关于移动运营商在大数据方面的应用及策略
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究
摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源
1.网络运营大数据概述
1.1客户信息
由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息
具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：
具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。在
这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实
运营商大数据分析与应用研究
运营商大数据分析与应用研究
在信息时代，数据已经成为了企业重要的资源之一。而对于运营商这种大型企
业来说，数据更是有着巨大的价值。通过运营商大数据分析与应用研究，运营商可以更深入地了解用户需求，制定更加科学、合理的营销策略，提升企业服务质量和经济效益。
一、运营商大数据的来源与构成
运营商大数据来源于各种网络终端设备、用户操作记录、网络设备状态信息等
多个方面。这些数据经过提取、清洗和加工后，形成了运营商大数据基础。其中，运营商大数据主要包含以下几个方面的内容：
1. 用户数据：主要包括用户基本信息、通信行为、消费行为、偏好习惯等方面
的数据。
2. 网络设备数据：主要包括通信设备状态、通信线路状态、通信质量等方面的
数据。
3. 业务数据：主要包括业务访问记录、业务使用情况、业务优化效果等方面的
数据。
4. 营销数据：主要包括营销效果、客户反馈、营销策略等方面的数据。
二、运营商大数据分析方法
为了更好地挖掘运营商大数据中的价值，需要运用相应的数据分析方法。目前，运营商大数据分析主要采用以下几种方法：
1. 数据挖掘：数据挖掘是一种创新型、非传统型的数据分析方法，它能够从大
规模、复杂、异构的数据中自动地发掘出未知、潜在的有用信息。
2. 统计分析：统计分析主要是使用数学统计方法对大数据进行总体描述、变量
间关系分析、因素分析、预测建模等分析。
3. 机器学习：机器学习是一种自动化学习方法，通过从数据中自动提取出规律
和模式，以便用于新数据的预测和处理。
4. 自然语言处理：自然语言处理是利用计算机来处理自然语言的一种技术，它
大数据技术在通信网络优化中的应用
大数据技术在通信网络优化中的应用
大数据技术可以帮助通信运营商分析网络数据，了解网络的状况。通信网络产生的海
量数据包括信号强度、传输速率、用户位置等信息，这些信息对于优化通信网络非常重要。通过大数据技术的应用，可以从这些数据中发现网络异常、瓶颈和故障点，及时进行修复
和优化，提高网络的可用性和稳定性。
大数据技术可以提供精确的用户需求分析，帮助通信运营商优化网络体验。通过分析
用户的通信行为、应用使用情况等数据，可以了解用户的需求和习惯。运营商可以根据这
些数据优化网络设置，提供更好的用户体验。根据用户的位置和移动轨迹，可以动态调整
基站的覆盖范围和功率分布，实现更好的信号覆盖和连接质量。
大数据技术还可以支持通信网络的预测和规划。通过分析历史数据和趋势，可以预测
网络的容量需求和流量分布，为网络规划和资源分配提供依据。预测用户的流量需求高峰，可以合理安排基站的容量和资源，以满足用户的需求。大数据技术还能够识别潜在的瓶颈
和短板，为网络升级和扩容提供指导。
大数据技术可以帮助通信运营商进行精细化的用户群体划分和营销。通过分析用户的
通信行为、消费习惯等数据，可以将用户划分为不同的群体，并根据不同群体的需求开展
精准的营销活动。大数据技术还可以帮助运营商定位潜在用户和市场机会，提供个性化的
服务和产品，提高用户的忠诚度和满意度。
大数据技术在通信网络优化中具有重要的应用价值。通过大数据技术的支持，通信运
营商可以更好地了解网络的状况，优化网络体验，预测和规划网络，实现精细化的用户划
分和营销。随着大数据技术的不断发展和应用，相信通信网络的优化将会取得更大的突破
运营商大数据产品及解决方案
满足市场需求
针对政府、企业等不同领域的数据需求，运 营商大数据产品及解决方案能够提供定制化 、专业化的服务，满足市场多样化需求。
运营商的数据优势
运营商拥有海量的用户数据和网络数据， 具有独特的数据资源和数据价值，为大数 据产品及解决方案提供了有力支撑。
运营商大数据概述
运营商大数据的定义
01
运营商大数据是指运营商在运营过程中产生的海量数据，包括
运营优化解决方案
网络优化
基于网络性能数据和用户反馈，对网络进行持续优化，提高网络 质量和用户体验。
业务优化
通过分析用户业务使用情况和需求，对业务进行优化和改进，提高 业务竞争力和用户满意度。
资源优化
根据业务需求和数据分析结果，合理分配和调整资源，提高资源利 用效率和运营效益。
客户服务解决方案
智能客服
用户数据、网络数据、业务数据等。
运营商大数据的特点
02
数据量大、种类多、价值密度低、处理速度快是运营商大数据
的显著特点。
运营商大数据的应用场景
03
运营商大数据可广泛应用于政府决策、城市规划、交通管理、
金融风控、市场营销等多个领域。
产品及解决方案介绍
01
02
03
大数据平台类产品
提供数据采集、存储、计 算、分析挖掘等一站式服 务的大数据平台，支持海 量数据处理和实时分析。
大数据技术在通信网络优化中的应用
大数据技术在通信网络优化中的应用
随着移动通信技术的快速发展，通信网络的规模和复杂度不断增加，面临着网络容量、覆盖范围、速度等方面的挑战。为了解决这些问题，大数据技术被引入通信网络优化中，
成为了重要的工具和手段。大数据技术的应用，不仅可以提高通信网络的性能效率，还能
够帮助运营商更好地理解用户的需求，并实现个性化服务。本文将从不同角度介绍大数据
技术在通信网络优化中的应用。
一、基站优化
基站是移动通信网络的重要组成部分，是用户和网络之间的桥梁。针对基站的优化是
通信网络优化的重要部分。通过大数据技术的应用，可以对现有基站的资源利用情况进行
分析，进而优化基站的布局和参数设置。利用大数据技术分析用户的通信行为和网络的负
载情况，可以做出更具有实效性的优化策略，优化基站的位置、信号覆盖范围以及天线方向，提高通信网络的覆盖效率和容量。
大数据技术还可以对基站的故障进行预测和诊断，通过分析用户的通信行为和网络的
负载情况，可以提前察觉故障可能出现的位置和时机，降低故障对通信网络的影响，保障
通信网络的稳定性和可靠性。
二、网络质量提升
通信网络的质量是用户体验的重要保证。通过大数据技术的应用，可以对通信网络的
各个环节进行全方位的监测和分析，从而提升网络的质量。通过收集并分析用户的通信行
为数据，可以了解用户的使用习惯和需求，进而调整和优化网络的设置，提高用户体验。
大数据技术还可以实现通信网络的智能优化，通过分析网络运行数据，能够自动识别
和调整网络中的问题，提高网络的稳定性和可靠性。
三、网络安全保障
通信网络的安全是用户和运营商共同关心的重点。通过大数据技术的应用，可以实现
在大数据时代运营商数据经营模式探讨
在大数据时代运营商数据经营模式探讨在大数据时代，运营商的数据经营模式变得至关重要。通过有效地管
理和利用大数据，运营商可以获得更准确的用户洞察，提供个性化的产品
和服务，并增强客户满意度和忠诚度。在本文中，我将探讨运营商在大数
据时代的数据经营模式。
其次，数据分析是数据经营模式的核心。通过将大数据与先进的分析
技术相结合，运营商可以发现隐藏在数据中的信息和模式。例如，他们可
以分析用户的通信记录和位置信息，以了解用户的出行习惯和工作地点，
从而推荐相应的产品和服务。此外，通过对用户的社交网络行为进行分析，运营商可以提供个性化的推荐和广告，从而提高用户响应率。
第三，数据安全和隐私保护是数据经营模式的重要考虑因素。用户的
个人数据涉及到隐私和安全问题，因此运营商需要制定严格的数据保护政
策和技术措施，保护用户的数据不被滥用或泄露。此外，运营商还需要明
确告知用户数据使用的目的和方式，并获得用户的明确同意。
最后，数据共享是大数据时代数据经营模式的新趋势。通过与其他企
业和组织共享数据，运营商可以获得更多的洞察力和创新机会。例如，运
营商可以与银行合作，根据用户的消费和通信行为，提供个性化的金融服务。此外，运营商还可以与政府合作，共享数据以提供更好的公共服务，
如交通管理和城市规划。
综上所述，在大数据时代，运营商的数据经营模式需要从多个方面进
行改进和创新。通过收集和整合多元化的数据，运营商可以获得更准确的
用户洞察，提供个性化的产品和服务。同时，运营商还需要通过数据分析、
数据安全和隐私保护以及数据共享等手段，确保数据的价值最大化，并取得持续的商业价值。
运营商大数据 解决方案
运营商大数据解决方案
《运营商大数据解决方案》
随着信息时代的发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛应用，其中包括了运营商行业。运营商拥有海量的用户数据，而如何利用这些数据来提升运营效率以及服务质量成为了运营商面临的重要问题。为了解决这一问题，运营商们开始积极探索大数据解决方案。
首先，大数据技术可以帮助运营商进行用户画像分析。通过分析用户的通话记录、上网习惯、定位信息等数据，可以帮助运营商更加清晰地了解用户的消费习惯、需求以及偏好，从而有针对性地推出更合适的服务和产品。
其次，大数据还可以用于预测用户流失。通过分析用户的活跃度和使用习惯，可以预测出哪些用户有可能会流失，从而及时采取措施留住这些用户，降低用户流失率。
另外，大数据还可以用于网络性能优化。运营商拥有海量的网络数据，通过大数据分析，可以发现网络拥堵、覆盖盲区等问题，并进行精细化的优化，从而提升网络性能，提升用户体验。
除此之外，大数据还可以帮助运营商进行精准营销。通过对用户数据的分析，可以实现精准定位，准确推送个性化的营销活动，提高营销效果。
总的来说，大数据技术为运营商提供了丰富的运营数据，并为
其提供了解决方案，让运营商能够更加精准地了解用户，提升服务质量，降低成本，从而更好地应对市场的竞争。随着大数据技术的不断发展和完善，相信运营商在未来的运营中会有更多的创新应用。
大数据技术在运营商中的应用
大数据技术在运营商中的应用随着数字化、智能化、网络化的加速进程，互联网的普及率越来越高，大量的数据不断被产生并积累。如何从数据中获取并应用有效信息是当前各行各业的重点，其中运营商行业也不例外。大数据技术在运营商中的应用，有着巨大的潜力和市场需求。
一、大数据技术在运营商中的应用优势
1.1 数据处理速度快
大数据技术拥有强大的数据处理能力，能够以秒级甚至毫秒级的速度对庞大而复杂的数据进行处理和分析，避免了传统的人工分析所需的漫长时间，提高了数据处理的效率和准确率。
1.2 数据分析精度高
大数据技术利用先进的数据挖掘算法、机器学习算法和模式识别算法，可以更加准确地挖掘数据中的关键信息和规律，从而实现对用户行为、网络流量、设备状况等方面的深入分析。
1.3 预测和决策能力强
基于大数据技术的分析结果，运营商能够进行精准的预测和决策，例如预测用户流失率、量化用户价值、调整营销策略、优化网络规划等，为企业运营和业务发展提供有力支持。
二、大数据技术在运营商中的应用场景
2.1 用户行为分析
通过对用户访问行为进行分析，可以了解用户的偏好、兴趣、习惯等信息，并据此精准推送合适的内容和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
2.2 流量分析
对网络流量进行分析，可以帮助运营商了解网络使用情况、流量走向、拥堵状况等，从而优化网络规划、提高网络效率，并为用户提供更快更稳定的网络服务。
2.3 设备管理
利用大数据技术对设备信息进行收集和分析，可以实现对设备状态的实时监控、对故障进行及时处理、对设备运转效率的优化等，从而降低企业的维护成本，并提高客户服务质量。
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应用
浅谈中国移动大数据在市场营销中的应
用
摘要：移动用户中集团客户作为具有强烈社会影响力，能够为运营商带来丰
厚利润的大客户，更是这场战斗中的焦点。同时移动的运营商的运营系统保留了
大量的用户信息资料。这些资料含有丰富的客户信息，通过数据的手段能够有效
地分析出用户的需求和对于服务的满意程度。运营商可以运用这些信息制定出有
效的营销策略，从而在战斗中取得胜利。数据技术是当前非常流行的一种分类预
测算法。
关键词：中国移动大数据；市场营销；应用；
前言：中国移动的数据分析已经从设备优化向网络优化转变，由营销数据分析、创新应用，达到降低成本增加收入的目的。未来公司将通过大数据分析实现
企业产品和服务创新，实现公司产业链的全面升级。
一、中国移动大数据分析和应用
中国移动是最早一批实施大数据分析和应用的企业，优势主要体现在以下三
个方面：一是网络配置更科学。80%的利润来源于那少部分忠实的老用户（存量
用户），老用户是企业运营发展的基础，也是最有价值的用户。通过对老用户的
数据分析可以优化网络配置，比如在数据分析后台可以清晰地看到，用户通话和
上网高峰期发生的时间以及地点，甚至是运动轨迹。这些数据的可视化和整合，
能给资源投放包括基站优化等工作带来实际的指导意义。二是客户感知更良好。
基于大量的事实数据，可以按照年龄、职业、学历、收入等维度分析用户的喜好
和习惯，给用户设定“标签”，做到比用户更了解自己。再通过对用户行为和特
征数据分析之后，我们对用户群体进行细分，中国移动通过五大厅（手厅、掌厅、微厅、短厅、网厅）提供给客户所需要的消费信息和特定的产品推荐，做到体验
移动通信网络大数据管理应用分析
移动通信网络大数据管理应用分析
摘要:移动通信网络技术应用快速发展，数据量成几何增长态势，在通信领
域应用大数据管理技术也成为必然趋势。本文旨在探讨利用大数据技术实现移动
通信网络数据管理的研究和实现，从理论到实践层面，提出一系列解决方案和方法。通过对大数据管理的深入分析和研究，可以更好地利用和管理移动通信网络
中的数据资源，为用户提供更优质的通信服务和体验。
关键词: 移动通信网络；大数据管理；数据资源；通信服务；
前言
移动通信网络大数据管理是指对移动通信网络中所产生的各类数据进行有效
管理和利用的过程。这些数据包括用户的通信记录、位置信息、网络传输数据等。通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以了解用户的需求和行为，为用户提供更
精准、个性化的服务。移动通信网络大数据管理，它是当今社会信息化时代的产物，也是信息技术和通信技术相结合的产物。通过对移动通信网络中产生的海量
数据进行收集、处理、分析和利用，能够为社会各个领域带来巨大的价值。“这
部分前言部分应该是对大数据管理在移动通信网络中的研究应用现状的论述，现
在只有一个概念介绍”
一、移动通信网络大数据管理应用价值
第一，移动通信网络大数据管理在商业领域的应用。在信息化时代，数据被
视为“新的石油”，对于企业而言，大数据蕴藏着巨大的价值。利用移动通信网
络大数据挖掘分析和用户画像，企业可以深入了解消费者的需求和喜好，根据数
据分析结果设计产品和完善服务，提高市场竞争力[1]。利用大数据分析结果为企
业提供辅助决策依据，风险预警，提高效率，推动经济的持续发展。第二，移动
国内运营商大数据的应用和发展
1引言
大数据发展浪潮已席卷全球，全球数据量增长迅
猛，据统计监测，2017年全球的数据总量超过21.6ZB ；预计到2020年，数据总量将达到40ZB 。在我国，数据消费与价值也在增长：2017年，移动互联网接入流量消费达246亿GB ；2020年，预计大数据对我国GDP 总的增量贡献也将达到1.2%～1.9%。一方面，大数据潜力巨大，且已上升到国家战略层面；另一方面，运营商也面临量收不匹配、OTT 替代、管道化风险强化等发展难题，亟需寻找下一个收入增长点，作为用户数据接触、存储、传输、应用的管道载体，数据价值挖掘存在巨大潜力，大数据经营将成为运营商的重要发展方向。
如表1所示，电信运营商在数据方面具有天然的优势，拥有全维度时空连续的数据，主要包括身份、位置、通信、上网行为等数据，各类数据的来源、特点与使
用场景各有不同。
从应用方向上来看，目前运营商主要是采用用户身份信息、业务数据、位置数据等，对上网行为数据的挖掘较少，未来需融合内外部数据，逐步深化细分领域，向价值更高的应用服务拓展。
2电信大数据应用的典型场景
目前，国内运营商开始积极应用大数据的新技术、
新能力，主要模式是“对内应用为主，对外商用为辅”。内部应用集中在网络建设、市场营销、产品设计和客户支持的优化，对外则主要是基于用户数据、M2M 和企业数据进行加工获取收入。2017年，“电信大数据司马（SMART ）奖”的数据显示，国内运营商目前的主要应用领域集中在金融、零售、政务、旅游和智慧城市等领域（见图1）。不同的大数据典型场景各具特点：
基于大数据在移动通信网络优化中的应用研究
基于大数据在移动通信网络优化中的应用研究
1. 引言
1.1 研究背景
移动通信网络作为现代社会的重要基础设施，承载着日益增长的通讯需求。随着移动通信网络的不断发展和用户数量的不断增加，网络优化成为提升服务质量和用户体验的关键环节。传统的网络优化方法往往受限于数据规模小、局部优化难度大等问题，难以满足当今移动通信网络快速增长的需求。
基于大数据技术的广泛应用为移动通信网络提供了新的优化思路和可能性。大数据技术具有处理海量数据、发现隐含规律和快速反馈的能力，可以帮助网络运营商更好地理解网络运行状态、用户行为特征和需求趋势，从而实现精细化的网络运营和优化。
基于大数据在移动通信网络优化中的应用研究变得愈加重要。通过深入挖掘和利用庞大的网络数据，将有助于提高网络性能、提升用户体验、降低网络维护成本等方面取得突破性进展。下一步的研究将着重探讨如何充分利用大数据技术，实现移动通信网络的智能优化和持续发展。
1.2 研究意义
移动通信网络作为现代社会必不可少的基础设施，承担着巨大的通信流量和服务质量需求。随着移动网络的不断发展和扩张，网络优
化变得尤为重要，以确保网络能够满足用户需求并保持高效运行。而基于大数据技术的移动通信网络优化，为我们提供了更加深入和全面的数据分析手段，为网络优化工作提供了新的思路和方法。
研究基于大数据在移动通信网络优化中的应用具有重要的意义。大数据技术能够帮助运营商实时监控网络状态，及时发现问题并进行优化调整，提高网络运行效率和稳定性。通过大数据分析用户行为和服务质量数据，可以精准地了解用户需求和网络瓶颈，从而针对性地进行网络容量规划和资源分配，提升用户体验和服务质量。基于大数据的网络故障预测和自愈机制可以帮助网络快速应对各种意外情况，提高网络可靠性和可用性，保障通信服务的持续性。
关于移动运营商在大数据方面的应用及策略
关于移动运营商在大数据方面的应用及策略
摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。
一、大数据的优势特征和不足之处
1.大数据优势特征
大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体主要体现在以下几方面：
第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。
2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战
第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重
运营商大数据 解决方案
运营商大数据解决方案
一、引言
在信息化时代，大数据已经成为各行各业的核心资源之一。运营商作为电信行业的重要一环，拥有庞大的用户基础和海量的数据资源。如何充分利用运营商的大数据资源，提升运
营商的核心竞争力，成为了当前亟需解决的问题。本文将介绍运营商大数据的概念和特点，并提出一些解决方案，希望能够对运营商的大数据应用提供一些有益的启示。
二、运营商大数据的概念和特点
1. 概念
运营商大数据是指由运营商收集、存储和分析的大规模数据集合。这些数据主要包括用户
的通信记录、通话时长、短信记录、上网记录等。
2. 特点
（1）海量性：运营商每天都会产生大量的用户数据，根据中国移动的数据统计，截至2019年底，中国移动的总用户数已经接近10亿。
（2）实时性：运营商的数据记录几乎是实时的，通过对这些数据的分析，可以获取实时
的用户行为信息和市场动态。
（3）多样性：运营商数据的种类繁多，涵盖了通信、网络、业务等多个方面，可以为运
营商提供全面、多维度的信息。
（4）价值性：通过对运营商数据的深度挖掘和分析，可以为运营商提供有价值的商业智能，帮助运营商进行精准运营和精准营销。
三、运营商大数据的应用场景
1. 用户行为分析
运营商可以通过对用户的通信记录、上网记录等数据进行分析，了解用户的日常行为习惯、消费偏好等信息。运营商可以根据用户的行为特征，精准推送个性化的服务和优惠活动，
提高用户的满意度和忠诚度。
2. 精准营销
运营商可以利用用户的通信记录和上网记录等信息，对用户进行标签分类和挖掘，然后根
据用户的标签特征，进行精准的营销。例如，当用户在某个应用上浏览了手机壳的广告时，运营商可以通过数据分析，判断用户对手机壳有购买需求，然后向用户推送相关的手机壳
基于通信运营商大数据风险防控的调研报告
基于通信运营商大数据风险防控的调研
报告
摘要：随着信息技术的快速发展，通信运营商获得了大量的用户数据，这些
数据承载着巨大的商业价值和风险。通信运营商需要充分认识到大数据安全风险
带来的潜在危害，并采取有效的风险防控措施，以保护用户信息安全、维护网络
运营秩序和建设信任社会。本调研报告将深入分析基于通信运营商大数据的风险
形势，并提出相应的风险防控策略，为通信行业的可持续发展提供参考。基于此，以下对基于通信运营商大数据风险防控的调研报告进行了探讨，以供参考。
关键词：通信运营商；大数据风险防控；调研报告
引言
随着互联网的普及和移动设备的智能化程度不断提高，通信运营商面临着越
来越多的风险挑战。大数据的广泛应用使通信运营商的数据资产面临着更多的保
护需求。同时，隐私泄露、网络攻击等风险也给通信运营商带来了诸多威胁。在
这样的背景下，通信运营商必须加强对大数据风险的防控，确保用户数据的安全
性和保密性，并积极应对各类风险挑战。
1通信运营商大数据的重要性
通信运营商作为信息传输和通信服务的提供者，拥有庞大的用户数据，这些
数据被称为大数据。通信运营商大数据的重要性不可低估，主要体现在以下几个
方面：1.优化网络规划和运维：通信运营商可以通过分析大数据来了解用户的通
信习惯、流量使用情况、网络质量等信息。通过对这些数据的分析，可以针对性
地对网络进行优化和规划，提升用户使用体验，减少网络故障和中断的发生。2.
精准营销和个性化推荐：通信运营商通过分析大数据，可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯、位置信息等，从而进行精准的营销活动和个性化推荐。通过与广告商
和运营商合作数字业务的举措
与运营商合作数字业务是一种常见的战略，可以通过结合企业的数字化需求和运营商的基础设施、服务能力来实现互利共赢。以下是一些可能的举措：
1. 物联网合作：
-利用运营商的物联网平台，实现设备之间的连接和数据交换。
-合作开发智能设备、传感器和物联网解决方案，推动物联网应用在不同行业的落地。
2. 5G应用开发：
-利用运营商提供的5G网络，开发更快速、低延迟的数字应用。
-探索基于5G技术的新型服务，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等。
3. 云服务合作：
-利用运营商的云服务，实现企业数据存储、处理和分析。
-共同推进混合云和多云战略，提供更灵活、可扩展的数字基础设施。
4. 物流和供应链协同：
-与运营商合作，利用物联网技术提高物流和供应链的可见性和效率。
-探索共同的数字化解决方案，提升供应链的智能化水平。
5. 支付和金融服务：
-与运营商合作开发数字支付和金融服务，包括移动支付、数字货币等。
-推动数字金融创新，提供更便捷、安全的支付体验。
6. 大数据分析合作：
-利用运营商的用户数据和网络数据，进行大数据分析，洞察用户行为和趋势。
-开发个性化服务和精准营销，提高用户体验和满意度。
7. 数字化营销和广告：
-与运营商合作进行数字化营销，利用其广告平台推动品牌曝光。
-利用用户数据进行精准广告投放，提高广告效果。
8. 教育和培训合作：
-利用运营商的网络资源，共同推进数字教育和培训项目。
-开发在线教育平台，提供远程学习和培训服务。
9. 健康科技合作：
-与运营商合作推动健康科技创新，包括远程医疗、智能医疗设备等。
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关于移动运营商在大数据方面的应用及策略
发表时间：2017-10-11T15:22:24.220Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第11期作者：白雪伟
[导读] 随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长。
中国移动通信集团广西有限公司 530000
摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。
一、大数据的优势特征和不足之处
1.大数据优势特征
大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体
主要体现在以下几方面：
第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。
2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战
第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重
二、移动运营商在大数据方面的应用
1、提升网络服务
优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。
基于用户行为信息
为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。
三、移动运营商在大数据应用上的发展策略
1.应用大数据协助内部运营
利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。
2.向大数据转型、开展新的业务模式
移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。
三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例
大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。
广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。
首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到
客户消费承受能力模型通过采集客户的短信、语音、流量等业务的消费清单获取客户的消费习惯数据，分析相应清单，了解其兴趣爱好、当前关注的信息、作息时间，甚至是生活境况、当前的心情等内容因客户消费能力和消费习惯数据涉及客户隐私信息保护，不提供给外部调用，仅作为内部私有能力，进行批量数据分析，在不体现个人信息的场景中使用结果其次，结合营销活动的内容和目的，提取客户标签，对特定区域主要活动人群的消费能力、习惯及活动时间进行分析预测，对促销、广告等活动的最佳物理位置、开展时间等进行预测，并将结果数据导人营销平台在BOSS系统中加载融合数据，供营业厅的营业员对到厅的客户展开个性化的精准营销推荐；同时，加载融合到电子渠道网上营业厅，让客户能主动获取自己的消费特征，并选择适合自己的业务通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。然后，采用数据可视化方式，在营销平台实时地呈现营销结果，及时提供信息给相关责任人，以便对结果进行分析，用以决策和调整如图1所示：
图1一体化营销平台实况监控
通过该大数据营销平台的应用，实现了实时掌握客户使用业务的时间、地点、方式，以及与之相匹配的网络忙闲态等信息，提高了数据提取的准确性、便捷性和分析深度，精准掌握客户信息，更好地预测客户使用行为，推送符合客户特征的相关业务，业务的成功订购率较未使用该营销平台前提升了16.7%下一步，将结合增强客户粘性的要求，在防止客户流失等方面，挖掘新的商业模式，全面提升精准运营和实时营销的水平
四、结束语
大数据的发展和应用为移动通信运营商提供了新的机遇，同时在技术难度、融合水平、技术工程、管理政策、人才培养等方面的挑战，需要运营商从企业战略和经营思维层面改变，不断发挥自身的优势，创造更大的价值，迎接属于运营商的大数据时代。
参考文献
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