電信大數據運營體系流程
您好，通過開展流量大會的基礎上，中國電信綜合平台詮釋了構建流量新生態的規劃，介紹了流量經營生態化的產品體系構架，並且隨著移動互聯網應用普及的全面深入，倡導流量經營開放共生、合作共贏，還向合作夥伴開放流量資源，提供推廣渠道。
客服54為你解答。
⑵ 大數據平台的運營模式有哪些
這裡面涉及到3個方面的專業常識問題。
第一個是大數據；
第二個是平台，以及大數據平台；
第三個是運營，以及運營模式。
我們先來看第一個問題，大數據。「大數據」的定義很多，也很泛。但是都沒有錯，因為出發點不一樣。有的站在研究的角度，有的站在學術的角度，有的站在市場的角度，那麼比較客觀的定義，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。它的特點，首先是它的價值取向，沒有可以利用的、可以挖掘的數據再大也不叫大數據；另外看它的海量和精準性，海量數據不等於大數據；還有就是在線性，再多的數據，如果沒有在線性的特點，那隻能算區域網裡面的陳冗信息。
第二個問題，平台，就是在線化的生態體系，才可以叫平台。如果沒有在線，如果緊緊是孤立存在的，是不能稱為大數據平台的。既然叫平台，而且是大數據平台，其在線化以及基於整個數據的抓取、挖掘和再利用等方面應該有一個整體規劃，這樣的情況下才可以叫平台運營。
第三個問題，對於運營的理解，無論有多少種介紹和解釋，運營都分為宏觀和圍觀的兩種理解。宏觀的，叫綜合運營，是戰略和戰術整體結合的層面；微觀的，叫產品運營，然後再細分為內容運營、用戶運營、活動運營等；
所以，要像搞清楚運營模式，需要前面先定準以上內容。
如果宏觀上的運營模式，主要是看整體商業模式的定位。包括如何推廣、如何獲取數據、如何挖潛數據；如何讓平台贏利，並最終實現平台的價值；
微觀的運營模式，主要是三步走的策略，具體就是拉新、留客、激活、反復再拉新、激活、留客等，不斷地增加粘度、增加客戶的使用感受，增加平台的娛樂性、增強客戶的2次使用和再分享推廣傳播的策略。
⑶ 運營商如何運用大數據轉型升級
據研究顯示，大數據在全球的收入快速增長，預期在2012-2017年的復合增長率將達到60%。根據最近一段時間發布的各類大數據投資研究報告進行了初步估算，預期未來超過40%的GDP增量。大數據已經成為與自然資源同等重要的寶貴財富，發展潛力空間巨大。
而電信運營商作為數據的生產者，多年來積累的數據蘊藏著豐富的業務信息和商業信息，價值挖掘的潛力巨大，擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都會大有作為。
在8月19日召開的中國國際大數據大會上，中國移動副總裁李正茂表示，中國移動已經意識到，大數據將與運營商的通信網路和客戶資源具有同等重要的地位。
從企業層面來看，大數據將助力運營商全面提升運營商的精細化運營水平。一是改善用戶體驗，通過對用戶感知的分析，並運用智能交互技術，進一步提升用戶體驗；二是實現科學決策，通過大數據刻畫當前企業發展的狀況，預測未來趨勢，對企業成本、收入風險等進行精細化管控。
從行業層面來看，目前各行業紛紛加快大數據應用，重構未來的核心競爭力，運營商可利用數據與網路資源優勢，聚焦行政管理、醫療、交通、教育等多個行業，在行政管理領域可以輔助提升政策制定、信息發布、事務辦理、管理監控等多個領域的效率和設備，在醫療領域患者可通過可穿戴設備向醫生發布數據，從而得到更為便捷的醫療服務。醫葯研發機構可以利用收集到的醫學大數據提高研發能力和醫療水平。在交通、物流領域，可實現智能化的運輸網路與運力規劃，實施交通管理、車隊管理等等。
從社會層面來看，運營商依靠多年的數據和平台經驗積累，一定會成為提供社會化大數據生態平台服務的有力參與者。在未來，社會化大數據生態平台，將以數據銀行的形式存在，平台使用者不但可以享用運營商的各類數據分析服務，使用者數據也可以在這里得到充分共享和流通，不同的商業模式將在這個平台上衍生和繁榮。
李正茂認為，大數據對於運營商轉型升級具有重大的戰略意義。而中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。在自主研發方面，中國移動在2007年啟動了大雲的研發計劃，構建了海量存儲處理和數據分析和挖掘等核心能力。到目前為止，大雲的大數據相關產品已經在17個省市進行了超過100項應用試點和商用，部署規模超過了3000台伺服器，在快速響應市場需求的同時也降低了企業運營成本。
李正茂還透露，中國移動在今年成立了蘇州研發中心，計劃構建3000-4000人的研發團隊和運營團隊，宗旨就是要進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。
在產業合作方面，中國移動一直秉承開放共贏理念，推動雲計算和大數據技術的成熟和產業健康發展。我們構建了大雲產業聯盟，與技術提供商、集成商、高等院校、政府機構等超過50家單位，在核心模塊合作、授權技術服務、應用開發技術攻關等產業不同層面開展了合作。我們還積極參與了國內、國際標准化和開源組織工作，在TMF完成了大數據報告並完成發布，牽頭完成了彈性應用計算介面等國家標準的制定。
另外，在大數據對內的研究探索方面，中國移動率先提出了大數據超細分微營銷精服務的理念，在客戶服務、市場營銷等方面，也有不少成功案例。現階段的工作，更多集中在應對數據規模增長和促進企業不同專業領域數據融合上面，以及不同程度的發揮數據價值。
⑷ 移動 聯通 電信 大數據合作，怎麼操作
可以去找當地運營商的政企/集團客戶事業部客戶經理（有專門負責大數據業務的客戶經理，屬於創新業務），與公司簽訂合同，運營商可以根據你的需求定期提取後台數據。
⑸ 大數據時代，電信運營商如何「點石成金」
大數據風起雲涌。對於大數據中蘊含的商業價值，有人形象地將其稱為「數據鑽出石油」。充分利用大數據技術，從海量堆積的交互數據中發現帶有趨勢性、前瞻性的信息，能夠孕育出驚人的社會價值和商業價值。 然而，即便放眼全球，我們看到的大數據應用案例還鮮有電信運營商的身影，與互聯網領域的諸多探索相比，他們略顯平淡，大規模鑽出「石油」就更談不上了。面對這種情況，相信很多業內人士都在思考這些問題：大數據究竟會給電信運營商帶來哪些新機遇？大數據時代下的電信運營商面臨什麼樣的挑戰？電信運營商今後將如何運籌帷幄、構建面向智慧運營的大數據體系？ 從4W到4V： 運營商擁有先天優勢 根據信息爆炸時代的特徵，業界將大數據總結為「4V」體量（Volume）、多樣（Variety）、速度（Velocity）和價值（Value）。體量意味著海量的數據，多樣是指數據類型繁多，速度主要指數據被創建和移動的速度快，而價值是處理數據的目標、從各種形式呈現的復雜數據中挖掘有用的東西。 電信運營商作為信息服務的基礎服務商，其提供的服務用一個簡單的詞來概括就是「4W」Who、When、Where、What，在使用服務時，哪些用戶、需要聯系誰、什麼時間、處於什麼位置、做些什麼，這些信息無疑都需要經過運營商的管道。 對比「4V」和「4W」，我們可以發現兩者之間的契合之處，通信用戶數以億計的基數保證了數據的海量和多樣性，通信網路的實時承載保證了數據的速度，更重要的是，運營商還可以搜集到用戶位置、大體收入等有價值的數據，進而為精準營銷提供參考。因此，運營商在掌握用戶行為數據方面具有先天優勢，這是一般互聯網廠商所望塵莫及的。隨著智能手機和高速網路的普及，運營商能夠獲得的用戶行為數據還將更為豐富。 數據科學家、《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格表示，在大數據時代，擁有數據的公司無疑將取得巨大的成功。因為他們具有洞察力，大數據會提供他們全新的洞察力。從這個角度看，運營商無疑坐擁一座天然的寶藏，但是能否挖掘、提煉出這些礦藏中的價值將決定運營商能否把握住大數據帶來的機遇。 由大入微： 構建智慧的大數據體系 由微入大易，由大入微難。對電信運營商來說，將無數具體而微的信息匯集起來其實並不難，真正的難點在於如何點石成金，如何「駕馭」這紛繁復雜的數據，如何存儲、整合、分析、汲取出真正有價值的內容，並創造性地使用它。 大流量並不一定帶來大數據，電信運營商獲得的數據中大部分都是「桀驁不馴」的它們被稱為非結構數據，這種數據本身並沒有太多價值。目前，電信運營商在大數據方面的探索還僅僅處於起步階段：一方面，用戶的行為、軌跡、狀態等數據散在網路各個環節中，形成信息資產的成本非常高；另一方面，運營商大數據挖掘手段還很不充足，如何從龐大的數據中分析出有價值的信息並找到合理的商業模式，提高「駕馭」數據的能力，成為電信運營商面臨的挑戰。 那麼電信運營商該如何去構建面向智慧運營的大數據體系？ 對電信運營商來說，可以利用大數據實現自身的精確化營銷和精細化運營，在這方面，國內已經有運營商作出了嘗試。使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務，如針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包……這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而搶占市場制高點。 未來，運營商還可以拓展第三方模式，加大開放合作力度，與產業鏈各個環節開展合作，加快對大數據經營商業模式的探索，不斷釋放其管道中龐大數據的潛在力量，將數據轉化成「真金白銀」。在這方面，國外電信運營商的探索給我們提供了思路。西班牙電信去年成立了名為「動態洞察」的大數據業務部門，它可以為客戶提供數據分析打包服務，幫助客戶把握重大變化趨勢。法國電信的移動業務部門也開始嘗試挖掘大數據的潛在價值，比如，它承建了一個法國高速公路數據監測項目，對每天產生的幾百萬條記錄進行分析，從而提高了道路通暢率。更具顛覆性的是Verizon，其數據業務的盈利收入在其整個業務中佔比非常高，其中就有聯合第三方機構對其用戶群進行大數據分析，再將有價值的信息提供給政府或企業獲取的額外價值。 分析人士指出，數據化程度越高的行業，其大數據的應用場景越多，能夠帶來的價值也就越高。數據重構商業，雖然國內在這方面的探索還未形成規模，但對運營商來說卻代表著前進的方向憑借自身優勢，將數據分析包裝為服務，提供給政府、商場、銀行等第三方機構進行決策，從而實現商業模式的創新，並在與互聯網企業的競爭中佔得先機。不過，需要明確的是，這里的數據包裝並不是非法採集用戶個人信息，更不是販賣用戶個性化隱私，真正的大數據應該是用加工實現增值，用分析來指導決策，而非原始數據信息本身的低層次濫用。
⑹ 電信如何構建智慧運營大數據體系
樂活引語：大數據風起雲涌。對於大數據中蘊含的商業價值，有人形象地將其稱為「數據鑽出石油」。充分利用大數據技術，從海量堆積的交互數據中發現帶有趨勢性、前瞻性的信息，能夠孕育出驚人的社會價值和商業價值。 然而，即便放眼全球，我們看到的大數據應用案例還鮮有電信運營商的身影，與互聯網領域的諸多探索相比，他們略顯平淡，大規模鑽出「石油」就更談不上了。面對這種情況，相信很多業內人士都在思考這些問題：大數據究竟會給電信運營商帶來哪些新機遇？大數據時代下的電信運營商面臨什麼樣的挑戰？電信運營商今後將如何運籌帷幄、構建面向智慧運營的大數據體系？從4W到4V：運營商擁有先天優勢 根據信息爆炸時代的特徵，業界將大數據總結為「4V」——體量（Volume）、多樣（Variety）、速度（Velocity）和價值（Value）。體量意味著海量的數據，多樣是指數據類型繁多，速度主要指數據被創建和移動的速度快，而價值是處理數據的目標、從各種形式呈現的復雜數據中挖掘有用的東西。 對比「4V」和「4W」，我們可以發現兩者之間的契合之處，通信用戶數以億計的基數保證了數據的海量和多樣性，通信網路的實時承載保證了數據的速度，更重要的是，運營商還可以搜集到用戶位置、大體收入等有價值的數據，進而為精準營銷提供參考。因此，運營商在掌握用戶行為數據方面具有先天優勢，這是一般互聯網廠商所望塵莫及的。隨著智能手機和高速網路的普及，運營商能夠獲得的用戶行為數據還將更為豐富。 數據科學家、《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格表示，在大數據時代，擁有數據的公司無疑將取得巨大的成功。因為他們具有洞察力，大數據會提供他們全新的洞察力。從這個角度看，運營商無疑坐擁一座天然的寶藏，但是能否挖掘、提煉出這些礦藏中的價值將決定運營商能否把握住大數據帶來的機遇。由大入微：構建智慧的大數據體系 大流量並不一定帶來大數據，電信運營商獲得的數據中大部分都是「桀驁不馴」的——它們被稱為非結構數據，這種數據本身並沒有太多價值。目前，電信運營商在大數據方面的探索還僅僅處於起步階段：一方面，用戶的行為、軌跡、狀態等數據散在網路各個環節中，形成信息資產的成本非常高；另一方面，運營商大數據挖掘手段還很不充足，如何從龐大的數據中分析出有價值的信息並找到合理的商業模式，提高「駕馭」數據的能力，成為電信運營商面臨的挑戰。 對電信運營商來說，可以利用大數據實現自身的精確化營銷和精細化運營，在這方面，國內已經有運營商作出了嘗試。使用Hadoop等大數據處理工具，通過分析用戶的興趣圖譜、關系圖譜、行為定向，再結合自身的業務推出量身定製的服務，如針對出差較多的商務人士，向他們推薦漫遊套餐；對愛好移動上網的用戶，向他們提供流量包……這本身就屬於大數據應用的范疇，而且，運營商通過對業務資源和財務等數據的綜合分析，可以讓決策層進行快速的市場決策，從而搶占市場制高點。 未來，運營商還可以拓展第三方模式，加大開放合作力度，與產業鏈各個環節開展合作，加快對大數據經營商業模式的探索，不斷釋放其管道中龐大數據的潛在力量，將數據轉化成「真金白銀」。在這方面，國外電信運營商的探索給我們提供了思路。西班牙電信去年成立了名為「動態洞察」的大數據業務部門，它可以為客戶提供數據分析打包服務，幫助客戶把握重大變化趨勢。法國電信的移動業務部門也開始嘗試挖掘大數據的潛在價值，比如，它承建了一個法國高速公路數據監測項目，對每天產生的幾百萬條記錄進行分析，從而提高了道路通暢率。更具顛覆性的是Verizon，其數據業務的盈利收入在其整個業務中佔比非常高，其中就有聯合第三方機構對其用戶群進行大數據分析，再將有價值的信息提供給政府或企業獲取的額外價值。 分析人士指出，數據化程度越高的行業，其大數據的應用場景越多，能夠帶來的價值也就越高。數據重構商業，雖然國內在這方面的探索還未形成規模，但對運營商來說卻代表著前進的方向——憑借自身優勢，將數據分析包裝為服務，提供給政府、商場、銀行等第三方機構進行決策，從而實現商業模式的創新，並在與互聯網企業的競爭中佔得先機。不過，需要明確的是，這里的數據包裝並不是非法採集用戶個人信息，更不是販賣用戶個性化隱私，真正的大數據應該是用加工實現增值，用分析來指導決策，而非原始數據信息本身的低層次濫用。
⑺ 大數據產品運營需要掌握哪些知識
數據運營是指數據的所有者通過對於數據的分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息作為商品，以合規化的形式發布出去，供數據的消費者使用。
數據運營
數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基於數據的。在運營的各個環節，都需要以數據為基礎。當我們養成以數據為導向的習慣之後，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作，而是有的放矢。
當我們有了足夠的數據之後，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數據，那麼我們所有的決策都可以理所當然地基於數據。
在企業中，我們從整體戰略到目標設定，到驅動商務運營的方法，最後採用一定的度量來衡量數據運營的效果。
數據在企業中的作用是巨大的。不同層面的人，需要對數據做不同的操作。
⑻ 大數據運營模式
不是的，就是用數據整合方式。做銷售。http://www.nchtech.com/chengzhong/ 這點贊一下哦。謝謝。
⑼ 電信行業如何應用大數據
大數據運用的四個類型
運營商運用大數據主要有四個類型。首先，在市場層面，運營商可以利用大數據對自身的產品進行服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，並通過用戶偏好分析，及時、准確進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的粘稠度；其次，在網路層面，可以通過大數據分析網路的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網路日誌，進行全網路優化，不斷提升網路質量和網路利用率；第三，在企業經營層面，可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速准確地確定公司經營管理和市場競爭策略；第四，在業務創新層面，可以在確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造新的價值。這樣，大數據將助力運營商實現從網路服務提供商，向信息服務提供商的轉變。
由於大數據產業具有強烈互聯網特徵，現有的運營模式很難幫助運營商實現大數據產業的迅速發展，這是因為，對於大數據產業，運營商傳統的金字塔式的組織結構已經過時，傳統架構的信息系統及組織架構已無法應對海量數據和創新型應用，那種由上而下的運營模式無法更接近用戶的需求，顯然已經阻礙運營商自身大數據產業的縱深發展。根據市場需求，運營商必須全面轉向以客戶和消費者為中心的運營體系，重新梳理企業的經營模式和組織架構，這就是模式的創新，大數據產業發展要求運營商實現管理經營和市場信息系統完美對接，新型大數據應用必將助力運營商向信息服務模式轉型。
面向大數據時代，運營商的及時轉型成為必然，否則將有被互聯網企業超越的可能性。理論上講，運營商擁有頗具優勢的大數據資源並不是完全不可替代，例如，用戶的位置信息就可以通過多種APP應用獲得，用戶的網路使用信息也可以通過多家互聯網企業合作獲取，互聯網企業通過泛互聯網化收集更多的大數據信息。另一方面，多行業的垂直整合將成為趨勢，在數據應用層面，行業企業通過多種手段搜集大量的用戶數據，將更貼近用戶，更理解用戶，為其提供更適當的服務，大數據將成為資產更具有戰略意義，各個行業及單位都在關注大數據。
根據大數據數量大、時效性要求高、數據種類及來源多樣化等特徵，運營商首先獲取更多有用的大數據資源，例如，很多的網路運行信息，包含大量有價值的用戶行為和位置信息，這樣的信息可以加以利用。有了資源應該加以利用，避免大數據資源的浪費。事實上，一些運營商擁有大數據這樣的金山，卻似乎無奈坐看並逐漸淪為管道，在不斷強化傳統市場的效益考核，卻好像在忽視大數據價值的流失。
直面數據分析挑戰
當然，海量數據的出現、數據結構的改變，也給運營商的大數據管理及分析帶來了挑戰，一是由於多種業務的發展、市場需求的變化和網路規模的擴大使得運營商大數據迅速的增加，這增加了運營商大數據存儲和處理的難度，使得現有數據倉庫無法線性擴容，這表明傳統的數據倉庫無法有效存儲日益增長的業務數據；二是由於新型大數據服務不同於傳統通信業務分析特點，需要對內容等非結構化、大容量信息進行多用戶、多應用、實時有效的分析，傳統的架構和數據倉庫處理已不能滿足新的信息服務需求。因此，運營商需要建立新型大數據中心，來存儲、分析和處理海量數據，必要的投入是必不可少的。
大數據產業出現和發展是現代信息技術與互聯網時代海量信息的發展到一定階段的必然結果，大數據應用將是海量數據、現代信息技術與各種社會應用的一次化學反應，必將對當今社會的信息技術、商業模式和相關的法律法規產生深刻的變革。
⑽ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容
（1）內部控制組織
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門回是企業界關注的焦點答，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。