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、準確進行業務推薦,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,在網絡層面,可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢,及時調整資源配置,同時還可以分析網絡日誌,進行全網絡優化,不斷提升網絡質量和網絡利用率;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,快速準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絡服務提供商,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征,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,用戶的網絡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。另壹方面,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註大數據。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征,運營商首先獲取更多有用的大數據資源,例如,很多的網絡運行信息,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,壹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,壹是由於多種業務的發展、市場需求的變化和網絡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壹定階段的必然結果,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壹次化學反應,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。
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