大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，如何更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值對于電信運營商來說是一個嶄新的課題。電信運營商是大數(shù)據(jù)的傳送者、生產(chǎn)者和使用者。在電信運營商為各行各業(yè)提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用時，首先要將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于自身發(fā)展，才能更好地適應(yīng)時代競爭需求，如果連內(nèi)部都做不好，對外營銷大數(shù)據(jù)產(chǎn)品也沒有說服力。
運營商是大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和使用者
電信運營商是移動數(shù)據(jù)的傳送者。據(jù)StatCounter公司2014年5月報告，全球移動互聯(lián)網(wǎng)流量占互聯(lián)網(wǎng)流量的25%，其中亞洲比例更高，占到37%，而在2010年這一比例僅為4.5%。有互聯(lián)網(wǎng)女皇之稱的Mary Meeker在《2014互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》中指出，全球移動設(shè)備貢獻(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)流量份額將年增1.5倍，到2014年年底超過30%。
電信運營商也是移動數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。電信運營商在為用戶提供上網(wǎng)訪問、語音通話、短消息發(fā)送等管道服務(wù)的同時，也收集管道中流過的數(shù)據(jù)。
運營商中的大數(shù)據(jù)主要可分為三大類。第一類是CS（Circuit Switch）域中的信令數(shù)據(jù)，主要包含用戶的電話呼叫記錄（CDR）、短信發(fā)送記錄以及終端與網(wǎng)絡(luò)的其他交互記錄（如終端的開機消息、位置更新消息、鑒權(quán)消息）等；第二類是PS（Packet Switch）域中的IP包數(shù)據(jù)，PS域數(shù)據(jù)主要包含用戶上網(wǎng)時的控制面和用戶面數(shù)據(jù)包記錄，控制面數(shù)據(jù)如AAA的鑒權(quán)、認(rèn)證數(shù)據(jù)包，PDP建立、更新、刪除等，用戶面數(shù)據(jù)主要是用戶的上網(wǎng)記錄數(shù)據(jù)；第三類是包含用戶個人屬性的CRM數(shù)據(jù)，主要包含用戶的身份資料數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的訂購數(shù)據(jù)、用戶的消費數(shù)據(jù)、用戶的支付數(shù)據(jù)、用戶的套餐數(shù)據(jù)、用戶的終端數(shù)據(jù)等。
這些數(shù)據(jù)完美地體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的“五V”特征，中國聯(lián)通從SGSN與GGSN間以分光方式獲取移動用戶的上網(wǎng)IP地址、時長、上網(wǎng)記錄和基站流量，2013年每秒收集用戶上網(wǎng)記錄83萬條，對應(yīng)年數(shù)據(jù)量3.6PB。中國電信一個中等規(guī)模的本地網(wǎng)每天3G用戶上網(wǎng)記錄就達(dá)到TB級，上海電信每分鐘產(chǎn)生8萬條位置更新信息。中國移動從移動終端上報的異常事件記錄中采集數(shù)據(jù)，還從基站和交換機中通過分光方式采集數(shù)據(jù)，2013年每天記錄話單數(shù)據(jù)10TB、信令數(shù)據(jù)100TB、上網(wǎng)日志500TB，累計數(shù)據(jù)存量80PB，年增50%。
電信運營商還是移動數(shù)據(jù)的使用者。三大電信運營商都著力建設(shè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。中國聯(lián)通建立了用戶上網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，利用收集的用戶上網(wǎng)記錄解決用戶透明消費問題, 并使用其中的數(shù)據(jù)做客戶的精細(xì)化營銷，同時準(zhǔn)確掌握每個基站的實時流量和忙閑，為網(wǎng)絡(luò)擴容和提高質(zhì)量提供依據(jù)。中國移動建立網(wǎng)絡(luò)資源的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，改進(jìn)對用戶專線提供的速度。建立微營銷大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，實現(xiàn)定向精確營銷、差異化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。中國電信利用大數(shù)據(jù)支撐智能管道，通過感知優(yōu)化流量使網(wǎng)絡(luò)暢通，還利用大數(shù)據(jù)分析中小企業(yè)用戶的通信行為，對企業(yè)誠信和經(jīng)濟能力進(jìn)行評價，降低金融機構(gòu)的風(fēng)險。
大數(shù)據(jù)提高企業(yè)內(nèi)部科學(xué)決策
運營商大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在運營商內(nèi)部應(yīng)用和外部商業(yè)化。其中通過內(nèi)部應(yīng)用可以提高運營商的科學(xué)決策水平，實現(xiàn)決策從主觀判斷和經(jīng)驗判斷為主轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策。
精準(zhǔn)營銷，提升市場經(jīng)營水平。通過對移動用戶上網(wǎng)行為的分析，知道用戶的上網(wǎng)偏好，并把合適的內(nèi)容推薦給喜歡的用戶，實現(xiàn)精準(zhǔn)流量經(jīng)營；根據(jù)使用不同移動終端的用戶的月均流量消耗，分析出在哪些移動終端上用戶的上網(wǎng)體驗最佳、DOU最大，根據(jù)該數(shù)據(jù)就可制定更為科學(xué)的終端補貼策略；通過對用戶手機的通話、短信和空間位置等信息進(jìn)行處理，提取用戶通信行為的時空規(guī)則性和重復(fù)性，有針對性地開發(fā)業(yè)務(wù)和優(yōu)化資費模式及套餐余量置換方案，實現(xiàn)定向精確的終端營銷和個性化內(nèi)容業(yè)務(wù)推薦。
客戶維系，提升客戶服務(wù)水平。根據(jù)用戶的終端是否支持4G，主動向用戶推薦性價比更好的4G套餐，讓持4G終端的用戶早日用上4G網(wǎng)絡(luò)，提升客戶體驗，降低用戶流失率；通過分析客戶通話對象結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移、使用量變化、上網(wǎng)行為漂移、套餐飽和度下降，分析出客戶離網(wǎng)傾向及繳費異常傾向，及時進(jìn)行客戶維系與挽留。
優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和維護(hù)水平。通過3G基站的流量大數(shù)據(jù)，可以分析出哪些區(qū)域是用戶數(shù)據(jù)流量高消耗區(qū)，在這些區(qū)域建設(shè)4G基站，就能做到既精準(zhǔn)又有效；通過對MR大數(shù)據(jù)的分析，可以知道哪些區(qū)域移動網(wǎng)絡(luò)小區(qū)信號覆蓋不好，通過關(guān)聯(lián)CRM中的客戶信息和套餐信息，便可排出網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)先順序；以用戶的體驗視覺實時跟蹤網(wǎng)絡(luò)性能，記錄接收信號強度(RSSI)、用戶位置等信息，快速預(yù)測用戶移動行為，并獲取當(dāng)前小區(qū)及下一個切換小區(qū)的信息，對待切換到的小區(qū)為用戶預(yù)留資源，實現(xiàn)快速切換，準(zhǔn)確掌握每個基站的動態(tài)流量和忙閑，為精確規(guī)劃站址和決策擴容、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)宏微協(xié)同提供依據(jù)。
案例：
1.國內(nèi)某運營企業(yè)綜合應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類樹算法、logistic回歸、文本挖掘、SNA社交網(wǎng)絡(luò)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立投訴預(yù)測五大模型，包括交際圈模型、忍受度模型、情感分析模型、業(yè)務(wù)表象模型、內(nèi)容敏感點模型，另外利用文本挖掘方式實現(xiàn)對客戶投訴文本的自動化分類算法的功能，實現(xiàn)文本自動化分類技術(shù)，實現(xiàn)事件到問題的轉(zhuǎn)換，同時，建立文本分類識別模型，變更分類，根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果自動重新歸類文本，使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)得到有效沉淀，并結(jié)合每個分析視角與應(yīng)用場景，給出用戶投訴的風(fēng)險度、可能的投訴原因及相關(guān)場景。實現(xiàn)了智能預(yù)判提醒功能，防患于未然，使一線員工的工作方式由被動服務(wù)變?yōu)橹鲃雨P(guān)懷，有效降低了再次來電率和再次生成工單率，縮短了人均處理工單的時間，提升了工作人員的處理效率，降低了升級用戶的投訴率，降低了流量調(diào)費用戶的調(diào)費金額，有效降低了成本。
2.T-Mobile采用Informatica平臺開展大數(shù)據(jù)工作，通過海量數(shù)據(jù)的集成，綜合分析客戶流失的原因，在一個季度內(nèi)將流失率減半。
3.SK電訊新成立一家公司SK Planet，專門處理與大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)，通過大數(shù)據(jù)分析用戶的使用行為，在用戶做出決定之前，推出符合用戶興趣的業(yè)務(wù)，減少用戶流失。
4.法國電信開展針對用戶消費的大數(shù)據(jù)分析評估，利用大數(shù)據(jù)改善服務(wù)水平，提升用戶體驗。某段網(wǎng)絡(luò)的掉話率持續(xù)過高，借助大數(shù)據(jù)分析手段診斷出通話中斷產(chǎn)生的原因是網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過重造成的，根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局，提升客戶體驗，從而獲得更多的客戶以及業(yè)務(wù)增長。
5. 國內(nèi)某運營企業(yè)利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)算法，將多個變量通過線性變換以選出較少個數(shù)重要變量，并嘗試基于全量的用戶通信記錄數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)分析模型，自動識別邊界漫游小區(qū)，做到數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的完美結(jié)合，改善工作流程，讓工作更加高效，從而保證新增加的邊界漫游小區(qū)及時添加到計費系統(tǒng)中，解決由于邊界漫游話單多收用戶漫游費而引發(fā)的客戶投訴，提升公司對用戶的服務(wù)品質(zhì)，減少用戶投訴引起的話費返還等維系成本；對網(wǎng)絡(luò)調(diào)整后不再是邊界漫游小區(qū)的及時發(fā)現(xiàn)并刪除，避免真實漫游話單當(dāng)作本地話單進(jìn)行批價而造成話費損失。
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