基于运营商大数据的互联网业务分析与应用探索论文

基于运营商大数据的互联网业务分析与应用探索论文

基于运营商大数据的互联网业务分析与应用探索

马晓凯

(中移互联网有限公司,广州 510640)

摘要: 互联网的发展呈现出显著的去电信化特征,电子商务以及社交软件的广泛应用,使运营商的传统短信、电话业务应用率降低。基于此,运营商需要充分利用大数据技术,深度挖掘运营商大数据,为用户提供互联网业务,提升运营商的经济效益及社会效益。本文从效率提升、内容优化及创新角度,对运营商的互联网业务进行分析。

关键词: 运营商;大数据;互联网业务

1 运营商大数据分析

大数据主要是指海量数据的集合,难以通过常规传统的软件进行采集、整合与分析的数据。运营商在我国社会发展中承担着重要责任,在大部分偏远地区都建设有运营商的基站,为用户的网络沟通交流提供了便利。一般来说,运营商主要将号码作为唯一的ID,以此进行相关数据的整合与分析,其数据可以完整地刻画出用户的形象等特征。在互联网良好发展背景下,运营商产生的数据呈现出显著的大数据特征,全面的大数据可以立体地刻画客户,运营商可以在保障客户个人信息安全的基础上,进行运营商大数据的共享,在互联网中构建大数据生态体系,以此开发全新的互联网业务,将个人、企业与政府联系在一起,充分发挥出运营商大数据的作用,使运营商大数据更好地为社会发展服务。

只听得宋远桥道:“七弟到北路寻觅无忌,似乎已找得了甚么线索,只是他在天津客店中匆匆留下的那八个字,却叫人猜想不透。”张松溪道:“‘门户有变,亟须清理。’咱们武当门下,难道还会出甚么败类不成?莫非无忌这孩子……”说到这里,便停了话头,语音中似暗藏深忧。殷梨亭道:“无忌这孩子决不会做甚么败坏门户之事,那是我信得过的。”张松溪道:“我是怕赵敏这妖女太过奸诈恶毒,无忌少年大血气方刚,惑于美色,别要似他爹爹一般,闹得身败名裂……”四人不再言语,都长叹了一声。

具体而言,运营商大数据中有价值的数据类型有以下几种:(1)位置数据信息,运营商可以利用手机接收的基站信号、WLAN热点定位或者MR数据来分析用户的具体地理位置,定位的误差相对较小,运营商可以根据消费者的位置信息,为企业用户寻找目标客户提供便利;(2)社交数据信息,运营商大数据中的电话、短信及语音等数据信息,具备较高的粘性,中国移动在此基础上推出了家庭网、校讯通以及亲情网等多种新产品,大大提升了企业的利润;(3)支出数据信息,用户在通信方面的消费,可以体现出用户的个人爱好及行为习惯等特征,如流量业务应用较多的用户更喜欢上网,没有办理流量业务的大都是老年人,运营商可以根据用户的个人爱好及行为习惯分析,有针对性地为其提供业务服务,有助于运营商客户满意度的提升[1]

2 基于运营商大数据的互联网业务分析

在运营商大数据的分析背景下,运营商的互联网业务需要从多个方面入手,分角度地进行分析。从服务对象角度而言,互联网业务的服务对象包括运营商本身、政府部门、企业、家庭、第三方机构与个体消费者这几类;从业务内容角度而言,互联网业务包括效率提升型业务、优化型业务及创新型业务;从业务实效性角度而言,互联网业务包括非实时性业务与实时性业务这两类。本文主要从互联网业务的内容入手,对基于运营商大数据的互联网业务进行分析。

由于挽郎的选任比较严苛,必须选公卿四品以上子弟,且对选人的年龄、仪容和歌喉等也有严格的规定,因此挽郎中的假荫较少。针对挽郎中假荫的史料至今还未发现。只有在文宗时期由于门荫入仕人数众多,为了缓解选人多,官阙少的局面,减少守选人数,挽郎的选取从“前弘文、崇文馆生及已考满太庙斋郎充,如人数不足,兼取前明经充”,〔2〕(p7292)挽郎不再单独选拔。 有关挽郎的史料孙俊学者在《隋唐门荫制度研究》中将挽郎的史料收集,也可以看出文宗以后没有挽郎的选拔。因此,挽郎中有通过假荫入仕的应是十分稀少的。但也不能排除两馆生或斋郎中有通过假荫入仕的,之后又被充任为挽郎的情况存在。

2.1 效率提升型业务

对于运营商来说,网络属于其核心资产,在运营商为用户提供业务服务的同时,会产生大量的信令数据,运营商可以通过对信令数据的分析,实现运营商网络的优化,为用户提供更为优质的互联网业务服务。具体而言,信令数据主要涉及到以下两方面的内容:第一,网络信息,比如,SGSN IP、GGSN IP以及Node B的位置等信息;第二,业务数据信息,如IMSI以及用户号码等数据信息。上述两种数据信息能够打破网络建设和业务发展间的局限,确保运营商能够基于运营商大数据,重新部署运营商的网络,实现互联网业务水平的改进,提升运营商互联网业务的效率。

2.2 优化型业务

首先,企业用户,基于运营商大数据,运营商提供的互联网业务涉及到两种模式,其一是由运营商进行大数据的独立应用,为企业用户提供咨询业务,如国外的Telefonica及Verizon等运营商,都是按照这一模式为合作企业提供咨询业务,如潜在消费者范围咨询等内容,提升运营商大数据的应用价值;其二是将大数据和当前互联网业务融合,采集并整合广告牌周围的消费者信息,使广告主明确广告的宣传效果,还可以为消费者提供链接推送服务,在增加运营商收费的同时,为合作企业的精准营销提供帮助。

2.3 创新型业务

最后,政府及第三方用户,基于运营商大数据,运营商为第三方用户提供的互联网业务,包括基于位置的互联网服务、衣食住行、个性化私人定制服务等多个方面,为社会的发展及人们的生活提供了较大的便利。

运营商在大数据方面有显著的优势,可以全面掌握消费者相关数据,如消费者的年龄、性别、地理位置及业务应用等信息,利用大数据技术的挖掘功能,运营商能够准确分析出消费者的喜好,有针对性地进行当前互联网业务的改进,实现业务的优化,开展精细化及规范化管理。以运营商的个体消费者为例,运营商可以根据消费者的业务使用数据信息以及运动行为信息,制定完善的消费者档案,在档案中准确描述消费者的消费特征及业务需求,为其提供个性化的互联网业务。

后来有人从上海带来几本书,何禾看完了以后说:你看,大都市里的人都只叫别人的名,不叫别人的姓的,和我们一样。你看这行:“安,你好吗?童问道。”何禾合上书,说道:我们会很快地融入大城市的,如果我离开了这里。

对于运营商而言,创新型互联网业务模式主要是对企业用户、家庭用户、政府用户以及第三方用户提供服务。基于运营商大数据,创新型互联网业务模式主要从以下几方面实现创新。

然后,家庭用户,基于运营商大数据,运营商可以将互联网业务和地理信息结合在一起,为老年人和幼儿等特殊群体提供定位服务。比如,针对老年人的现状,通过运营商的网络数据与GPS数据,为老年人制定其地理活动范围,如果运营商大数据显示老年人的手机信号接入其活动范围以外基站的信号,运营商可以向老年人的子女发送短信,确保子女能够迅速联系到老年人,从而避免老年人走丢等问题的出现。上述互联网业务改变了传统的APP定位模式,利用运营商大数据提供定位服务,不需要老年人应用高端的智能手机,低端的功能手机也可以享受这一服务,具有更强的适用性。

3 5G互联网业务分析

就目前的5G通信发展而言,未来的运营商将会从4G转变为5G,宽带运行速度和网络流畅性将会有较大的改善,将会进一步深化运营商和互联网的融合,为运营商互联网业务的创新与发展提供了良好的空间。和传统互联网业务相比,5G的应用场景更为丰富,4G的应用场景集中于连续广域覆盖以及热点高容量这两个方面,5G互联网业务的应用场景不仅涵盖上述两方面的内容,还涉及到低功耗大连接以及低时延高可靠场景。在相同的两个应用场景中,5G的数据传输速度更高,支持更高的流量密度。

为了实现5G通信网络的多样化应用场景需求及性能需求,运营商在应用5G技术进行互联网业务研发时,需要合理应用MEC(移动边缘计算)技术,利用无线接入网络,就近为用户提供相应的云端计算服务以及IT相关服务。基于MEC及5G,运营商可以为用户创造高性能、低延迟的优质服务环境,提供高质量的网络服务。在5G支持下,运营商互联网业务需要将人流、物流、过程流、金流、讯流以及技术流这六种运营商大数据作为基础,开展数据分析,为用户提供个性化、智能化的互联网业务。具体而言,运营商的5G互联网业务主要涵盖以下几方面:

STEP指令直接连接在左侧母线上。STEP在SNXT指令之后,各工序之前配置,表示该工序开始(指定工序编号);在步梯形区域整体的最后配置,表示步梯形区域整体的结束(无工序编号)。

第一,5G+8K高清视频服务,中国移动在其5G实验场中进行测试,测试结果显示8K的高清视频单路速率约为160Mbps,其峰值速度可达单用户下行2.7Gbps、上行276Mbps,由此可以看出,在未来的5G支持下,移动运营商将会为用户提供8K视频直播或者点播服务;第二,互联网业务创新,根据2019年的发改委项目,中国移动将会在2019年上半年开展九大类的5G应用示范,涉及到工业制造、人工智能、医疗及交通等领域。在交通领域,中国移动可以利用5G系统构建车联网,有助于V2V及V2P的实践;在人工智能领域,中国移动可以为用户云端AI智能识别以及远程遥控跟踪等业务;在工业制造领域,中国移动可以利用运营商大数据为5G智慧工厂的建设提供信息资源。

4 结束语

综上所述,互联网的发展对运营商的传统业务造成冲击,需要运营商进行互联网业务的开发与推广。通过本文的分析可知,运营商可以利用大数据技术深度挖掘运营商大数据中有价值的信息,提升互联网业务水平,为个人用户、企业用户、家庭用户、政府用户以及第三方用户提供优质的互联网业务,为人们的生产生活提供便利,促进社会的和谐稳定发展。

参考文献

[1]王岗.基于大数据的用户体验分析应用——“互联网+”环境下新品研发质量管理探索[J].上海质量,2017(06):58-61.

[2]张靖欣,赵永彬,李巍,于海.基于大数据分析的互联网业务用户体验管理[J].产业与科技论坛,2016,15(14):252-253.

doi: 10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.04.115

中图分类号: F626;TP311.13

文献标示码: A

文章编码: 1672-7274(2019)04-0148-02

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