运营商大数据都有什么优点?
1、数据非常精准
运营商大数据最主要的一个优点就是数据非常的精准。可以获取的数据有很多，比如某些品牌的竞价还有优化。还有一种情况是，如果关键词的排名非常的靠前。这种情况下，那些网站访客，还有一些软件的用户，这些客户的搜索意向非常的强，而且也非常的主动。
2、数据的转化率比较高
虽然在很多情况下排名的网站，在点击的过程中，成本都非常的高，但是获得的数据是非常精准的。这个时候可以参考同行的一些数据，这样可以把同行的数据作为抓取源。然后再用相对比较低的价格，这些同领域的客户都争取到，这一点的优势是非常明显的。
3、数据具有可控性
运营商大数据在运行的过程中，很多情况下都是自己抓模型。这样就可以马上知道是从哪些网站或者是哪些软件里面获得的这些数据。所以说数据的可控性是非常强大的，另外运营商大数据在运行的过程中，数据也是非常全的，它覆盖了很多个领域，也覆盖了很多的网站，除此之外，这些数据还覆盖了很多的软件，对数据的全面更加具有优势了。
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运营商发展大数据的核心价值在于商业化
运营商发展大数据的核心价值在于商业化
近年来，电信运营商利润率增幅放缓甚至下降，传统话音业务收入增长乏力，日趋边缘化、管道化；数据业务占比迅速增长，但量收的剪刀差持续扩大，投入多回报少。
在运营商转型路上，大数据技术的深入应用与商业模式的开发大有可为，可以说是运营商规避同质化竞争，打造智能数据管道，寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。大数据的技术架构寻求高性能与低成本的统一，可以降低电信运营商庞大的IT资本开支压力。大数据的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源、前向收费方式转变为基于网络资源和依据海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式，是一种新的商业模式。
国内运营商大数据应用受限
国内电信运营商在大数据应用方面主要受到了以下方面的限制。
第一，数据采集散乱、深度不足：电信运营商拥有海量数据的来源，但采集渠道散乱，通常分级、分地区、分系统建设，整体规划不足，数据标准化程度低，汇聚困难，无法形成有效的数据资产。
第二，数据分析能力不足：电信运营商建有以数据仓库为核心的经营分析系统，通常采用小型机加高性能存储架构建设，针对传统话单日志等结构化数据设计，还不具备非结构化数据与流数据的分析处理能力。
第三，数据商业应用不足：电信运营商大量数据尚没有充分发掘数据应有的价值，智能管道的建设正处在初期阶段。现有分析系统仅对内部提供服务，缺乏对外数据开放平台，大量数据未能有效进行商业利用。
电信运营商大数据发展探析
（1）大数据的政策支撑
电信运营商应积极寻求政府的支持，推动政府为大数据产业发展提供积极的政策支撑与引导、对关键技术的研发提供专项财政资金支持、对重点工程项目的实施提供支持与保障。电信运营商应高度重视大数据信息安全，推动政府部门牵头启动大数据立法，解决大数据信息权属与隐私保护问题；制定大数据技术标准与运营标准，规范大数据安全体系。通过政策支撑保障大数据产业的可持续发展。
2012年10月，中国计算机学会和中国通信学会均成立了大数据专家委员会，从行业学会的层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。运营商可以依托该平台推动企业内部大数据的发展。
（2）大数据技术架构与算法的研发
根据2012年美国市场调查咨询公司（Gartner）发布的新兴技术曲线，大数据技术正处于“期望膨胀期”，距离真正成熟尚需2~5年。电信运营商应抓住机遇加强技术研发，在开源技术的基础上，发展适合运营商的大数据技术；同时应积极对技术标准做出贡献，掌握技术主动权。在技术的拓展可主要集中在三个方面：（a）大数据的采集与传输技术。采集技术是指基于智能管道和物联网的大数据获取技术和算法；大数据传输技术研究应注重海量数据传输的安全可靠性，解决调度与控制问题。（b）大数据的存储与分析技术。存储技术主要指面向海量数据文件的有效存储与读取能力、大数据的新型表示方法和去冗降噪算法；分析技术的拓展方向应包括数据可用性和可计算性，计算复杂性问题，研究求解算法，进行高效处理等。（c）大数据的隐私安全技术。在大数据时代，如何保护用户隐私安全不仅是法规层面需要解决的问题，也是电信运营商在技术层面亟待解决的问题。
（3）大数据支撑运营中心
运营商要充分发挥大数据的价值，首要条件是具备采集、融合、存储、分析海量数据的能力。电信运营商可以在现有经分系统或数据仓库的基础上，针对目前数据采集散乱、采集深度不足、分析能力不足的问题，构建数据集中、平台统一的省级或全国级大数据支撑运营中心，为大数据的应用与商业化提供精确支撑。大数据支撑运营中心可以设置如下逻辑架构。
数据采集层：通过建设数据采集聚合网关，汇聚跨地区、跨系统的采集的丰富数据源。
数据融合层：建设海量结构化数据、非结构化数据以及流数据处理能力，建立数据标准化体系，进行统一处理和存储。
数据应用层：通过构建不同的数据挖掘与分析模型，融合结构化数据，形成数据仓库，对外提供统一服务能力。
资源管理层：提供统一监控、资源管理与运营等功能。
（4）大数据应用与商业化
大数据应用与商业化是大数据发展的核心价值与落脚点。电信运营商拥有极其丰富的数据资源，相比互联网公司更具天然优势。对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，以客户体验为核心发展流量经营，是电信运营商应对新形势下挑战避免沦为哑管道的关键。
通过大数据助力业务创新，提供市场营销与客户服务的精准支撑能力。在互联网社会中，拥有数据，就拥有了了解用户行为的基础，从足够多数据的叠加中可以探知一个人的过往行为，同时可以精准的预测出其未来的需求。通过对海量的行为和内容数据处理，可以获得用户的时间、位置、业务、终端等基础信息，分析出用户的身份、兴趣、社交圈等，这样可以开发出很多新的增值业务。
通过大数据提升企业管理水平，提供透明管控与科学运营的精准支撑能力。运营商可以融合市场、财务、网络等多个系统产生的海量数据，将相关联的数据进行处理分析，有利于运营商更全面、更准确、更快速地获得企业运营数据，为投资决策和网络优化方案提供更多视角。
通过大数据发展开放合作平台，开辟新的商业模式，助力电信运营商转型。电信运营商可以通过大数据支撑运营中心发展开放合作平台，为广大开发者提供海量数据资源，发挥大数据的价值，将数据作为资源，进而提升的运营商利润增长点。
大数据技术的发展及规模商用，使得电信运营商能够充分挖掘管道内容，创造新的业务增长模式，应对“去电信化”的趋势，转型为综合信息服务提供商，成为未来大数据时代中最大的赢家。但在推动商业化应用的过程中还应全面认识大数据的内涵，避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设，要清醒认识大数据发展的成熟度，客观分析用户的应用需求，避免过度建设
运营商迎来大数据时代 管理和分析是大挑战
运营商迎来大数据时代：管理和分析是大挑战
大数据不是新的概念，在移动互联网发展起来后，数据增长速度加快，整个产业压力突出，传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求的背景下，大数据成为近年来的热点。对运营商来说，数据爆发性增长后，带来的收入并未改观，因此，运营商面临着数据流的附加值被互联网公司赚走的挑战，同时面临沦为管道化的尴尬，如何利用好运营商手中的大数据，成为需要面对的问题。
运营商面临数据管理和分析挑战
易观国际分析师黄萌表示，大数据发展时间不长，随着云概念和3G的深入发展，运营商数据压力增大，同时IDC扩容，偏向以存储为主的云服务业务。
运营商新业务的涌现，导致数据暴增。信令数据、互联网数据其规模已经达到数百TB,甚至PB规模。此外，据EMC数据计算事业部大中国区总经理刘伟光介绍，数据的价值除了与数据规模相关，还与数据处理周期成正比关系。也就是，数据处理的速度越快、越及时，其价值越大，发挥的效能越大。而除了分析传统结构化数据外，随着新增值业务拓展，运营商对实现跨结构化、半结构化、非结构化数据进行高效分析有着愈发强烈的诉求。
而运营商面对海量数据和数据结构的变化，不仅是成本，还有管理和分析的挑战。黄萌认为，运营商相对互联网企业有优势，具有雄厚的资源和庞大的IDC集群，拥有电信级的运营网络，具有保证大数据实时、畅通传送的能力，同时具有网络资源和运营能力。而相对互联网企业劣势的地方在于上层应用，尤其是在Saas层面。
大数据有待深挖掘
南京邮电大学卢扞华教授认为，大数据时代主要是对技术的综合运用和对数据的深度挖掘。对运营商来说，大数据带来的机会大于挑战。运营商有自己的网络，积累了大量非常有价值的数据，可以进行客户分析。利用网络收集数据，对运营商运营方式的改变是个机会。
真正实现精准化营销和精细化运营的秘诀就在于如何利用好运营商手中的大数据。海量话单、信令、互联网数据本身就是一笔宝贵的财富。利用好这些数据，充分、及时地对这些数据进行深度分析挖掘，不仅可以进一步提升服务质量、提高客户忠诚度、挖掘新商机、增加收入，还可以通过优化资源配置、减少浪费来提升运营效率，有效降低运营成本。
此外，电信运营商信息化实施比较早，本身大数据积累的也多，例如以前的日志信息，包含用户信息和设备信息，可以进行挖掘使用。运营商越来越重视对数据的挖掘，可以获得未来开发业务和开拓市场的机会。另一方面，分析结果不会涉及隐私，管理好了可以更少产生法律纠纷。此外，电信运营商通过数据分析还可以提供面向社会的信息应用。[page]
卢扞华教授认为，大数据是对技术的综合应用，要有开放、融合、服务和创新的心态，大数据可以为运营商创造另一片天地。例如一个大数据的应用通过收集数据，对大量图片进行分析，最终形成一个场景图。这就是对数据分析、统计技术、图片处理技术和人工智能合成技术的综合运用。据悉，南邮正在开发这方面的应用。
据了解，目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域，已经随着市场的需求诞生了很多新的大数据实时分析的项目。目前，大数据主要应用在运营商的\”信令\”系统分析上，此外，运营商还可以通过\”用户行为分析\”系统，进行精准营销。运营商还提供IDC服务，通过\”云\”中心的方式为互联网企业提供服务。
对公市场前景巨大
黄萌表示，单批、单次数据爆发性增长，对其进行的可知的时间处理能力是关键点。对运营商来说，IDC服务在对政府和高校、企业等非个人业务市场上前景巨大；对于个人业务，运营商刚开始做，由于回收投资较慢、离散性强，现在主要是针对个人精准运营的业务。智能管道方面，运营商正在基于大数据平台进行流量分析，但是落地的项目少。
据介绍，运营商大数据战略还不太明晰，但是有了一些建树。去年十月份中国移动开始做的\”大云\”、数据管理系统和平台，覆盖很多园区、学校，2.0技术比1.0技术大幅提升；中国联通2010年开始对企业提供IDC服务，截至目前，营收超20亿元（人民币）；中国电信2011年成立云公司，尚无实体业务，IDC托管规模相对联通小很多。
据电信专家韩少敏介绍，数据类型分为非结构化数据和媒体流，运营商开展大数据分析面对的问题主要是硬件能力。数据一方面是纵向关系，比如\”信令\”,采用水平分隔数据的方式就可以，按照时间段分别存储分析。此外还有横向关系，需要垂直分隔，由于查询复杂，需要引入真正的算法去做。韩少敏认为，目前掌握这方面能力的人才奇缺。并且，运营商在分布式数据库方面少有进展。而从应用角度，大数据一方面用作于统计分析，建数据仓库，其次还有非文本查询，现在大多数数据库公司可以做以上两个方面，而对于关系型数据共享层面，目前还做不了。
中国联通在IDC服务方面走在三家运营商前面，其面向企业提供服务，目前通过按关系水平分隔的方式，将数据集中起来，但是一旦到关系型数据的共享层面，因为没有数据模型，找不到底层的数据库血缘，目前的方案无法解决问题。但是运营商目前做这些数据积累，可以为将来发展提供机会。
刘伟光认为，对于运营商来说，大数据等于大价值。对于IT企业，大数据等于大机遇。通信行业需求从来都是IT技术发展的重要推动力，谁能得到通信行业客户的认可，必然会在大数据领域大有作为，进而成为大数据解决方案的领先者、领导者。
运营商大数据靠谱吗？
运营商大数据当然是靠谱的，那些数据都是运营商的大量用户的使用数据汇总而成的，总体上是比较精确的。
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