中国移动大数据应用与服务模式研究27

大数据应用与服务模式研究中国移动江苏公司目录大数据发展背景大数据产业链体系运营商大数据应用策略全球进入大数据时代，数据呈现爆炸式增长趋势随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在高速增长信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11据IDC预测，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍大数据成为继云计算等之后的全球性新热点“大数据”关键词在全球范围内迅速升温短短两年间，“大数据”关键词的搜索量指数双倍增长数据来源：百度搜索量统计大数据成为全球新的经济增长点麦肯锡全球研究机构发布，认为大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域，数据将会给社会带来更大的价值大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600亿美元公共管理医疗制造位置服务零售大数据应用市场对欧洲的公共管理部门来说，大数据每年有2500亿欧元的潜在价值--比希腊的GDP还高对美国医疗行业来说，大数据每年拥有3000亿美元的潜在价值生产商可以利用大数据使产品研发、组装成本削减50%，人力成本削减7%利用全球的个人位置信息，每年可以取得6000亿美元的消费者价值零售商可以利用大数据使经营利润取得60%的增长各国政府高度重视大数据，上升到国家战略高度美国：奥巴马政府3.29宣布“BigDataResearchandDevelopmentInitiative”将投入超过2亿美元推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与历史上对超级计算和互联网的投资相提并论中国：《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出。包括海量数据存储、数据挖掘等成立大数据专家委员会目录大数据发展背景大数据产业链体系分析运营商大数据应用策略主流互联网公司大数据应用策略公司大数据金矿应用策略①用户搜索表征的需求数据；②对网页数据的爬取获取公共数据；③阿拉丁计划吸收第三方数据，如与药监局等部门合作拿到封闭的数据。①注重研究与实用性结合,围绕搜索开发百度指数、百度统计等数据产品。②从搜索引擎向推荐引擎发展①基于电商的用户行为、交易数据②基于交易的用户、商户信用数据③通过投资方式掌握了部分社交数据、移动数据；如新浪微博和高德。①搭建数据的流通、收集和分享的底层架构，做数据分享平台②尝试建立面向未来的数据交易市场。将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。①基于QQ、微博、微信、QQ游戏等主流应用的用户数据②基于应用的用户行为、社交数据③基于QQ网购、易迅掌握的用户消费、交易、信用数据①自产自销，注重在自身产品生态链(QQ、微信、电商、微博…)内的释放大数据的价值,用数据改进提升产品，面向用户实现精确营销和精准服务。②观望新的商业模式，“站在巨人肩上”是腾讯的典型思维主流互联网公司坐拥大数据金矿大数据不在“大”,在于“有用”。互联网公司陆续踏上了大数据掘金之路。主流IT公司大数据应用策略公司解决方案市场定位①InfoSphereBigInsights和InfoSphereStreams，分别擅长处理磁盘中的静态数据和流动数据。②信息管理产品（InfoSphereInformationServer8.7和InfoSphereMasterDataManagement10）。③业务分析产品（Cognos，SPSS，ClaritySystem，OpenPages）。①提供服务器、数据库软件、专家系统等一体化解决方案，覆盖整个大数据技术支撑体系②专业的咨询队伍，为客户提供更加简易、及时的数据分析、挖掘、决策服务①大数据机、OracleExalogic中间件云服务器、OracleExadata数据库云服务器及OracleExalytics商务智能云服务器构成一个高度集成化产品组合。②为以上系统提供一线支持。①通过软硬一体化的集成设备为客户提供应用最广泛、高度集成化的系统产品组合，为企业用户提供端到端的大数据技术解决方案。①统一的大数据分析平台UAP包括ECMGreenplum关系数据库、EMCGreenplumHD②Hadoop发行版和EMCGreenplumChorus。①充分发挥存储、管理和保护方面的优势，利用云计算开放式、分布式和集群技术处理大数据。致力于研究数据存储与管理方案，存储与管理海量数据；加快对数据分析技术的研发创新，对数据分析的广度和速度都有更高要求，针对行业用户的大数据分析能力，面向行业客户提供完整大数据技术解决方案国外运营商大数据应用模式初探•将收集来的用户数据用在媒体广告和营销服务方面,进行更精准的广告投递•和市场研究机构GfK进行合作，进行数据分析和打包工作，让这些数据变得更加易用•和Verizon成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，面向不同行业推出系列产品，如包含交通流量管理功能的“SmartCity”西班牙电信：努力尝试数据能力商业化。T-Mobile：应用大数据，降低客户流失率。•在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析，T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了50%。•产业价值链很长、很复杂；产业链里面的环节非常专业化，要求参与产业链的角色提供更加专业化服务。•产业链各个参与者都在重新审视产业融合的战略意义，目前部分互联网巨头公司负责整合产业链，并依托原有的资源和能力优势向运营领域拓展；数据生产数据中心渠道客户主价值链从价值链基础网络数据采集设计开发运营业务管理分销计费客服交易结算汇聚支撑运营整合封装运营体验分发大数据产业链分析支付数据分析数据能力数据应用售后客服维护运营商在大数据产业链中的角色聚焦大数据产业的价值链，运营商拥有海量的数据与庞大的客户群、以及完善的渠道、支付、售后服务，具备先天的优势。基于数据本身的公司基于技能的公司基于思维的公司对大数据进行技术分析，发掘数据价值；数据即服务。拥有数据就拥有市场支配权；数据即资产。构建大数据的应用场景，释放数据价值；数据重构商业。关注产业链上最主要的三类公司选择性合作，是运营商主导大数据产业链的关键数据生产数据中心渠道客户支付数据分析数据能力数据应用售后长尾效应，电信运营商不得不关注的空间主流的语音通信需求....语音游戏、社区聊天、电子商务洽谈、语音约会等电信主流业务具有长尾效应：如公众普遍需求的语音个性化应用语音业务的长尾点对点彩信...彩信新闻报、娱乐杂志、彩信个人签名…电信增值业务也具有长尾效应：如点对点彩信个性化应用增值业务的长尾主导大数据应用产业链的，获取规模效应的同时，如何追求大数据应用的长尾效应？电信业务长尾效应越来越明显：小众甚至是微众的个性化需求，也具有大的利润空间；合理的设计，打造专业化个性化的网络整合平台，从而找到新的发展空间。目录大数据发展背景大数据产业链体系分析运营商大数据应用策略大数据是传统数据的延伸，是对传统数据在深度和广度上的补充传统数据主要来自于业务运营支撑系统、企业管理系统等，比如财务收入、业务发展量等结构化数据；当前爆炸式增长的新数据主要来源于互联网、移动互联网等，比如图片、文本、音频、视频等非结构化数据。非结构化新数据和结构化传统数据一起构成大数据。大数据传统数据客户资料订单数据产品数据物资数据财务数据实时监控视频视频文件客户账单……价值密度由高到低上网行为数据结构化数据、非结构化数据定义：结构化数据是能够用数据库二维表来逻辑表达的数据；其他为非结构化数据。运营商拥有海量大数据大数据将成为运营商发展的核心驱动引擎对运营商拥有的大数据，进行全面深入、实时的分析和应用，是运营商应对新形势下的挑战，避免沦为管道化的的关键大数据为运营商带来新的机遇电信业务同质化竞争严重面临来自互联网公司的竞争：遭遇流量增加，但附加值没有增加的困境运营商具有丰富的数据资源：掌握用户资源及用户访问互联网的入口大数据的有效利用：利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营成为运营商进一步发展的关键大数据的业务创新：对市场保持足够的敏锐度，及时捕捉市场空白，并迅速作出响应大数据的长尾效应：快速满足用户个性化需求，成功吸引用户注意力和增加用户黏性，增加业务收入大数据应对策略与建议借助IT厂商，有序开展大数据关键技术研究与验证非结构化数据处理、交互式可视化分析、流计算…有所为有所不为，构建大数据应用与服务模式DataPlatform、Dataservice、DataApp加强人才培养，优化组织架构，适应大数据运营要求着力培养“业务+数据+技术”专业化人才队伍建立大数据集约化联合运营团队，构建“管理+生产+研发”一体化运作体系决策智能化，企业战略从“业务驱动”转向“数据驱动”，支撑企业数据化运营数据资产化，信息部门从“成本中心”转向“利润中心”，数据能力开放，实现商业模式创新应对措施总体思路拥有庞大、高质量数据，能够从移动互联网、互联网、物联网等接入端获取到大量用户行为数据；IDC数据中心为大数据应用的存储、计算和传输提供了良好基础；以数据为驱动的营销支撑体系基本形成，为大数据价值转换和显现提供应用经验；“无线城市”等业务有助于将大数据转化为“真金白银”，为大数据对外应用抢占先机。现有基础企业级数据中心是通过数据拉通企业各IT系统的平台，通过制定数据标准，数据融合分析，信息服务等手段向IT系统、业务人员、管理层、终端客户提供数据服务，推动战略转型。提升精细化管理水平成本收益精细化资源分配精细化员工绩效精细化业务拓展精准化营销效益最大化营销商机最多化提升营销精准化效果目标以数据为核心驱动管理变革，构建企业精细化运营管理生态体系。企业级数据中心数据从数据到知识的挑战和跨越知识&信息定义搭建企业级数据中心，支撑企业精细化运营，驱动企业战略转型抓住大数据机遇，实现信息运营，探索移动互联网新盈利模式在线统计功能按模块开放给合作伙伴，模块包括：互联网舆情分析、热点业务分析、终端类型占比、移动商盟商家排名、用户偏好分析等等合作伙伴可在线订购和开通各个模块如果现有数据信息产品不能满足合作伙伴的需求，那么合作伙伴可在线提出帮扶申请帮扶方式有两种，一是定制信息产品；二是由辅助运营团队制定针对性解决方案并线上交付各种行业报告都以书店形式进行售卖合作伙伴可以预览和订购，但所有下载报告均设置有信息安全权限在线统计分析购买行业报告提出专项帮扶需求江苏移动企业级数据中心首先实现对内的服务，然后应当对外开放，像阿里巴巴数据开放平台那样吸引外部开发者进驻，在不影响客户隐私的前提下充分挖掘大数据价值，发现商机，并将大数据应用推给那些需要他们的人和企业，比如零售、交通、旅游等等。阿里巴巴的企业愿景是要做分享数据的第一平台。大数据时代“将阿里集团变成一家真正意义上的数据公司”知道“你是谁，你想要什么”阿里巴巴集团所积淀的商业数据，支付宝、淘宝、阿里金融、B2B的数据都会成为这个巨大的数据分享平台的一部分，将会获得深度发掘和应用。数据货币化，互联网业界思想借鉴数据时代：核心是分享数据。数据是越用越值钱，不像是一瓶水，你喝过我不能再喝。数据是你用过增值，他用过再增值。信息时代：基于我比别人聪明的基础上面的，收集了很多数据，编好以后给别人，这称之为信息处理过的。数据是相信别人比我聪明，你把原始数据交给别人了，让比你聪明的人去处理。运营商SWOT分析内部能力优势(S)劣势(W)机会(O)威胁(T)外部环境基础网络资源，拥有海量大数据既有庞大客户群完善的营销渠道卓越运营能力缺乏互联网运营经验数据应用分析能力不足