大数据及其在电信运营中的应用研究

陈芳

中国电信西安分公司 陕西 西安 710004

引言

互联网大数据信息技术的高速发展，促使数据挖掘、数据采集、数据分析以及云计算等数据信息技术得到了广泛的使用，同时，大数据技术正在悄然地改变着我们的生活和工作，也在我们的生活和工作中发挥着巨大的作用和影响。大数据技术的显著作用，在电信运营过程中展现了其不可替代的重要作用，推动了电信运营的更科学发展。对于电信运营来讲，其自身本来就包含了大量的数据信息，而合理的运用大数据，即为电信运营节省了网络投资以及运营成本，同时还凭借着大数据技术，帮助电信运营更好地开展了运营工作。

1 大数据对电信运营中的影响

传统的电信运营企业也包含大量的数据信息，但这些数据信息都是常规化的，对于运营企业的科学发展无法发挥其他作用，这与当下的经济发展趋势并不相符。并且，电信运营企业每天都会堆积大量的数据信息，而这些数据信息都是半结构化，有一些数据信息甚至是无结构化的[1]。运营企业想要对这些数据信息进行合理的分析和整理，都没有相应的措施和手段，所以，传统的电信运营企业的工作效率是非常低的。然而，大数据技术可以将电信运营企业的这些数据资源进行有效的分析和整合，并从最终得出的分析结果中提取出利于电信运营的精准数据资源。大数据技术很好地增强了电信运营企业的工作效率和整合能力，在大数据技术的加持下，面对海量成堆的数据资源电信运营企业也不会显得束手无策。而大数据技术的海量信息，对于电信运营企业的硬盘要求是非常高的，如果硬盘内存不够就会导致数据信息读取变慢或者是卡顿的情况出现，所以，这也要求电信运营企业需要不断完善自身设备。

2 大数据在电信运营中有效应用

从我国当下的电信运营机制来看，大数据在电信运营中已经占据了很大的比例，并且已经对电信运营形成了良好的数据影响。我国电信运营发展的时间较长，已经存在了较多的数据积累，其中既包括电信运营自身所需要存储的业务信息、财务信息等相对来说结构化更明显的数据信息，也涉及图片、文本、应用等其他非结构化的数据。电信运营会涉及的主要业务包括客户所接触到的移动网络、移动通话、固定网络、固定通话等，也可能涉及企业、个人以及家庭和社会等多个方面，并且存在很多种不同的渠道和信息来源。从整体上来看，大数据在电信运营中仍然有很多可以提升的部分，而对于电信运营商来说，最重要的就是要加强大数据在客户方面的有效使用。

2.1 对客户加强精准营销

在电信运营过程中可能利用大数据对客户加强精准营销，电信运营企业利用大数据技术，针对每个客户的实际需求都进行精准的分析和探究，并向客户推荐了其需要的电信服务。而电信运营企业想要实现对客户的精准营销，那么必定是离不开大数据技术的支持，通过大数据技术深入挖掘运营企业的用户资料库，在资料库内精心选择大范围的客户特征，然后再通过设置数据模型运用聚类分析的模式，从而将差异化的客户细分为几个不同的组群，然后再根据相同类型的客户范围内挖掘客户相似的需求[2]。通过这些手段和技术，电信运营企业就可以精准地找到目标客户，从而还可以向客户推荐其需要的精准营销，从而达到电信运营合理、科学运营的经营模式。例如，在挖掘和分析用户类型时，大数据技术发现有一组群的客户大部分的流量使用都非常大，所以针对这一点，电信运营企业就可以向该组客户推荐流量包的业务，这样既提升了客户的流量，同时还帮助客户节省了网费，电信运营企业自身也提升了经济效益。

2.2 增强客户的关系体系

电信运营企业的客户的最大特点就是差异化、多元化以及社会层次明显，特别是目前我们正处于大数据信息化时代，所以无论客户是什么身份都会使用电信运营相关业务，而这种情况也极大地决定了电信运营企业客户的复杂性[3]。电信运营企业面对海量的数据信息，要想实现经济效益的最大化，那么必须实现精准化管理客户关系，根据各个阶段的客户的差异化需求，从而提供更全面、更体贴的电信服务。而电信运营企业想要实现这一目标，势必要借助大数据信息技术的支持，通过大数据技术对电信运营企业的数据库不同阶层的客户进行全方全的分析和挖掘，通过建模的处理方式和大数据分析技术的支持，最终获取对电信运营企业有帮助、有辅助作用的数据结果。

2.3 对客户流失进行分析

随着运营行业的市场竞争越来越激烈，伴随着诸多互联网企业也涌入了电信网络运营市场，导致很多电信运营企业出现客户流失的现象，而客户流失的情况极大地影响了电信运营企业的经济效益。所以面对这种情况，为了有效减少客户流失的情况出现，为电信运营企业挽留住那些优质的使用客户，电信运营企业可以利用大数据技术，来实现对于流失这部分客户的数据信息分析。通过深入的分析和挖掘，电信运营企业可以知道是什么原因导致客户流失的情况出现，然后判断出获取的数据信息中哪些客户即将脱离，并针对客户的差异化进行有效的措施来挽留客户[4]。对于这种情况，电信运营企业可以利用大数据技术，选取适定范围内的客户数据资料，然后根据客户的具体身份信息，例如年龄、工作、套餐类型、入网时间等信息，通过合理分析和挖掘找出客户流失的共同特征，然后针对这些特征制定相应的对策来挽留客户，从而增强电信运营企业的客户留存率，保证电信运营企业的可持续发展。

3 电信运营建立的数据分析体系

3.1 业务支撑体系

电信运营业务支撑体系的主要工作内容是，业务运营支撑体系、客户关系管理体系、业务支撑网运营管理体系等相关的管理工作，并且对电信运营企业的使用客户提升管理和服务。业务支撑体系所产生和收集到的数据中有用户的数据、订购关系的数据、话费存单的数据、各种渠道数据、产品数据、营销的数据以及客户服务的数据等。

业务数据是维持电信运营的基础，对业务数据进行大数据的分析和比对，可以对电信运营的基础设施建设进行一定程度上的优化。通过对业务数据进行分析，可以有效地寻找到基站使用的热门地点和冷门地点，更加合理的进行相关资源的分配，从而达到优化资源配置的目的。运营商可以通过用户对网络使用、话单详情等方面进行分析，寻找到网络以及通话时间的周期和分布情况，对流量区域进行更加合理的配置，优化网络使用情况。除此之外，运营商还能够根据已有的数据建立相应的通信模型，对于电信运营的支出成本进行分析，尽可能减少资金和资源的浪费现象，提高业务管理的工作效率。

3.2 网管支撑体系

电信运营企业在大数据领域经过多年的积累，拥有了宝贵的大数据技术经验。从电信运营企业的大数据信息来源我们可以发现，这些数据信息有来自于通信业务类型的、有网络资源类型的、还有设备性能类型的。从获取的客户数据资源信息可以看出，不论是上网还是短信、抑或者是通话类，都可以促使客户产生大量的数据信息，而这些数据信息均能够被大数据技术采集、关联、合成最终存储为电信运营企业有用的信息资源。网管的支撑体系最根本的目标就是实现电信运营企业的业务网络开通管理、网络资源的调整、网络数据的分配、网络与业务的各种监管、网络故障的处理、网络质量的数据分析、网络的优化服务等各种业务。而网管支撑体系的工作主要包含专业网管体系是话务网管、数据网管、传输网管等、综合资源管理体系等一系列工作。

3.3 信息管理体系

当电信运营企业通过多种渠道获取了海量的潜在客户的资源信息后，这些数据信息被存储于电信运营企业的IT系统中，而电信运营企业在建设或者分析客户时，需要运用的数据体系就包括信息管理体系。电信运营企业的信息管理体系是面向企业管理的支撑体系，其中包含财务、人力、代应链、办公自动化以及信息共享等多方面的管理提供支持保障。电信运营企业的信息管理体系可以为企业提供预算、采购、资产、管理等多方面的技术服务，帮助企业来实现时信息的系统化和规范化，另外，对于获取的数据也会给予一定的数据分析以及深度的挖掘研究工作。

在进行信息管理时，除了要优化电信公司资深的管理系统以外，还要建立相应的客服系统。电信运营的每一个步骤和环节，最终的目的都是为了服务消费者，只有让消费者真正感受到信息管理系统对自身产生的便利条件，才能够更好地促进电信运营商的发展。电信运营商应该通过大数据技术分析客户的主要行为特征以及使用情况和呼叫时的等候时长等相关信息，更好地建立客服与消费者之间的沟通渠道。对于出现的热点问题要提供更加便捷的处理方式，有效提升客服的服务质量，增加消费者对于电信运营商的满意度。

4 电信运营的运维管理

根据我国目前电信运营的情况来说，电信运营商的运维管理方面仍然存在着一些不足。首先，我国目前电信运营的主要形式是以三家运营商分别运营为主，这样的运营形式对于信息的分享和交流造成了一定的阻碍。其次，我国电信运营中运维管理存在的另一个重要影响因素是用户信息的使用权仍然存在一定的争议，加强客户信息的保密性和安全性与电信运营未来的发展形势具有十分密切的联系。

运维管理层面是有效维护大数据平台更加稳定、更加和谐的统一的运维管理以及提供数据信息管理的维一工具。电信运营企业可以利用运维管理层面来建立数据信息的指定标准，从而更好地保证数据信息的安全性和质量性，同时，对于监管大数据平的数据信息资源的合理合用状态和警示管理。电信运营企业还可以利用运维管理层面来建立符合国家政策，以及符合国家法律法规允许的范围内的数据信息进行开放权限，清楚地掌握数据信息开放的机制和规则，从而更好地保障数据信息开放的合法性和合规性。这利于电信运营企业对数据信息进行资料加密以及去隐私化的有效处理，最终实现对数据信息开放风险的合理管控。对于中国电信运营企业，建议合理的引入AI技术来增强数据运维的技术化、和企业运营的智能化。

5 结束语

大数据是信息化高速发展的重要产物，数据通过互联的信息传播途径进行传输、分发以及处理。而电信运营商作为信息网络的拥有者和经营者，其包含的数据信息是最全面、最精准、最权威的，这也就意味着大数据对于电信运营商的影响相对其他产业来说是更加明显的。电信运营中的大数据会通过互联网进行有效的管理和优化，从而针对市场实现对客户的精准营销、增强客户的关系体系、对客户流失情况进行有效分析。