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2内部:从精细化操作开始，
运营商对大数据的应用可以分为两种类型:内部辅助应用和外部业务创新。为了精细化运营的需要，运营商内部的各个业务部门都提出了数据分析和应用的需求。
市场部在精细营销方面起着带头作用。一个主要的先决条件是要对网络中的用户有一个全面的了解，这样才能准确地为每一个企业找到合适的营销人群，并以最小的营销成本实现最高的用户转化率。传统的用户分析只从订阅关系和计费两个方面对用户进行定义和分析，不能呈现动态的用户形象。通过用户和业务系统之间的联系点，运营商可以从更多的方面了解用户，并且可以了解用户在业务发现、获取、设置、使用、购买、帮助和变更中的行为和偏好。对这些接触点的持续跟踪和分析有助于形成更准确的用户画像和动态分类标签。例如，对使用链接(如交通日志数据)的分析有助于区分不同兴趣的人，对设置链接(如hlr/hss数据)的分析和对购买链接(如crm)的分析有助于区分不同购买力和信用的人，因此新商务旅行套餐或导航服务的营销案例可以提供给通常旅行范围较大的白领员工。
客户服务部推动积极客户关怀的动机主要是认识到维护老用户的成本远低于获取新用户的成本，研究表明老用户比新用户更愿意接受新产品，因此他们是运营商最重要的客户群体。客户服务不应该被动地等待客户投诉或求助，而应该从各个角度积极开展客户服务。例如，基于gn端口数据的实时流量告警和报警，基于http响应和流量日志分析的错误URL智能重定向建议，基于hlr/hss数据或msc日志分析的欺诈性呼叫和消息主动防范策略，以及基于终端配置系统数据的异常机器更换和卡更换主动维护，都是大数据带来的服务创新场景。这些通信系统不一定是为了实现主动客户关怀而设计的。然而，通过大数据分析，客户服务部门可以应用这些数据实现全新的客户服务模式，进而成为运营商维护和关爱用户的“软实力”。
同样，网络部门也需要及时了解用户终端、ott应用和网络设备的运行状态，以便从容应对iphone5s等新终端对网络的潜在影响，实现网络自动调谐，选择最佳扩展时机。因此，基于各种设备信息事件的实时运维监控平台、基于位置和社会事件信息的突发流量和呼叫预警监控机制、基于终端配置系统和hlr/hss数据的终端故障排除机制，都是网络部门联合分析跨系统异构数据的潜在应用场景。在今年的pt展会上，爱立信的“洞察互联网”项目展示了如何利用网络底部的事件信息来分析大数据，从而帮助准确定位网络问题，并利用网络底部的信息来指导网络规划。
总的来说，基于大数据分析的辅助服务在运营商的各个部门都充满了潜力和活力。
3外部:新商业模式的机遇
大数据不仅有助于运营商在内部优化业务绩效，更重要的是，它可以为运营商带来业务创新的机会，为电信运营商在个人和集团客户的通信服务之外开辟一个全新的业务发展空空间。
今年5月，美国运营商verizon推出了“精准市场洞察”(Required Market Insight)服务，根据用户的上网行为和位置，对用户的静态肖像信息进行分类汇总，更详细地描述企业指定区域的人口结构和构成，帮助企业在选择广告市场时做出最明智的决策；Nba菲尼克斯太阳队使用这项服务来评估体育场上的广告商是否能够通过体育场广告有效地接触到目标客户。虽然在用户隐私、匿名和参与方式上仍存在争议，但这种基于大数据洞察的营销服务已经赢得了企业市场客户的热烈响应，甚至有人惊呼电信运营商将从现在开始转型为大数据服务提供商。
半年前，西班牙电信集团(Telefonica Group)成立了一个名为“动态洞察”(Dynamic Insight)的独立大数据部门，并在英国测试了类似的匿名流量统计服务，主要针对政府或公共职能企业，帮助他们分析影响人们访问某个地方的各种因素，从而帮助政府和企业制定相应的政策和服务策略。或许是因为它的匿名性和公共福利，这项服务本身并没有像威瑞森那样有争议。
同样，由t-mobile和orange联合成立的英国最大的移动通信公司ee也为政府机构和企业客户提供用户旅行和交通行为的匿名统计数据报告服务。这些静态报告还包括用户的社会分组特征，以帮助读者快速了解目标群体的移动行为习惯和趋势。沃达丰帮助tom在全球34个国家部署m2m车载设备，通过大数据分析生成实时交通流量报告，并为tom在全球的用户提供服务。
由此可见，只要妥善控制用户个人信息和隐私泄露的风险，大数据技术已经为移动运营商打开了一扇新业务模式的大门，运营商可以在商业广告和公共服务两方面取得巨大成就。
4结束语
移动网络的大数据模式可能比其他行业更复杂，这不仅是因为存在各种数据类型，如各种业务和支持系统数据、设备日志、交通数据、音频和视频、物联网传感器数据等。，但半结构化或非结构化数据的比例远远超过结构化数据。因此，无论是在数据生成和存储、清理和转换集成，还是在分析和应用方面，都很少有一个通用的解决方案能够满足所有应用场景的需求。
因此，运营商应对大数据挑战的根本途径是从实际业务需求出发，分析相关数据源的特征和联系，为目标应用场景找到合适的数据分析逻辑。例如，爱立信在重庆等地定制实施的精准营销系统，在对用户设备、在线行为、人口特征等多维多形式数据进行动态分析的基础上，动态描绘精细化的用户群体，帮助运营商快速准确地进行流量管理和客户服务，极大地提升了用户体验和品牌认知度。作为电信领域系统和服务的领导者，爱立信将凭借其专业的设计和对各种通信网络元素的深刻理解，继续努力为全国各地的客户定制各种大数据解决方案，打造更多符合本地化特点的大数据应用，不断提高企业精细化运营的有效性，并始终伴随着企业新业务模式的创新和发展。
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