电信运营商大数据业务创新探索

高立敬 中国联合网络通信有限公司石家庄市分公司

1 电信运营商大数据业务创新模式

1.1 大数据业务创新的思维模式:洞察数据关联关系,预测用户未知需求

作为一个关键业务流程和业务模式需要创新的传统职能，电信企业业务创新需要从用户感知的大数据技术和商业理念的数据、提高知名度和服务、技术的理解、对数据和用户报告调查分析等方面来开展工作，同时会发现用户自己都没意识到，但可能在新的需求上感兴趣，特别是在新组合的基础上，要开发新的任务和新产品的设计与研究。

1.2 大数据业务创新的建模领域:关注用户行为特征,关联外部数据需求

经过多年的发展，电信运营商已经有了大量的数据需求，甚至在IT支持系统中用户、订单、发票、票据、服务、网络单元、流量等方面的管理，以及用户在位置服务平台注册服务的操作、业务核算等数据，和经销商的各种电信服务订单数据更加频繁，对电信行业的用户行为特征，比如在线记录、手机定位数据等，由于数据量大，使用传统的加工技术会发生数据丢失现象，所以这部分的数据技术并不是最先进的，因此，需要在数据分析和挖掘方面进行技术拓展，逐渐的促进企业价值的发扬，特别是在与外部伙伴合作时，在数据挖掘中，可以对潜在的最佳位置进行市场分析。

2 电信运营商大数据业务创新支持系统设计

2.1 数据资产模块

在整个网络中，统一配置和管理数据需求，形成一个网络数据的所有视图，满足包括数据名称、数据源、访问权限以及其他相应的数据服务等需求。

2.2 数据服务模块

在整个网络的统一配置和管理中，数据服务在全视图数据和资产管理模块下，需要专业的服务，对分布于整个网络的信息源数据进行转换。数据服务包括服务标识、名称、参数输入、参数输出、地址确认及其他服务。

2.3 建模指标筛选模块

资产接口模块，以企业内部的数据为资产，以数据为索引输入员工数据，建模并分析数据、分配指标，随后进行相应的选择和处理，并列出需要建模的指标，包括指标标识、名称、索引数据服务等。

2.4 数据采集模块

标识索引服务模块后，根据服务指标数据的不同情况，从不同的业务系统进行数据存储，当地（或分布式技术将数据存储在不同的位置，但随后需要清洗）也可以与外部数据源的接口衔接，以便从外部合作伙伴接口提取数据。

2.5 数据清洗模块

支持系统用户从不同的数据清理、集成、相关性和转换等方面对数据进行建模和分析，生成数据格式。

2.6 数据建模模块

模型算法提供了多种数据和方法，在评价结果的基础上对用户的需求进行评价，选择最佳的建模结果和模型。

2.7 数据可视化模块

在大数据可视化的基础上，在全过程中各个阶段对数据进行图形化表示，用户对数据的之间的差异进行比较分析。

3 电信运营商大数据业务创新策略建议

3.1 规划目标蓝图,指引大数据业务创新方向

各种创新思维的大数据业务，是电信运营商的颠覆性变化，不是个人的行为，创新性的行为促进了分工不同，也促进了智慧的碰撞，需要电信运营商作为一个数据驱动的业务创新规划，来指导业务蓝图的实现，避免重复。因此，从企业和大数据服务战略的角度出发，按照创新和长期发展战略，创新应用的可能，进而引导大数据业务的落地，实现企业发展所需要的功能。

3.2 营造创新环境,推动大数据业务创新落地

互联网和电信运营商、制造商，一直以来都缺乏创新，在创新氛围浓厚和先进的数字时代里，大数据业务的创新，需要环境、主体等多方面都与电信运营商相连接，并符合更高的要求，而针对电信运营商本身的数据特征，则需要进行建模和分析，因此大数据业务创新建设虚拟创新团队的培养，可以通过各种方式来提高销售业绩，并分析对员工的评价数据，通过相应的机制，如员工奖励，来激励我们的员工在数据分析创新方面的业务拓展。

4 结束语

依据数据的差异和分析指标、数据源的差异、对人际关系预测的不确定性等指标来确定大数据产品，并通过创新模式来改变传统的思维方式，尤其是企业本身，要通过创新通信数据和服务方面的特点来提升研发领域的应用水平，使用户拥有全新的数据驱动思想。同时，基于用户服务的行为，大数据的发展最终将满足用户的需求和隐含的相关性。

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