大数据时代运营商的SWOT分析

西安右电大学科研训练(文学)主题：大数据时代的操作员分析医院(系):经济管理学院(工商管理系)专业领域：人力资源管理类别：1102类别学生姓名：刘丹导师姓名：伦理营职称：讲师开始和结束：2013年9月16日至12月6日科研训练(论文)绩效考核表学生姓名张英青指导教师伦理营职称讲师界工商管理系职业人力资源管理标题大数据时代的运营商SWOT分析指导讲师的评论绩效评估：论文规格(10分)_ _ _ _ _ _ _ _分；写作态度(20分)_ _ _ _ _ _ _ _ _分；论文内容(70分)_ _ _ _ _ _ _分。成绩评估_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _地图老师签名_ _ _ _ _ _ _ _ _目录摘要IAbstractII1简介12大数据时代运营商的发展现状12.1大数据的含义和特征22.2大数据应用领域和价值22.3大数据时代操作员的发展现状32.4大数据时代运营商的发展趋势4三大数据时代的操作员SWOT分析53.1优点和缺点分析53.2机会和威胁分析6四大数据时代的运营商业务战略85结论10参考文献11摘要信息近年来，大规模数据带来的挑战促进了计算技术的快速发展，诞生了分布式并行处理平台Hadoop、硬件和软件集成数据库服务器Exadata等新产品。对于像电信运营商这样的大公司，必须考虑如何应用这些新技术，并解决大数据时代背景下面临的挑战，以提高企业的价值。本文以通信产业为基础，分析了大数据的现状和发展趋势，利用SWOT分析模型，说明了大数据时代通信运营商的优缺点、面临的机遇和挑战，提出了相关应对策略，展望了大数据时代通信企业的发展和变化趋势。关键字：大数据操作员SWOT分析模型数据挖掘AbstractAs the internet continues to grow，mankind is entering an era of data explosion，traditional data processing tools have gradually unable Tobut in the challenges，But also opportunities for the development of enterprises，the new system is born out，blossom，Provide more.this article is based on The telecom munications industry、China mobile、for example、Through The analysis of large data situation andKeyword:大数据；操作者；The SWOT Analysis Modelmining数据大数据时代的运营商SWOT分析1.简介代表社会网络的Web2.0的出现、智能手机的大众化、多种监控系统和传感器的广泛分布，使人类进入数据大爆炸时代，产生了“大数据”的概念。2011年，麦肯锡全球研究所发表了报告大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿，说：“在世界经济的不同领域，大数据以不同的方式创造价值。事实上，研究结果表明，随着大规模数据在消费者、企业和经济领域的潜力不断挖掘，我们正面临着以大数据为中心的创新、提高生产力、经济增长、新形式的竞争、新价值的出现等巨大浪潮。”很多学者和企业家也一致认为，今后数据将像土地、石油、资本一样成为经济运行的根本资源。在大数据时代，数据是直接财产，也是核心竞争力。2012年3月奥巴马政府公布了在大数据领域投资的2亿美元，看到大数据技术从商业实践上升到国家科学技术战略，大数据影响范围广，发展趋势大。通信行业的业务本身是通过数据的存储、挖掘、传输(即数据挖掘)进行决策的，但是现有的数据挖掘已经不能满足当前的需要，为了长期的生存和发展，企业必须改变。随着大数据时代的到来，加速通信行业创新的武器登场了，大数据开发可以说是世界所有领域的领头羊。电信运营商将进入数据-业务、数据-业务竞争的时代，大数据将成为新的武器，拥有对大数据和大数据的强大处理能力，谁将获胜，最终在市场上获胜。今天，随着互联网的日新月异，伴随着电子商务的发展，给通信企业带来了巨大的冲击。随着Tencent weixin的推出，通信企业的短信、有线等主要业务的收入大幅减少，通信企业面临着巨大的威胁和挑战。创新，即开拓新天地是其发展的必然道路，也是持久的主要手段。本文利用SWOT分析模型，以大规模数据为背景，逐一介绍电信运营商的优缺点、机遇和挑战。通过SWOT分析，提出未来开发经营战略，使其在当前激烈的竞争环境中处于不败的位置。2.大数据时代运营商的发展现状2.1大数据的含义和特征大数据(big data)或大量数据意味着无法捕获、管理、处理和整理用于更积极的目的的信息，以便通过当前的主流软件工具在合理的时间内帮助企业决策。大数据有四个特征。第一，数据量是巨大的。从TB上升到Pb级，可以说是海量，海量，甚至超额。第二，数据类型不同。有越来越多的半结构化和非结构化数据信息，如网页、图片、视频和图像。第三，低价值密度和高商业价值。例如，在持续、无中断的监控过程中，可能有用的数据只有1到2秒。第四，处理速度快。一秒的法则。其中最后一项也与传统的数据挖掘技术有本质的不同。业界将其总结为四个“v”卷、Variety、Value和Velocity。2.2大数据的应用领域和价值2012年在瑞士举行的达沃斯世界经济论坛上，有一份报告称：“大数据像货币或黄金一样是新类型的经济资产。”因此，多个投资机构认为，“大数据”将成为一条全新的投资线。大数据起着多大的作用。现在政府、商业和我们的生活都受到了潜在的巨大影响。政府层面上最好的是美国政府，数据可以说是科学的测量、知识的来源、没有数据、学术研究、政策制定等寸步难行的数据帝国。随着大数据时代的深化，美国人对“数据”将越来越“迷信”，几年来政府开始“用数据做决策”、“用数据管理”。只能提到奥巴马总统的一个人物。他强大地发挥数据利用，可以说是对奥巴马第二次选举的数据竞争，鹿政治中获取数据的人可以说是天下第一。其背后有强大的数据挖掘团队，网络数据挖掘、细分、数据模型构建，预测各种选民的不同需求和行为模式，最终奥巴马成功连任。但是，我国还在利用大数据，数据拥有的数量很少，而我国人口、网络用户、手机拥有的数量却排在世界第一位，但是数据量与美国相差甚远。我国可能需要进一步发展数据收集。在业务领域利用大数据最成功的是全球零售业的领导者沃尔玛。使用详细的经济高效的消费者跟踪系统，零售商可以挖掘消费者偏好和消费者行为的大规模数据，从消费者产品生产者那里获取主要价格和流通特许权。在日常生活中，我们总是深受大数据的影响。例如，现在的汽车拥堵是一个全社会的问题，很严重，可以说政府没有好的解决方案。在我们的交通旅行过程中，整个动态的交通状况没有及时好地反映给所有司机，我们的旅行有了很多实名。大家都用导航，但导航只告诉我们从这里怎么走。但是道路有什么问题，拥挤情况如何，修路怎么样，事故情况没有告诉我。这是一种死亡。不是综合交通因素。大数据可以告诉我们交通数据收集的信息，告诉我们今后几点到几点通用的计划，并为沃克们提供解决我们应用问题的很好的东西。保证在停车过程中出现问题等维护过程中出现问题，大数据给我们提供了好的解决方案。电信企业使用的应用程序主要有四种类型。第一，在市场层面，运营商可以利用大量数据为其产品提供服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，通过用户偏好分析及时准确的业务建议，加强客户管理，不断改善用户体验，提高用户对信息消费和经营者的信心。第二，在网络级别，通过大数据，可以分析网络的流量、流量变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，优化整个网络，不断提高网络质量和网络利用率。第三，从企业经营层面上，通过对业务、资源、财务等各种数据的综合分析，快速准确地掌握企业经营和市场竞争战略。第四，从业务创新的角度来看，在不侵犯用户个人信息的前提下，可以深度处理数据，向外部提供信息服务，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，由于技术、数据系统限制、用户隐私、业务模式不明确等问题，电信运营商的大规模数据运营仅处于初始搜索阶段。我国通信公司利用大数据，主要面临以下问题：(1)国内通信企业系统分散构建，资源共享困难。管理分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、internet日志保留等部分系统在地方构建，专门构建资源冗余部署、应用程序重复开发、专家资源共享等关键数据系统。(2)数据处理的种类很多，很难实现单一技术。每个大型数据系统数据模型不统一，仅具有结构化数据处理功能，不能支持非结构化、半结构化数据处理，也不能满足internet等业务开发要求。(3)如何防止个人信息泄露问题没有解决，大数据运行中存在风险的情况。随着人们对隐私问题的关注度的提高，数据公司能够识别大量数据和数据制作者要求隐私的冲突关系，大数据的使用变得越来越困难。(4)业务运营模式尚未建立。通信公司拥有的数据很多，但如何应用、如何应用给谁、应用收益能否抵消数据开发分析成本等问题也给国内通信企业带来了很大的挑战。(5)网络新兴产业的兴起。目前，像Tencent这样的威信、阿里巴巴交往给通信行业带来了巨大冲击。他们的事业代替通信企业的语音、短信业务，比短信、语音业务收费，微信、往来只需在一定电话费的前提下使用流量。通信公司笨拙地起到了移动路径的作用。2.4大数据时代运营商的发展趋势目前，通信公司积极发展大数据的应用，但由于通信公司具有运营大数据的先天优势，拥有庞大的用户群体，因此在此基础上进行大规模挖掘是通信企业未来发展的核心。因为大数据时代的信息价值很高。实现大型数据的探索和开发是通信公司最明智的选择和最好的出路。有以下趋势：(1)经营者应积极发展大数据分析能力。目前，电信运营商在构建业务智能平台方面还处于初期阶段，缺乏大数据分析竞争优势。因此，通信公司应逐步建立基于云计算的大容量数据处理系统，积极培养通过网络运行大容量数据和用户业务大容量数据的分析能力，形成核心竞争力。网络运营大数据分析有助于提高网络质量。电信运营商的网络运营数据来自运营支持系统，通过对网络运营大容量数据的分析，电信运营商可以进行带宽资源的实时动态分配，缩短信号分析响应时间，提高通信网络的端到端服务质量和网络资源的优化配置。同时，通过优化业务流程、提高通信运营和维护质量、提高通信运营管理效率，有效地降低通信网络运营的管理成本和运营维护成本。用户业务大数据分析旨在精细化操作。通信公司通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量和所需带宽等进行相关分析，实现用户业务流量筛选和用户级别的网络资源控制，并对用户业务流量进行细分，使数据流量与用户、网络资