京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据变现四大模式释放电信大数据价值
OTT、管道化、资费调整是近几年电信行业在市场竞争上的主要挑战,但现在电信行业也开始有了巨大的转变,开始通过数据这个金矿来进行变现,利用数据为客户提供产品和服务,而且服务也做的越来越精细和具有针对性,向其他行业中进行拓展。
从目前看来数据变现上,中国和国外的电信运营商都处在不断探索的阶段,在商业层面上并没有很好的收入,但当数据的价值得到认可时,也将会有更大的价值释放。
电信行业四大变现模式
大数据变现主要是通过企业内部和外部两部分数据同时作用产生,在内部有三种数据,业务交易数据、流程型数据、交互式数据可以形成变现,外部则是行业数据和互联网等数据等。
电信行业在变现形式上有四个层面,第一、能力平台的变现,基于自身数据提供能力组件,比如位置平台、信用平台;第二、分析能力变现,行业分析报告;第三、运营的变现,为第三方客户提供运营服务;第四、纯数据变现。
目前较为成熟的两种变现形式是能力平台变现和分析能力变现。目前运营商的省级公司基本都已经拥有位置、信用、大数据服务中心等平台,另外针对特定事件的大数据分析也已经很成功。在Teradata天睿公司大中华区通信行业解决方案资深总监姜欣看来,目前的所有变现形式在技术上都可以实现,只是在推广和组织上会有所不同。
数据变现四大模式释放电信大数据价值
Teradata天睿公司大中华区通信行业解决方案资深总监姜欣
西班牙电信的智慧足迹(SmartSteps)就是一款面向零售商的能力平台,该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据,可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析,并将洞察结果面向政企客户提供。例如,洞察结果可为零售商新店设计和选址、设计促销方式、与客户反馈等提供决策支撑,从而帮助零售商更好地理解和满足客户需求、降低成本;也可帮助政府统计、预测各种场景下的人流量。
在四种数据变现模式之后,现在还有一个新的变化,电信运营商开始和第三方行也跨行业成立合资公司合作运营,通过一定形式双方共同运营数据资产,互相弥补各自数据资产的不足。像中国联通和招商银行合作推出的招联消费消费金融有限公司。
现阶段企业对于大数据变现的市场主要集中在产品层面,例如位置、信用等,产品的优势在于不用涉及其他行业业务,又能够将数据能力进行很好的体现。但未来,一定会向行业进行拓展,开发出上层的产品和服务。
姜欣指出,目前没有得到快速发展这是因为受制于法律法规和对其他行业理解两方面,当然运营商正在努力进行拓展,除了自身大数据部门的作用,同时连同企业以及政府合作,推动行业的融合。Teradata已经帮助中国移动某省公司搭建了产品体验平台,将运营商数据对外进行展示,促成和其他行业间的合作。
电信大数据平台该如何建
早期电信行业的数据分析是通过经营分析系统实现,现在则发展成完整的大数据系统,主要综合BMO三个数据域的数据,其中B域是经分数据,O域是网关类数据,M域是ERP、MIS等系统数据。
现如今大数据平台已经相对完善,主要的问题是让大数据和业务紧密的集合,这就需要解决速度和数量这一对矛盾的问题,所以在数据处理平台基础之上还需要补充充实化等很多能力,像流处理、动态数据仓库、高级分析可视化等技术,实现快速采集、处理、分析、呈现和业务呈现闭环。
“电信运营商的技术实力毋庸置疑,但在大数据领域还要拥抱更多大数据分析技术。”姜欣说道。Teradata的建议是在原有完善的基础设施上将速度再提升,将业务更紧密的结合,用更多技术来丰富现有的架构。
电信行业是Teradata业务的主要行业之一,而电信行业目前一般采用三部分技术:第一、数据平台技术,包括数据仓库、MPP技术、Hadoop,在之上还有内存数据库技术和Spark技术。第二,数据采集上提供TeradataAutomation、TeradataListener流处理技术等。第三,前端BI工具,TeradataAster等。尤其是Teradata统一数据架构(UDA)的高性能数据仓库、数据探索平台、Hadoop平台的组合非常适合电信行业,其中某一部分也可以使用不同品牌的产品进行组合,这一组合尤其解决了运营商的降本增效,让不同的平台做最擅长的事。
在行业的拓展上,Teradata内部通常会组织不同行业的顾问和运营商一起进行交流,分析不同行业的资源整合方案,同时也可以促成不同客户间的交流。姜欣指出,一方面Teradata帮助运营商规划行业需求,另一方面帮助第三方行业看到运营商数据的对其的作用。
大数据技术还在不断地完善,随着新技术的不断提出,大数据平台的可靠性、性能也将随之提升,而随着数据变现模式的深入探索,甚至未来创造出更多的商业模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06