中国移动大数据应用与服务模式研究27
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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
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
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、
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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。
• 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；
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
主流互联网公司大数据应用策略
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
运营商拥有海量大数据
大数据是传统数据的延伸，是对传统数据 在深度和广度上的补充
传统数据主要来自于业务运营支撑系统、 企业管理系统等，比如财务收入、业务发 展量等结构化数据；
当前爆炸式增长的新数据主要来源于互联 网、移动互联网等，比如图片、文本、音 频、视频等非结构化数据。
提升精细化管理水平
成本收益精细化 资源分配精细化 员工绩效精细化
提升营销精准化效果
业务拓展精准化 营销效益最大化 营销商机最多化
目标
数据
企业级数据中心
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从数据到知识的挑战和跨越
知识&信息
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
抓住大数据机遇，实现信息运
分布式和集群技术处理大数据。
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
彩信新闻报、娱乐杂志、彩信个人签名…
电信业务长尾效应越 来越明显： 小众甚至是微众的 个性化需求，也具有 大的利润空间； 合理的设计，打造 专业化个性化的网络 整合平台，从而找到 新的发展空间。
主导大数据应用产业链的，获取规模效应的同时，如何追求大数据应用的长尾效应？
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
有所为有所不为，构建大数据应用与服务模式 ➢ Data Platform、Data service、Data App
加强人才培养，优化组织架构，适应大数据运营要 求 ➢ 着力培养“业务+数据+技术”专业化人才队 伍 ➢ 建立大数据集约化联合运营团队，构建“管理 +生产+研发”一体化运作体系
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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
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
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
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
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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
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。
。
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
长尾效应，电信运营商不 得不关注的空间
电信主流业务具有长尾效应： 如公众普遍需求的语音
语音业务的长尾
个性化应用
主流的语 音通信需 求....
语音游戏、社区聊天、电子商务洽谈、语音约会等
电信增值业务也具有长尾效应 ：如点对点彩信
个性化应用
增值业务的长尾
点对点 彩信 ...
中国移动大数据应用与 服务模式研究27
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2020/11/3
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
IDC数据中心为大数据应用的存储、计算和传 输提供了良好基础；
以数据为驱动的营销支撑体系基本形成，为大 数据价值转换和显现提供应用经验；
“无线城市”等业务有助于将大数据转化为“ 真金白银”，为大数据对外应用抢占先机。
应对措施
借助IT厂商，有序开展大数据关键技术研究与验证 ➢ 非结构化数据处理、交互式可视化分析、流计 算…
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
关注产业链上最主要的三类公司 选择性合作，是运营商主导大数据产业链的关键
基于数据本身的公司
拥有数据就拥有市场支配权；数据即资产。
基于技能的公司 基于思维的公司
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对大数据进行技术分析，发掘数据价值；数据即服务
。 构建大数据的应用场景，释放数据价值；数据重构商业
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。
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
• 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”
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%。
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
大数据应对
策略与建 议
总体 思路
决策智能化，企业战略从“业务驱动”转向“数据驱动”，支撑企业数据化运营 数据资产化，信息部门从“成本中心”转向“利润中心”，数据能力开放，实现商业模式创新
现有基础
拥有庞大、高质量数据，能够从移动互联网、 互联网、物联网等接入端获取到大量用户行为 数据；
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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数据来源：百度搜索量统计
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
非结构化新数据和结构化传统数据一起构 成大数据。
结构化数据、非结构化数据定义：结构化数据是能够用数 据库二维表来逻辑表达的数据；其他为非结构化数据。
视频文件 上网行为数据
客户资料 财务数据 订单数据 物资数据 产品数据 客户账单
……
实时监控视频 价值密度由高到低
传统数据 大数据
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
搭建企业级数据中心，支撑企业精 细化运营，驱动企业战略转型
以数据为核心驱动管理变革，构建企业精细化运营管理生态体系。
定义Байду номын сангаас
企业级数据中心是通过 数据拉通企业各IT系统 的平台，通过制定数据 标准，数据融合分析， 信息服务等手段向IT系 统、业务人员、管理层 、终端客户提供数据服 务，推动战略转型。
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
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，数据即资
产，分析即服务。
大数据将成为运营商发展的 核心驱动引擎
大数据为运营商带来新的机遇
▪ 电信业务同质化竞争严重
▪ 面临来自互联网公司的竞争：遭遇流量 增加，但附加值没有增加的困境
▪ 运营商具有丰富的数据资源：掌握用户 资源及用户访问互联网的入口
▪ 大数据的有效利用：利用大数据实现自 身的精确化营销和精细化运营成为运营 商进一步发展的关键
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
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、
基础网络 数据采集
设计 开发 运营
业务管理 分销 计费 客服
交易 结算
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
汇聚 支撑 运营
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整合 封装 运营
体验 分发
客服 维护
主价值链
从价值链
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
运营商在大数据产 业链中的角色
聚焦大数据产业的价值链，运营商拥有海量的数据与庞大的客户群、以及完善的渠道、 支付、售后服务，具备先天的优势。
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
中国：《“十二五”国家战略性新兴产业 发展规划》
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
位置服务
美元的消费者价值
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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%
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▪ 大数据的业务创新：对市场保持足够的 敏锐度，及时捕捉市场空白，并迅速作 出响应
▪ 大数据的长尾效应：快速满足用户个性 化需求，成功吸引用户注意力和增加用 户黏性，增加业务收入
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对运营商拥有的大数据，进行全面深入、实时的分析和应用， 是运营商
应对新形势下的挑战，避免沦为管道化的的关键
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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
预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600 亿美元
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
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、
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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。
• 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；
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
主流互联网公司大数据应用策略
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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
运营商拥有海量大数据
大数据是传统数据的延伸，是对传统数据 在深度和广度上的补充
传统数据主要来自于业务运营支撑系统、 企业管理系统等，比如财务收入、业务发 展量等结构化数据；
当前爆炸式增长的新数据主要来源于互联 网、移动互联网等，比如图片、文本、音 频、视频等非结构化数据。
提升精细化管理水平
成本收益精细化 资源分配精细化 员工绩效精细化
提升营销精准化效果
业务拓展精准化 营销效益最大化 营销商机最多化
目标
数据
企业级数据中心
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从数据到知识的挑战和跨越
知识&信息
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
抓住大数据机遇，实现信息运
分布式和集群技术处理大数据。
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
彩信新闻报、娱乐杂志、彩信个人签名…
电信业务长尾效应越 来越明显： 小众甚至是微众的 个性化需求，也具有 大的利润空间； 合理的设计，打造 专业化个性化的网络 整合平台，从而找到 新的发展空间。
主导大数据应用产业链的，获取规模效应的同时，如何追求大数据应用的长尾效应？
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
有所为有所不为，构建大数据应用与服务模式 ➢ Data Platform、Data service、Data App
加强人才培养，优化组织架构，适应大数据运营要 求 ➢ 着力培养“业务+数据+技术”专业化人才队 伍 ➢ 建立大数据集约化联合运营团队，构建“管理 +生产+研发”一体化运作体系
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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
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
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
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
PPT文档演模板
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
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。
。
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
长尾效应，电信运营商不 得不关注的空间
电信主流业务具有长尾效应： 如公众普遍需求的语音
语音业务的长尾
个性化应用
主流的语 音通信需 求....
语音游戏、社区聊天、电子商务洽谈、语音约会等
电信增值业务也具有长尾效应 ：如点对点彩信
个性化应用
增值业务的长尾
点对点 彩信 ...
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2020/11/3
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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
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
IDC数据中心为大数据应用的存储、计算和传 输提供了良好基础；
以数据为驱动的营销支撑体系基本形成，为大 数据价值转换和显现提供应用经验；
“无线城市”等业务有助于将大数据转化为“ 真金白银”，为大数据对外应用抢占先机。
应对措施
借助IT厂商，有序开展大数据关键技术研究与验证 ➢ 非结构化数据处理、交互式可视化分析、流计 算…
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
关注产业链上最主要的三类公司 选择性合作，是运营商主导大数据产业链的关键
基于数据本身的公司
拥有数据就拥有市场支配权；数据即资产。
基于技能的公司 基于思维的公司
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对大数据进行技术分析，发掘数据价值；数据即服务
。 构建大数据的应用场景，释放数据价值；数据重构商业
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。
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
• 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”
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%。
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
大数据应对
策略与建 议
总体 思路
决策智能化，企业战略从“业务驱动”转向“数据驱动”，支撑企业数据化运营 数据资产化，信息部门从“成本中心”转向“利润中心”，数据能力开放，实现商业模式创新
现有基础
拥有庞大、高质量数据，能够从移动互联网、 互联网、物联网等接入端获取到大量用户行为 数据；
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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数据来源：百度搜索量统计
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
非结构化新数据和结构化传统数据一起构 成大数据。
结构化数据、非结构化数据定义：结构化数据是能够用数 据库二维表来逻辑表达的数据；其他为非结构化数据。
视频文件 上网行为数据
客户资料 财务数据 订单数据 物资数据 产品数据 客户账单
……
实时监控视频 价值密度由高到低
传统数据 大数据
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中国移动大数据应用与服务模式研究 27
搭建企业级数据中心，支撑企业精 细化运营，驱动企业战略转型
以数据为核心驱动管理变革，构建企业精细化运营管理生态体系。
定义Байду номын сангаас
企业级数据中心是通过 数据拉通企业各IT系统 的平台，通过制定数据 标准，数据融合分析， 信息服务等手段向IT系 统、业务人员、管理层 、终端客户提供数据服 务，推动战略转型。
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
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，数据即资
产，分析即服务。
大数据将成为运营商发展的 核心驱动引擎
大数据为运营商带来新的机遇
▪ 电信业务同质化竞争严重
▪ 面临来自互联网公司的竞争：遭遇流量 增加，但附加值没有增加的困境
▪ 运营商具有丰富的数据资源：掌握用户 资源及用户访问互联网的入口
▪ 大数据的有效利用：利用大数据实现自 身的精确化营销和精细化运营成为运营 商进一步发展的关键
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
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、
基础网络 数据采集
设计 开发 运营
业务管理 分销 计费 客服
交易 结算
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
汇聚 支撑 运营
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整合 封装 运营
体验 分发
客服 维护
主价值链
从价值链
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
运营商在大数据产 业链中的角色
聚焦大数据产业的价值链，运营商拥有海量的数据与庞大的客户群、以及完善的渠道、 支付、售后服务，具备先天的优势。
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
中国：《“十二五”国家战略性新兴产业 发展规划》
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
位置服务
美元的消费者价值
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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%
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
▪ 大数据的业务创新：对市场保持足够的 敏锐度，及时捕捉市场空白，并迅速作 出响应
▪ 大数据的长尾效应：快速满足用户个性 化需求，成功吸引用户注意力和增加用 户黏性，增加业务收入
PPT文档演模板
对运营商拥有的大数据，进行全面深入、实时的分析和应用， 是运营商
应对新形势下的挑战，避免沦为管道化的的关键
PPT文档演模板
中国移动大数据应用与服务模式研究 27
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
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