大数据时代运营商的SWOT分析要点.doc
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1、西 安 邮 电 大 学科 研 训 练(论 文)题 目: 大数据时代运营商的SWOT分析 院 (系): 经济与管理学院(工商管理系) 专 业: 人力资源管理 班 级: 1102班 学生姓名: 刘丹 导师姓名: 尹丽英 职称: 讲师 起止时间: 2013年9月16日至12月6日 科研训练(论文)成绩鉴定表学生姓名张永青指导教师尹丽英职称讲师系别工商管理系专业人力资源管理题目大数据时代运营商的SWOT分析指导教师评语成绩评定: 论文规范(10分)_分;写作态度(20分)_分;论文内容(70分)_ 分。评定成绩 _指导老师签字_目录摘要IAbstractII1 引言12 大数据时代运营商的发展现状12
2、.1大数据的含义及特征22.2大数据的应用领域及其价值22.3大数据时代运营商的发展现状32.4大数据时代运营商的发展趋势43 大数据时代运营商的SWOT分析53.1优势与劣势分析53.2机会与威胁分析64大数据时代运营商的经营策略85结论10参考文献11摘要近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信
3、运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词:大数据 运营商 SWOT分析模型 数据挖掘Abstract As the Internet continues to grow, mankind is entering an era of data explosion, traditional data processing tools have gradually unable to fit in, to the rapid growth of data so that people battered ,
4、to bring a tremendous challenge. But in the challenges, but also opportunities for the development of enterprises, the new system is born out, blossom, provide more advanced technical support. This article is based on the telecommunications industry, China mobile, for example, through the analysis o
5、f large data situation and development trend, the use of SWOT analysis model to explain the China mobiles own strengths and weaknesses, as well as in the era of big data opportunities and challenges facing, and make relevant coping strategies, Finally, the future era of big data telecommunications e
6、nterprises in the development and changes in trendsKeyword: Big Data ;Operators ;The SWOT Analysis Model ;Data Mining1.引言随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布,人类正在进入一个数据大爆炸的时代,“大数据”的概念应运而生。2011年麦肯锡全球研究所发布了一份报告大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿,其中讲到:“在全球经济的很多领域,大数据在以很多方式创造价值。事实上,研究表明:随着消费者、公司、各个经济领域不断挖掘大数据的
7、潜力,我们正处在一个巨大浪潮的尖峰,这个浪潮,就是大数据驱动的创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形式和新的价值的产生。”众多学者和企业家也一致认为:在未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。在大数据的时代,数据就是直接的财富,就是核心的竞争力。2012 年 3 月,奥巴马政府宣布 2 亿美元投资大数据领域,大数据技术从商业行为已经上升为国家科技战略,可见大数据影响范围之广,其发展也是大势所趋。电信行业业务本身就是对数据的存储、挖掘、传输,换句话说就是靠挖掘数据作出决策,然而传统的数据挖掘已经不能满足现在所需,为了长久的生存与发展,企业必须顺势而为,变革创新。可见大
8、数据时代的到来,是加速电信业创新的利器,可以说大数据的发展是全球各领域的一个先机。电信运营商将要跨入一个数据兴则企业兴、数据强则企业强的竞争时代,大数据必将成为其新武器,谁拥有大数据和对大数据的强大处理能力,谁就有制胜的砝码,并将最终赢得市场。现如今,互联网的发展是日新月异,伴随而来的电子商务的发展对于电信运营商来讲存在着巨大的冲击,例如腾讯微信的推出,大大降低了运营商短信、固话等主要业务的收入,电信运营商面临着巨大的威胁与挑战。创新,也就是开辟新天地是其发展的必然之路,也是其长存的主要手段。本文利用SWOT分析模型将一一展开介绍电信运营商在大数据的背景下所具备的优势和劣势,以及所面临的机遇和
9、挑战。通过SWOT分析,提出未来的发展经营策略,使其在目前激烈的竞争环境下,处于不败之地。2. 大数据时代运营商的发展现状2.1 大数据的含义及特点 大数据(big data),或称巨量资料,是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的具有四个特点,第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别,可称海量、巨量乃至超量;第二,数据类型繁多。愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,
10、处理速度快。1秒定律,其中最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”Volume,Variety,Value,Velocity。2.2 大数据的应用领域及其价值 2012年在瑞士举行的达沃斯世界经济论坛上,一份名为大数据,大影响的报告认为,大数据就像货币和黄金一样,是一种新型的经济资产。据此多家投资机构判断,“大数据”将会是一条全新的投资主线。可见,大数据的作用有多大。现如今,不论是对政府、商业、还是我们的生活,都在潜移默化的深受其影响。 在政府方面,做的最好的当属美国政府,可以说是一个数据帝国,数据被视为科学的度量、知识的来源,没有数据,无论是学术研究还是政策
11、制定,都寸步难行。随着大数据时代的深入,美国人对“数据”将会越来越“迷信”,几年来,政府开始“用数据来决策”、“用数据来管理”。说到这里,就不得不提到一个人美国总统奥巴马,他将数据的运用发挥到了极强的功效,对于奥巴马的第二次选举,可以说是一场关于数据的竞争,对于逐鹿政坛,可谓是得数据者得天下。在他背后有着强大的数据挖掘团队,通过对网络数据的挖掘、细分,建立数据模型预测不同选民的不同需求和行为模式,最终奥巴马成功连任。但是我们国家对于大数据的运用还处于发展期,拥有数据量较小,然而我们国家的人口、互联网的用户、手机的持有量都位居全世界第一,可是数据量却与美国相差甚远,看来我国收集数据还得进一步发展
12、,以此来面对这一新形势。 在商业领域,将大数据运用最成功的是沃尔玛,这个全球零售业的老大。采用详细的、符合成本效率的消费者跟踪系统让零售商们可以挖掘消费者偏好和消费行为的大数据,从而从消费者产品生产商那里赢得关键的定价和配送特许权。 在日常生活领域,我们时时刻刻深受大数据的影响,例如:现在的汽车拥堵是全社会问题,非常严重,可以说政府没有一个很好解决方法。在我们交通出行过程当中,整个动态交通状况并不是能够很好的及时的反映给每一个驾驶员,导致我们的出行有很多盲目性。大家都使用导航,但导航只是告诉你从哪里到这儿怎么走,然而路上什么问题,拥堵情况怎么样,修路情况怎么样,事故情况怎么样没有告诉你,这是一
13、个死的,没有把交通因素融合进去。大数据可以把交通数据采集到的信息告诉我们规划未来城市几点到几点的整个通行情况,给出行者提供一个非常好的东西解决我们应用问题。保证我们维修过程当中遇到问题,包括我们在停车过程中遇到问题等等,大数据给我们提供一个很好的解决方法。 在运营商中的应用,运营商运用大数据主要有四个类型。首先,在市场层面,运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务,通过大数据分析用户行为,改进产品设计,并通过用户偏好分析,及时、准确进行业务推荐,强化客户关怀,这样就可以不断改善用户体验,增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度;其次,在网络层面,可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势,及时调
14、整资源配置,同时还可以分析网络日志,进行全网络优化,不断提升网络质量和网络利用率;第三,在企业经营层面,可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略;第四,在业务创新层面,可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下,对数据进行深度加工,对外提供信息服务,为企业创造新的价值。2.3大数据时代运营商的发展现状 目前运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题,大数据运营只处在初始的探索阶段。我国运营商利用大数据主要遇到以下问题:(1)国内运营商系统分散建设,难以实现资源共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分
15、专业建设,其中部分系统分省建设,造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。(2)数据处理种类多,单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一,只具备结构化数据处理能力,无法支持非结构化、半结构化数据处理,无法满足互联网类业务发展要求。(3)如何避免隐私泄露问题未能解决,大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视,数据公司掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾,使得大数据使用变得困难。(4)尚未确立商业运营模式。运营商掌握的数据很多,但是这些数据应该怎样应用,给谁用,应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本,这一系列问题也让国内运营商非常困扰。(5)互联网新兴产业的崛起。目前像腾讯
16、的微信、阿里巴巴的来往都对电信行业造成了巨大的冲击,他们的业务代替了电信运营商的语音、短信业务,相比短信、语音业务的收费,微信、来往只需在一定话费的前提下使用流量即可,运营商尴尬的充当了传输管道的作用。2.4大数据时代运营商的发展趋势 目前运营商对大数据的应用尚待有力开发,但是由于运营商具备着经营大数据的先天优势,拥有庞大的用户群体,在此基础上进行大力挖掘是电信运营商未来发展的核心。因为大数据时代信息的价值是十分高昂的。使得探索和发展大数据是运营商最明智的选择和最好的出路。大致有以下几个趋势: (1)运营商应积极培养大数据分析能力 目前,电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段,缺乏大数
17、据分析竞争优势。因此,运营商必须逐步建立起基于云计算的大数据处理系统,积极培养网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力,形成核心竞争力。网络运营大数据分析助力提升网络质量。运营商的网络运营大数据来自其运营支撑系统,通过对网络运营大数据的分析,运营商一方面可以进行带宽资源的实时动态分配,缩短信令分析的响应时间,从而提升电信网络端到端的服务质量和网络资源的最优化配置;另一方面可以进行业务流程优化,提高电信运维质量,提升电信运营管理效率,从而可以有效降低电信网络运营的管理成本和运维成本。用户业务大数据分析旨在精细化运营。运营商通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联
18、分析,实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制,细分用户业务流量,将数据流量与用户、网络资源相匹配。通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好,从而为用户提供个性化、差异化的电信服务,提高电信用户黏性和忠诚度,挖掘新的业务机会,实现电信业务流量价值的最大化。 (2)构建新的电信业务模式和商业模式 大数据分析将催生新的电信业务模式和商业模式。应用大数据分析用户的电信业务数据,深度挖掘用户需求,构建新的电信业务模式,形成能够满足用户需求的电信业务,进行电信业务关联推荐,实现电信业务的精细化营销和拓展。互联网的关联推荐技术是电信运营领域业务拓展的一个借鉴,例如,运营商可将用户资源中的商家
19、电话按商品进行细分,个人用户拨打某商家电话就视为用户对该类商品有购买需求,从而可以有效地找到此类商品的目标客户。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给电信用户购买商品提供了便利性,另一方面可以帮助其他商家实现精准化营销,而电信运营商可以增加后向广告收入。随着工信部发放虚拟运营商准入牌照,运营商进军电子商务是必然趋势,双方的合作是共赢的保障,目前移动、联通、电信都在与网络运营商双方也在不断地达成协议,致力于合作,例如:中国电信进支付宝钱包开营业厅、中国电信与阿里巴巴结盟、中国电信布局NFC手机支付、中国联通完成NFC手机近场支付平台开发
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