随着互联网业务和应用的迅猛发展以及移动互联网的爆炸式增长,电信运营商客户行为数据、网络运维数据、信令数据等海量数据的存储与分析日益成为电信运营商的重要挑战,大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了新的技术手段,同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇。 本文结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点,分析了大数据技术在电信运营商的适用性,探讨了电信运营商应用大数据的策略,并提出了一种参考性的平台架构,以推动电信运营商对大数据技术的应用。
2023-03-15 15:18:33 1.46MB 电信运营商 大数据 策略
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基于电信运营商的大数据解决方案分析
2023-03-15 15:14:39 1.44MB 电信 运营商大数据
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从一些企业大数据重技术、轻应用,重建设、轻运营的问题出发,探讨业务创新对于企业大数据转型的重要性,分析大数据业务创新的特征,结合电信运营商的业务和数据特点,研究适合电信运营商的大数据业务创新模式,设计业务创新支持系统功能框架,提出实施策略建议。
2023-03-15 09:28:59 1.58MB 大数据 业务创新 电信运营商
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在大数据快速发展的时代,电信运营商拥有丰富的大数据资产,亟待通过大数据业务的创新发展,释放管道中庞大数据的潜在力量。指出电信大数据生态的构建将帮助电信运营商有效解决大数据业务发展中遇到的问题,带来新的价值增长;并阐明电信大数据生态的目标形态和构建方法。
2023-03-15 09:27:31 679KB 生态 构建 电信运营商 大数据
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移动市场从增量发展模式进入存量发展模式,在存量模式的情况下,减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值已成为共识。以存量用户数量和价值的保有为目标,利用大数据技术精准客户聚类画像,从而达到获取客户需求、匹配维系产品资源、在重点目标客户群体上形成突破的营销目的。
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202x年电信运营商大数据解决方案(专业完整版).pdf
2022-05-18 09:07:33 9.58MB big data 文档资料 大数据
中国电信大数据发展专题报告65页,全。竞争对手大数据业务发展情况研究 1 大数据背景介绍 2 中国电信大数据战略及优势 3 中国电信大数据产品介绍 4 中国电信大数据商业模式 5 中国电信大数据职责分工 。
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为了充分利用运营商大数据来支撑终端产品运营,设计了一种基于运营商大数据的终端产品运营系统,主要包括终端监控子系统、终端推荐子系统、应用推荐子系统。该系统通过建立监控指标、终端推荐模型、应用推荐模型充分利用了运营商积累的通信行为数据、位置数据、上网行为数据、终端数据等大数据资源,提升了终端产品运营的效率以及终端推荐和应用推荐的效果。
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中国电信政企商客的客户细分及主要需求 政企商业客户市场是全国商业客户超过4000万家,其中,具备一定规模客户超过1000万家; 2012年商业客户全业务收入占政企比达67.5%,其中,增量收入占政企比达70.3%;这些客 户特点如下:目前中小商户客户数规模在10万左右; 细:应用产品满足细分市场客户需求,与行业特征紧密相关 多:覆盖面广、细分市场多,目前已划分出超过90个细分市场 快:行业变化频繁,客户信息化投资有限,IT维护力量弱,员工流动性大,应用产品更多具有 互联网特性,简单标准,升级迭代快; 细分行业 客户数量 目标用户 从业人数 需求侧重 事务所 >2000 律师、会计师、审计师 >40万 高效办公、移动审批、信息检索 专业市场 >5000 店主 >200万 视频监控、实时查看、安全管理 交通运输 >10000 司机、车辆 >500万 有效调度、实时监控、保障安全 物业管理 >60000 保安 巡检人员 >600万 实时巡更、随时调度、信息采集 …
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本文将在对全球电信运营商大数据应用情况梳 理总结的基础上,对国内电信运营商的典型应用产品 “店铺选址”进行介绍,以期为后续行业的应用创新 和管理提供一些有益的参考。
2021-12-07 11:30:52 576KB 机器学习 选址 店铺选址
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