,首先是精準營銷洞察(Precision Market Insights),提供商業數據分析服務;其次是精準營銷(Precision Marketing),提供廣告投放支撐;最後是移動商務(mobiles Commerce),主要麵向Isis(Verizon、AT&T和T-mobiles發起的移動支付係統)。
  Precision Market Insights的服務,將手中的用戶數據直接向第三方出售。該項服務主要針對商場、球場等特定的公開場所,搜集手機用戶的背景信息,為第三方所用。在美國,棒球和籃球比賽是觀眾雲集,商家最為看中的營銷場合,此前在超級碗和NBA的比賽中,Verizon針對觀眾的來源地進行了精確數據分析,球隊得以了解觀眾對讚助商的喜好等。
  我國大數據發展遇到的問題
  我國運營商由於技術、數據係統限製、用戶隱私和商業模式不明確等問題,目前大數據運營隻處在探索階段。我國運營商利用大數據主要遇到以下問題。
  第一、國內運營商係統分散建設,難以實現資源共享。經營分析、信令監測、綜合網絡分析、不良信息監測、上網日誌留存等大數據係統分專業建設,其中部分係統分省建設,造成資源重複建設、應用重複開發、專家資源無法共享。
  第二、數據處理種類多,單一技術難以實現。各大數據係統數據模型不統一,隻具備結構化數據處理能力,無法支持非結構化、半結構化數據處理,無法滿足互聯網類業務發展要求。
  第三、如何避免隱私泄露問題未能解決,大數據運營有風險。人們對於隱私問題越來越重視,數據公司掌握大量數據和數據製造者要求隱私權之間的矛盾,使得大數據使用變得困難。
  第四、尚未確立商業運營模式。運營商掌握的數據很多,但是這些數據應該怎樣應用,給誰用,應用收益是否可以抵消數據開發分析的成本,這一係列問題也讓國內運營商非常困擾。