中国移动大数据对外运营案例
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(值得收藏)
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）导读:本文是近年来大数据公司在不同行业和领域的一些经典案例的总结。
虽然其中一些是几年前的案例，但其背后的逻辑对未来仍有启发意义。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
01 上篇：天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
以下是这些天然大数据公司挖掘价值的典型案例。
1. 亚马逊的“信息公司”如果说世界上有哪家公司从大数据中发现了最大的价值，截至目前，答案可能是亚马逊。
亚马逊还要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
中国移动案例分析报告
中国移动案例分析报告第一篇：中国移动案例分析报告中国移动营销分析报告2目录一、背景 (3)二、问题 (3)三、探究分析 (3)（1）环境分析.........................................3 ν中国移动外部营销环境分析...........................3 ν通信行业竞争环境分析...............................4 ν中国移动企业的内部环境分析.........................4(2)顾客分析...........................................5(3)产品策略分析.......................................5(4)价格策略分析.......................................5(5)渠道分析...........................................6 ν中国移动营销渠道现状：.............................6 ν中国移动营销渠道存在的问题. (6)（6）营销策略分析.....................................7 ν中国移动的广告策略：...............................7 ν中国移动的公关策略 (7)附录：团队基本情况.....................错误！未定义书签。
3一、背景中国移动通信集团公司成立于2000年4月20日，其前身是中国电信移动通信局，后来从里面分离出中国移动和中国电信从中分离出。
它是一家基于GSM网络（即GPRS网络）和TD-SCDMA 制式网络的移动通信运营商，简称中国移动。
它的主营业务有移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，并具有计算机互联网国际联网单位经营权和国际出口局业务经营权。
中国移动大数据应用实践21
2008年1月，Hadoop 成为Apache顶级项目
2010年7月，云计算 基础软件联盟 OpenStack 成立
行业动态
2006年9月，亚马逊 AWS服务正式上线
2008年4月，Google PAAS服务GAE试商用
2011年7月，阿里云 上线试商用
Google云计算论文：GFS /2003年，MapReduce/2004，BigTable/2006
1 策略研究
标准化 产业推劢
大云
5
方案/规范
4
2
平台研发
应用研发 试验/试点
3
“大云”研发历程
“大云”是中国移动研究院为打造中国移动云计算基础设施而实施的关键技 术研究、现网技术支撑及产品开发计划。项目从2007年3月启动，是国内最 早启动的云计算研发项目之一。
云计算引入策略、规范制定、产品研发、应用试验、产业链培育、标准化
处理时间没有严格要求，通常达 到几个小时，甚至更长时间
需要支持各种并行计算模式，如 MapReduce、BSP等
数据挖掘系统需要较好的用户界 面，用户通常具备业务知识，但 是未必具备开发经验
系统可以和其他系统混合部署
数据具有一定的可靠性和可用性 要求
应用案例1：云化ETL完成了省公司每日近170亿的数据处理
件环境下常常无法部署 • 扩展性达到PB级之上可选厂商较少，易绑定
• 具备结构化/非结构化混合分析的能力,大数据多为非结构化 • 基于消费级硬件，以常态化硬件故障为设计出发点，丌依赖高
性能、高可靠性硬件保障系统性能和可靠性。 • 基于通用硬件，平台兼容性好，可跨代，跨厂商硬件部署 • 扩展性高，业内有上万节点级部署案例，大陆有千节点级部署
中国移动案例分析
中国移动案例分析中国移动作为中国最大的移动通信运营商，其成功的商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
本文将以中国移动为例，对其商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面进行深入分析。
一、商业模式中国移动的商业模式主要以移动通信服务为主，包括语音、短信、数据流量等业务。
其收入来源主要包括四个方面：语音通话、短信、数据流量和增值服务。
其中，数据流量和增值服务是近年来增长最快的部分。
在商业模式创新方面，中国移动推出了多种创新的业务模式，如“和包支付”、“和彩云”、“和多号”等，这些业务模式不仅增加了公司的收入来源，也提高了用户黏性。
二、市场竞争策略在市场竞争方面，中国移动主要采取了以下策略：1、扩大市场份额：通过大规模的营销活动，提高品牌知名度和用户黏性，从而扩大市场份额。
2、提升服务质量：通过提高服务质量，提高用户满意度，从而留住老用户并吸引新用户。
3、推出优惠活动：通过推出各种优惠活动，如打折、赠品等，吸引用户使用中国移动的服务。
4、加强与合作伙伴的合作：通过与各大厂商、银行等合作伙伴的合作，推出联合优惠活动，扩大市场份额。
三、技术创新中国移动在技术创新方面也做出了很多努力。
例如，在5G技术方面，中国移动不仅在国内率先开展了5G试点工作，还在全球范围内积极推动5G技术的发展和应用。
中国移动还积极探索云计算、大数据等新兴技术的发展和应用，并将其应用到自身的业务创新中。
四、总结通过对中国移动案例的分析，我们可以看到其成功的商业模式、市场竞争策略和技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
未来，随着技术的不断发展和市场的不断变化，中国移动需要继续加强技术创新和市场研究，不断推出符合用户需求的创新业务模式和产品，以保持其领先地位并继续推动中国通信行业的发展。
移动电子商务案例分析：Zara移动电商随着移动互联网的快速发展，移动电子商务已成为新的商业发展趋势。
基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No211)2020年第7期（总第211期）基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究王波.郭翔宇（中国移动通信集团内蒙古有限公司信息技术部，内蒙古呼伦贝尔010010）摘要：网格运营是近年来兴起的新型运營模式，它借助计算机网络管理的思想，将管理对象按照标准划分为若干个网洛单元。
利用大数据信息、大数据擔掘技术和各单元之间的相互协调机制,使各单元能够选行实时的信息共享、交流，从而实现资源共享、提高管理效率的现代化管理理念■«,随着企业信息化程度不断提升，网格使用越来越广泛。
中国移动内蒙分公司充分利用网格的管理思想，借助中国移动大数据能力，整合B域、O域数据，通过理论和实践相结合，建立智能化的网格管理体系，取得了非常好的效果。
此方法复制性强、复制成本低，能够迅速的向全国推广并应用于生产,具有非常大的推广意义。
关键词：网格化管理;大数据;大数据挖掘;智能化中图分类号:F626文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）07-0232-051概述随着运营商业务的不断发展，运营商之间的争夺越来越激烈，为抢夺每一个客户都需要付出很大代价，竞争加剧导致 营销资源投入的增速远髙于收入的增速，因此需要对市场和客户进行更加精细的管理,实现"大数据、超细分、微营销、精服务"的核心理念。
内蒙移动有12个盟市分公司，共计2000多万移动用户，地域辽阔，传统的以营销中心为单元的经营架构已经不能满 足市场发展的需求，由于营销中心区域过大，导致营销和服务难以取得好的效果,主要体现如下几点。
（1）营销服务不精细。
营销中心覆盖范围广，营销服务人员不足，人员岗位职责粗。
在营销服务中，难以对重点地点、重点人群进行个性化服务,营销服务不够精细。
（2）缺乏高效的激励机制，运营执行效果差。
营销中心覆盖面积大，运营时多采用撒网式营销，缺乏高效的激励措施，员工工作积极性不强，运营执行效果差。
中国移动大数据对外运营案例PPT课件
招商与规划
招商，引入商户的思路 辅助设施规划 商铺与展柜摆放位置的分析，动线、静线
客流来源去向
从省、市、区县、商圈、街道维度精 细分析客流来源 客流去向周边的分布
13 13
建立多维数字化解决方案 开启以消费者为导向的价值评估 零售行业中的主要应用
占有率，需要相关数据提供分析报告准确性。由移动提供
用户收集型号及商场的分析数据，进行分类总结。
传统局的区域人口分析报告中，传统的人口普查会耗费大量的
人力、物力、财力以及时间，并且采用抽样数据，结构相对不
是很精准。移动公司可以根据天津市用户地理位置分布、来天 津的时间、时长等统计常驻人口、并结合GIS地图信息，回执人 口分布图
沃尔玛：如何提高开店效率和成功率
1.依靠人工蹲点的传统开店方式 费时费力 2.店面经营依赖AC尼尔森等市场调研报告，费用高 昂且不全面 3.客户居住在哪里？线下常去哪些场所？ 开店选址：查询目标人群分布区域，货合适
客户需求总结
基于客户群体的位置和数据分析
的开店区域。
店面经营：查看某个位置，为综合性购物中 心MALL、百货、大卖场和专业连锁客户进行 所在区域人流量和人群特征分析、人群来访
4 4
面向咨询公司
合作方向
针对城市规划、商业运营等大型咨询项目的数据分析目
标：基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位 置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量 合作伙伴
5 5
咨询公司针对政府行业分析的数据需求 咨询公司对政府行业分析业务
6 6
咨询公司针对政府行业分析的数据需求 运营商提供群体相关数据
1 2 3 4
金融领域 面向咨询公司 面向行业测评机构
面向商业地产
中国移动数字服务转型的案例
中国移动数字服务转型的案例在信息技术的快速发展和数字化需求的推动下，各行各业都在积极转型升级。
作为中国通信行业的领军企业，中国移动积极应对挑战，推动数字服务转型，在不断变革中实现了可持续发展。
本文将以中国移动数字服务转型的案例为例，探讨其转型策略和取得的成果。
一、背景分析中国移动作为中国最大的移动通信运营商，长期以来以提供通信服务为主导业务。
然而，随着数字化浪潮的到来和互联网企业的崛起，传统的通信服务逐渐受到冲击，中国移动面临市场份额下降以及利润增长放缓等挑战。
为了实现可持续发展，中国移动迫切需要转型升级。
二、转型策略1. 服务创新为了满足用户对数字化服务的日益增长需求，中国移动加速推出一系列数字化服务创新。
例如，推出移动支付、智能家居、车联网等服务，为用户提供更多元化的选择。
通过整合资源，加强技术创新，中国移动不断提升自身服务能力，提高用户满意度。
2. 业务拓展除了传统的通信服务，中国移动积极拓展互联网业务，进军云计算、大数据、人工智能等领域。
通过与合作伙伴的协同，中国移动能够向企业和个人提供更多高附加值的服务。
此外，中国移动积极与各行各业合作，推出行业解决方案，拓宽业务领域，提高市场竞争力。
3. 组织优化为了适应数字化转型的需求，中国移动进行了组织结构优化。
建立了数字化转型管理团队，加强对数字化战略的规划和执行。
同时，加强人才引进和培养，提高员工的数字化素养和创新能力。
通过组织优化，中国移动能够更好地响应市场变化，推动数字化服务转型。
三、案例成果通过数字服务转型，中国移动取得了显著的成果。
1. 市场份额稳定增长通过服务创新和业务拓展，中国移动成功吸引了更多新用户，提高了市场份额。
同时，通过提供优质服务，保持了现有客户的忠诚度。
中国移动在移动通信市场的地位得到巩固。
2. 收入增长放缓趋势得到扭转传统通信服务增长放缓给中国移动带来了压力，数字服务转型为其带来了新的增长点。
通过推出新的数字化服务和行业解决方案，中国移动的收入增长放缓趋势得到扭转，实现了业务增长。
中国移动通信集团河北有限公司：致力于以数据分析、信息化提升物流管理水平
一、企业简况中国移动通信集团河北有限公司（以下简称“河北移动”）于1999年8月16日正式挂牌成立，2000年10月在香港和纽约同时上市，成为由中国移动通信集团公司控股的中国移动有限公司的全资子公司之一。
公司注册资金43亿元，资产总额超过400亿元。
公司现有员工超过2万人。
主要经营移动电话通信（包括话音、数据、多媒体等）、固定电话通信（包括语音、数据等）、数据通信业务、网元出租、呼叫中心、视讯、虚拟专网、IP 电话及互联网接入服务等电信全业务运营，另外还具备基于所有电信业务的施工资质和施工能力。
客户总数超过4700万户，其中，高端客户360万户；移动电话客户市场份额始终保持省内第一，占比超七成。
始终占据着河北省移动通信市场主导运营商地位，是一个财务稳健、充满发展潜力的持续成长性公司。
河北移动的物流主要是满足用于通信工程、网络维护、市场营销物资的仓储、运输需求，所以，对于河北移动来说，物流产生于物资需求，结束于物资使用。
二、案例背景（一）外部环境1、“提速降费”持续推进2018年是国家推进“提速降费”政策的第四个年头。
从宽带/流量资费全面下调到流量不清零/无限流量套餐、取消手机国内长途和漫游费再到今年政策的焦点“取消流量漫游费，移动网络流量资费年内至少降低30%”。
不到四年时间，移动用户资费下降83.5%，人均年省160多元（数据来源于互联网），该项政策为大众网民以及社会产业释放大量红利的同时，也为通信行业的发展带了新的变革，在利润急剧下降的形势下，如何在培育新兴业务、寻找新利润源的同时，降低运营成本、提升管理效率也成为了行业的热议话题和通信企业的未来发展重点。
2、行业竞争日趋激烈通信用户日益趋于饱和，三家运营商对4G用户的争夺愈加激烈。
2017年，随着全国漫游费的取消、“不限量”套餐等资费政策的推出，三家运营商的利润增长持续放缓，竞争更加激烈。
广电网络成为第四家运营商后，也为通信行业竞争态势添加了一剂猛药。
移动通信运营商营销平台中的大数据应用分析
移动通信运营商营销平台中的大数据应用分析作者：杨槐来源：《中国新通信》2015年第24期【摘要】结合移动通信行业中大数据应用发展策略，对移动运营商的大数据与营销平台融合应用案例进行分析和研究。
【关键词】大数据应用策略营销平台一、引言大数据是与自然资源、人力资源同等重要，可以在很多领域广泛应用的战略资源。
[1]基于海量数据的存储、挖掘、计算、分析等技术的飞速进步，大数据的应用形式也不断创新。
随着海量、细致的新数据源的呈现，众多企业正面临如何利用好大数据的问题，通过以往无法应用的信息，发现业务时机，将使企业可以深化发掘大数据发展潜力，研发新的业务应用。
二、移动通信运营商大数据发展应用策略移动通信运营商的网络管道、IT支撑系统、业务平台持续产生着大量数据：网络运维数据、信令数据、用户基本信息、用户位置信息、用户访问日志、流媒体数据等。
[2]运营商的B/O/M域持续产生的大数据，具备“4V” 的典型特征（Volume大量、Variety多样、Velocity高速、 Value价值）。
大数据对于运营商不仅有实时营销、网络监控、新业务挖掘和业务推送等应用价值，还能促进传统通信与信息化业务的转型创新升级，例如，面向服务业的开店选址、店面经营，面向政府的公共安全和交通规划等，对于通信运营商重构核心的竞争力是难得的机遇。
大数据也给运营商带来了巨大的挑战，主要体现在：巨大的去冗存储和移动成本；较低的有效融合度；待改善的发展政策和环境。
[3]随着移动互联网数据爆发式增长带来巨大流量，运营商缓慢增长的网络流量收入和网络成本之间不断增加的剪刀差，正侵蚀着运营商的利润。
[4]为避免沦为管道，运营商需对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用。
移动互联网和大数据转型是移动通信运营商未来的发展方向，可采取分步走的应用发展策略。
大数据体系的建设先立足于流量经营相关数据，开发精确营销和实时营销需要的应用，以满足内部运营转型需求为主，构建大数据内部应用平台。
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，做到体验更流畅、办理更便捷、消费更透明。
三是营销活动更精准。
哪些用户是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给用户正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、的、应用等技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现。
通过数据的与分析，可以将隐藏于数据汪洋之中的瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，可提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行。
深度运营案例—构建“耘耕体系”创新流量精细化经营模式
移动社交
地图导航
消费族群化、社会化
动互联网打破时间空间限制， 购物时间、空间分流，每一个碎 片化时间都是营销的黄金时间！
APP商店 MM商场 灵犀助手 讯飞语点
每一个人都有的专属的移动生活， 客户追求更加个性化的产品组合， 满足自身个性化的需求。
社会化媒体的飞速发展，加剧口 碑对于决策的影响力，每一个人 身边都有供其决策的强关系。
需要更加精准的接触渠道 需要更加精准的需求匹配 需要更加精准的服务举措
3
我们的思考？从运营到耘耕！
流量运营不是单纯“卖流量”，刺激大规模的客户使用流 量，只是流量运营的基础，关键在于如何将流量转化为价值， 我们实施流量精细化运营，在提升流量规摸的同时促进流量价 值的提升。实现流量的精细化耘耕。
不知道给谁服务？ 营销执行效率低！
先推送微信，后多波次推套餐+应用
低流量客户
有套餐低流量
智能终端 非智能终端
MM助手、灵犀、微信 图文资讯类内容
无套餐高流量
推荐流量上一档套餐
中流量客户 高流量客户
有套餐超流量 加油包超流量
推荐特殊优惠包
低流量客户占比 大幅推下荐降流量上一档7套04餐万
522万
优化流量提醒机制
建立套餐自2动0升12级年
六维客户 模型
六维客户模型
建立直观可视化的客户模型管理方 法，根据客户行为模式，通过差异 化运营手段增加客户流量消费粘性
网状渠道 模型
VGOP 平台
网格服务 模型
网状渠道模型
组建多渠道多触点的网状营销渠道 结构，通过渠道互补协作、触点差 异覆盖，形成立体式营销
网格服务模型
将直接影响营销方式的客户属性、 行为偏好、渠道覆盖等因素进行统
移动营销案例分析
移动营销案例分析移动营销是指利用移动互联网技术进行产品或服务的推广和销售活动。
随着移动互联网的快速发展，移动营销已成为各行业各企业不可忽视的重要营销手段。
下面将通过分析几个移动营销的案例，探讨移动营销的策略和效果。
首先，我们来看一家餐饮企业的移动营销案例。
该企业推出了一款手机APP，用户可以通过APP在线预订餐桌、点菜和支付。
在推出APP之后，该企业的线上订单量大幅增加，用户粘性也得到了提升。
通过APP的数据分析，企业可以更好地了解用户的消费习惯和喜好，从而精准推送优惠活动和个性化推荐，提高了用户体验和消费频次。
其次，我们来看一家零售企业的移动营销案例。
该企业利用移动支付和LBS定位技术，推出了一款线下实体店的会员APP。
用户在店内消费时，可以通过APP进行扫码支付，并且根据LBS定位获取到店内的个性化优惠券。
通过APP的会员积分系统，用户在消费后可以获得积分，积分可以用于换取礼品或抵扣下次消费。
这种移动营销策略不仅提高了用户的消费体验，也增加了用户的忠诚度和复购率。
最后，我们来看一家电商企业的移动营销案例。
该企业通过社交媒体平台和移动应用推送活动信息和商品推荐，吸引用户进行购买。
在移动端，该企业还推出了一系列的互动营销活动，如抽奖、砍价等，吸引了大量用户参与。
通过数据分析，企业可以了解用户的参与和购买行为，进而优化营销策略和商品推荐，提高了用户的转化率和购买频次。
通过以上案例分析，我们可以看到移动营销在不同行业的应用和效果。
无论是餐饮、零售还是电商，移动营销都能够提高用户的参与度和消费体验，为企业带来更多的商机和增长空间。
因此，对于企业来说，积极拥抱移动营销，不断创新和优化移动营销策略，将是提升竞争力和市场份额的重要途径。
大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据应用经典案例TOP50详细剖析1. 梅西百货的实时定价机制。
根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以与客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其Walmart自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以与一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的X围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
中国移动大云大数据产品及应用
监控和管理工具 Zookeeper、Amabri
5
BC- HugeTable：“大云”大数据仓库系统
各省帐详单云主要采用开源HBase软件；云ETL主要采用开源Hive软件。难以解 决对帐详单做分析，对ETL数据做查询的要求。一般需要建设两套系统，保存 两份数据。BC-HugeTable针对同一份数据提供数据查询和数据分析功能。具有 独特优势。
分析需求
流量清单查询 为用户提供流 量的去向查询等
上用网户日志内协议 业务 访问 终端 上行 下行
容字段
帐号 类型 类型 URL
信息 流量 流量
„„
劣力市场决策
3
中国移动“大云”大数据产品整体规划
大云大数据产品线为中国移劢大数据应用提供三大领域的基础能力：数据采集 和处理、数据挖掘及可视化、运营管理三大领域。
5. 可靠性：所有Hadoop组件没 有单点问题
6. 服务化：提供基于BC-EC弹性 部署方案，支持弹性 MapReduce计算
BC-Hadoop应用，如Hive、BC-HugeTable、BCPDM、BC-SE等数据查询、分析、挖掘系统
HBase 分布式NoSQL数据库 MapReduce/Spark 并行计算框架
SparkSQL等
Vertica等
大数据在线分析
中小型集市分析
6
BC-RDB：“大云”分布式关系数据库
传统OLTP数据库应用系统主要问题是采购和建设成本高、超许可使用，BCRDB是基于X86服务器的、通过集群技术提供高可靠、高可用和高性能的分布 式数据库系统，成为一种去IOE技术方案。
BC-RDB 2.2主要特性
解决方案：以BC-Hadoop、BC-HugeTable为基础，仅保存一份数据，以标准SQL支持对 详单类数据的查询与分析统计，包括支持客服的详单查询、上网日志查询、网络数据查询及 分析等。
中国移动10086客服容器云边协同实践案例
精准识别单节点问题或者区域故 障，避免边缘弱网环境下误判
离线IP保持
原生CNI组件基本上依赖云端能力（APIServer/ETCD），离线时无法完成IP分配，建设IP快照能力，实现Pod IP 在离线重启保持不变。
原有模式 API Server
改进模式 API Server
? 问题
IP分配由CNI进行控制，如何在离线情况下， Pod重启依旧保持原有IP？
访问流量
K8s集群
服务1流量
服务2流量
租户1：项目1 租户负载均衡控制器
自定义负载均衡器
租户2：项目2 租户负载均衡控制器
A组流量
B组流量
灰度X组流量
服务 分组A
服务 分组B
灰度服务 分组X
A/B/X组流量
服务分组A/B/C
边缘资源管理
常规的租户分区模式有资源配额限制，资源碎片化较为严重，不能有效的支撑容器云弹性伸缩的特性，不适合企业级大规模应用。
• 云原生时代，K8S+Docker容器云， 分公司云化比例低，算力发挥有限， “话务集中控制+媒体就近接入” 架构导致网络带宽成本上升。
• 基于云原生架构，继续 创新。
虚拟化阶段
云计算阶段
云原生阶段
云边协同阶段
未来
• 云计算时代，OpenStack+KVM资源池， 虚拟化资源利用率低，自动弹性伸缩不 足，无法应对驼峰式流量，业务集中化 需求大幅增加，研发交付效率下降。
开源时间
2018年11月
2020年5月
2020年12月
3765
CNCF
Incubation
Sandbox
无
社区活跃度
XXXX年海南移动深度运营案例
智能终端和永远在线类应用产生的频繁小流量数据，对移动网络造成极大的冲 击，其根本原因在于现有的网络机制对智能终端或永远在线类应用的不适应。
应用 永远在线需求
有流量
网络影响 网络拥塞
频繁切换
带宽利用率降 低
智能终端 多任务并行
无流量
网络负荷增加
手机QQ流量占比不到6%，占用的资源 达到近60%
某高校内自有业务与QQ 占用资源对比
的渠道
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【治水】大禹治水对流量经营的启示
【启示】 回顾历史，大禹治水给了我 们很好的启示，通过三大法宝 和顽强的毅力支撑，很好地治 理了洪水泛滥的黄河。 而这些恰恰对我们流量经营 的创新工作给出了指引，我们 也可以通过“三步法则”疏导 流量，如同大禹的三大法宝。
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【治水】运营三步法：测、析、疏
1
测量流量
2
分析流量
3
疏导流量
Байду номын сангаас
测量流量拥塞、资 源占用情况，就如 同用定海神针测出 流量、流速、河道 宽窄等数据
根据流量数据综合分析， 绘制网络覆盖以及用户行 为的地图，如同大禹治水 中的河图
根据地图所反映的网 络情况，制定相应的 策略，开辟新河道疏 导流量，就像 “开山 斧”一般
海南公司结合小流量管控和带宽优化，在实际生产中践行运营三步法
一
水情——数据流量快速增长
二
水患——流量对网络冲击大
三
治水——运营三步法助疏导
四
成效——网络稳定，效益提升
五
展望——贵在方法，胜在坚持
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【治水】大禹治水靠三宝
大禹治理黄河时有三件宝，一是定海 神针；二是河图；三是开山斧
测江河深浅、流速的定 黄河的水情图，可看图 用开山斧批出不同大小
B664-中移物联网各省公司交流材料-和目外呼销售案例
目录一、江苏智能硬件产品电话外呼营销服务案例 (1)二、重庆移动"和目云存储续订有礼营销”外呼项目 (4)三、山东公司外呼营销方案建议 (5)一、江苏智能硬件产品电话外呼营销服务案例2016年12月-2017年4月，根据移物联产品决（2016）0975号，数字化产品部电子渠道团队与中移在线服务有限公司重庆分公司，结合中国移动通信集团无锡分公司和目产品营销案政策，开展了电话外呼营销项目。
1.1.项目合作介绍项目启动时间：2016年12月27日项目合作形式：物联网公司采购外呼工时4560小时电话营销执行方：中移在线服务有限公司重庆分公司外呼端口：10086外呼产品：物联网智能家居产品和目C13外呼数据：江苏省无锡移动用户营销政策：江苏省无锡公司营销案1.2.用户数据源筛选条件江苏省无锡公司配合提取外呼用户数据，筛选用户的条件为：1、4G套餐88元及以上档次2、终端为智能手机3、网龄在2年及以上4、家里已覆盖移动宽带1.3.外呼执行外呼共分为两个阶段，分别是试呼阶段和正式外呼阶段。
1.3.1试呼阶段从2016年12月27日至2017年1月10日（共计15天），执行281.56个工时，共计外呼5053人，成功联系3111人，营销成功225人，营销成功率7.23%，每小时成功0.8个。
1、从套餐类型分析试呼效果从和目产品价值与用户匹配来看,用户选择350档C12产品高于其他同类产品,450元档因产品性价值问题,整体成功率低于5%，350元档和300元档（28元云存储）的成功率较高，因此后期外呼项目重点执行这两档的政策产品。
2、从外呼时间分析试呼效果同类产品外呼时间不一致也会影响产品成功率，由上图数据可知，周一到周四的成功率普遍高于周五，尤其是周一的整体成功率高于其他时段。
周五因用户休假，整体拒绝率较高，故项目执行时间优先安排在周一到周四。
1.3.2正式外呼阶段正式外呼从2017年1月11日开始执行，执行4278.44个工时，共计外呼104835户，成功联系59952人，营销成功10195人，营销成功率17%，每小时成功2.38个，妥投率43%。
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万达百货：如何改善店面经营
1.访客流量多少？
频次和时段偏好分析、品牌分析提供经营辅
助和帮助。 位置营销：对商家所在的区域或关心区域进 行电子围栏锁定并监测，能设定时间触发的
2.都是什么样子的顾客来访？
3.访客来访的频次和来访时段 4.如何将线上线下打通，实时精准营销，将 用户拉回到线下消费？
条件，进行营销活动
基于移动用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消
人口属性数据
费能力等基本信息
基于移动用户的位置信息，判断用户位置分布情况
人口分布数据
基于移动用户通信基站变化，判断用户位置信息变化情况，
人口流动数据 获得人口流动数据
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面向行业测评机构
合作方向
支撑行业指数分析的数据共享 目标一：实时提供准确的业务数据支撑，提升机构分析报告
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个人标签产品设想 金融领域的诉求
如何获得精确个人征信数据？ 如何及时进行贷款风险预警？
如何信用卡定向优惠指导？ 。。。
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个人标签产品设想 移动提供的数据服务
价 值 数 据 层
1.手机号码使用时长 2.居住位置变化频率 3. 工作单位变化频率 4.月上班天数 5.上班时间接听、拨打私人电话时长与次数 6.社交能力 7.通信欺诈行为 8.欠费、停机行为
沃尔玛：如何提高开店效率和成功率
1.依靠人工蹲点的传统开店方式 费时费力 2.店面经营依赖AC尼尔森等市场调研报告，费用高 昂且不全面 3.客户居住在哪里？线下常去哪些场所？ 开店选址：查询目标人群分布区域，货合适
客户需求总结
基于客户群体的位置和数据分析
的开店区域。
店面经营：查看某个位置，为综合性购物中 心MALL、百货、大卖场和专业连锁客户进行 所在区域人流量和人群特征分析、人群来访
合作方向 商圈分析 目标一：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈，提供准
确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞品分析、
会员分析等数据，辅助提升商圈运营增加客流量和收入。 目标二：基于人群分布属性和人流规律指导地产规划
合作伙伴
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建立多维数字化解决方案 开启以消费者为导向的价值评估 零售行业中的主要应用
招商与规划
招商，引入商户的思路 辅助设施规划 商铺与展柜摆放位置的分析，动线、静线
客流来源去向
从省、市、区县、商圈、街道维度精 细分析客流来源 客流去向周边的分布
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建立多维数字化解决方案 开启以消费者为导向的价值评估 零售行业中的主要应用
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商圈规划选址和运营 客户案例
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金融领域 面向咨询公司 面向行业测评机构
面向商业地产
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金融领域
合作方向 金融征信 目标一：构建个人用户信用评价体系，为金融服务商信提供决策依据 目标二：构建个人信用积分体系，拓展运营商信用体系生态圈，为第三方业务提供授信 决策 目标三：构建集团客户信用体系，结合第三方企业数据，通过大数据分析企业经营情况， 为银行放贷决策提供依据 合作伙伴
用户收集型号及商场的分析数据，进行分类总结。
传统局的区域人口分析报告中，传统的人口普查会耗费大量的
人力、物力、财力以及时间，并且采用抽样数据， Nhomakorabea构相对不
是很精准。移动公司可以根据天津市用户地理位置分布、来天 津的时间、时长等统计常驻人口、并结合GIS地图信息，回执人 口分布图
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面向商业/地产
的实时性
目标二：提升数据获取效率，大大降低蝉蜕的数据调研成本 合作伙伴
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向市场行业分析机构提供数据服务 合作伙伴：行业指数测评机构
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向市场行业分析机构提供数据服务 合作伙伴：行业指数测评机构
IDC中国每季度的中国市场终端行情分析报告，需要分析收集的
市场占有率，需要相关数据提供分析报告准确性。由移动提供
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商圈规划选址和运营 大数据分析（人群分布热力图）
实施/决策
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面向咨询公司
合作方向
针对城市规划、商业运营等大型咨询项目的数据分析目
标：基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位 置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量 合作伙伴
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咨询公司针对政府行业分析的数据需求 咨询公司对政府行业分析业务
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咨询公司针对政府行业分析的数据需求 运营商提供群体相关数据