京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运营商的大数据问题出在哪儿?
大数据已经从概念阶段上升到了实际使用阶段,越来越多的企业在通过大数据进行产品开发和营销指导,而通信运营商也开始对手里握着的金矿感兴趣。不过,就如同以前很多业务开发一样,运营商掌握资源不假,但能否把资源变成产品却是未知数。在大数据应用中也是一样,目前运营商的进展仍然不佳。
毫无疑问,运营商手中的大数据无与伦比,甚至比互联网巨头们还要多。只是,要想把这些数据利用起来,却不如互联网公司容易。运营商的大数据问题出在哪儿呢?
数据积累时间长
但质量不佳
与互联网公司相比,运营商手中的数据更具有普遍性,甚至几乎囊括了所有的社会个体。可是由于运营商多年来经营业务相对集中,数据主要与通信消费行为领域相关,数据的范围相对较窄,在使用上受限很大。此外,运营商在开始积累数据的时候眼光就不够长远,因为数据数量过大,存储成本过高,运营商曾经处理掉很多现在看来非常宝贵的数据,这些都不可能再生。
在数据结构上,运营商原来存储数据主要用来作为向用户收钱的证据,对于与收钱关系不大的项目往往很少留存,这样就造成了很多数据缺陷,而这些缺失的数据对于大数据应用看起来更重要。
可以这样讲,阿里巴巴早就想好用数据来赚钱,所以处处留心收集和积累数据,当时机成熟的时候就会推出相应的数据产品。而运营商原来只想着用数据来算钱,到了需要用数据挣钱的时候就发现自己原来丢掉了西瓜。
应用场景不够
缺乏业务突破点
运营商多年以卖卡收话费为生,与用户的接触主要是收取话费和做好服务,专业化非常强,对商业社会的各个方面了解不足,手中有数据也不知道应该用到哪些地方。
互联网公司早已经脱离原有的业务范畴,纷纷交叉跨界,在面向社会的方方面面布局业务,这也就产生了对相关数据的现实需求。比如,阿里巴巴开始要做好电商,就需要分析卖家和买家的行为数据,以便通过精确营销和广告等数据应用赚取收入。后来,为了堵住刷单、治理造假等行为漏洞,更是要通过数据分析来检测和治理,进入互联网金融领域之后,要进行信贷客户的信用评价和行业景气预测,电商大数据就更有了新用场。
与互联网公司全面布局不同,运营商的业务范围很窄,即便有些非通信业务,也几乎用不到通信行为数据等进行分析使用。所以,这些数据怎么用,自己首先都没有用处,也就难以发现在社会上的新应用前景和创新点,只能跟着互联网公司创新的步伐去模仿。
不会造势
缺乏应用的成功案例
很多人都知道,百度与央视在春节期间推出的春运迁徙大数据,通过形象的数据展示全国人民回家过年前后的交通情况和旅游状态。蚂蚁金服更是在今年提出建设中国信用日的概念,通过多个超市信用消费来获得了社会广泛关注。
这些活动看起来都具有公益性质,几乎不会有任何的收入。可是,正是通过类似的被大家普遍关注的社会事件,这些公司的大数据能力和产品得到了社会认可,为未来这些能力的变现提供了最好的社会启蒙教育。
曾经有一位运营商高管在央视节目中说,该通信公司在几年前就曾经通过大数据分析的方法为政府处置某地火车站滞留旅客问题发挥了关键性作用。但是,这些事件也仅仅停留在公司内部的功劳簿上,公司因为种种原因都不会对外公开,社会上根本就不知道运营商能通过大数据做到哪些服务,更谈不上有更深入的项目合作。
数据不统一
难以发挥整体性的作用
由于历史和现实的原因,运营商的数据还存在自身缺陷,这些缺陷严重制约了大数据的使用,在机制和体制解决之前,都很难有本质上的改变。
首先,运营商是分级管理的,集团公司、省公司、市公司、县公司,逐级展开,特别是在省公司层面,各地运营几乎独立,各地的支撑系统都不是来自一家供应商,数据结构存在差异,且很难统一。
其次,即便数据可以通过系统建设实现全景视图,但在分级管理平台分隔的情况下,大数据应用时依然很难整体操作。数据不是分割的,但人是分隔的,在解决一些全局性问题的时候就无能为力。
还有,作为运营商,首先考虑的问题不是如何利用数据,而是要保护数据的安全。保护数据安全是所有拥有数据的企业和单位义不容辞的责任,可互联网公司更具有使用数据的冲动,也更敢于探索数据使用新场景,而运营商却将安全置于过重的地位,甚至为此畏首畏尾,自然浪费了好多资源。实际上,只要使用得当,完全可以做到兼顾安全与使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16