全球移动网络运营商正在迅速寻求在物联网价值链中增加价值并占据领导地位。为了实现这一目标，他们正在整合生态系统，并采用专有技术和工具，构建跨平台和带服务性的，并从嵌入式硬件到软件的一体化解决方案。 目前，大多数移动运营商将SIM视为其为客户提供的必要但低价值的组件，以便提供有效的订购，管理漫游和其他基本移动网络功能。因此，移动运营商一直致力于降低SIM卡的成本，努力降低设备的总体材料成本。 利用标准的移动网络格局来应对企业使用者所遇到的物联网挑战，并创建新的商业模式，例如物联网应用商店，将移动运营商定位为一家高价值的物联网服务提供商。 移动运营商将能够通过为该服务收费并为企业节省成本和时间来实现更高的利润率。 移动运营商必须克服的一个主要挑战是大量部署在移动运营商网络上低效率，不安全或有缺陷的物联网设备所带来的风险。在大规模部署时，这些设备会导致网络信令流量呈指数增长，这会影响移动网络所有用户的网络服务。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 数据猿报道 安全研究人员贾斯汀·潘恩(Justin Paine)在一篇文章中表明自己发现了一个公开的ElasticSearch数据库，而该数据背后直指泰国一家移动网络运营商分部 AIS 是泰国最大的GSM移动运营商，用户约有4000万。此次可公开访问的数据库由其子公司 Advanced Wireless Network (AWN)控制。 但相关负责人却否认了这次的用户数据泄露，表示这只是一项改善网络服务的测试。 83亿数据泄露时间长达三周 根据BinaryEdge中的可用数据，该数据库于2020年5月1日首次允许公开访问。 可以在目标IP上进行反向DNS查找，以快速识别此人将使用哪个HTTPS网站。 数据利用的潜在危害 在安全研究人员的博客中可以看到，他选择了一个流量低至中等的单个源IP地址验证DNS查询日志的重要性。 ：Facebook，Google，YouTube，TikTok，微信 这类数据意外泄露事件时常发生，因此也更值得企业和厂商的关注。
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通过内部应用可以提高运营商的科学决策水平，实现决策从主观判断和经验判断为主转向数据驱动的科学决策；通过外部应用提升大数据价值，拓展运营商互联网经营思维，开创运营商收入蓝海，拓宽延展产业链，支撑决策，服务社会 多数银行普遍采用的“信用卡移动受理”服务，是将银行的信用卡开卡业务移植到平板电脑上，方便银行业务人员随时随地向客户推荐业务、受理业务。 运营商利用自身在通信网络和用户资源方面的市场优势，与医疗器械设备厂商及集成商建立长期的合作关系，捆绑业务、互惠互利，形成电信行业在医疗卫生行业的大数据应用，达到双赢共赢。 运营商掌握的数据很多，但是这些数据应该怎样应用、给谁用、应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本，这一系列问题也让运营商非常困扰。 5.移动大数据挖掘的应用需要有法可依。 大数据对国内运营商尚属新事物，海量数据处理、大数据的应用、大数据平台的支撑等方面均需有专业的团队去研究、探索，可以参考国外电信运营商例如Version等建立专业的研发中心，集中推动业务发展。
电信运营商应抓住机会，充分发挥自己的独特优势，创建大数据融合及价值变现的新模式，并由此确立在大数据产业链中的主导地位。 先说大数据融合，再来看看电信运营商（以下称“运营商”）可以怎么做。 客户接触：运营商的智能管道提供了无与伦比的客户连接，再牛的互联网厂商离开了运营商也是寸步难行。 更重要的是，运营商可在24小时X365天中与其庞大的客户群随时建立主动连接，这为大数据的客户级应用提供了极大的便利。 需要强调的是，与大数据交易所竭然不同，数据同盟平台卖的不是数据，而是数据服务，在服务过程中数据所有权不发生转移，从而使数据得以重复利用。 当大数据俨然成为一个时代的代名词时，运营商如果还不积极采取强有力的策略和行动，恐怕其作为数据管道的价值也将慢慢消逝殆尽。
昨日，安全研究人员Justin Paine在一篇文章中表明自己发现了一个公开的ElasticSearch数据库，而该数据背后直指泰国一家移动网络运营商分部AIS。 目前AIS已将暴露在网络上的数据库脱机。 此次数据泄露事件波及数百万名用户，数据记录达83亿条，容量约为 4.7 TB，每 24 小时增加 2 亿记录。 随后，安全研究人员这个bug报告给了AIS和泰国国家计算机紧急应急小组ThaiCERT，之后AIS关闭数据库，停止其他用户任意访问。 AIS 是泰国最大的GSM移动运营商，用户约有4000万。 可以在目标IP上进行反向DNS查找，以快速识别此人将使用哪个HTTPS网站。 数据利用的潜在危害 在安全研究人员的博客中可以看到，他选择了一个流量低至中等的单个源IP地址验证DNS查询日志的重要性。 ：Facebook，Google，YouTube，TikTok，微信 这类数据意外泄露事件时常发生，因此也更值得企业和厂商的关注。
我们再简单讲一下数据方面，从运营商来说，运营商我是拥有大量数据的，这些数据包括以中国移动为例，包括网络数据、业务数据、用户数据。 运营商更多是一种管道，从这个角度来说，互联网的数据更多是一种比较分散的，因为互联网上面服务跟运营非常多，每个应用可能对用户访问自己应用的数据是非常清晰，用户行为非常清晰，非常分散。 运营商拥有数据更多是用户行为数据，用户通信行为、信息消费行为还有用户位置移动这些轨迹等等。我们从这些特点分析，互联网数据涉及大量用户产生内容数据，用户产生数据能更清晰描述用户特征，开展用户个性化服务。 移动网络运营商数据更多涉及用户行为、通信行为和信息消费和用户位置轨迹等，结构化程度比较高，在社交网络区域相关和群体趋势分析和决策支持中具有更大的价值。 基于这些数据运营商，我们也在不断思考运营商在大数据方面可以有哪些具体的应用。
前言 随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。 大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、 挑战 产品运营人员目前迫切地需要更加详尽、多维的移动端数据，同时期望数据能够以直观清晰的方式展现。 数据统计分析 从前，移动端的数据主要来自于两个主流系统的应用：iOS应用和Android应用；而最近，十大厂商在大力推广基于Android平台的[快应用](https://www.quickapp.cn 数据分析展示 获得数据后，接下来就是最头疼的大数据分析部分了，但利用个数SDK及其背后积累的多年大数据研发经验，产品运营同学现在只需打开个数的后台，就可以把应用的所有数据分析结果尽收眼底（想抢先体验的同学可以登录后台
作为移动网络运营商，您如何推动您的收入增长？ 服务提供商面临的三个主要挑战包括：留住现有用户，为新用户提供更好的产品以及对网络进行集中监控和故障排除。更好地了解用户网络流量可提高客户满意度。 除了为所有客户提供优质服务外，移动网络运营商还希望特别关注为其带来更多收入的顶级客户。这为他们提供了在当今环境中的竞争优势，因为用户有多个选项可供选择。 该探针具有存储所有协议消息的功能，特定网络的网元之间的交换的能力，并提供用户平面流量的完整元数据。 这可用于仅监控Gold客户，或监控特定捕获– IMSI用于特殊目的，例如合法侦听（LI）和深度数据包检测（DPI）。 用户平面SDR生成 我们可以为“所有”用户数据流量生成元数据XDR。 由于硬件资源较少，减少资本支出和运营支出 用户平面流量完整元数据的可用性 能够存储所有协议消息，在特定网络的网元之间进行交换 通过减轻现有监控系统负载来降低监控成本 标准的网络可见性产品可以存储协议消息
案例节选自搜狐营销《搜狐大数据精准营销精细化运营推动营销变革》。 ? 然后根据数据进行产品改进，并且利用大数据还能更好的驱动用户体验，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为运营带来的价值。 三、大数据如何驱动精细化运营 正如文章前面所说，企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。 那么大数据是如何具体驱动精细化运营的呢? 具体如下： 1.大数据对精细化运营监控十分重要 我们之前的运营监控更多来说用户或者运营人员对于发生事情的主观判断，缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 再如，根据消费者是搜索商品，还是浏览商品，1号店可以初步判断出他是目的性很强、时间有限的购买者，还是时间充裕、目的性不强的购买者，对于前者会直接推荐商品，对于后者，则不断刺激其购买行为。
运营作为产品和客户的桥梁，在把产品价值传达给客户的同时，也深入了解客户需求。随着流量红利削减，越来越多的企业开始关注精细化运营，希望通过提升客户体验，来提高转化率，实现流量价值最大化。 Ptengine帮助企业实现精细化运营 精准营销的核心在于，在合适的时间，以合适的方式，与正确的人进行互动。 或者，企业也可选择一款优秀的数据分析工具，以最低的成本，洞察客户，实现精细化运营，为目标用户创造真正的价值。Ptengine就是这样一款优秀的数据分析产品。 精确的数据 精确信息是进行精细化运营的基础。企业需要精确的数据为依据，才能快速准确地把握市场，了解消费者的真实需求。 数据收集和分析功能是Ptengine的核心功能之一。 通过Ptengine, 企业能够快速收集第一方用户行为数据。智能易用的分析引擎和可视化报告则可帮助企业多维度了解落地页数据趋势，深入洞察客户偏好，并在此基础上分群用户，为精细化运营，打下数据基础。
，而在协同应用中，除了PC端，APICloud还研发了移动端app，以及扩展的机器人模式，把所有数字化信息同步到平台中。 从而做到数据共享，动态满足业务信息的需求。 ? 对于项目服务中的各个角色，我们为项目、产品、研发、前后端、IT运维等不同工作类目提供产品工具，诸如项目管理依据、团队协作、云运维工具、分析工具等，都对同一标准化、流程化的开发项目中进行支持，在项目数据链条一致 面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud 面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud
<数据猿导读> 浙江移动大数据中心经理傅一平在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“运营商大数据变现的实践和思考”为主题的演讲。傅一平表示，运营商在金融领域做反欺诈和验真，没有做征信。 本次大会主要针对前沿ICT技术与解决方案对运营商大数据能力建设的提升以及业务运营、架构的转型影响，通信业大数据的开放应用以及开放、共享、创新的产业生态等热点话题展开讨论，全景展现运营商大数据能力建设规划与开放应用策略 现在我是浙江移动大数据中心数据管理部经理，浙江移动所有的数据我应该是最清楚的，我是做了十多年的报表取数，我对运营商的数据是有比较深的理解。 还有利润，如果运营商做大数据，一定要考核利润，如果你第二年还不考核，你的运营方式就不是公司化的方式，你跟你的母体有千丝万缕的关系，这样不行。 还有外包解决方式，这种应用的很少，现在大量的传统企业有大数据的数据，但是对我们运营商不熟悉，不可能为运营商买单，这时候你需要用一种方式，让他熟悉你的数据。
此 外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信 息，就可以知道路的拥堵情况。 不 管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，但都会提给他。 比如，你重要的就是考察一个节日或者一个开学这样一个时间点，然后想搞一 些运营相关的事情，这个时机可能就错过去了，许多人等不到了，有些同学可能就干脆还是拍脑袋，就不等待这个数据了。 这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。比如：它理解起来非常麻烦。 五、运营分析实践 下面结合个人在运营和分析方面的实践，给大家分享一下。 案例1：UGC产品 ? 首先，来看UGC产品的数据分析的例子。
可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程，能够支持产品运营随时调整埋点，无需发版，大大简化了数据采集的流程，增强产品快速迭代的能力。 开发者与运营人员要如何使用这一工具？腾讯移动分析MTA与其依托的腾讯大数据平台是怎样自我定位的？又能够为开发者提供哪些服务与支持？ 我们的实力也受到了一些大客户的认可，比如说艺龙，最近已经切换了另一个友商的推送工具，使用我们的腾讯推送，在换掉推送工具之后，它的消息抵达率立刻提升了六个百分点，这个非常好的情况，也是我们移动实力的一个实例证明 所以我们一揽子的大数据产品现在已经越来越丰富了，移动开发到传统企业，然后到机器学习，到精准营销，这一揽子的服务产品，现在正在逐渐把我们的能力释放出来。 4. 第三方面就是在使用安全上 我们腾讯移动分析和移动推送，用户创造出来的数据跟腾讯自有的业务数据在物理上是分隔的，不会让腾讯自己的数据，对于用户的数据产生污染。
对此，林逸飞认为，大数据对产业的催化、孵化甚至是产业创新都有巨大促进作用。依托大数据可以前所未有地刻画用户、地区和人群，而这些数据和模型反过来对各种产业的布局、营销、生产都会发生作用。 移动大数据能刻画企业业态 在林逸飞看来，随着移动互联网和智能终端的普及，数据采集的维度更加丰富，并能实时化，应用场景十分广阔。 林逸飞说，借助这样的大数据，可以改变甚至是颠覆很多企业的运营模式。 林逸飞举例说，传统银行获取客户往往依赖于地面推广模式，依靠网点、外部服务人员完成对客户的触达。 林逸飞所在的Talking Data主要从事数据获取和深加工，是目前国内最大的第三方移动大数据公司，拥有近14亿移动智能终端的数据，2800家商超的线下客户地理轨迹数据。 见贵阳网：移动大数据：颠覆企业运营模式的催化剂
作者：pikarzhan TEG鲁班工作室产品策划 导语 | 产品数据通常用于衡量产品健康度、帮助定位和解决问题、对用户进行分层运营、衡量产品收益以及挖掘产品指标提升关键点等。 本文是对产品数据体系的初步介绍，希望帮助新手产品、交互、体验设计师们掌握产品数据规划，用数据驱动产品迭代，形成体系化认知。 数据指标基础概念 ? 1. 第一种，是按照用途划分，可以划分为运营效果类、用户体验类、产品特性类、推广渠道类、性能指标类。 运营效果类，价值产出、产品规模、用户活跃层面的指标。 如果要看产品、运营活动的好坏，一般会直接看结果指标，但需要改进它们就会用到过程指标。类似活跃用户数等，部分指标即可以是过程指标，也可以是结果指标，具体是看你以什么为目标进行体系建设的。 ，获客成本相对较低，所以会选择让用户进来再转化，而现在随着获客成本的升高，倾向于先做好用户留存运营，避免拉新成本的浪费，再拓展用户盘子。
这里介绍一种利用线上数据提升移动app质量的测试模型，模型最核心的思想是利用埋点上报异常数据，提炼一种利用聚类分析、关联分析等数据分析模型抽取具有针对性和全面性的测试输入数据，通过真机验证等方式找出产品质量问题 图3 线上数据智能测试模型 1.2.1 数据统计上报 移动app功能异常上报指的是记录程序运行过程中遇到的功能错误、程序crash和ANR等信息，并将这些信息上报到后台。 数据分析的目的是对大批量的异常上报的数据进行统计分析，挖掘出有用的数据，使其能够更加直观的体现移动app的质量问题，提供有效数据帮助开发提升移动app的质量。 条件：满足真机验证的功能一般是平时的测试中已经实现自动化测试的模块和功能，可以自动化得出程序运行的结果。大批量的数据如果没有自动化方式验证，人工检测基本不可能，也失去了线上数据测试的意义。 图11 视频真机验证结果图 视频累计处理验证异常上报30000+，确认问题1200+ 3 总结 线上数据提升移动app质量的方案最核心的原理是利用用户上报线上数据构造更具有针对性，更加全面的测试输入
来源 | 悲了伤的白犀牛 图片来源 | 视觉 日前，国内三大主要通信运营商分别公布了1月份客户数据。从主要的移动客户数看，中国电信依然延续增长，中国联通开始止跌回升，而中国移动持续跌势。 所以，中国移动管理层似乎也对这种“用户流失”持相对宽容的态度，至少我没看到中国移动有任何非理性的营销政策来试图挽回这个“败局”。 二、三大运营商志在何方？ 近两年来，三大运营商在对待“传统通信”这条赛道的策略上已经发生了分歧—— 中国移动显然已经不再留恋“传统基础通信”这片被血洗过很多遍、已经相当贫瘠的土地了，正在积极部署政企市场，试图在那片蓝海上再造一个中国移动 对通信运营商来说，5G毫无疑问是当前及未来几年的重点，而今天，5G红利已经初步显现出来，在中国，三大运营商5G用户数大幅增长，年度电信收入增长3.6%；在韩国，其运营商收入和利润同比都取得正增长。 这个话题以后找点数据再聊） 四、通信运营商的未来在哪里？
此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。 不管是市场也好，产品也好，运营也好，老板也好，大家都会有各种各样的数据需求，但都会提给他。 比如，你重要的就是考察一个节日或者一个开学这样一个时间点，然后想搞一些运营相关的事情，这个时机可能就错过去了，许多人等不到了，有些同学可能就干脆还是拍脑袋，就不等待这个数据了。 这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。比如：它理解起来非常麻烦。 ◆ ◆ ◆ 运营分析实践 下面结合个人在运营和分析方面的实践，给大家分享一下。 案例1：UGC产品 ? 首先，来看UGC产品的数据分析的例子。
物联卡是基于运营商提供物联网专用号段的物联网通信业务，该业务支持短信、无线数据通信等基础通信服务。可用于各种物联网设备的应用场景，如车联网、智能家居、穿戴设备、共享单车、移动支付、环境监测和智慧农业等。
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