中国移动大数据应用与服务模式研究

对欧洲的公共管理部门来说，大数据每
公共管理
年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊 的GDP 还高
零售商可以利用大数 据使经营利润取得
60%的增长
零售
大数据 应用市场
医疗
对美国医疗行业来说， 大数据每年拥有3000
亿美元的潜在价值
利用全球的个人位置信息， 每年可以取得6000 亿美
位置服务
元的消费者价值
公司
解决方案
市场定位
① InfoSphere BigInsights和InfoSphere Streams， ① 提供服务器、数据库软件、专
分别擅长处理磁盘中的静态数据和流动数据。
家系统等一体化解决方案，覆
② 信息管理产品（ InfoSphere Information Server
盖整个大数据技术支撑体系
费、交易、信用数据
① 自产自销，注重在自身产品生态链(QQ、 微信、电商、微博…)内的释放大数据的 价值,用数据改进提升产品，面向用户实 现精确营销和精准服务。
② 观望新的商业模式，“站在巨人肩上” 是腾讯的典型思维
主流IT公司大数据应用策略
致力于研究数据存储与管理方案，存储与管理海量数据； 加快对数据分析技术的研发创新，对数据分析的广度和速度都有更高要求， 针对行业用户的大数据分析能力，面向行业客户提供完整大数据技术解决方案
关系数据库、EMC Greenplum HD
面的优势，利用云计算开放式、
② Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
分布式和集群技术处理大数据。
国外运营商大数据应用模式初探
西班牙电信：努力尝试数据能力商业化。 • 将收集来的用户数据用在媒体广告和营销服 务方面,进行更精准的广告投递 • 和市场研究机构 GfK 进行合作，进行数据分 析和打包工作，让这些数据变得更加易用 • 和Verizon成立了名为“动态洞察”的大数 据业务部门 ，面向不同行业推出系列产品， 如包含交通流量管理功能的“Smart City”
数据来源：百度搜索量统计
大数据成为全球新的经济增长点
麦肯锡全球研究机构发布，认为大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域，数据将 会给社会带来更大的价值
大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得 到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间
预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600 亿美元
大数据应用与服务模式研究
目录
大数据发展背景 大数据产业链体系 运营商大数据应用策略
全球进入大数据时代，数据呈现爆炸式增长趋势
随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长
信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用 传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战
• 产业链各个参与者都在重新审视产业融合的战略意义，目前部分互联网巨头公司负责整合 产业链，并依托原有的资源和能力优势向运营领域拓展；
T-Mobile：应用大数据，降低客户流失率。 • 在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预 测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析， T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了50%。
大数据产业链分析
• 产业价值链很长、很复杂；产业链里面的环节非常专业化，要求参与产业链的角色提供更 加专业化服务。
公司
大数据金矿
应用策略
① 用户搜索表征的需求数据；
① 注重研究与实用性结合,围绕搜索开发百
② 对网页数据的爬取获取公共数据；
度指数、百度统计等数据产品。
③ 阿拉丁计划吸收第三方数据，如与 ② 从搜索引擎向推荐引擎发展
药监局等部门合作拿到封闭的数据。
① 基于电商的用户行为、交易数据
① 搭建数据的流通、收集和分享的底层架
8.7和 InfoSphere Master Data Management ② 专业的咨询队伍，为客户提供
10）。
更加简易、及时的数据分析、
③ 业务分析产品（Cognos，SPSS，ClaritySystem，
挖掘、决策服务
OpenPages）。
① 大数据机、Oracle Exalogic中间件云服务器、
来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11
据IDC预测，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB （35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍
大数据成为继云计算等之后的全球性新热点
“大数据”关键词在全球范围内迅速升温 短短两年间，“大数据”关键词的搜索量指数双倍增长
中国：《“十二五”国家战略性新兴产业 发展规划》
信息处理技术作为4 项关键技术创新工 程之一被提出。包括海量数据存储、 数据挖掘等
成立大数据专家委员会
目录
大数据发展背景 大数据产业链体系分析 运营商大数据应用策略
主流互联网公司大数据应用策略
主流互联网公司坐拥大数据金矿 大数据不在“大”,在于“有用”。互联网公司陆续踏上了大数据掘金之路。
① 通过软硬一体化的集成设备为
Oracle Exadata数据库云服务器及Oracle
客户提供应用最广泛、高度集
Exalytics商务智能云服务器构成一个高度集成化产
成化的系统产品组合，为企业
品组合。
用户提供端到端的大数据技术
② 为以上系统提供一线支持。
解决方案。
① 统一的大数据分析平台UAP包括ECM Greenplum ① 充分发挥存储、管理和保护方
② 基于交易的用户、商户信用数据
构，做数据分享平台
③ 通过投资方式掌握了部分社交数据、 ② 尝试建立面向未来的数据交易市场。将
移动数据；如新浪微博和高德。
数据开放给更聪明的人处理，数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ资
产，分析即服务。
① 基于QQ、微博、微信、QQ游戏等 主流应用的用户数据
② 基于应用的用户行为、社交数据 ③ 基于QQ网购、易迅掌握的用户消
制造
生产商可以利用大数据使产 品研发、组装成本削减50%，
人力成本削减7%
各国政府高度重视大数据，上升到国家战略高度
美国：奥巴马政府3.29宣布“Big Data Research and Development Initiative” 将投入超过2亿美元推动大数据提取、存储 、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其 与历史上对超级计算和互联网的投资相提并论