大数据在通信行业的五种应用

对于“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用将为运营商带来巨大的机遇。据预测，2016年~2018年，全球移动数据流量将以每年50%的复合增长率增长。到2018年，全球移动数据流量将比2016年增加2倍。如何处理和利用好如此规模的数据，已成为通信企业的迫切任务。

一 精细化营销

在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如 CRM的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。

二 网络提升

互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

三 互联网金融

通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。联通与招商银行成立的“招联消费金融公司”即是较好案例。招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。当招行需要了解某位潜在客户的信用或个人情况时，可向联通发起申请获得数据；或者给出某些标签。类似于此的商业模式将会在互联网金融大发展时期获得更多重视。目前，国内互联网金融发展的一大壁垒即是信用体系的缺失，而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。

四 合作变现

随着大数据时代的来临，数据量和数据产生的方式发生了重大的变革，运营商掌握的信息更加全面和丰满，这无疑为运营商带来了新的商机。目前运营商主要掌握的信息包括了移动用户的位置信息、信令信息等。就位置信息而言，运营商可以通过位置信息的分析，得到某一时刻某一地点的用户流量，而流量信息对于大多数商家具有巨大的商业价值。通过对用户位置信息和指令信息的历史数据和当前信息分析建模可以服务于公共服务业，指挥交通、应对突发事件和重大活动，也可以服务于现代的零售行业。运营商可以在数据中心的基础上，搭建大数据分析平台大数据应用产业，通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据，并对数据进行分析，为相关企业提供分析报告。在未来，这将是运营商重要的利润来源。例如，通过系统平台，对使用者的位置和运动轨迹进行分析，实现热点地区的人群频率的概率性有效统，比如根据景区人流进行优化。

五 交由第三方挖掘

在大数据时代下，传统的经营分析系统遇到挑战，运营商会考虑如何更好地使用其大数据。我们看到，运营商仍然会采取旧方式，自身采购硬件设备，并交由第三方进行运维和分析。未来趋势，运营商已经开始采购 Hadoop 产品，由于 Hadoop 存在定制化，因此，运营商也会倾向于将后续数据挖掘等工作交由第三方来完成变现。

作为一家专业的软件开发公司，与其他企业将大数据作为一种商业模式不同，开运联合将大数据当作一种商业资本，在挖掘利用后产生价值。公司研发的Moa非结构化数据库是国内唯一一款非结构化数据库软件，旨在为信息系统提供可扩展的高性能数据存储解决方案，相比于纯关系型数据库，可以存储几乎任何比较复杂的数据类型，并且在存储时不需要截取任何内容，即不丢失内容，Moa更适合大数据处理和数据挖掘，应用广泛。

（编辑：南平站长网）

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