浅谈电信行业大数据的意义与应用

天讯瑞达通信技术有限公司 潘海鹏

浅谈电信行业大数据的意义与应用

天讯瑞达通信技术有限公司 潘海鹏

随着信息技术的不断快速发展，大数据电信行业的地位也必然成为未来的发展主流趋势之一，其作用无论在营销、生产、营运等活动中都发挥着重要的作用。在这种背景下，本文首先探讨了大数据的内涵与意义，进而分析了电信企业大数据应用的方向与效益，最后给出了电信企业大数据应用的措施。

电信行业；大数据；意义；应用

一、大数据的内涵与意义

(一)大数据的内涵

目前针对大数据的中文翻译有很多种，如“海量资料”、“巨量资料”。其实大数据是很简单的英文字汇，翻译可能让它变得更复杂化，它的“量”也无法用任何跟“量”有关的形容词来形它。最早的概念，是因为信息量已经太过庞大，无法储存在资料系统中，所以工程师必须重新设计工具来分析信息。过去认为资料是静态、静止的，一旦完成原本收集的目的，便不再有用处。但是现在，资料是新的商业生产原料、重要的经济资源投入，可以创造出新的经济价值。实际上，历史就是大数据最重要的资产，随着这几年的科技进步，除了传统人工输入和系统产生的资料以外，过去几十年的信息化时代已经让我们累积许多资料档案，包含了文字、数据、声音、影像、网页等，美国Wired杂志前总编辑Chris Anderson在2013年提到在大数据在出现以前，没有科学模型，科学家也不敢贸然提出看法。如今大数据与数学运算，取代了模型，成为科学家穿越未知的利器。

(二)大数据的特性

一是数据量巨大。根据国际数据公司(IDC)的统计显示，2011年全球产生的的数据量高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据，而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

二是数据多样性。数据型态除了常见的本文形式外，更包括网络日志、图片、音频、视频、音频留言、地理位置资料等多种型态的数据，当然这种多样性的结果对其数据处理的能力提出更大量、更快速的要求。基本上，大数据预测的基础，不只是讲究因果关系，更扩充至所有相关关系。因此大数据资料分析的技术，不再追求精确性，而是多样性。

三是处理速度快及数据价值密度低。

首先，大数据时效性要求高，这是大数据相对于传统资料探勘的处理最显著的差异。

其次，通过网络的广泛应用，加上感知设备无处不在，无时产生海量信息，但其关联的价值密度相对较低，大数据分析资料的范围，可能包括某个特别现象的相关所有数据，而非只是随机取样，通常价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，在不间断的监控过程中，一小时的视频数据，有利用价值的可能仅有一两秒而已。

(三)大数据的应用意义

大数据的潮流虽依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”行事的社会发生巨大变革。能够从巨量资料中理出头绪，自然有机会可以找到成功的契机，形塑一个崭新的行为运作模式。

例如：在网络世界还未成熟之前，如果要完成一个人的传记，作者必须像侦探一样，爬到阁楼或仓库里，埋首于成堆纸本的手稿、照片、信件、签名单据，采访街坊邻居、所提供的亲朋好友以勾起模糊的记忆，才能拼凑出大致的轮廓。但是进入数字时代，几乎所有的文字、照片、音乐和影像都以数字档案纪录储存，甚至人们的行为都逐渐被数字化后，现在只要收集一个人的电子邮件、数字相片、脸书留言，就可以勾绘他的大事纪要、甚至生活细节的形塑。

从商业角度来看，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会会议中曾提到，“假如我们有了一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，企业的出海将会更有把握”。IDC预测，中国的大数据的技术服务市场，将以年复合成长率51.4%的高速成长，在2016年将达到6亿1650万美元。而从电信行业应用的意义来看，实时大数据分析首先能够支撑的营销运营管理应用，由于数据分析、数据挖掘手段的支撑，传统数据时代，一些先进的电信企业已经基本实现洞察力驱动的精确营销运营管理。另外，大数据也保障了客户体验管理应用的真正落实，进而通过大数据来支持智能管道的运行，根据客户行为，实时为客户推荐并调配网络设备资源，从而最终促进智能管道运营应用的落实。

二、电信企业大数据应用的方向与效益

(一)电信企业大数据应用方向

一是社交网络分析模型。大数据伴随社交网络的风行而发展。对于电信企业来说，客户的社交网络分析(SNA)即一个重要的大数据分析方向。社交网络分析的内容为：通过测算识别客户与客户之间关系所形成的圈子以及圈子中各客户角色的判定(领袖者是谁，追随者是谁)，形成企业对各个客户影响力和价值的判断，在此基础上，利用对这些圈子、角色和影响力的认识，帮助企业实现相关营销活动或产品套餐的推广，提高企业营销和运营管理的效率。

二是客户体验分析(CEA)模型。近年，电信企业一直倡导客户体验管理。利用相关大数据处理分析技术，可以将客户使用产品全流程的每一个环节、每一个接触点的每一次接触行为留在IT系统中，形成日志数据并对其进行实时采集、实时处理、实时检测相关故障，将客户在机器数据中留下的操作行为轨迹数据与正常行为所需时长和行为轨迹标准进行对比，实时地判断问题、与客户交互并引导解决问题，依此不断发现总结客户的典型行为模式，修正产品和流程设计，最终提升客户体验。

三是客户价值分析(CVA)模型。随着社交网络的发展，不仅使得客户行为需求喜好信息更丰富，而且可获得客户之间关系的数据信息。如在捆绑套餐营销活动中，活动在用户群中的扩散呈链状发展，发展过程中，客户的圈子构成以及客户对圈中其他用户的影响力对活动推广扩散有重要影响。如果能够识别并借助有足够影响力的客户帮助推广活动，活动的营销效率必然有很大程度的提高。

(二)电信企业大数据的应用效益

网络上每笔搜索，网站上每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都再输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益，而这在电信行业内更是取得了十分惊人的效益。以下是两个较为典型的事例：一是台湾中华电信公司通过收集、分析社群媒体和网站讨论区的大量资料，即时反应用户的意见，预计2015年公司税前营收，将因此较2011年大幅增长60%；二是美国电话电报公司(AT&T)在2012年5月利用社交媒体情绪追踪系统，比较分析推特(Twitter)上推文的正、负面评价比率，预测电信市场走势，准确率高达87.6%。

三、电信企业大数据应用的措施

一是梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据IT体系架构的3步规划大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设大数据IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不得热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题，建议企业建设大数据IT系统分阶段实现：第1阶段，将原来支撑报表分析的EDW优化升级到支撑高级分析的BI系统；第2阶段，逐步采集大数据，将BI系统升级到支撑大数据分析的IT系统；第3阶段，打通大数据分析的IT系统与企业运营管理系统，将大数据分析功能嵌入业务流程。

二是落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会不但无从抗拒，更应积极因应，以共享大数据带来的潜在效益。本文认为应学会从下列几个方向思考。

(1)扩大品质议题的研究

设定“品质管理与大数据分析”的相关议题或关键词，利用学会每年举办“卓越品质企业”活动的诱因，鼓励企业进行相关研究。

(2)主动寻求相关单位机构的合作

从品质相关业务单位机构或高等院校多年来的业务报告或研究成果，厘清高相关、合作好的单位窗口，进行品质相关议题的信息收集、分析与创新应用。

(3)积极整合品质领域资料

基于长久经营品质的优势，可尝试协调持有原始领域资料的企业或资料整合公司，引导电信企业走出所属行业的局限思维，而以更广阔的视野，分享其其他产业所拥有的资料，并结合产业上、中、下游的相关资料，通过大数据的分析，设法找出企业或产业的新契机。让资料不再是资料，更转换为有意义的信息，甚至是重要的资产，从而最终使得电信行业领域趋势的进化，决策的形成都可源自于数据和分析的佐证，而不是只来自于经验和直觉。

三是以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。传统数据时代，企业建立数据中心，集中企业层面所有数据，为企业运营管理决策集中提供数据报表、分析甚至挖掘支撑，是公认的高效IT支撑方式；大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果仅集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。

四、小结

从电脑技术的演进来说，“大数据”是继资料探勘(Data Mining)、云端运算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界、甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业企业也应结合自身特征，进行相关的研究与应用，毕竟在当前商业竞争激烈的时代，谁能理出脉络、洞察商机、领先创新，谁就能成为新赢家。

[1]丁兆明,杜学军,王治平,胡捷.大数据存储和分析技术应用及标准化[J].信息技术与标准化,2013(05).

[2]汤人杰.大数据对运营商信息化建设带来的机遇和挑战[J].电信技术,2013(10).

[3]包劼.大数据,大变化,大未来——大数据支撑驱动电信运营商转型发展[J].通信世界,2013(20).

[4]漆晨曦.电信企业大数据分析、应用及管理发展策略[J].电信科学,2013(03).