运营商大数据:行走在机遇与危险边缘

棱镜门”监听事件曝光。该法案2年前就正式提交给巴西国会,但由于多方利益博弈一直搁浅。直到不久前,斯诺登公布的文件指称,NSA曾监听巴西多家通讯公司以及巴西女总统迪尔玛·罗塞夫,《网络民法》才突破阻碍得以通过,如果巴西国会参院表决通过后,就有望由巴西总统的批准实施。 《网络民法》曾希望强制要求,国际互联网巨头在巴西设立本土数据中心,由于争议较大,此次的法案中已将其删去。但《网络民法》规定,跨国互联网公司需要承诺,在国外存储巴西公民信息时,应遵守巴西法律防止信息被窃取。

值得注意的是,除了监管层面的网络安全考量,这个法案还要求,防止通讯公司利用用户的通讯内容获得利益。这值得运营商高度注意。因为类似的大数据监管政策,必然在各个国家不断出现,并对运营商们的大数据战略带来新的变数。

面临互联网冲击的运营商们,正在试图通过大数据打造全新的商业生态模式,实现自身的业务转型。甚至可以说,大数据的挖掘、共享和分析,已经成为全球电信运营商建造“智能管道”,从前向收费转变为后向收费的关键。而且,通过层出不穷的数据业务,让运营商能轻松掌握海量的客户数据。而通过对数据的分析,运营商可以了解客户流量业务的消费习惯,识别客户消费的地理位置,洞察客户接触不同信息的渠道等等。 如何运用、如何保护这些数据的平衡掌控,正成为政府、运营商、第三方公司和个人的博弈焦点,退一步,则错失大量市场机遇,进一步,则有可能滑向侵犯用户隐私的深渊。 目前,全球120家运营商中,已经有超过一半的企业实施大数据战略。下面,再看一下几家全球主流运营商的大数据“玩法”: 一、AT&T:位置数据货币化 2009年,美国最大的本地和长途电话公司AT&T开始向信息运营商的转变。AT&T决定,利用大数据技术收集、分析用户的位置信息,通过客户在消费场所附近通话或者其他通信行为,预判消费者的购物行为,以培育新的业绩增长点。

为此,AT&T挑选高忠诚度客户,让其了解AT&T与消费厂商之间业务协议,并将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下,AT&T将这些信息服务以一定金额交付给消费厂商,并通过对数据的挖掘预估消费者登门消费的大概时间段,并且预测个人用户行为,并做出个性化推荐。 此外,在iPhone上市伊始,为了解iPhone的市场反响,AT&T还曾与Facebook结成战略联盟,对非结构化数据进行分析,了解用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况,从而推出更加准确的电信捆绑服务。 二、NTT:创新医疗行业的社会化整合 NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商,拥有超过6千万的签约用户。自2010年,NTTDOCOMO利用大数据解决方案,实现了医疗资源的社会化创新,培育了医疗信息服务增长点。NTTDOCOMO利用其大数据解决方案,建立自己的资料库,并聚集了大批医疗行业专业人士。让用户和各种专业医疗和保健服务提供商,共同拥有符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。 三、Verizon:数据仓库促进精准营销 Verizon是美国最大的本地电话公司和无线通信公司之一,在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。因此,Verizon成立精准营销部门(PrecisionMarketingDivision),对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下,Verizon实现了对消费者的精准营销洞察,并且向他们提供商业数据分析服务,同时在获得允许情况下,将用户数据直接向第三方交易。

此外,这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑,实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力,Verizon还决定进军移动电子商务,形成自己全新的业绩增长点。 四、Telefonica:大数据支撑用户体验优化 Telefonica来自西班牙,也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。Telefonica已启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目,并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统,支持无线网络控制器(RNC)、域名系统(DNS)、在线计费系统(OCS)、GPRS业务支撑节点(SGSN)、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中,为后续的用户体验测量提供数据支撑。 五、法国电信:数据分析改善服务水平 法国电信是是全球第四大电信运营商,拥有全球最大的3G网络Orange。为了优化用户体验,Orange进行了针对用户消费数据的分析评估。通过分析掉话率数据,Orange找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容,从而有效完善了网络布局,给客户提供了更好的服务体验,获得了更多的客户以及业务增长。同时,Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录,Orange深入挖掘和分析,为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息,有效提高道路通畅率。 作者:王云辉

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2014-03-31

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