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大数据在电信运营商市场分析及精确营销的应用研究

IDC市场分析及电信运营商份额比例20120726

2011年数据中心市场调研总结报告 2011年数据中心市场调研总结报告世纪互联宽带数据中心有限公司产品技术部 2012年6月

目录 1. 报告目的 ................................................................................................................... III 2. 调研对象 (1) 3. 研究范围 (1) 4. 研究区域 (2) 4.1整体IDC市场 (2) 4.2区域IDC市场 (2) 4.3城市IDC市场 (3) 5. 2011年中国IDC市场概述 (3) 5.1 市场规模与增长 (3) 5.1.1 2006－2011年中国电信运营商投资规模 (3) 5.1.2 2006－2011年中国IDC业务市场规模 (4) 6. 2011年中国IDC市场结构 (6) 6.1 产品结构 (6) 6.2 运营商类型结构 (7) 6.3 行业结构 (9) 6.4 区域结构 (10) 7. 中国IDC市场竞争分析 (11) 7.1 电信运营商 (11) 7.2 IDC专业运营商 (12)

图目录图 1 2006-2011年中国电信运营商投资规模 (4) 图 2 2006－2011年中国IDC市场规模及增长 (5) 图 3 2006－2013年中国IDC市场规模及增长 (5) 图 4 2007－2011年中国IDC业务市场分布 (6) 图 5 2006－2013年中国IDC业务市场分布 (7) 图 6 2010年中国IDC市场运营商类型结构 (8) 图 7 2011-2013E年中国IDC市场接入运营商市场结构 (8) 图 8 2007-2015年中国专业IDC市场规模 (9) 图 9 2009-2011年中国IDC市场行业结构 (9) 图 10 20011-2013E年中国IDC市场行业结构 (10) 图 11 2010-2012年中国IDC市场区域结构 (10) 图 12 2010年中国IDC市场电信运营商市场份额 (11) 图 13 2009-2010年电信运营商数据中心资本支出 (12)

【精准营销】数据库营销的核心是数据挖掘

【精准营销】数据库营销的核心是数据挖掘 2014-12-15路德维希上海市直邮行业协会数据库营销，就是利用企业经营过程中收集、形成的各种顾客资料和积累消费者的大量信息，经分析整理后作为制订营销策略的依据，预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息，以达到消费者去购买产品的目的,并作为保持现有顾客资源的重要手段和进行顾客深度挖掘与关系的营销方式。路德认为，数据库营销就是以与顾客建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的顾客信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段。其内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时动态更新。数据库营销的核心是数据挖掘。数据库营销具有以下几个阶段：一、数据收集：这是开展数据库营销的基础所在，后期的各项工作必须建立在有大量的，可利用的数据的基础上。数据库营销，名单为王。准确地说，就是针对性强，而准确性高。名单不好，技巧再强也没用。而名单很好，技巧再不专业也能出不错的业绩。关键就是名单是否是通过一些专门的步骤把有意向的目标客户给找了出来。二、数据整理：通过以上五种途径收集到的大量无序数据，这必将使我们迷失方向，如何将大量无序数据变为有利用价值的信息呢?只有系统化专业化的数据管理、处理以及和相关信息的整合，才能将数据转变成有价值的知识，并最终将知识灵活性，多元化地应用于生产和革新。三、数据挖掘：数据挖掘是数据库营销的攻坚阶段，通过各种方式将我们清洗出的目标客户通过多种方式进行跟进，第一时间挖掘出意向客户。我们不能片面的去相信前期这些收集来的数据，挖掘数字背后的数字才是我们最终的目的所在。数据库营销的基本作用数据库营销在企业营销战略中的基本作用表现在下列方面：更加充分地了解顾客的需要。为顾客提供更好的服务。顾客数据库中的资料是个性化营销和顾客关系管理的重要基础。对顾客的价值进行评估。通过区分高价值顾客和一般顾客，对各类顾客采取相应的营销策略。了解顾客的价值。利用数据库的资料，可以计算顾客生命周期的价值，以及顾客的价值周期。分析顾客需求行为。根据顾客的历史资料不仅可以预测需求趋势，还可以评估需求倾向的改变。市场调查和预测。数据库为市场调查提供了丰富的资料，根据顾客的资料可以分析潜在的目标市场。

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。关键词：大数据；精准营销；精准营销模式一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.sodocs.net/doc/824134600.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，

大数据分析与营销

大数据分析与营销课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍课程时间：1天，6小时/天适合对象：市场分析人员及各销售管理岗课程大纲：一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据三、基于关键指标的分析方法指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型四、时间序列分析时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析

中国电信运营商投资分析与预测

e中国电信运营商投资的分析与预测 Frost & Sullivan 出版日期：2003年7月电信市场从九十年代的快速发展,到进入千禧年全球电信市场的增速，显著放缓，特别是近2－3年全球的电信运营商由于过度投资和世纪丑闻造成全球电信市场滑坡。而中国电信市场虽还未受全球市场低迷的严重波及，但是中国电信企业的改革和市场的逐步开发，引发市场竞争日渐激烈，利润普遍下滑，电信企业都在苦苦寻求利润增长点，追求短期回报和长期发展的同时，面临着电信固定资产投资结构的调整，面临着固定资产的紧缩和收入持续增长的挑战,面临着网络和产品的生命周期的变化,新业务和新技术的不断涌现，业界都对未来的不确定性感到难以把握，Frost & Sullivan公司采用科学的方法，对中国电信运营商的主要通信指标、通信能力以及收入和固定资产的投资进行定量地分析和预测。 Frost & Sullivan公司力求预测更逼真事实。针对不同的发展阶段和时期分别采用短期、中期和长期适用的数学模型，针对不同的业务和技术领域。本报告面向中国电信业的所有参与者和关心电信业发展的仁人志士,通过对整个电信业和四大运营商各自投资的整体分析和预测，有助于把握整体投资方向；通过对投资业务细分和区域

细分的分析和预测，有助于重点市场和区域进行投入和关注；通过对投资热点的分析和预测，有助于迅速地切入市场，取得快速投资回报；通过对未来新技术和业务的分析和预测，掌握中长期投资的重点和公司的业务发展和战略。预测方法见下图：未来的预测方法。 Frost & Sullivan 版权所有 2003年7月例如采用瑞利分布多因素法，对移动电话、互联网用户、宽带用户潜在用户中渗透率的变化趋势进行预测。潜在用户真正转化为实际用户受多种因素影响，如终端价格、移动资费、业务需求等，对这些影响因素进行量化后就可确定实际用户在潜在用户市场中的渗透率，进而得出用户的规模。基于瑞利分布模型的多因素预测，能较好体现经济发展、消费水平与移动用户发展的密切关系，是适合移动通信用户中、长期预测的一种有效方法。短期采用曲线模拟，趋势

数据挖掘在销售预测中的应用(初稿)

数据挖掘在销售预测中的应用易飞南京信息工程大学职业技术学院，南京 210044 摘要：销售量的预测对于生产和销售部门是极其重要的，面对销售部门日益增长的海量数据，给出一个完整的数据挖掘过程，包括数据选择，数据准备、数据调整、挖掘算法的实现等，通过销售预测，企业可以制定科学合理的原材料一采购计划、生产计划、人员配备计划、库存计划以及营销计划。因此，销售预测决策支持系统对企业的经营决策具有重要的研究意义。关键字：数据挖掘,销售预测,神经网络 Application of Data Mining in Sales Management Abstract：Face to big number data which increase day after day of sales department, this paper presents an integrated data mining precession. It includes selection of data, preparation of data regulation of data, implementation of mining algorithms and so on. To the result of sale forecasting, enterprises can rational materials procurement plan, production schedule, staffing plan. Just make Stock planand marketing plan. So sale forecasting DSS used for supporting sale decision and other decisi are important for the development of enterprises. Key words:Data Mining; Sales Forecasting; Neural Network - 0 -

大数据分析对市场营销的影响.docx

大数据分析对市场营销的影响所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设

计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析院（系）：经济与管理学院（工商管理系）专业：人力资源管理班级：1102班学生姓名：刘丹导师姓名：尹丽英职称：讲师起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表指导教师评语

目录摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业智能应用的思考
孙少陵中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?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 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息量的总和。据IDC研究报告，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 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验优化网络质量助力市场决策刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，提升企业价值
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互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

2018年电信运营商行业市场分析报告

电信运营商行业市场分析报告

目录 1收入端：电信消费支出稳定增长，传统业务降幅收窄，电信运营商进入流量红利换挡期4 1.1中国信息通信消费支出稳定增长，为通信行业发展提供持续增长动力 (4) 1.2传统业务下滑持续收窄，OTT业务影响减弱 (5) 1.3视频持续拉动流量业务增长，流量需求仍富有弹性，中国电信运营商移动用户ARPU反转上升. 5 1.4对标发达国家电信运营商，我国运营商数据流量红利期持续期刚开始起步 (7) 2成本端：5G资本开支将会是渐进式，电信运营商投资收入比进入下滑通道，利润改善开始显现 (8) 2.1政府、设备厂商、运营商三方博弈，5G投资渐进式落地将会是大概率 (8) 2.1.1政府、设备商积极推动，5G标准及牌照进度将会按照预期时间落地 (9) 2.1.2商业模式不成熟和市场培育缓慢，运营商5G投资周期更长更平缓 (10) 2.22020年前资本开支收入比持续下滑，运营商利润进入改善周期 (11) 3连接数量是运营商的生命线，管道是运营商核心竞争力，运营商布局物联网及网络能力开放平台，依托优势深挖万物互联生态护城河 (12) 3.1长期来看运营商的收入增长主要来自于连接数量的增长 (12) 3.2万物互联趋势下，连接数快速增长，管道具备稀缺性 (13) 3.3互联网厂商重视管道价值，重金布局管道建设，不具备重资产运营基因失利连连 (14) 3.3.1Google Fiber投资过大，被迫中止扩张 (15) 3.3.2Facebook寻求与传统运营合作，布局管道连接 (16) 3.4运营商网络能力开放正在进行时，电信运营商网络开始悄然发生变革 (17) 3.4.1网络能力开放是运营商下一个增长点的前提，技术及商业模式已具备雏形 (17) 3.4.2NFV/SDN是运营商网络能力开放的关键技术，各大运营商已经开始布局，立足万物互联需求，构筑网络及管道优势 (18) 4依托管道优势、背靠连接规模，运营商估值体系万物互联趋势下有望实现生态翻转 (19) 4.1万物互联时代的管道能力开放，运营商有望重回产业主导 (19) 4.2物联网带来连接规模增量，运营商重新掌握用户稀缺入口 (20) 5推荐标的及逻辑 (21) 5.1推荐逻辑 (21) 5.2推荐标的 (21)

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告中国产业信息网

什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。行业研究报告的构成一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。行业研究的主要任务：解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告【出版日期】2015年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元【报告编号】R331187 报告目录：前言继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。中国联通：大数据产品体系发展为六大类中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

数据挖掘在市场营销中大展身手

数据挖掘在市场营销中大展身手随着数据量的急剧增长，现在的用户很难再像从前那样，自己根据数据的分布找出规律，并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具，自动发现数据中隐藏的规律或模式，为决策提供支持。数据挖掘技术主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系。作为一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是"消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明"。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。挖掘何种信息商业消费信息来自市场中的各种渠道。例如，每当我们用信用卡消费时，商业企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息，记录下我们进行消费的时间、地点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据；当我们在申办信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时，我们的个人信息就存入了相应的业务数据库；企业除了自行收集相关业务信息之外，甚至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。这些来自各种渠道的数据信息被组合，应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。这种数据信息是如何应用的呢？举一个简单的例子，当银行通过对业务数据进行挖掘后，发现一个银行账户持有者突然要求申请双人联合账户时，并且确认该消费者是第一次申请联合账户，银行会推断该用户可能要结婚了，它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资业务，银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。数据挖掘构筑竞争优势。在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了"关联结算(Relationship Billing)优惠"的促销策略，即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。再如，居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎，那么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度（1）业务流程管理成熟度模型业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。