关于移动运营商在大数据方面的应用及策略

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略

摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。

一、大数据的优势特征和不足之处

1.大数据优势特征

大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体

主要体现在以下几方面：

第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。

2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战

第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重

二、移动运营商在大数据方面的应用

1、提升网络服务

优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。

基于用户行为信息

为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码

进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。

三、移动运营商在大数据应用上的发展策略

1.应用大数据协助内部运营

利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。

2.向大数据转型、开展新的业务模式

移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。

三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例

大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，

通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。

广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。

首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到客户消费承受能力模型通过采集客户的短信、语音、流量等业务的消费清单获取客户的消费习惯数据，分析相应清单，了解其兴趣爱好、当前关注的信息、作息时间，甚至是生活境况、当前的心情等内容因客户消费能力和消费习惯数据涉及客户隐私信息保护，不提供给外部调用，仅作为内部私有能力，进行批量数据分析，在不体现个人信息的场景中使用结果

其次，结合营销活动的内容和目的，提取客户标签，对特定区域主要活动人群的消费能力、习惯及活动时间进行分析预测，对促销、广告等活动的最佳物理位置、开展时间等进行预测，并将结果数据导人营销平台在BOSS系统中加载融合数据，供营业厅的营业员对到厅的客户展开个性化的精准营销推荐；同时，加载融合到电子渠道网上营业厅，让客户能主动获取自己的消费特征，并选择适合自己的业务通过不同渠道接触客户，实现了

精准营销实时化和差异化。然后，采用数据可视化方式，在营销平台实时地呈现营销结果，及时提供信息给相关责任人，以便对结果进行分析，用以决策和调整如图1所示：

图1一体化营销平台实况监控

通过该大数据营销平台的应用，实现了实时掌握客户使用业务的时间、地点、方式，以及与之相匹配的网络忙闲态等信息，提高了数据提取的准确性、便捷性和分析深度，精准掌握客户信息，更好地预测客户使用行为，推送符合客户特征的相关业务，业务的成功订购率较未使用该营销平台前提升了16.7%下一步，将结合增强客户粘性的要求，在防止客户流失等方面，挖掘新的商业模式，全面提升精准运营和实时营销的水平

四、结束语

大数据的发展和应用为移动通信运营商提供了新的机遇，同时在技术难度、融合水平、技术工程、管理政策、人才培养等方面的挑战，需要运营商从企业战略和经营思维层面改变，不断发挥自身的优势，创造更大的价值，迎接属于运营商的大数据时代。

参考文献

[1]谢晓康.大数据关键技术及其在运营商中的应用研究综述[J].广东通信技术，2015，（8）

[2]陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略[fJl.移动通信，2016.（17）

[3]王晖，中国移动转型环境下的规划思路分析[fJl.互联网天地，2015，（14）