中国电信大数据发展专题报告

应用行业：招聘/家政/婚恋等日常生活领域
家政信息的核实，避免出现不法分子；交友、婚恋等领域的信息核实， 会尽可能的避免企业的损失，对用户负责，避免婚骗的发生
实时、快速的身份信息分析、查询和 核验。
应用行业：汽车租赁/物流等
租赁/空车配货
租车行业以及器械租赁行业，以及为空车配货领域，汽车或货物的价值 较高核实身份信息显得尤为重要
数据金字塔将原始数据资源加工为数据能力，开 放 合作，创造新服务
商旅 即时 消息 位置 行业 应用
分析 报告
终端
支付
第三方 合作创新 业务
IPTV DPI
业务映射标签
呼叫信令
聚类数据标签
CRM
多源分散系统数据 采集和处理
数据资源
数据能力
中国电信的大数据平台优势
合作伙伴、客户、渠道等
DMP数据管理平台汇 聚了各省的数据资源，并 进行安全去隐私化处理
中国电信运营着世界上规模最大的固定网、宽带网和CDMA网络
数据种类多、体量大、质量高、覆盖广
固话、宽带分别达到1.6亿户、1亿户； 移动用户数突破1.85亿，市场占比超过 14%
IDC国内领先，为大数据提供基础设施
中国电信IDC国内领先，总面积超过100万
平米，机房超过300个，机架超过10万个 可提供高性能虚拟主机超过2万台，存储容 量达11PB
竞争对手大数据业务发展情况研究
1 大数据背景介绍 2 中国电信大数据战略及优势 3 中国电信大数据产品介绍 4 中国电信大数据商业模式 5 中国电信大数据职责分工 6 金融大数据合作模式探讨
背景：大数据与大数据产品化
大数据的发展将给运营商的营销带来巨大变革。在大数据时代下，一方面，可以充分利 用在用户数据方面拥有天然优势，挖掘更多价值应用，深度分析用户数据，将数据优势 转化为市场优势；另一方面，可以将大数据优势转化封装成大数据产品和能力，开放给 第三方使用，扩大大数据的应用范围提升大数据的使用价值。
体量大：中等规模本地网3G用户日上网记录达到数TB以上
质量高：最真实的客户、产品、资源和订单等数据
关联性强
用途广泛 金融、广告、零售…
电信业务数据 互联网业务数据 增值业务数据 …
消费行为关联
行为偏好关联 用户之间关联 …
交通、医疗、咨询… 产品营销、客户服务、 市场预测… …
中国电信的大数据资产优势
光网覆盖为大数据提供高带宽传输能力
骨干网省际流量达到22T，出口带宽760G；
光网覆盖国内领先，并延伸全球
……
中国电信基础设施的构建（2/2）
云计算： 4+2”全网云资源布局，其中包括四大云资源池、两大云数据中心 大数据：集团层面集约式大数据架构布局
IDC数据中心： 拥有规模最大的五星级IDC数据中心
中国电信大数据战略
数据是企业重要战略资产，通过全面聚合、深入挖掘、高效应用，打造企 业差异化竞争力
战略要点一，整合企业资源，建立全集团网络、 存储、计算、数据集约化运营管理体系
战略要点二，坚持双轮驱动，对内深化数据应用 ，支撑业务发展和管理决策，对外持续实现大数 据的社会价值和商业价值 战略要点三，坚持去电信化和市场化，遵循行业 规律，以互联网创新机制推进大数据发展
合作 应用 电子 渠道
客户域
自有业务门户平台、 客户端
提供身份认证能力
开发者门户
客户 层
提供电子支付能力
提供定位服务能力 提供智能提速能力
相 对 隔 离
应
核心 价值
帐号 经营
OPEN API 流量后 向经营 APP整 合营销 ……
核心能力
统一 帐号 流量 经营 统一 支付 位置 服务
3G、4G
客户信息采集系统
客户需求： 1. 客户换号动作不知晓，二次营销 造成骚扰，成功率低。影响电销 团队积极性，造成IT部门与电销 部门工作的矛盾。 2. 业务人员填写保单，随机号码填 写，需强化考核。 3. 需对客户信息分类管理，提高营 销成功率，减少运营成本。
效果
1. 对客户数亿资源进行运营商类别及号码归属地筛选； 2. 强化业务人员考核； 3. 提高电销人员效率。
全流程服务
1. 风险个体信息、位置等进 行追查 1. 2. 贷后对贷款申请人的消费能力、 还款能力等及时跟进分析 提前进行风险预警
合作：银行 联网金融
天玑星-敏感信息核验 身份信息核验 手机号码核验 常驻地匹配核验 紧密联系人核验
风险数据服务指标
建一个 M系统，过 感信息
天璇星-风险分值评估 身份属性评分 稳定性评分 消费能力评分 履约能力评分 通信行为评分 高危行为评分
大数据产业链已经初步形成
• 大数据产业链主要包括基础设施提供商、数据提供商、分析技术提供商、业务 应用提供商。目前市场日渐成熟，商业模式日渐清晰
基础设施提供商 数据提供商 分析技术提供商 业务应用提供商 最终使用者
主 要 活 动
• 数据库 • 数据管理平台 • 数据分发技术 • 云基础设施
• 基础数据生成
运 营 管 理
核心 层
提供代扣计费能力
……
云资源
基础 层
1 大数据背景介绍 2 中国电信大数据战略及优势 3 中国电信大数据产品介绍 4 中国电信大数据商业模式 5 中国电信大数据职责分工 6 金融大数据合作模式探讨
中国电信大数据产品视图
星图 - 风险防控
天玑星 - 信息核验 天璇星 - 风险分值评估
根据计世资讯（CCW Research）数据显示，未来电信 行业大数据应用场景主要集中在实时营销、位置监控、 新业务挖掘、业务推送与第三方大数据应用等方面。
兴趣图谱、关系图谱、行为定向、…
分析：多维洞察
位置信息 偏好信息 消费信息
终端信息 关系信息 ……
根据业务营销场景，配置触发规则 • 基于位置的触发规则 • 基于时间的触发规则 • 基于事件的触发规则 • 基于消费的触发规则 • ……
状态明细 时间明细
常驻地匹配核验
智能分析
位置信息 城市 休息地点 通话信息 工作地点 次数明细 时间明细
精准
通话
短信
紧密联系人核验
风险防控-信息核验——应用场景
应用行业：P2P/银行等
信息核验-身份
快速信贷，对用户填写的身份信息等的核查过程，往往需要快速核查、 分析。企业对新用户信息数据积累匮乏，有不能准确识别客户的风险。
• 洞察业务现状 • 推动业务营销 • 挖掘产品商机
助力一线营销
运用大数据发挥产品营销 价值，为企业一线员工提 供更全、更准、更快的营 销数据和决策支持能力
• 精准营销策划 • 全景客户视图 • 实时智能决策 • 洞察销售商机
IT生 产系 统
业务平 台
大数据面临前所未有的政策机遇
整体宏观政策环境给我们提供了巨大的发展机遇 大数据已经成为扩大内需、促进信息消费、推进经济转型的不竭动力！
大数据能力开放平台
集团
标签数据 标签数据 标签数据
合作伙伴可以利用电信 大数据平台的资源，进行 数据的深入分析挖掘
算法
算法
算法
算法
算法
算法
分省
省大数据平台
省大数据平台
省大数据平台
省DPI/AAA
省DPI/AAA
省DPI/AAA
中国电信的资源整合及能力开放优势
CP/SP/ISV 最终用户
基础电信域
战略要点四，推动全面合作，并积极探索混合所 有制，通过合资、收购等实现更深层次的合作共 赢，加快业务发展，按市场化规律引入资金、技 术、人才，提升运营能力
战略要点五，遵守国家相关法律法规，保护用户 隐私、保证用户信息安全，共同建设适合中国大 数据产业发展的行业自律规范
中国电信基础设施的构建（1/2）
风险防控-信息核验——应用场景
CATI(计算机辅助访问)
应用行业：市场调研/政府民意调查/快消等用户研究领域
CATI中心常常会根据企业、政府、NGO等机构的需求，开展商业用户 访问研究、民意调查等等业务；往往会采取随机抽样，随机拨打电话 号码的形式，进行用户访问；有时有年龄、性别等不同样本分布的需 求。 应用行业：电子商务/商超餐饮/公共服务等 电子商务：客户关系维护、激活老用户； 商超餐饮：打折信息发布、短信服务、促销活动； 医疗教育：医疗咨询、疾病预防通知； 公共服务：灾害预警、防诈骗短信、群发节约用水等公益类信息 等。
天枢星-风险变化探针 风险分值变化 主动预警
玉衡星-风险个体追踪 风险个体追踪
封装成产品 开放查询接 客户
风险防控-信息核验——产品介绍
全视角、全方位
服务模式灵活、丰富、精准
证件类型-证件号码 通信号码 当前状态 姓名 是否实名制
身份信息核验
多组合查询策略
手机号码核验
动态分析
启用/销号时间 补卡时间 号码-城市 固话-装机地址
深化改革
积极发展混合所 有制经济 市场在资源配置 中起决定性作用
经济转型
Байду номын сангаас 加快转变经济发 展方式，优化经 济结构 推动绿色、循环、 低碳发展
信息消费
2015年信息消费 超过3.2万亿元， 年均增长超20% 带动相关行业新 增产出1.2万亿元
“宽带中国”战略
固定宽带家庭普 及率2015年50%， 2020年70% 3G/LTE普及率 2015年32.5%， 2020年85%
捕获：实时扫描
开放：大数据多元应用
数据开放、能力开放…
终端 厂商 渠道 代理 ……
O2O 商家 电商 平台
中国电信大数据用途
优化客户感知
运营商用大数据为最终客户 工作生活学习娱乐等带来便 利和享受，反过来促进运营 商的业务发展
• 推送贴身产品 • 提升上网体验 • 丰富产品信息 • 加强使用粘性
创新运营模式
征信
应用行业：征信行业/银行/信用卡发卡机构等。
征信机构往往需要多方数据源，保证数据的真实、用户覆盖、有效 等。 应用行业：保险/电子商务等
保险理赔/电子印章
保险理赔时，信息不真实会带来巨大的损失。电子印章行业为社会中现 实的法人提供网上的安全认证。电子商务需要对注册者身份信息进行实 名认证。
招聘/家政/婚恋等
星图 - 精准营销
摇光星 - 用户兴趣分析 洞明星 - 用户行为追踪 隐元星 - 电商竞品分析
鲲鹏 - 咨询报告
鸿鹄 – 终端魔方 越卓 – 精细运营 丹雀 - 舆情控制
鲲鹏 - 区域洞察
彤鹤 - 人流热图 朱雀 - 实时交通 青鸾 - 商业选址
集约产品
数据型产品
天枢星 - 风险变化探针 玉衡星 - 风险个体追踪
运营商用大数据帮助合作 伙伴创造价值，运营商也 从中拓展新的盈利模式
互联网
通讯网络 外部合 作伙伴
• 精准营销模式 • 洞察客户偏好 • 风险防控 • 咨询决策
对外价值创造 对内精耕细作
提升内部管控
运营商全面掌握企业大数 据资产，实现企业高效管 控、绩效考核、资源优化、 信息协同等能力
• 辅助经营决策
区域产品
面向指定区域的大数据应用型产品
大数据云 – 大数据分析挖掘平台服务
碧玺 - 资源托管服务
平台型产品
貔貅 - 处理分析服务 麒麟 - 产品孵化服务
风险防控：全流程的风险评估服务
1. 2. 贷前核实信息的真实性 对风险进行初步的判断 1. 信用风险进行排查和评估
互联网公司的快速
2.
发现问题、预防骗贷、诈贷
中国电信可为政府企业大数据应用提供基础设施保障。强大的融合能力，可避免重复建设，更经济 、更合理的整合和利用资源。
中国电信大数据资产的积累
拥有关联性强、用途广泛的海量数据
覆盖广：固话、宽带分别达到1.6亿户、1亿户；移动用户数突破1.85亿 种类多：包括位置信令数据、用户网络数据、呼叫记录数据、终端数据、视频数据、…
• 分析技术
• 基于大数据开发应用
• 应用运营 • 基于基础应用之上的 二次开发
• 使用大数据应用，增
强或拓展现有业务能 力
• 数据汇聚
• 多方数据融合
• 分析工具
• 分析服务
商 业 模 式
• 软件使用许可 • 开源软件服务费 • 硬件销售
• 数据使用许可 • 合作运营
• 软件使用许可 • 分析服务费
• 应用许可 • 应用开发服务 • 应用运营
• 通过拓展市场、业务 模式创新、提高收入
和降低成本、控制企
业风险等途径来获得 收入
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1 大数据背景介绍 2 中国电信大数据战略及优势 3 中国电信大数据产品介绍 4 中国电信大数据商业模式 5 中国电信大数据职责分工 6 金融大数据合作模式探讨
信息核验-状态
短信群发
电话营销
应用行业：保险/银行/培训教育/ 广告/互联网行业等
保险销售、教育培训销售等，通过拨打大量潜在用户电话 号码过程中，实现销售。号码停机等会影响接通率。
风险防控-信息核验——案例：某保险公司
适用于拥有大量最终用户且已手机为主要交互方式的企业
客户信息录入
客户信息录入
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