大数据环境下电信行业盈利模式研究毕业设计.doc
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1、大数据环境下电信行业盈利模式研究毕业设计(完整版)(文档可以直接使用,也可根据实际需要修改使用,可编辑 欢迎下载)(此文档为word格式,下载后您可任意编辑修改!)J I A N G S U U N I V E R S I T Y本 科 毕 业 论 文 大数据环境下电信行业盈利模式研究学 院 名 称: 京 江 学 院 专 业 班 级: J 信 息 1001 学 生 姓 名: 沈 凯 华 指导教师姓名: 刘 秋 生 指导教师职称: 教 授 2021年6月目 录摘要1第一章 绪论31.1 选题背景和意义31.1.1 选题背景31.1.2 选题意义41.2 研究目的与方法41.2.1 研究目的41.
2、3 研究内容61.4 论文主要创新点7第二章 相关理论综述82.1 电信行业业务特征82.2 大数据理论92.2.2 大数据的特征102.2.3 大数据的作用102.2.4 大数据的分析112.2.5 大数据的技术122.2.6 大数据的处理132.3 盈利模式理论142.3.1 盈利模式的概念142.3.2 盈利模式的特征152.2.3 盈利模式的要素162.1.4 盈利模式的分类16第三章 电信行业盈利模式现状分析183.1 电信行业发展以及现状分析183.2 电信行业盈利现状分析193.3 大数据对电信行业盈利影响分析23第四章 大数据环境下电信行业经营对策284.1 大力发展云服务,提
3、高电信行业盈利能力284.1.1 电信行业提供云服务的优势284.1.2 国外运营商在云服务上的探索294.1.3 国内电信运营商云服务经营对策294.1.4 运营商云服务的赢利点304.2 助推智慧城市建设,实现盈利模式创新324.2.1 电信行业推行智慧城市的优势324.2.2 电信行业掘金智慧城市的经营对策324.2.3电信行业智慧城市盈利模式334.3 大力建设物联网,开拓新盈利点334.3.1 电信行业发展物联网的优势334.3.2 电信行业物联网的经营对策344.4提供免费网络,摆脱通道商的竞争压力354.4.1 电信运营商提供免费网络的“天时、地利、人和”354.4.2 免费网络
4、下电信运营商的核心盈利模式35第五章 总结与展望375.1 总结375.2 展望37参考文献40大数据环境下电信行业盈利模式研究专业班级:J信息1001 姓名:沈凯华 指导老师:刘秋生 职称:教授摘要企业只有盈利,才能有长远的发展,因此,无论企业处于什么样的经营和发展时期,衡量企业经营质量的最终标准永远只有一个:盈利水平。研究盈利模式有助于利用变化因素开发新的战略并把公司引向持续显著的盈利,增强公司的竞争能力、抗风险能力和创新能力。然而现实当中的很多企业,尽管并不缺少清晰的客户价值主张和难以复制的资源和流程,但却在拓展收入上举步维艰,这种情况在我国的电信行业也同样存在。大数据时代是一个充满机遇
5、与挑战的时代,如果电信运营商能够提前嗅到大数据的巨大商机,那无疑会成为这个时代的潜在赢家。本文介绍了电信行业、大数据以及盈利模式的相关理论,并对电信行业的发展现状、盈利现状以及大数据环境对其影响进行了分析,最后提出了电信行业在大数据环境下的经营对策,以及电信行业的发展建议。本文在对各种盈利模式进行比较分析的基础上,指出大数据环境下电信行业应该通过发展云服务、智慧城市、物联网以及提供免费网络的方式来获得新的赢利点,得出整个论文的研究结论,为电信行业在国内发展提供理论支持和帮助,给电信运营商获得实际利润指明道路。 关键词:盈利模式 大数据 电信行业 Telecom industry profit
6、model research in big data environmentAbstractEnterprise only profit,can the management and development period,the final measure of enterprise management quality always only one: profitability.The researeh of profit model can be benefit to make use of changing faetors andopen up new strategy that ca
7、n lead the ComPany to continued and remarkab results, at the same time,can enhance the ComPanys competition,anti-risks and innovations-making capacity.The reality of many enterprises,though not a lack of clear customer value proposition and difficult to replicate the resources and processes,it is st
8、ruggling on the expansion of income.This situation also exists in Chinas telecom industry.Big Data era is an era full of opportunities and challenges, if telecom industry can smell great opportunities ahead of big data, it will undoubtedly become a potential winner of this era.This article describes
9、 the telecommunications industry, big data and related theoretical profit model, and the status of development of the telecommunications industry, the profitability of its current situation and environmental impacts of large data analysis and concludes the telecom industry environment in big data ma
10、nagement countermeasures, and the development of the telecommunications industry recommendations.In this paper, the various profit model on the basis of a comparative analysis, it should be pointed out that the telecommunications industry get through the development of new profit point cloud service
11、s, smart cities, as well as free internet of things the way large data environment, and draw the entire thesis research findings.It provide theoretical support for the telecommunications industry in the country and 由此可见,今年是电信行业大数据应用增长最快的一年,大数据已经成为电信运营商挖掘获利的又一金矿。与此同时,电信运营商利用大数据可以获得以下四个方面的提升:(1)数据标准化数
12、据标准化指的是从总的大数据平台来讲或者是从运营商的角度来讲,有顶层的设计和规划,保证高效率地使用大数据。(2)基于平台的精准营销精准营销需要做商业的数据分析,去给企业服务,或者推送广告。每一个运营商都会逐步建立自有商业平台,也会做一些商业平台的分析。(3)优化客户的服务体验给客户提供信息分析图,包括账单分析图,或者是为一些客户提供个性化服务,还有一个是主动服务体系,比如说在某个时间节点提醒用户还信用卡,运营商可以通过用户平常在 上还款行为的记录,或者是相关的一些数据来进行分析,来提供这样的服务。(4)提高业绩效益运营商首先根据数据和业务的生命周期做出规划,整合新的IT架构和原有的架构,优化组织
13、架构,提升内部管理能力。而通过制定大数据标准可以提升数据的共享能力。中国移动广东公司迈出了大数据支撑服务的第一步。现有计费系统维护成本高,客户需求个性化,而RDBMS解决方案无法满足存储规模和实时查询要求,无法为用户提供满意的服务。然而,英特尔大数据解决方案却用不到四分之一的应用软件成本实现了,还将性能提了2倍。英特尔提供的通用计算平台降低了总拥有成本并提高了性能。Apache Hadoop软件的英特尔分发版消除数据访问瓶颈和发现用户使用习惯,使运营商能开展更有针对性的营销和促销活动,“大数据表”增强了 Hadoop HBase,可以跨节点自动分割数据表,降低存储扩展成本。这些都是电信行业提升
14、用户满意度的支撑。电信行业开拓大数据市场需要完善四个层面。第一个层面是运行支撑,第二个层面是组织管理层,第三个层面侧重于对数据的商业智能的分析和挖掘,给客户提供支撑。最后一个层面是应用服务层,这个层面有更多的受益方,包括互联网厂商、电商和运营商自己。通过应用服务层可以挖掘出大量的用户的需求,而通过满足这些需求,可以获得更好的利润增长和未来业务的增长。假设这样一种场景。某天,一个穿着休闲的年轻人走进移动营业厅,他环顾了一下四周清新整洁的布置,郝然看到了醒目的“大数据产品办理厅”的指引,大集团企业、小微企业都可以在那里按照自身需求购买相关数据产品,当然,这不是他需要的。按照引导他来到台席开始办理短
15、期卡,在办理过程中,营业员亲切得询问几个关键性的问题,得知他是来旅游的远方朋友,她熟练地将几个重点信息通过点击数字的形式录入数据库页面,旁边自助购物超市门前的自助推介机就在大屏幕上显示出了这位客户的可能需求列表,这就是基于大数据挖掘分析的结果。包括“智慧城市”旅游应用、景点地图、泳衣泳裤、沙滩玩具、防晒用品、折扣门票以及推荐的折扣旅馆酒店、旅行社,这里面一部分商品是厅内即取得,一部分是送货上门的,但是,无论是哪种方式,都为移动贡献了一定的利润,同时,客户也得到了个性化的增值服务,为他节省了大量的时间与精力。这是在大数据背景下实现企业、个体客户、产业链上下游企业甚至行业外合作伙伴的“共赢”的一种
16、运营模式。简单列一个模型:如图3-7图3-7:中国移动“大数据”背景下的盈利模式图片来源: 收购 Terremark 得到大量的 IDC 和 IT 管理产品以扩充其 IaaS 资源。(2)主要采用收购和合作的方式发展 SaaS。AT&T、Telefnica 和 BT 通过与软件开发商等合作,主要向中小企业提供 SaaS;Verizon 通过收购专业的云服务公司 CloudSwitch,提升 SaaS 专业性,并与自身的移动、宽带等业务整合,向大型企业提供云服务解决方案。(3)通过搭建云平台,开放自身的电信能力。AT&T 的 PaaS 主要服务于应用开发者,通过开放运营商的电信能力,方便应用开发
17、者开发出更多的满足客户需求的应用。英国电信也通过开放自己的语音能力,搭建语音通信开发服务平台。4.1.3 国内电信运营商云服务经营对策目前,作为云服务提供商,国内运营商主要以 IaaS 和 PaaS 为主。中国电信全力打造 IaaS 和PaaS。作为中国首家成立云计算公司的运营商,目前主要向用户提供云计算生产平台、云呼叫中心及面向对象的存储,涉及 IaaS 和 PaaS。中国联通向企业提供 IaaS,并致力于打造智慧城市云平台。中国联通主要向中小企业提供包括云主机、云存储以及云集成等 5 个方向的服务,并希望将云计算和物联网、移动互联网结合起来,利用其通信资源优势,打造智慧城市云平台。中国移动
18、的“大云”平台,可提供强大的个性化信息服务。通过整合网络资源、用户资源以及各种业务资源来为移动互联网提供强大的个性化信息服务。不同的市场蕴藏着不同的需求,不同的市场往往也意味着不同的发展模式。对于国内运营商而言,其不仅体制上与国外运营商存在着较大的差别,同时中国市场本身也具有独特的需求和优势。因此,面对云计算的广阔前景,国内运营商应该走出一条具有中国特色的云计算之路利用资金和政策优势,在提升网络能力的基础上发展 IaaS。虽然国内运营商以收购的形式扩充 IaaS资源,但是在政府政策和资金优势的支撑下,特别是随着“宽带中国”战略及各大云计算基地的“落地”,提升网络能力、发展 IaaS 将成为国内
19、运营商重要的发展方向。同时,电信运营商将自己作为 PaaS 的主要客户,并对外开放特有的电信能力。国内运营商多层级、分布广的组织结构以及错综复杂的业务线条,对平台化管理有着巨大需求。云平台将较大程度缩减企业的开支,提高管理效率,缩短产品上线时间等。对外 PaaS 可向应用开发者和 IT 企业提供特有的电信能力,打造双边市场,吸引用户和开发者。此外,电信运营商通过打包传统的通信业务与云计算业务,提供云服务解决方案。随着客户需求的方案化,将传统的通信业务与云业务打包,设计成有针对性的云服务解决方案,是运营商进军 SaaS 的重要途径。这样不仅可以带动传统业务和云计算的同步发展,而且在满足用户需求的
20、基础上,强化客户对运营商的依赖程度,可以更为有效地抗击来自互联网企业的 OTT 挑战。4.1.4 运营商云服务的赢利点以往电信运营商是通过提供在线存储和虚拟计算资源等形式来实现云计算的盈利,然而这种模式带来的盈利微乎其微,甚至入不敷出。电信运营商要找到云计算盈利的突破点,必须从构建“云管端”一条产业链的方式入手,抓住三网融合和宽带中国的契机,促进信息消费。(1)云端通过云计算技术,搭建相应的IaaS平台和PaaS平台。资源出租。云计算平台首先要满足海量数据的计算和存储需求。通过向外出租IaaS平台的计算和存储能力,提供高可靠、高弹性、可迁移的计算和存储资源,收取相应的费用。开放平台。跟进移动互
21、联网的发展,成立移动市场联盟,通过PaaS平台,加速开放运营商的电信能力(诸如短彩、WAP、定位等能力),吸引第三方开发者,为终端用户开发个性化的软件。第三方软件开发者向终端用户收取软件使用费和购买虚拟商品等费用,运营商和第三方开发者按照约定比例进行分成。大数据创新。由于采用集中化的云计算平台,可以预先统一数据格式。在国家政策允许和不侵犯用户隐私的情况下,对云计算平台中汇集的海量数据进行收集和存储。对第三方提供的数据执行ETL操作,加入到数据仓库或数据集市中。通过Hadoop和Dremel等分布式计算技术对海量数据进行大数据分析,得出的行业报告和数据一方面可以优化运营商的运营模式,研判产业发展
22、形势,另一方面可以出售给相应的咨询机构,获取相应的费用。(2)管道运营商以HSPALTE、FTTx、NG-CDN构建新一代的网络基础架构,处理海量信息的传送问题。差异化网络服务。区别于传统互联网尽力而为的传输机制,电信运营商可以利用自身庞大的网络基础设施,通过SDN(软件定义网络)技术,保证网络的Qos,为用户提供短时延、高可靠和弹性的精品网络,体现差异化优势,收取特定的增值费用。广告业务。仿效互联网广告的模式,基于PaaS平台和移动应用联盟,电信运营商联合广告提供商,通过第三方应用向终端用户精准推送广告,向广告提供商收取相应费用,并将盈利的一部分补贴给第三方应用开发商,用于激励其研发用户粘合
23、度高的优质产品。互联网电视和视频业务。抓住三网融合和宽带中国的契机,跟进互联网电视行业,一方面吸引内容提供商将海量数据存储至云计算平台,产生利润;另一方面,通过遍布全国的CDN分发内容,对流量隔离和收费,为高清视频提供高Qos的传输,为将来电视广告向网络电视的转移奠定基础。(3)终端终端入口是电信运营商云计算的必争之地。根据工信部发布的2021年10月通信业经济运行情况,移动互联网用户总数已达到8.17亿户,其中3G上网用户比例达到34.5%。目前,用户终端的发展呈现多样化(PC端、 端、机顶盒等)、智能化(Android和iOS的普及)、便携化(穿戴设备如Google眼镜和三星Gear等的出
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