中国电信大数据能力介绍_2018
电信大数据解决方案
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
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。
运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解
联通大数据公司的了解
2017年9月25日，联通大数据公司在北京正式揭牌
联通大数据公司定位
联通大数据定位于中国联通大数据对外集中运营主体和大数据产业拓展的合资合作平台
4个核心定位 1、集中运营平台：联通大数据的对外商用 2、应用合作平台：与战略合作方展开平台级的大数据应用合作 3、数据合作平台：联通大数据对外合作的统一出口 4、资本合作平台：与大数据有关的资本与孵化
运营商大数据情况+联通大数据公司情况了解
2018-08-28 彭丰华
电信运营商大数据优势
运营商大数据优势
1、覆盖广： 固话、宽带、移动用户总量超过6亿 2、种类多： 包括位置信令数据、用户网络行为数据、呼叫 记录数据终端数据、视频数据等 3、体量大： 1.资源整合 与BAT面对个人及微小企业不同，长期以来运营商面向企业提供服 务，已经形成了广泛的客户渠道与服务优势，对于企业客户来说，我们承 担着基础通信和IT互联网接入的责任。 2、用户信息完整性 相对BAT来讲，运营商拥有用户更加全面的信息，不仅有网上行为信
横轴代表该行业产生大 数据收入的机会； 纵轴代表运营商在未来5 年内获得收入的机会。
运营商大数据提供的主要应用
运营商大数据目前变现模式
1、提供原始数据：运营商将大数据进行匿名化等一系列脱敏处理后，有偿提供给第三方合作伙伴。 2、提供数据开发平台：运营商构建一个大数据平台，在平台上提供Hadoop平台、应用程序开发、 预测分析/机器学习等模块功能，供外部开发者或公司使用。 3、广告/营销变现：包括线上广告和线下广告两种模式。线上广告就是利用大数据进行精准广告投 放。SKT构建了一个高阶的玩法，建立了Syrup ad大数据广告平台，让广告投放者与广告发布者在 平台生态中实现共赢。线下广告就是结合LBS进行线下的商家推荐、优惠券推介等。 4、提供企业定制化分析：根据企业的特定需求，以项目形式开展特定的大数据定制化分析。例如英 国的某车险公司想了解汽车碰撞现场的场景，沃达丰提供了“汽车碰撞重建分析”，还原了汽车碰 撞时的力度、天气、交通流量、事故位置、车速等。 4、提供行业解决方案：针对整个行业的普适性解决方案，这种方式复用性更强，因此变现能力也更 强。例如SK电讯的Geovision，基于人口、销售、地产、商业信息等大数据为众多小型企业提供商业 区域选址分析服务。 5、提供基于物联网方案的大数据增值服务：运营商不针对大数据服务直接收费，而是将其作为一整 套物联网解决方案中嵌入的重要一环间接收费。例如在货运和资产跟踪中，收集货物的位置、温 度、湿度、撞击、掉落等数据，从而提供货物/资产跟踪和管理服务。
电信大数据解决方案
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
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
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」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。
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数据安全服务能力
数据水印能力 数据分类能力
能力
系统
数据资产管理系统
数据端到端追溯系统
数据稽核系统
可视化运营系统
元数据用后即焚系统
自动化数据分拣系统 隐私数据分类管理系统 数据水印加载系统
大数据平台能力
1 每日200TB数据高效、实时的分析和 处理
海量数据分析 和处理能力
2 提供沙箱环境以及开发、测试、部署 的流程，支撑DevOps
数据开放策略
• 泛行业合作利于快速切入行业 • 通过在产品基础层、模型层和能力层等不同层次的合作，精准定位客户痛点，完善服
务
• 整合不同行业数据，形成数据跨界合作 • 实现同质数据互补和数据广度的延展
平台开放策略 “五分一统”
统一 出口
分类：明确数据种类，分类开放 分级：评估数据价值，明确开放级别 分形：明确开放形式（元数据、API） 分步：评估数据需求，确定开放序列
估分析
行为 偏好
身份 特征
消费 能力
“五维一高”体系
• 根据不同应用场景 • 确定各场景风险控制要求，授信额度及
直接盈利要求。 • 输出适用于各场景的风险分值评估模型。
履约 意愿
人脉 关系
高危 行为
➢ 高危行为模型的最大 价值在于，当用户出 现高风险行为时，模 型可以及时感知并进 行相应的操作。
精准营销—多维数据交织分析，柔和触达用户兴趣的敏感点
数据运营
产品运营
平台运营
数据标 准体系 设计
数据能 力化
数据采 集汇聚
数据存 储、处 理和分
析
对内：面向业务生产链条 对外：面向客户 支撑：专业化运营团队
可视化
关联化
自动化
在线化
平台化
业务指标运行监控 资源管理和调度
多租户隔离 数据访问鉴权和审计
与跨多行业数据均有合作
地方征信数据 身份证号、学历、车辆、违规等
金融
• 改善运营能力 • 完善风控体系 • 优化消费结构
地产
• 化解房产库存 • 整合相关产业 • 提高居住舒适度
旅游
• 提高管理水平 • 推动资源整合 • 合理引导消费
数字营销
• 整合行业资源 • 节约广告成本 • 优化服务感知
响应国家政策，提升对行业及应用场景的理解，真正让大数据服务于社会
旅游大数据平台
数据资产整合规划
• 数据盘点 • 数据资产目录咨询
数据采集汇聚方案规划
• 数据采集策略咨询 • 数据汇聚方案规划
大数据平台规划设计
• 基础设施规划设计 • 平台技术架构设计 • 平台业务能力设计
四大设计院
大数据治理能力
| 6大能力，8类系统，构建“干净”数据，具备大数据全周期治理能力
数据采集能力
数据转换能力
提供旅游行业一体化解决方案
✓ 提供大数据咨询规划服务 ✓ 提供大数据技术解决方案 ✓ 提供大数据行业应用解决方案 ✓ 基于电信大数据旅游解决方案，嵌入
区域 洞察
产品功能：商业地产选址、人口迁徙分析、交通运输规划
精准 营销
助力“大众创业万众创新”
• 形成低成本、高精度市场洞察能力和市场营销推 广能力
• 面向细分市场的创新产品定制能力 • 帮助大型企业优化已有经营模式 • 帮助小微企业降低创业成本
产品功能：用户行为预测、竞品精准推介、营销效果监测
推进产业供给侧改革
打造开放平台
提供数据服务
系 全网数据汇聚 数据合作 合作伙伴入驻 云数一体的 产品应用体系 行业深度服务 基础平台
数据 策略
平台 策略
产品 策略
解决 方案 策略
应用 策略
营销 策略
管控 策略
3 数据开放共享， 服务社会
三
2 步
开放合作，整合
走
大数据产业链
1 整合数据资源，提 供数据产品服务
中国电信数据资产概览
用户敏感信息
交叉检验
❑ 用户实名制验证 ❑ 用户证件验证
❑家庭地址验证
❑ 第一、第二联系人验证 ❑ 生活圈验证 ❑ 工作圈验证 ❑ 个人收入评估 ❑ 通话交叉验证 ❑ 上网时间段查询
真实的信息 虚假的信息
风险防控—风险分值评估
• 基于各行业各场景采取打分形式的风险分值总分，和划分等级方式的五个子模型。 • 对个人的合规性、还款能力、还款意愿、风险行为等相关指标进行分析，形成个人信用模型，为金融机构提供信用评
服务 能力
大数据体系建设咨询规划
1 • 大数据管理体系、数据采集汇聚体系、大数据治理体系、大数据平台体系咨询规划等
大数据治理能力
2 • 数据采集－分类－转换－跟踪－水印等能力
大数据平台能力
3
• 海量数据分析处理能力（200T/日）－快速开发部署能力－资源隔离和安全管理
能力－数据生产调度和管控能力－资源动态管控能力－数据及服务开放共享能力
获取的用户数据提供以不同区域目标或共有群体性特征的数据服务。
实时交通
提供基于车流量的实时交通，交通指数等服务
人流热图
提供基于人流量的公共安全服务
商业选址
区域洞察
提供基于人流量、商业poi、地图、人群画像的精准选址服务
旅游大数据
围绕4W（游客是谁，从哪来，去哪玩，怎么玩），提供实时客 流监控、游客构成、游客特征、分布、旅游线路分析等综合服务
4 大数据运营能力
• 数据标准体系设计－数据采集汇聚－数据存储处理分析－数据能力化
5
基础网络服务能力
• 2+31+X云资源，支撑全国大数据需求
5
咨询规划能力
能够提供专业、全面
大
的一体化咨询设计服
数
务，提供从数据采集
据
到平台运营的大数据
运
一揽子解决方案
营
咨
询
三大研究院
大数据管理咨询
• 管理体系建设咨询 • 规章制度流程咨询
发展普惠金融 金融改革创新
• 支持中国个人信用评估体系工作的开展 • 支持金融机构开展广泛人群小额消费贷款 • 面向个人的创新金融服务
风险 防控
产品功能：个人、企业信贷风险防控，个人保险欺诈防控
提供决策支持
• 城市规划、交通治理、人口迁徙分析、常住人 口管理、景区开发等方面为政府机构提供决策 支持
• 为企业房地产开发投资决策、连锁零售运营分 析提供支持
中国电信 大数据产品介绍
2017.4
1
01
中国电信大数据能力
02
大数据产品介绍
03
行业案例分享
中国电信大数据发展目标和定位
◼ 大数据定位：大数据基础能力提供商，大数据产品应用服务商 ◼ 大数据愿景：培养和引领大数据产业链，实现数据能力规模发展
培养和引领大数据产业链，
战
实现数据能力规模发展
略
体
整合数据能力
包括：姓名、性别、地址、社会人 口统计特征、帐户等 来源：CRM、计费等IT运营系统
包括：部分电商数据、社交
包括：产品套餐、增值业
平台数据
务订购、账单费用等
来源：第三方
用户基
来源：CRM、计费、
外部 数据
本数据
产品与 业务订 购数据
VSOP等
包括：电信后向商 家、政企机关单位 的电话号码、行业
号百行
快速开发和部 署能力
3 能够对不同租户的资源和数据互相隔 离，安全可靠
资源隔离和 数据安全管
理能力
数据生产过 程调度和管
通过综合调度系统实现计算任务的 启停及依赖关系，并能够时刻掌握
4
控能力
计算任务的运行状态
资源动态 管控能力
监控并测量各计算任务的运行状况 和资源使用情况，并实行动态的资
5
源配置和管控
• 基于问答模式，进行真实性验证。 • 多组合策略、多角度核验用户信息的真实性和风险情况
通话交叉验证
家庭地址验证
亲友、公司同事验证 担保人验证
上网时段验证
身份验证 电话所属人验证 开机停机欠费验证
公司地址验证 公司名称验证
交往圈验证 工作圈验证
借款用途验证
Yes OR No?
个人收入评估 通信消费档次
地方 数据
工商数据 开户等信息
部委 数据
工商
政府 部门
金融 机构
银行 流水
支付交易、商户、刷卡人记录
刷卡交易、授权额度、预授权功能
信用卡
第三方 支付
线上交易、线下POS收单
基金/证 券/保险
开户、交易
通信运 营商
个人/企业使用量
自来水/ 电力公
司
出行、交易信息
航空 铁路
大型 集团
智慧城市、金税、电子口岸等IT项目协同
订购关系日增量表、计费策 略、号段信息、产品系信息、 终端信息、用户关键信息表、
用户行为日志表等424类
支付公司、号百、量化……
| 建设四门16小类数据体系
云
CRM 增值
量化
固网 详单
移动网 详单
VSOP
创新
管
固网DPI 移动DPI
信令
无线CDR
端
终端自注册
其他 国政通
邮政
行驶证
驾驶证
中国电信具备的大数据五大服务能力
IT公司
订单、交易、商户、物流
其他 行业
电商 平台
征信 机构
社交网络 在线抓取
征信 系统
信贷、黑名单
专业 网络
征信 机构
企业征信
更多应用场景行为数据
互联网行为
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中国电信大数据能力