Business & Operation 业 务 与 运 营 大 数 据 技 术 在 精 准 营 销 中 的 应 用 王 小 鹏 北 京 东 方 国 信 科 技 股 份 有 限 公 司 北 京 100102 摘 要 简 要 介 绍 主 流 的 大 数 据 技 术 架 构 和 大 数 据 挖 掘 技 术 ; 阐 述 大 数 据 技 术 在 精 准 营 销 与 维 系 系 统 建 设 中 的 应 用, 包 括 技 术 实 现 方 式 以 及 大 数 据 能 力 的 体 现, 最 后 展 望 大 数 据 应 用 的 前 景 关 键 词 大 数 据 应 用 ; 大 数 据 技 术 ; 精 准 营 销 ; 大 数 据 挖 掘 ; 大 数 据 能 力 引 言 大 数 据 时 代, 数 据 已 经 渗 透 到 当 今 每 一 个 行 业 和 业 务 职 能 领 域, 成 为 重 要 的 生 产 因 素 对 于 海 量 数 据 的 挖 掘 和 运 用, 预 示 着 新 一 波 生 产 率 增 长 和 消 费 者 盈 余 浪 潮 的 到 来 回 顾 近 两 年 对 大 数 据 的 探 索 历 程, 某 基 础 运 营 商 一 方 面 顺 应 大 势, 牢 牢 把 握 大 数 据 技 术 快 速 发 展 的 机 遇, 另 一 方 面 应 势 而 动, 充 分 释 放 前 期 IT 集 中 化 一 体 化 的 红 利, 坚 定 推 进 数 据 集 中 先 后 经 历 了 数 据 集 中 采 集 的 积 淀 初 试 大 数 据 Hadoop 平 台 传 统 数 据 库 与 Hadoop 混 搭 架 构 的 大 数 据 平 台 创 建, 以 及 目 前 朝 开 放 式 大 数 据 服 务 平 台 迈 进 四 个 阶 段 精 准 化 营 销 与 维 系 系 统, 依 托 大 数 据 精 准 定 位 支 撑 端 到 端 多 维 度 维 系 体 系, 构 建 在 大 数 据 平 台 之 上, 面 向 客 户 面 向 服 务 面 向 管 理, 深 化 数 据 分 析 数 据 挖 掘 能 力, 洞 察 客 户 透 视 企 业, 是 将 大 数 据 转 化 为 实 际 生 产 力 的 重 要 云 化 应 用 之 一 [1] 1 大 数 据 技 术 架 构 1.1 MPP 数 据 库 MPP(Massively Parallel Processing, 大 规 模 并 行 处 理 系 统 ) 由 多 个 SMP(Symmetric Multi Processing, 对 称 多 处 理 系 统 ) 服 务 器 通 过 一 定 的 节 点 互 联 网 络 进 行 连 接, 协 同 工 作, 完 成 相 同 的 任 务, 从 用 户 的 角 度 看 它 是 一 个 服 务 器 系 统 其 基 本 特 征 是 由 多 个 SMP 服 务 器 ( 每 个 SMP 服 务 器 称 为 一 个 节 点 ) 通 过 节 点 互 联 网 络 连 接 而 成, 每 个 节 点 只 访 问 自 己 的 本 地 资 源 ( 内 存 存 储 等 ), 节 点 之 间 的 信 息 交 互 是 通 过 节 点 互 联 网 络 实 现 的 目 前 的 技 术 可 实 现 512 个 节 点 互 联 MPP 数 据 库 有 以 下 特 点 1) 一 般 存 储 为 结 构 化 数 据, 有 明 显 的 星 型 或 雪 花 型 结 构, 适 用 于 大 数 据 分 析 的 应 用 ;2) 每 个 服 务 器 都 有 自 己 独 立 的 存 储 内 存 和 CPU, 允 许 动 态 地 增 加 或 删 除 节 点 ;3) 数 据 分 区 划 分 到 不 同 的 物 理 节 点 上, 通 过 分 布 式 查 询 优 化 来 提 高 系 统 整 体 性 能 ;4) 主 要 用 在 数 据 仓 库 和 大 规 模 的 分 析 处 理 应 用 中 1.2 Hadoop 大 数 据 处 理 平 台 Hadoop 是 参 考 Google 相 关 技 术 而 发 展 起 来 的 开 源 分 布 式 存 储 和 计 算 系 统 其 核 心 部 分 是 HDFS(Hadoop Distributed File System, 分 布 式 文 件 系 统 ) 和 M/R(Map/ Reduce) HDFS 是 一 个 高 度 容 错 性 的 存 储 系 统,M/R 则 是 一 个 计 算 框 架 一 个 M/R 作 业 通 常 会 把 输 入 的 数 据 集 切 分 为 若 干 独 立 的 数 据 块, 由 Map 任 务 以 完 全 并 行 的 方 式 处 理 框 架 会 对 Map 的 输 出 先 进 行 排 序, 然 后 把 结 果 输 入 给 Reduce 任 务, 作 业 的 输 入 和 输 出 数 据 都 会 被 存 储 在 HDFS 中, 整 个 框 架 负 责 任 务 的 调 度 和 监 控 以 及 失 败 任 务 的 重 新 执 行 [2] 1.3 ETL 技 术 ETL 是 指 将 数 据 从 源 端 经 过 抽 取 (Extract) 转 换 21
业 务 与 运 营 Business & Operation (Transform) 加 载 (Load) 至 目 的 端 的 过 程, 该 部 分 在 数 据 挖 掘 和 分 析 过 程 中 为 最 基 础 的 一 部 分 一 个 良 好 的 ETL 系 统 应 该 有 以 下 几 个 功 能 1) 消 除 数 据 错 误 并 纠 正 缺 失 数 据 ;2) 对 于 数 据 可 信 度 的 评 估 提 供 文 档 化 衡 量 ;3) 获 取 相 互 作 用 的 数 据 流 程 来 保 护 数 据 ;4) 整 合 多 个 源 数 据 ;5) 将 数 据 进 行 结 构 化 供 最 终 用 户 使 用 2 大 数 据 挖 掘 核 心 技 术 2.1 语 义 引 擎 语 义 引 擎 即 为 一 种 能 够 从 非 结 构 化 数 据 中 提 取 有 效 信 息 的 一 种 工 具 相 对 于 结 构 化 数 据 而 言, 不 方 便 用 数 据 库 二 维 逻 辑 表 来 表 现 的 数 据 即 称 为 非 结 构 化 数 据, 包 括 所 有 格 式 的 办 公 文 档 文 本 图 片 XML HTML 各 类 报 表 图 像 和 音 频 / 视 频 信 息 等 等 2.2 数 据 挖 掘 算 法 数 据 挖 掘 算 法 是 一 个 不 断 验 证 不 断 匹 配 的 过 程, 需 要 数 据 分 析 人 员 与 业 务 人 员 不 断 地 沟 通 和 交 流, 使 采 集 的 数 据 更 加 符 合 实 际 营 销 情 况 多 数 情 况 下, 数 据 挖 掘 技 术 与 在 线 联 机 处 理 分 析 (OLAP) 方 法 相 伴 使 用, 也 可 以 单 独 使 用, 选 择 正 确 的 挖 掘 算 法 至 关 重 要 如 分 析 电 信 客 户 在 生 命 周 期 中 处 于 哪 种 状 态, 需 使 用 回 归 分 析 ; 分 析 挽 留 预 流 失 用 户, 要 根 据 以 往 流 失 用 户 特 征 预 测 用 户 是 否 有 流 失 意 向, 需 使 用 分 类 算 法 [3] 2.3 可 视 化 分 析 数 据 可 视 化 是 利 用 图 形 图 像 处 理 以 及 用 户 界 面, 向 用 户 清 晰 有 效 地 传 达 数 据 所 传 达 的 信 息 目 前, 数 据 可 视 化 技 术 一 般 以 表 格 图 形 地 图 等 形 式 为 主, 实 现 图 表 联 动 图 表 转 化 表 格 下 钻 多 维 切 换 地 图 数 据 高 亮 显 示 等 功 能 2.4 预 测 分 析 预 测 性 分 析 是 根 据 可 视 化 分 析 和 数 据 挖 掘 的 结 果 做 出 预 测 性 的 判 断 数 据 挖 掘 可 以 预 测 谁 可 能 是 手 机 报 倾 向 使 用 用 户, 谁 可 能 更 喜 欢 玩 网 游, 或 者 预 测 谁 可 能 即 将 离 网 2.5 大 数 据 处 理 技 术 大 数 据 处 理 技 术 按 目 前 分 类, 可 分 为 大 数 据 查 询 与 数 据 分 析 数 据 库 技 术 流 与 复 杂 事 件 处 理 分 布 式 文 件 系 统 等 [4] 3 精 准 营 销 与 维 系 系 统 的 技 术 实 现 精 准 营 销 与 维 系 系 统 的 大 数 据 平 台, 既 要 支 撑 对 内 的 数 据 分 析 应 用 ( 包 括 面 向 管 理 层 的 企 业 管 理 和 经 营 分 析, 面 向 前 端 的 业 务 开 发 运 营 与 推 广 分 析, 面 向 后 端 的 网 络 运 营 与 优 化 分 析 ), 又 要 支 撑 对 外 的 数 据 开 放 与 数 据 经 营 服 务, 包 括 数 据 产 品 化 3.1 系 统 架 构 某 基 础 运 营 商 的 大 数 据 系 统 架 构 如 图 1 所 示 主 要 包 括 大 数 据 ucloud D 三 大 体 系 四 大 平 台 的 总 体 规 划 以 及 全 网 宽 带 明 细 数 据 企 业 管 理 域 核 心 数 据 移 动 互 联 网 流 量 日 志 全 网 手 机 终 端 数 据 等 精 准 化 营 销 与 维 系 系 统 是 构 建 在 大 数 据 平 台 之 上, 基 于 数 据 平 台 的 数 据 支 撑 能 力, 依 托 传 统 B 域 高 价 值 密 度 数 据, 充 分 挖 掘 O 域 上 网 行 为 等 低 价 值 密 度 数 据, 通 过 开 放 式 应 用 平 台 将 其 数 据 能 力 转 化 为 实 际 生 产 力 3.2 MPP 与 Hadoop+MySQL 目 前 大 数 据 存 储 技 术 领 域 有 两 个 主 要 的 技 术 阵 营 和 研 究 方 向 一 是 MPP(Massive Parallel Processing, 大 规 模 并 行 处 理 ) 数 据 库 ; 二 是 以 Hadoop+ MySQL 为 代 表 的 分 布 式 文 件 系 统 如 表 1 所 示 [5-7],MPP 兼 顾 计 算 和 数 据 访 问, 在 计 算 能 力 上 不 如 Hadoop, 在 数 据 访 问 能 力 上 不 如 MySQL;Hadoop 提 供 了 优 秀 的 海 量 计 算 能 力 ( 同 时 提 供 一 定 程 度 的 数 据 访 问 能 力 );MySQL 提 供 了 优 秀 的 数 据 访 问 能 力, 二 者 结 合 能 够 提 供 优 秀 的 综 合 数 据 加 工 和 访 问 能 力 3.3 数 据 采 集 与 整 合 大 数 据 平 台 对 生 产 系 统 数 据 的 采 集 及 整 合 是 精 准 化 22
Business & Operation 业 务 与 运 营 数 据 计 算 类 数 据 访 问 类 图 1 系 统 架 构 图 特 性 MPP Hadoop MySQL 海 量 计 算 性 能 优 良 优 秀 - 计 算 框 架 存 储 过 程, 最 新 架 构 支 持 MapReduce MapReduce - 算 法 丰 富 度 封 闭 架 构, 限 于 MPP 本 身 开 放 架 构, 多 种 算 法 套 件 提 供 - 非 结 构 化 数 据 处 理 不 支 持 支 持 - 横 向 扩 展 能 力 实 验 环 境 刚 支 持 1000 节 点 有 支 持 数 千 机 器 节 点 的 案 例 - 表 1 MPP Hadoop 和 MySQL 基 本 特 性 对 比 即 席 查 询 能 力 支 持,SQL 子 集 支 持,Hive/Pig 支 持 使 用 SQL 查 询 查 询 功 能 和 场 景 丰 支 持 SQL HBase 支 持 基 于 列 查 询, 功 支 持 SQL 富 度 能 不 如 SQL 查 询 丰 富 高 并 发 查 询 性 能 少 量 用 户 查 询 性 能 良 好, HBase 支 持 高 并 发 查 询 高 并 发 查 询 性 能 急 剧 下 降 通 过 集 群 方 式 能 够 提 供 上 万 并 发 查 询 能 力 数 据 封 装 支 持 支 持 JDBC 访 问 接 口 HBase 支 持 REST API 丰 富 的 编 程 接 口 营 销 与 维 系 系 统 建 设 的 基 础 大 数 据 平 台 的 采 集 整 合 数 据 分 类 与 技 术 如 图 2 所 示 1) 结 构 化 数 据 采 集 与 整 合 采 集 生 产 系 统 和 业 务 平 台 的 数 据, 并 通 过 DCN 承 载 传 输 实 现 前 置 机 中 的 全 / 增 量 数 据 的 实 时 / 定 时 采 集 功 能 ; 实 现 前 置 机 中 基 于 Web 服 务 的 少 量 数 据 采 集 功 能 ; 实 现 前 置 机 与 交 换 平 台 之 间 的 传 输 控 制 交 互 功 能 2) 非 结 构 化 采 集 与 整 合 采 集 互 联 网 相 关 的 内 容 及 行 为 信 息, 并 通 过 IP 网 承 载 传 输 通 过 网 络 爬 虫 引 擎 采 集 静 态 的 互 联 网 浏 览 内 容 信 息, 以 及 通 过 页 面 标 签 解 析 引 擎 采 集 互 联 网 浏 览 历 史 和 行 为 等 信 息 3) 流 数 据 采 集 与 整 合 采 集 网 络 信 令 设 备 日 志 互 联 网 实 时 行 为 等 流 类 型 数 据, 搭 建 流 处 理 引 擎 和 消 息 处 理 引 擎 4) 临 时 数 据 采 集 与 整 合 采 集 各 省 各 部 门 一 次 性 数 据, 通 过 文 件 方 式 直 接 传 输 入 库 到 数 据 集 市 [8-9] 图 2 大 数 据 平 台 的 采 集 整 合 图 4 精 准 营 销 系 统 实 现 电 信 基 础 运 营 商 的 大 数 据 能 力 本 文 研 究 的 大 数 据 能 力, 主 要 分 为 资 源 能 力 和 数 据 能 力 两 种 形 式 合 作 伙 伴 或 者 客 户 可 根 据 自 身 业 务 需 求, 申 请 资 源 能 力 和 数 据 能 力, 精 准 营 销 系 统 会 为 其 提 供 多 种 合 作 模 式, 以 满 足 不 同 合 作 伙 伴 和 客 户 的 不 同 业 务 需 求 [10-11] 1) 资 源 类 能 力 主 要 是 指 基 础 23
业 务 与 运 营 Business & Operation 运 营 商 对 外 开 放 计 算 资 源 和 存 储 资 源, 针 对 外 部 合 作 伙 伴 和 客 户 实 行 按 需 分 配 资 源, 允 许 合 作 伙 伴 和 客 户 在 所 分 配 资 源 内 部 署 业 务 运 营 所 需 的 应 用, 在 资 源 范 围 内 使 用 已 授 权 的 电 信 数 据 资 产, 同 时, 允 许 其 与 自 身 数 据 进 行 融 合, 与 电 信 业 开 展 数 据 应 用 运 营 业 务 合 作 2) 数 据 类 能 力 主 要 指 在 保 证 数 据 安 全 的 前 提 下, 向 合 作 伙 伴 开 放 数 据 资 产, 允 许 合 作 伙 伴 将 其 所 拥 有 的 数 据 与 电 信 数 据 进 行 充 分 结 合, 产 生 满 足 业 务 需 求 的 价 值 数 据, 或 者 借 鉴 已 成 熟 的 数 据 模 型, 形 成 自 身 个 性 化 的 数 据 模 型 主 要 包 括 : 数 据 转 售 数 据 咨 询 数 据 能 力 开 放 等 数 据 转 售 是 指 汇 聚 电 信 数 据 资 产 外 部 关 联 数 据 经 过 脱 敏 分 析 挖 掘 等 加 工 处 理 后 依 按 需 有 偿 原 则 向 第 三 方 提 供 数 据 接 口 调 用 的 服 务 通 过 数 据 挖 掘 将 用 户 登 陆 网 址 分 析 的 大 样 本 数 据 出 售 给 相 关 客 户, 如 淘 宝 京 东 苏 宁 新 浪 等, 方 便 客 户 进 行 价 值 营 销, 形 成 新 的 盈 利 模 式 数 据 咨 询 是 指 对 电 信 数 据 关 联 的 外 部 数 据 进 行 收 集 存 储 和 加 工, 形 成 有 价 值 的 商 业 咨 询 报 告, 向 第 三 方 提 供 以 获 取 信 息 增 值 收 入 数 据 能 力 开 放 是 大 数 据 能 力 平 台 的 虚 拟 运 营 模 式, 第 三 方 租 用 平 台 空 间 计 算 和 数 据 资 源, 开 展 数 据 分 析 和 挖 掘 应 用, 以 满 足 自 身 业 务 需 要 或 向 其 客 户 提 供 商 业 信 息 服 务 为 实 现 大 数 据 能 力, 主 要 从 以 下 几 点 进 行 分 析 1) 洞 察 客 户 需 求, 提 升 客 户 感 知 1 洞 察 客 户 特 征, 精 准 把 握 客 户 需 求 基 于 大 数 据, 构 建 多 维 度 分 类 分 级 的 高 清 客 户 画 像, 洞 察 客 户 消 费 行 为 与 需 求 偏 好, 开 展 以 客 户 为 中 心 的 精 准 化 高 效 率 的 套 餐 推 介 服 务 维 系 流 量 助 推 定 向 营 销 等 活 动, 贴 合 客 户 需 要, 提 升 客 户 感 知 并 储 备 对 外 合 作 数 据 价 值 多 元 化 多 样 化 的 服 务 交 付 能 力, 如 以 大 数 据 平 台 的 完 整 客 户 画 像 为 基 础, 为 客 户 进 行 一 对 一 的 个 性 化 广 告 投 放, 通 过 短 信 等 方 式 发 送 餐 饮 娱 乐 购 物 等 生 活 信 息 推 荐 给 客 户 2 客 户 触 点 管 理 统 一, 确 保 客 户 体 验 一 致 以 客 户 为 中 心, 实 现 多 部 门 多 活 动 线 上 线 下 多 触 点 的 统 一 协 同 管 理, 防 止 执 行 渠 道 单 一, 避 免 过 度 打 扰, 确 保 客 户 体 验 一 致 性, 并 及 时 评 估 渠 道 投 放 效 率 与 效 益, 循 环 优 化, 持 续 提 升 [12] 2) 以 大 数 据 为 中 心, 开 展 精 准 营 销 维 系 改 变 过 去 粗 放 式 的 营 销 和 维 系 政 策 的 制 定 与 执 行, 准 确 识 别 精 准 投 放 实 时 跟 踪 循 环 优 化, 实 现 营 销 维 系 智 慧 化 资 源 投 放 精 准 化 和 经 验 案 例 共 享 化 严 格 做 到 事 前 精 准 策 划, 事 中 精 准 管 控, 事 后 循 环 优 化 3) 满 足 一 体 化 运 营, 助 力 服 务 下 沉 构 建 引 导 型 规 范 化 自 上 而 下 的 一 体 化 精 准 营 销 维 系 体 系, 同 时, 支 撑 省 分 和 本 地 网 创 新 型 营 销 与 维 系 需 求, 助 力 服 务 下 沉 营 销 维 系 一 体 化 运 营 能 力, 包 括 规 范 客 户 标 签 体 系, 精 准 洞 察 客 户 需 求 ; 强 化 营 维 体 系 落 地, 确 保 一 体 智 慧 运 营 ; 统 一 客 户 接 触 标 准, 树 立 企 业 服 务 形 象 ; 共 享 全 网 营 销 案 例, 复 制 推 广 成 功 经 验 精 耕 细 作 服 务 下 沉, 包 括 支 持 省 地 市 及 多 专 业 个 性 化 标 签 ; 支 持 省 地 市 及 多 专 业 个 性 化 模 板 ; 支 持 省 地 市 及 多 专 业 个 性 化 流 程 配 置 ; 支 持 省 地 市 执 行 渠 道 对 接, 如 呼 叫 中 心 短 信 营 业 厅 网 格 经 理 等 5 大 数 据 应 用 5.1 精 准 营 销 系 统 实 现 公 共 管 理 创 新 5.1.1 公 共 交 通 基 础 运 营 商 利 用 成 熟 的 GPS 定 位 技 术 和 高 速 的 无 线 传 输 网 络, 为 公 交 车 出 租 车 公 司 提 供 车 辆 调 度 和 管 理 服 务, 提 高 车 辆 运 营 效 率 和 大 众 人 群 使 用 公 共 车 辆 的 满 意 度 通 过 遍 布 全 市 的 公 交 车 和 出 租 车 行 驶 数 据, 分 析 挖 掘 形 成 整 个 城 市 的 路 面 交 通 实 时 路 况, 为 公 共 交 通 治 理 提 供 可 靠 的 决 策 依 据 24
Business & Operation 业 务 与 运 营 通 过 公 交 车 的 固 定 路 线 行 驶 时 间 分 析, 可 帮 助 公 共 交 通 部 门 优 化 公 交 线 路, 合 理 配 置 公 交 车 辆 的 投 放 数 量, 从 而 满 足 人 民 群 众 的 公 交 出 行 需 求 5.1.2 公 共 教 育 教 育 信 息 化 正 在 引 发 教 学 模 式 的 重 大 变 革, 传 统 的 板 式 教 学 向 多 媒 体 教 学 转 变, 云 服 务 的 引 入 缩 小 了 城 乡 基 础 教 育 的 差 距 在 幼 儿 教 育 方 面, 基 础 运 营 商 利 用 视 频 传 输 云 服 务 分 享 能 够 实 现 幼 儿 家 长 老 师 三 位 一 体 的 信 息 化 服 务 随 着 幼 教 信 息 化 的 普 及 和 推 广, 借 助 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 将 不 同 年 龄 段 的 幼 儿 特 征 和 偏 好 进 行 提 炼, 能 够 为 教 育 局 和 相 关 教 育 机 构 提 供 有 力 参 考 在 中 小 学 教 育 方 面, 基 础 运 营 商 通 过 电 子 黑 板 电 子 书 包 等 形 式, 将 丰 富 的 教 育 资 源 通 过 云 服 务 的 方 式 传 递 到 教 育 末 梢 同 时, 借 助 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 将 教 育 资 源 的 使 用 率 进 行 评 估, 从 而 得 出 相 应 的 推 广 范 本, 为 教 育 机 构 遴 选 教 材 试 点 新 的 教 育 手 段 提 供 参 考 5.1.3 医 疗 卫 生 基 础 运 营 商 利 用 遍 布 全 国 通 达 乡 镇 的 通 讯 网 络, 将 社 区 医 院 乡 村 诊 所 这 样 的 基 层 医 疗 服 务 机 构 连 成 网 络, 利 用 视 频 通 信 云 服 务 传 感 设 备 等 先 进 技 术 实 现 远 程 病 情 诊 断 远 程 医 疗 咨 询 共 享 病 历 等 服 务 利 用 大 数 据 挖 掘 和 分 析 节 多 发 性 疾 病 预 测 提 供 有 力 的 数 据 支 持 基 础 运 营 商 利 用 自 身 在 通 信 网 络 和 用 户 资 源 方 面 的 市 场 优 势, 与 医 疗 器 械 设 备 厂 商 及 集 成 商 建 立 长 期 的 合 作 关 系, 捆 绑 业 务 互 惠 互 利, 形 成 电 信 行 业 在 医 疗 卫 生 行 业 的 大 数 据 应 用 ( 如 图 3 所 示 ), 达 到 双 赢 共 赢 5.1.4 特 殊 人 群 服 务 针 对 残 障 人 士, 基 础 运 营 商 提 供 定 制 化 的 通 信 套 餐, 让 他 们 足 不 出 户 也 能 享 受 高 科 技 带 来 的 信 息 盛 宴 同 时, 结 合 位 置 定 位 视 频 传 输 等 通 信 技 术, 借 助 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 为 特 殊 人 群 服 务, 提 供 位 置 分 布 使 用 偏 好 消 费 能 力 的 数 据 参 考 5.2 精 准 营 销 系 统 实 现 商 业 模 式 创 新 根 据 Gartner 预 测,2015 年 中 国 大 数 据 市 场 规 模 将 达 到 100 亿 元 对 于 基 础 运 营 商 来 说, 海 量 的 用 户 通 信 数 据, 能 够 为 各 行 各 业 提 供 末 梢 消 费 者 的 行 为 分 析 和 结 合 地 理 信 息 的 数 据 分 布, 从 而 衍 生 出 形 式 多 样 的 商 务 模 式 5.2.1 地 理 信 息 的 商 业 价 值 随 着 中 国 汽 车 市 场 的 繁 荣, 实 时 路 况 信 息 不 仅 对 公 共 交 通 治 理 有 益, 对 普 通 的 驾 驶 人 员 也 有 极 高 的 参 考 价 值 图 商 ( 高 德 地 图 百 度 地 图 等 ) 在 提 供 免 费 地 图 导 航 软 件 的 同 时, 对 实 时 路 况 收 取 增 值 服 务 费 对 于 基 础 运 营 商 而 言, 大 数 据 挖 掘 分 析 结 果, 不 仅 可 以 为 图 商 所 用, 还 可 以 为 保 险 公 司 售 卖 车 险 所 用 5.2.2 互 联 网 金 融 带 来 的 商 业 机 会 越 来 越 多 的 人 使 用 手 机 支 付, 可 通 过 分 析 此 类 用 户 的 ARPU( 月 通 信 费 ) 以 及 年 龄 结 构 知 识 结 构, 来 为 企 业 细 分 目 标 市 场 多 数 银 行 普 遍 采 用 的 信 用 卡 移 动 受 理 服 务, 是 将 银 行 的 信 用 卡 开 卡 业 务 移 植 到 平 板 电 脑 上, 方 便 银 行 业 务 人 员 随 时 随 地 向 客 户 推 荐 业 务 受 理 业 务 通 为 流 行 病 防 控 易 感 人 群 分 析 季 图 3 电 信 行 业 在 医 疗 卫 生 的 大 数 据 应 用 25
业 务 与 运 营 Business & Operation 过 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 能 够 为 银 行 提 供 潜 在 客 户 的 分 布 区 域 高 价 值 客 户 的 集 中 度 新 增 客 户 的 属 性 和 消 费 能 力 分 析, 从 而 为 银 行 制 定 信 用 卡 的 优 惠 政 策 和 品 牌 区 隔 提 供 有 力 的 数 据 依 据 掌 上 股 市 服 务, 是 将 证 券 市 场 的 实 时 信 息 推 送 至 用 户 终 端, 不 需 要 用 户 终 端 安 装 庞 大 的 历 史 证 券 数 据 根 据 用 户 的 分 析 需 求, 采 取 云 服 务 的 方 式, 在 远 程 服 务 器 进 行 计 算 分 析, 降 低 用 户 手 持 终 端 的 计 算 复 杂 度 和 存 储 消 耗 通 过 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 证 券 公 司 能 够 获 取 其 最 终 用 户 的 投 资 偏 好, 为 其 提 供 定 制 化 的 服 务, 从 而 提 高 客 户 黏 性 5.2.3 成 人 教 育 的 潜 在 商 机 在 成 人 教 育 方 面, 以 商 学 院 为 例, 目 前 广 泛 采 用 基 于 ipad 等 平 板 电 脑 的 教 学 工 具 依 托 高 速 3G 网 络, 学 生 在 ipad 上 通 过 专 有 客 户 端 软 件 进 行 云 端 电 子 课 件 的 阅 读, 还 可 进 行 标 注 课 堂 笔 记 等 操 作 随 着 此 类 高 端 教 学 工 具 的 普 及, 基 础 运 营 商 针 对 MBA 目 标 人 群 进 行 大 数 据 挖 掘 和 分 析, 为 商 学 院 制 定 合 理 的 教 学 计 划 和 教 育 资 源 配 置 提 供 参 考 5.2.4 物 联 网 的 广 阔 市 场 根 据 新 华 社 物 联 网 咨 询 中 心 的 数 据,2015 年 中 国 物 联 网 产 业 规 模 将 达 到 5 000 亿 元, 重 点 行 业 是 安 防 电 力 医 疗 物 流 环 境 监 测, 覆 盖 了 从 公 共 管 理 和 服 务 市 场 到 企 业 行 业 应 用 市 场, 再 到 个 人 家 庭 市 场, 已 经 逐 步 发 展 成 熟 综 上 所 述, 在 移 动 互 联 网 物 联 网 云 计 算 等 产 业 潮 流 的 推 动 下, 基 础 运 营 商 将 通 信 管 道 的 传 统 业 务 与 大 数 据 的 增 值 服 务 相 结 合, 发 挥 通 讯 用 户 行 为 海 量 数 据 的 优 势, 与 各 行 各 业 的 新 商 机 结 合, 共 同 推 动 社 会 管 理 水 平 的 提 升 和 新 型 商 业 模 式 的 利 润 增 长 [13] 6 前 景 与 展 望 大 数 据 技 术 的 演 进 之 路 从 未 止 步, 大 数 据 应 用 的 范 围 也 在 不 断 扩 大 目 前, 电 信 行 业 海 量 数 据 还 未 形 成 有 效 的 信 息 资 产, 其 中 蕴 含 的 价 值 和 机 会 还 有 待 发 掘 基 础 运 营 商 可 聚 焦 自 身 真 实 特 殊 的 数 据 资 源, 增 强 大 数 据 分 析 挖 掘 技 能, 从 而 提 升 经 营 效 率, 提 升 网 络 质 量, 盘 活 战 略 资 产, 使 数 据 价 值 最 大 化 大 数 据 的 发 展 需 要 产 业 链 的 开 放 和 更 大 范 围 的 数 据 聚 合, 为 此, 基 础 运 营 商 将 与 产 业 各 方 共 同 合 作, 打 造 电 信 行 业 大 数 据 生 态 圈, 实 现 开 放 合 作 共 赢, 大 数 据 必 将 成 为 电 信 业 发 展 的 新 引 擎 参 考 文 献 [1] 卢 云 许. 电 信 行 业 大 数 据 应 用 浅 析 [J]. 信 息 系 统 工 程, 2013(12):20-30 [2] 王 长 武. 移 动 互 联 网 下 的 运 营 商 大 数 据 应 用 浅 析 [J]. 电 子 技 术 与 软 件 工 程,2014(13):45 [3] 廖 凡 迪. 海 量 电 信 数 据 的 挖 掘 与 异 常 分 析 [D]. 北 京 邮 电 大 学 2013:15-21 [4] 袁 玮. 云 计 算 在 电 信 行 业 经 营 分 析 系 统 中 对 大 数 据 的 处 理 探 析 [J]. 硅 谷,2014(06):117 [5] L i u P e t e r. 电 信 行 业 中 的 大 数 据 [ J ]. 电 信 网 技 术,2013(08):1-3 [6] 张 雨, 蔡 鑫, 李 爱 民, 等. 分 布 式 文 件 系 统 与 MPP 数 据 库 的 混 搭 架 构 在 电 信 大 数 据 平 台 中 的 应 用 [ J ]. 电 信 科 学,2013(11):3-4 [7] 王 苏 卫. 基 于 Hadoop 和 Hive 的 电 信 行 业 数 据 仓 库 研 究 [J]. 电 子 技 术 与 软 件 工 程,2013(11):89-89 [8] 李 存 琛. 海 量 数 据 分 布 式 存 储 技 术 的 研 究 与 应 用 [D]. 北 京 邮 电 大 学,2013:29-37 [9] 成 静 静. 基 于 Hadoop 的 分 布 式 云 计 算 / 云 存 储 方 案 的 研 究 与 设 计 [J]. 数 据 通 信,2012(05):14-18 [10] 颜 巍. 基 于 云 平 台 的 数 据 挖 掘 算 法 的 研 究 与 实 现 [D]. 电 子 科 技 大 学,2013:71-87 [11] 林 佳 烨. 云 计 算 在 电 信 行 业 数 据 分 析 领 域 的 应 用 [J]. 移 动 通 信,2011(08):83-86 [12] 李 希, 郑 惠 莉. 运 营 商 开 展 大 数 据 业 务 的 对 策 及 建 议 [J]. 中 国 电 信 业,2013(11):1-3 [13] Viktor Mayer-Schonberger.Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live,Work and Think[M].Hodder Export,2013 ( 下 转 32 页 ) 26