企业大数据治理平台建设与应用推广技术方案.docx

《企业大数据治理平台建设与应用推广技术方案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《企业大数据治理平台建设与应用推广技术方案.docx（70页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、企业大数据治理平台建设与应用推广技术方案目录1 .技术建议书21.1. 行业背景分析21.1.1. 商机分析31.1.2. 市场规模预测41.1.3. 营销路径51.2. 用户需求分析61.3. 决方案913.1. 建设目标913.2. 建设原则1113.3. 建设规划1613.4. 成功案例介绍521.4. 总体服务641.4.1. 月艮务内容641.4.2. 服务承诺641.4.3. 市场拓展支撑651.4.4. 项目落地实施651.4.5. 运营维护661.5. 技术支持661.6. 培训推广661.6.1. 培训计划671.6.2. 培训方式671.6.3. 培训对象和目标681.6.

2、4. 培训课程和时间691 .技术建议书1.1. 行业背景分析电信运营商积累了庞大的数据资源，大数据金矿价值凸显。而互联网巨头已在数据变现的道路上大踏步前进，摆在运营商面前的一条出路便是管道智能化。通过大力推进“智能管道建设，增加附加值，大规模地发展增值服务。由于拥有大量数据资源，运营商通过产业链的广泛合作，相关产业链的公司与运营商共建平台，仍然有着巨大的发展空间。另外，产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析及营销能力也大有可为。大数据运营基础架构目前，运营商在大数据经营方面尚未形成明确的盈利模式，还处于摸着石头过河阶段。借鉴国外运营商的运行模式，结合信令数据、DP1技术、B+0域数据整合等

3、可洞析大数据运营可能的方向。全球运营商己经开始为掘金大数据做准备。电信与媒体市场调研公司InformaTe1ecoms&Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右（我国运营商目前投入占比不足1%）,成为运营商的一项战略性优势。国外运营商已经做了一些很好的尝试，美国AT&T位置数据货币化、日本NTTDocomo创新医疗行业的社会化整合、Verizon数据仓库促进精准营销、德国电信智能网络培育新增长点、Te1efdnica大数据支撑用户体验优化、Vodafone动态

4、数据仓库支持商业决策、法国电信数据分析改善服务水平、KDD1商业WiFi运营等，都是有借鉴意义的案例。信令数据用以实现网优及获取位置信息。信令实际上就是一种用于控制的信号。语音经营时代，通话质量对运营商来说是至关重要的指标。运营商通过对信令进行监测，深层次支撑网络优化、精确故障定位。随着2G、3G、4G的逐步建设，运营商进入流量经营时代，通过信令数据可以规划基站和热点的建设，还可以对已有基础的效率和成本进行评估，用以增减基站建设以实现更高的网络效率。流量经营时代，上网流量的监测需求变得更为突出，但信令数据作为网络优化必不可缺的环节，加之通过进一步发掘信令数据所采集的位置信息，对运营商大数据运营

5、提供了非常有意义的基础数据。基于这些数据的价值挖掘，是目前较为清晰的一个发展方向。DPI已经在流量管理、安全和网络分析等方面成功开展，同时能够对网络数据包进行内容分析。通常的DPI解决方案能够为不同的应用程序提供深度数据包检测。DPI能够检测出数据包的内容及有效负载并且能够提取出内容级别的信息，如恶意软件、具体数据和应用程序类型。运营商均已充分认识到DP1的巨大价值，早已开始大规模招标建设、与第三方服务机构合作，4G带来的流量爆发更为DPI发挥巨大价值提供了广阔空间，因此，充分挖掘DP1的巨大潜力将给运营商带来巨大的效益。运营商网内数据主要来源于业务平台、基础网络、支撑系统（包括。域（运营域）

6、、B域（业务域）、M域（管理域）三大IT支撑系统。每个域由多个子系统组成，各域数据分别存放在多个生产数据库中，目前数据库的总量已达上百个，B+0域有效数据存储量占总量的80%以上。通过整合B域和O域的数据，可大幅提升信息共享能力，提高网络优化和规划建设的效率和有效性，有利于进一步的数据分析，尤其是对流量经营有着重要的意义，提升数据业务流量经营的用户行为与业务洞察能力，通过平台建设初步形成大数据洞察的跨域（B域/0域）分析架构。1.1.1. 商机分析大数据运营成必然选择对于运营商来看，被以BAT为代表的互联网巨头及OTT企业“管道化的趋势已不可避免，同时互联网巨头凭借自身庞大的数据资产已在数据变

7、现的道路上大踏步前进，这将进一步边缘化运营商的地位。摆在运营商面前的一条出路，便是管道智能化。随着网络建设的不断发展，运营商的语音业务收费越来越低，甚至呈现逐渐免费的趋势，数据流量经营将成为运营商的主要方向。从率先开展4G建设的中移动业务结构变化便可窥视。2014年前三季度中移动语音和短信、彩信业务继续下滑，总通话分钟数比上年同期下降03%,短信使用量比上年同期下降20.2%；但同期移动网络数据流量比上年同期增长98.6%,几乎是去年同期的两倍，流量业务在营收中占据的比例越来越大。按照现有数据预测，到2016年，中移动语音、短信收入占比将从2011年的67%降至40%,而数据流量和数字服务的收

8、入将增至60%,成为业务收入主体。数据流量经营对运营商的重要性越来越大，关系到运营商的生存价值甚至是生存问题。我们认为运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据，大数据金矿价值凸显，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。从目前的情况看，电信运营商与以BAT为代表的互联网企业在增值服务上并不具有竞争优势，但从后向的行业应用及大量的数据资源来看，运营商通过产业链的广泛合作仍然有着巨大的发展空间。同时，由于涉及到政策模糊、用户隐私、技术成本等因素影响，运营商大数据掘金之路目前仍然曲折。但不可否认的是，运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据，大数据金矿价值凸显，由语音经营走向流量经营

9、进而进入大数据运营已成为大势所趋，空间巨大。1.1.2. 市场规模预测国内运营商都已认识到大数据运营对其未来发展的重要性，纷纷展开了各种尝试，发展方向包括基于位置信息获取收入、根据客户需求研究分析、出具报告以及帮助DSP更加精确地投放广告。基于位置信息获取收入方面，由此所能带来的商业价值相当可观，通过位置信息，可以分析受众人群的情况，可以直接实现广告定价的问题（通过测算广告牌的流量可为运营商提供定价的测算依据）。游客的趋势性信息对每个景区都非常重要，能对其提高运营水平、规划商业决策行为提供非常有价值的数据。拓展来看，不仅对景区，各类商圈都有类似的需求。因此，基于位置信息的服务才刚刚开始，非常有

10、望成为运营商未来的发力点。根据用户的特定需求进行研究分析，并就研究分析结果出具研究报告，是国外咨询公司采用的一种模式，也是非常高效的一种模式。这里我们要强化一个概念，数据属于运营商，而个人隐私不容侵犯，因此报告必须是趋势性的、群体性的，属于分析处理的内容，而非原始数据，更不能涉及具体的个体。我们认为这对运营商来说将是有广阔空间的领域，而且运营商不仅可以自己来做，更可以通过和第三方机构展开合作，开拓更广阔的市场。RTB或将成为运营商大数据的大舞台。对于运营商来说，对自己的数据资产进行DP1解析，全方位分析广告受众的长期喜好和短期关注（DMP）,可以识别用户的COOkie、IM日、计费代码等信息，

11、将这些客户标签信息以实时的方式提供给广告平台（DSP）作为实时竞价的依据之一，可以有效帮助DSP更加精确地投放广告。1.13. 营销路径一 .从行业格局来看：数据的运营要统一平台管理、集中资源调度、纵向应用发布，通过面向统一云平台管理，形成能够服务全国的支撑体系，探索形成可持续运营发展的商业模式。数据的开放将对全社会带来深远的影响，应用产业链按上、中、下游可以分为数据拥有与制造、数据加工和使用以及大数据服务提供三个板块。在早期阶段,大数据的开发利用主要集中在业务办理数据、统计调查数据和物理采集数据上。随着业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，互联网交互数据在海量增长，价值有待

12、挖掘。二 .从营销方式来看：数据即精准技术的驱动直接影响了用户与品牌的连接方式，众所周知，营销是在不断演变的过程，营销1O时代是以产品为中心，主要是打价格战和做广告，主要任务是完成传播，在有限的资源里所获取的信息也非常有限。1、智能营销的前奏：数字化营销的驱动营销2.0时代则从以产品为中心转向了以客户为中心,企业需要找到一种有效的方式跟客户建立联系，把自己的产品推出去。这个阶段企业开始思考目标市场，主要基于人们的互动、口碑还有社群做营销。到了营销3.0时代则进入了一个情感营销的时代，以媒体的创新、内容的创新、传播沟通方式的创新征服受众,这个阶段则出现了我们熟悉的精准营销、口碑营销，主要以互联网

13、技术做数字化传播。然而，随着人们的需求转向了个性化和碎片化，营销也发生了重要转变，用户纳入生产营销环节，需要紧跟甚至预测用户的下一步需求，一种建立在移动互联网、大数据和云计算之上的全新的营销模式，这就是即将来临的营销4.0时代，即智能营销。2、智能营销的趋势：关注品牌到客户旅程同样的，当智能硬件进入家庭后，企业需要持续为用户提供更好的服务和体验，所以，智能营销是由数字化营销来驱动的，企业需要积极构建线上营销阵地。当消费者占据主导时，智能营销贯穿整个用户生命周期，从首次获知你的品牌，第一次接触你的内容，第一次试用，第一次购买，到推荐给朋友们的过程，通过数据洞察用户满意度指导产品和服务的升级，持续

14、提高营销价值。3、智能营销的基础：客户全生命周期关联从投放获客到着陆注册到试用购买，直到最后的产品使用和体验服务，流程中的每一个环节都可以通过数据洞察，寻找更精准的投放策略，找到更好的产品体验,找到影响用户留存和用户流失的关键原因，找到影响用户口碑传播的途径,实现围绕用户全生命周期的智能营销。智能营销，是大数据真正的落地，是通过对消费者的洞察开始变成对消费者个性化的沟通、互动和交互，越来越多的品牌商都在脱离传统的“说教式”的品牌价值观灌输方式，而选用一种更加温和的方式展现自己的品牌价值观，希望通过一种柔和的力量戳中受众心中的情感痛点。1.2.用户需求分析在大数据背景下，运营商数据分析对本行业绩

15、效的提升主要分为三大方面：一是提升现有商业模式的竞争力，二是发掘新的商业模式，三是发挥大数据社会价值。第一方面主要有网络管理和优化、客户洞察、市场营销、客户关系管理、企业运营管理。1、网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。（1）基础设施建设的优化。如通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和W1AN热点；建模发现基站建设是否存在资源浪费。（2）网络运营管理及优化。通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，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。2、客户洞察。包括

16、客户画像、关系链研究。（1）客户画像。基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。（2）关系链研究。通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。3、市场营销。方法是分析用户的终端偏好和消费能力，进行精准营销、实施营销和个性化推荐。（1）精准营销和实时营销。在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。