大数据助运营商实现转型 五大问题亟待改进

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如今，无论是发达国家还是新兴市场，传统电信运营商都面临着市场饱和和增长乏力的局面，需要寻找新的增长来源。一些传统电信运营商使用大数据来改善现有的市场表现，并建立新的收入来源。例如，美国的verizon使用匿名用户数据通过补贴向第三方销售广告。其竞争对手美国电话电报公司；t公司为大数据发射塔建立了断电工具，可以更好的实现基站的最佳修复，给用户更好的体验。对于尚未使用大数据的传统电信运营商来说，有必要确定其大数据发展规划和it解决方案，并建立相关的支持组织来实现大数据的发展。 大数据给传统运营商带来的商机 首先，通过使用大数据访问和分析丰富和个性化的数据，运营商可以实时访问丰富和个性化的用户数据，并从这些数据中获得更多价值，这是传统运营商的独特优势之一。实现成本优化，开辟新的收入来源。运营商可以利用这一优势，建立用户观察中心，提供基于大数据的各种产品和服务，获得不同水平的体验和增值。 其次，使用大数据实现结构化和非结构化数据的结合。对于传统的电信运营商来说，大数据有着无限的商机，因为他们已经掌握了大量的结构化数据，包括网络使用、位置、交易账单和个人信息。非结构化数据包括:呼叫中心文件、社交媒体交换信息等。对于传统运营商来说，为了提高效率和运营效果，有必要在一定时期内的一系列结构化数据和非结构化数据的使用之间找到一个平衡点。通过价格优化，我们可以实现收入增长、提高目标、延长用户寿命、降低运营成本和实现智能支出。使用大数据，可以优化现有的收入流。 第三，用智能方法取代传统的分析方法在大数据时代，有必要用智能方法来分析数据，包括数据提取、转换和加载，而不是传统的数据分析方法。电信运营商不需要新的数据源，只需要建立大的存储容量或保证快速的数据处理速度。例如，欧洲的传统运营商使用智能分析来提高智能手机在发展中市场对消费者的渗透率。通过对不同呼叫周期中呼叫模式的统计分析，确定影响者和目标影响者提供相应的服务。 当然，为了促进大数据的发展，传统电信运营商需要建立相应的团队来实施大数据计划，并确定数据的收集、组织、管理和使用。你可以和其他单位合作，也可以合资成立相应的团队。目前，全球一些运营商已经成功地与其他部门建立了大数据团队，以实现团队与商业市场的紧密联系，从而分析和解决相关的业务问题。 面临五大问题 在实现大数据的过程中，传统运营商只有解决了他们面临的一些问题，才能实现更好的转型。这些问题主要包括: 第一，缺乏分析人才。在激烈的竞争下，分析人才的缺乏已经成为吸引资源的主要风险。根据gartner的研究，2015年，与大数据相关的三个职位中有一个是空，这主要是由于缺乏相关技能。 其次，数据的质量或可用性。对于企业来说，他们经常面临的问题是他们没有建立一个合适的数据治理系统。数据质量或可用性是数据不准确的关键，这将导致分析和结论方面的问题，这将对新兴市场构成更大的挑战。对于许多运营商来说，准确的数据源和组织非常重要。 第三，无效的大数据团队。许多传统电信运营商将大数据放在it或商业智能部门。由于他们远离业务部门，在制定和选择解决方案时往往很少考虑业务需求，这将极大地影响数据团队的运作效果。 第四，很难获得安全所需的资金。为了提高边际收益，许多传统电信运营商倾向于减少资本支出，因此他们不愿意增加投资，更不用说增加安全投资了。但是这笔投资对企业的发展非常重要。 第五，法律和法规面临的挑战。对于传统运营商来说，他们应该了解并遵守用户数据的相关限制。让用户相信他们的数据是为了他们的最大利益。 传统运营商在使用大数据方面有明显的优势 使用大数据的成功案例很多。综上所述，可以给运营商带来的好处主要包括以下几个方面: 第一，降低用户流失率。印尼电信运营商Telkomsel利用大数据进行分析，可以降低用户损失率，降低用户收入成本，延长用户在线时间。T-mobile使用数据分析平台来降低用户流失率。 其次，提供定制服务。运营商airtel和mobileum联手分析非洲用户的数据，以便更好地了解和计算用户的国际旅行需求。它可以帮助airtel为漫游用户提供定制服务。沃达丰和tom在个人导航设备方面进行合作，为tom在全球34个国家的设备提供sim卡，sim卡可以实现m2m通信。德国电信与kiunsys合作，为意大利的pisa提供智能城市解决方案，主要是利用大数据优化服务。 第三，大数据品牌解决方案法国电信橙创造了大数据产品流量愿景，作为其商业服务的一部分。法国旅游机构可以利用这个工具来了解用户行为等。德国电信通过其分支机构提供一些大数据解决方案，包括实时安全分析、移动连接和面向私有和公共组织的云解决方案。 然后，为第三方提供大数据解决方案。前新西兰电信公司为外部组织提供大数据解决方案，主要为私营企业和公共机构提供数据观察、服务和云解决方案。新加坡电信成立了数据园区公司，为第三方提供大数据解决方案。提供的服务包括:地理分析，确定不同目标群体的运动幅度、模式和步幅。 最后，拓展新的业务收入流。西班牙电信提供了一种智能step产品，用于分析人们的行为，帮助企业和公共机构提高对消费者的了解，做出更好的决策。西班牙电信通过大数据拓展新的收入来源。它与一家银行共同推出了雅普购物业务，旨在提供数字化服务，简化人们的日常生活。希望成为西班牙人最大的网络，同时积累消费者购物行为的数据。