电信运营商积累了大量的数据资源做大数据精准营销，大数据金矿的价值已经变得突出。互联网巨头在数据实现的道路上取得了很大的进步，而运营商的出路就是管道的智能化。大力推进“智能管道”建设，增加附加值，增加增值服务。由于数据资源庞大，运营商通过产业链的广泛合作，为相关产业链中的企业和运营商搭建了平台，仍有巨大的发展空间。此外，与产业链相关的公司有望纵向扩展其数据挖掘，分析和营销能力。

　　大数据运营成为必然选择

　　随着网络建设的不断发展，运营商的语音服务越来越低，甚至逐渐自由化，数据流量管理将成为运营商的主攻方向。从中国移动结构的变化可以看出，这是第一个4G建设。2014年前三季度，移动语音，短信和彩信服务持续下滑。通话总分钟数比去年同期下降0.3％。短信的使用量与去年同期相比下降了20.2％。但是，移动网络上的数据流量比去年同期增加了98.6。％，几乎是去年同期的两倍，运输业务占收入的很大比例。根据目前的数据预测，到2016年，中国移动的语音和短信收入比将从2011年的67％下降到40％，而数据流量和数字服务收入将增长到60％，成为主营业务收入。数据流量管理对运营商来说变得越来越重要，它与运营商的生存价值甚至生存问题有关。

　　电信运营商拥有大量无法与移动互联网公司竞争的数据。大数据营销的价值变得更加突出。电信运营商大数据精准营销趋势越来越明显。

　　从目前的情况看，以BAT为代表的电信运营商和互联网公司在增值服务方面没有竞争优势，但从落后的行业应用和大量数据资源的角度来看，运营商已经在产业链中进行了广泛的开展。合作。仍有巨大的发展空间。同时，由于政策模糊，用户隐私和技术成本，运营商的大数据挖掘道路仍然曲折。然而，不可否认的是，运营商拥有大量数据，移动互联网公司无法与之匹敌。大数据金矿的价值变得更加突出。从语音管理到流量管理再到大数据运营，它已成为一种不可抗拒的趋势。

　　全球运营商已经开始为掘金的大数据做准备。2013年，InformaTelecoms＆Media在一家电信和媒体市场研究公司进行的一项调查显示，全球120家运营商中约有48％的企业正在实施大数据服务，而大数据服务的成本则是IT平面预算的0x3e2。操作员。10％，并在未来五年将上升至约23％（中国的运营商目前占投资的比例不到1％），成为运营商的战略优势。国外运营商已经做出了一些不错的尝试，美国AT＆amp;T位置数据货币化，日本NTTDocomo创新医疗行业社会整合，Verizon数据仓库推动精准营销，德国电信智能网络培育新的增长点，TelefónicaData支持用户体验优化沃达丰的动态数据仓库支持业务决策，法国电信的数据分析，改进的服务水平和KDDI商业WiFi运营都是例子。信令数据用于实现网络优化并获得位置信息。信令实际上是一种控制信号。在语音管理时代，通话质量是运营商的重要指标。运营商监控信令并支持网络优化和更深层次的准确故障定位。随着5G的逐步建设，运营商已进入交通管理时代。信令数据可用于规划基站和热点的构建。还可以评估现有基站的效率和成本，以增加或减少基站配置以实现更高水平。网络效率。在流量管理时代，监控互联网流量的需求变得更加突出，但信令数据是网络优化不可或缺的一部分。此外，通过进一步探索信令数据收集的位置信息，它为运营商的大数据操作提供了很多。有意义的基础数据。基于这些数据的价值挖掘是一个相对明确的发展方向。

　　DPI已成功应用于流量管理，安全性和网络分析，以及网络数据包的内容分析。典型的DPI解决方案可以为不同的应用提供深度数据包检测。DPI能够检测数据包的内容和有效负载，并提取内容级信息，如恶意软件，特定数据和应用程序类型。运营商已经充分认识到DPI的巨大价值。他们已开始大规模招标建设并与第三方服务机构合作。5G带来的交通突发为DPI发挥巨大价值提供了更广阔的空间。所以利用巨大的DPI。潜力将为运营商带来巨大利益。

　　运营商网络中的数据主要来自业务平台，基础网络和支持系统（包括域（操作域），B域（服务域）和M域（管理域））。由多个子系统组成，每个域数据存储在多个生产数据库中，目前数据库总数已达数百个，B+O域的有效数据存储量占总数的80％以上。整合B域和域的数据，可以大大提高信息共享能力，提高网络优化和规划建设的效率和有效性，进一步促进数据分析，特别是对于流量管理和数据流量通过平台构建，操作用户行为和业务洞察能力最初形成了对跨域（B域/O域）分析的“大数据”洞察力体系结构的设计。

　　大数据产业链很明显

　　电信运营商大数据产业链主要分为四大层：大数据采集，大数据管理，大数据应用和大数据运营。

　　大数据收集是大数据产业链的基础。目前，该政策要求数据得到充分收集，包括通话记录和内容，短信记录，位置轨迹信息和管道中的其他独特数据，因此数据采集已成为运营商的刚性需求。政策和5G电力收集市场率先爆发。大数据收集对进一步的大数据管理，应用和操作提供了最直接的支持。

　　通过数据共享平台实现XX大数据管理。数据共享平台主要由数据采集，数据支持和数据访问点组成。它支持数据采集层，支持外部数据应用。在数据收集过程中，有时在端口中收集十个以上的系统是相当混乱的。大数据精准营销平台是一种趋势，其中收集的数据被放置在共享数据池中以进行共享并避免重复收集，这是操作员喜欢的方式。

　　电信大数据应用主要包括基础应用和行业应用。基本应用，包括网络管理和优化以及客户关系管理;行业应用，包括企业业务运营监控和业务分析。

　　大数据运营的最终目标：增值服务和精准营销。增值服务：通过使用特定网络数据来增加收入，从而创新增值应用。简而言之，数据收集阶段构成了最全面和最及时的数据，通过特定时间段的趋势分析，特定位置（实际或虚拟）客户行为可以形成非常有价值的判断，然后通过指定的要求。分析，它将形成一个更鼓舞人心的结论。准确的营销：通过分析移动互联网用户的行为，分组用户的偏好，建立准确的用户肖像，以及进行有针对性的营销和支持服务。

　　对于数据收集公司，收集核心网络的每个功能域的数据。通过收集和分析移动和固定网络中的控制和用户数据以及监控报告的深入分析来确定数据应用的潜在特征。

　　共建平台探索发展模式

　　国内运营商已经认识到大数据运营对其未来发展的重要性，并已启动各种举措，包括基于位置的收入，基于客户需求的研究和分析，报告和帮助DSP更准确地做广告。

　　根据收入的位置信息，可带来的商业价值是相当大的。通过位置信息，可以分析观众，并且可以直接实现广告定价的问题（可以通过测量广告牌的流量向操作员提供价格）。计算基础）。访客趋势信息对每个景点都很重要，可以提供非常有价值的数据，以提高运营水平和规划业务决策。在扩张方面，不仅景区，而且各个商业区也有类似的需求。因此，基于位置的服务才刚刚开始，预计将成为运营商的未来。

　　根据用户的具体需求，研究分析和研究成果的研究报告是国外咨询公司采用的模型，也是一种非常有效的模型。在这里，我们希望强化数据属于运营商且个人隐私不可侵犯的概念，因此报告必须是趋势，群组和内容分析，而不是原始数据，并且不能涉及特定个人。我们相信这将是运营商的一个空间。运营商不仅可以自己做，还可以与第三方机构合作开拓更广阔的市场。不同的运营商数据源

　　结构化数据包括：

　　结算数据，电话和短信

　　网络和位置数据客户邮件

　　呼叫数据包括呼叫详细记录（CDR）和每个呼叫测量数据（PCMD）社交媒体

　　非结构化数据包括：

　　工程和网络工具信息在线论坛

　　库存和物流数据，网页浏览历史记录

　　CRM客户服务记录

　　客户服务和销售服务活动IVR日志

　　销售会计记录，包括订单历史记录，产品类型和服务广告样本内部客户反馈或其他内部文档

　　外部调查

　　媒体下载，应用程序使用和交互，图像和视频

　　系统日志和传感器数据

　　电信运营商数据资产分类

　　业务支持系统数据：这部分数据由IT系统生成，如客户服务流程中的CRM，计费，客户服务和渠道。例如，用户数据，使用记录（bilt），费用记录（账单），支付关系，客户查询和投诉的语音和文本记录，电子渠道的交互信息（交易信息，JS插值，SDK数据等）。

　　由网络系统生成的数据：来自电路域（CS）和分组交换域（PS）中的信令分析的结果。例如，位置信令（包括大约15分钟的周期性位置更新和呼叫期间的位置切换信令），信令（其中使用交换机的位置，例如所使用的终端的信息）和漫游信令。