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weixin_39821620 2019-10-17 03:30:21

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运营商"大数据"需求分析当前电信运营商，尤其是移动通信信息服务领域中数据的爆炸性增长为大数据技术的应用提供了丰富的数据原料。运营商已深刻认识到大数据的重要性，均在数据仓库建设方面投入了大量资源，在企业内部已经利用大数据实现消费行为记录管理。大数据分析也已经成为运营商提升核心竞争力，创新业务模式的有力手段。运营商数据一般可分为三大类。第一类是业务数据，如用户姓名、出生日期、所用终端信息、通信行为习惯等等；第二类数据是企业内部的经营管理活动产生的；第三类是网络日志，这是所有数据里占比最大的一块。一、运营商大数据分析应用领域。运营商对数据分析的应用主要涵盖企业管理和产品服务、客户调查、网络优化等。 1、改善用户体验。通过对大数据资产的有效利用，电信运营商能够更好的了解客户，提供客户满意的服务和产品，提高客户忠诚度，降低流失率。研究并应用大数据关键技术对各领域持续生成的服务数据、用户数据和网络数据进行分析挖掘，并将产生的结果和知识应用于服务和支撑系统中，对服务的运行数据进行缜密的评估和诊断，并实现对用户的行为数据进行深入的分析和挖掘。 2、支撑企业决策。通过大数据可视化，实时真实准确展现企业发展现状，支撑企业的战略决策和管理。在经营分析系统中，深度挖掘融合市场、集团、客户、客服、网络、财务数据，为业务和决策部门提供较完备的用户数据分析，使公司决策由"经验型"转为"分析型"，实现了精细化运营。公司发展战略部需要依靠数据来分析了解市场情况，比如地方出现突发事件后客流量减少从话务量可以看出，通过用户的漫游话单可以看到马航失联事件对当地旅游业的影响等等。 3、创新商业模式。大数据应用为电信运营商开创了新的盈利模式。例如：产业链的合作模式、数据的开放运营等等。随着大数据技术这种全新的方法和工具在移动通信信息服务领域的深入应用，必将创造出革命性的新生产力，促进移动通信信息服务产业进入新一轮爆发性增长。例如：精准营销，促进增值业务发展，根据用户对互联网内容的偏好进行交叉销售。 4、渠道管理。数据分析也可以帮助运营商做好对渠道商的管控。比如，目前中国移动在国内大概有100万个社会渠道，根据现有政策，如果渠道商发展了新客户，中国移动会对其发放酬金。但有些渠道商会通过作假来套取酬金。但这些欺诈行为是可以通过数据分析鉴别出来的，比如说如果新客户的很多行为是高度一致的，基本可以判定这些属于假用户。二、具体应用举例。比较成熟的应用包括：流量经营分析系统、手机阅读BI（商业智能）系统、无线音乐BI系统、垃圾短信骚扰电话分析系统、位置精准营销系统等。以手机阅读BI系统为例：通过大数据BI平台产品，实现智能推荐、精准营销、用户分析、产品分析、门户分析、智能报表、合作伙伴管理、数据开放等大数据应用。通过打造生产型BI应用，每天为千万级终端用户提供个性化推荐，为百万级终端用户提供精准营销，直接提升用户留存率、订购转化率等企业重要KPI指标。同时，手机阅读BI面向运营商提供数据分析支撑、运营支撑、决策支撑，大幅提高企业运营管理效率；面向全国省市及合作伙伴，提供数据开放服务，树立基地在价值链中的主导地位，并实现产业共赢。三、运营商对大数据的价值挖掘方面仍然存在的问题 1、缺乏企业级的数据标准，缺少数据管控流程，不同的业务部门对同一个产品的标码都是不一样的，这样就无法做到企业级的分析； 2、数据口径不一样，不同部门对未来趋势的看法是不一样的；举个例子，省公司仅靠地市公司提交的部分数据进行分析，下达的营销方案让地市一线难以理解； 3、企业内部没有对数据做好统一管控，导致数据重复存储，数据安全风险很大； 4、需求部门和IT部门是割裂的，需求部门不了解IT部门有哪些数据，不知道什么需求是合理的，而IT部门不知道其他部门的需求。 OTT企业对传统电信运营商的业务冲击是很严重的，比如说微信，从今年初到现在，中国移动的短信业务相比去年同期下降了20%，转型势在必行，而大数据是支撑企业转型发展的工具。四、未来大数据的应用需求 1、数据仓库技术的更新换代。传统数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据随着运营商各项业务数据量的增加，伴随应用复杂导致的数据量的进一步增加，海量的数据量导致了运营商业务系统数据存储和处理压力，而数据仓库无法线性扩容，导致运营商信息系统出现管理难度加大、成本高、扩容压力大、效率下降等问题。 2、电子渠道，精准音效。把网站上的用户关注度或行为特点记录下来，并将这部分数据跟原有的数据库进行整合分析，就能将用户个人的购买行为轮廓真正地描绘出来，实现精准营销。 3、各业务系统的数据整合，资源和应用的共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信

智能铁路大数据应用中国新四大发明：高铁、支付宝、共享单车和网购中国铁路运营里程12.4万公里其中高铁2.2万公里动车2586标准组机车21000台客车71000辆货车764000辆货运量33.3 *108亿吨客运量28.1*108亿人次 -----2017春运单日最高售票12.39*106 中国铁路的最新成就采用物联网、大数据、云计算、大容量通信、卫星导航、3D-GIS、智能控制与决策等技术，通过对铁路内外部环境透彻的感知度量、全面的互联互通、深入的智能分析，高效综合利用与铁路运输相关的所有移动、固定、空间、时间和人力等资源，实现铁路移动装备和固定基础设施状态的自感知、自诊断、自决策，达到运输生产作业智能化、运营管理组织智能化、经营决策分析智能化，达到保障安全、提高运输效率、改善经营管理和提高服务质量目的的新一代铁路运输体系。智能高铁的定义智能列车智能车站智能线路智能高铁的组成智能京张: 高铁2.0的最佳实践智能感知智能诊断智能决策主动学习协同互动智能高铁的典型代际特征及技术体系中国铁路数据资产来源 $ 供应链数据勘测设计备品备件装备制造物资材料等社会相关数据公路客运数据社会货运量数据主要运输品类数据网络舆情信息铁路沿线气象地灾数据旅游、机票、酒店信息宏观经济指标等铁路内部数据客货运服务安全监控运输组织工程建设基础设施维护经营管理企业支持等中国铁路数据资产总体构成铁路大数据类型中国铁路大数据资产类型时空分布广全生命周期、全业务数据质量高数据活性大铁路大数据资产的特点六个方面问题 1/ 数据不完整，数据碎片化 2/ 存在数据壁垒，数据共享不充分 3/ 数据编码标准不一，数据体系化不足 4/ 数据综合利用水平不高，数据价值挖掘不够 5/ 基础设施支撑不足，影响数据挖掘能力 6/ 数据分析人才缺乏，专业团队能力不足铁路数据资产的现状和挑战铁路大数据服务平台大数据安全体系大数据治理体系铁路大数据典型应用铁路大数据应用的顶层设计1+2+N 1 2 N 典型应用开展数据平台建设数据资产治理铁路大数据应用的三驾马车数据认责企业级数据标准制定企业级主数据平台建设制度和管理办法铁路数据资产汇集铁路数据资产治理建设铁路大数据中心构建满足铁路业务分析需要的企业级大数据分析基础设施搭建铁路大数据服务平台数据采集、数据存储、数据分析、行业模型、数据可视化铁路大数据平台建设铁路大数据主要应用场景设计全路日均售票量800万+ 全路峰值售票量1100万+ 互联网+手机峰值售票量806万手机峰值售票量588万 12306网站注册用户3亿客户端总装机量2亿 12306系统——全球交易量最大的票务系统 19 铁路客流量预测基于用户画像的客运产品设计常旅客服务驳接联运分析客运指标分析及运行图优化互联网售票风险防控客运数据增值服务产品设计售票组织策略动态预警和调整车次衔接优化铁路延伸服务精准推荐旅客出行参考和精准服务客车收益分析互联网广告精准投放铁路客运大数据应用场景第一代客票系统旅客发送量可视化分析 2008年-2016年规划设计 5 实施安装 28 运营维护 65 更换回收 2 铁路基础设施LCC 预防性维修 Preventive Maintenance 修复性维修 Corrective Maintenance 预测性维修 Predictive Maintenance Time Based Failure Based Condition Based 铁路基础设施的运维模式基于大数据的预测性维修预测性供应链预测性零部件分配故障和服役能力预测铁路基础设施大数据应用场景铁路基础设施大数据应用实践面向铁路行车安全的物联网 1 跨专业安全相关数据的整合、清洗与标准化 2 社会气象、地质等信息的融合 3 大量文件、图片、图像等非结构化数据的分析 1 安全风险的辨识 2 安全管控综合评估及控制 3 安全风险自动预警 4 安全人员和资源的合理分配 5 事故故障关联分析铁路行车安全大数据面临的挑战数据挑战业务挑战 0 50 100 150 200 250 300 2016. 4 2015. 4 2014. 4 14 0 3 0 47 36 18 101 6 13 13 0 0 0 115 56 113 108 76 41 83 18 63 85 295 204 478 679 202 67 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 2016年1月 2016年2月

1. 中国私募股权行业转型升级，“精投细管”彰显价值 2019年中国私募股权投资行业寒冬延续，“募投管退”全方位承压。在资金募集端，继2018年的募资规模大幅下降后，2019 年私募股权投资市场募资总金额保持在万亿元水平。在宏观经济下行和市场不确定性背景之下，各类出资方心态更为谨慎，市场资金面持续收紧。与此同时，受到资管新规等政策影响，募集新基金所需周期延长、难度加大;而有限的资金也在向历史业绩较好、品牌效应明显的头部机构集中，使大量长尾基金的募资问题更为严峻。募资乏力导致私募股权机构普遍呈现避险偏好，投资节奏明显放缓;另一方面，在移动互联网风口逐渐沉寂后，优质标的数量也明显减少。叠加影响下，2019年股权投资市场投资总金额约5,940亿元，同比降幅达30%。此消彼长，投后管理一环越来越受到私募机构关注，但投后管理团队专业化资源不足仍是普遍现象。近年来头部机构在传统投后服务基础上有意识地开发标准化服务产品，但从行业整体来看，管理策略不清晰、方法体系不成熟等问题仍然阻碍了投后管理真正实现提效增值。在退出端，中国私募市场长期以来依靠IPO为主要退出方式，但近年美股、港股和A股市场不同程度的破发及一二级市场估值倒挂致使IPO的退出路径受阻。 2019 年，得益于科创板设立并试点注册制，IPO情况有所起色，投资机构也积极拓展并购、回购、股权转让等多元化退出方式，总体投资退出案例剪刀差有所收窄，但仍处在高位。当前挑战正是此前资本市场非理性繁荣的积弊。2009年创业板推出以来，大量缺乏风险意识、投机套利、追移动互联网风口的私募机构涌入，投资了大量需要烧钱获取流量、变现模式不清晰的初创企业，导致损失惨重。资本寒冬之际，正是中国投资行业转型之时。在本轮结构调整期，一批规模小且不具备成熟运作能力的私募机构将面临离场。而在宏观经济增速下行的新常态下，风口逐渐沉寂、机构重新洗牌后的投资行业将更为理性和成熟。对标欧美成熟私募市场，私募机构单体管理规模逐渐增大，基金类型更加多元，资金来源愈发广泛，退出方式日趋丰富，因此通过精准投资和专业投后管理实现更高效的资产增值尤为重要。罗兰贝格《2020年欧洲私募股权市场展望》报告中针对欧洲2500余名私募股权从业者的调查结果显示，高达94%的从业者认为标的价值在交易中被高估，未来私募机构需要透过表面溢价精准洞察标的商业模式的真正价值。同时，成熟市场私募机构正更加注重打造抗经济波动能力强的投资组合，并采取更积极的投后管理方式，帮助被投企业改善业绩，建立投资与管理生态，实现投资组合的产业协同与增值。随着中国私募股权市场的不断演进，行业进入综合竞争时代。此前“风口投资+估值套利”的模式难以为继， “技术驱动”、“商业理性”和“协同增值”将成为投资逻辑的支柱。一方面，中国经济由大转强的过程需依靠核心技术作为战略支撑，未来投资重点将由投模式向投技术转变。另一方面，市场投资逻辑将返璞归真，简单的“好故事”已经不足以获得投资，快速烧钱而变现模式不清晰的初创企业难获青睐，真正能将盈利模式跑通的企业方能脱颖而出。私募机构必须在“投”、 “管”能力提升上下足功夫，精准识别优质项目，并通过投后管理提效增值。能否“投得精”、“管得好”将是中国私募机构面临的重要挑战，也是私募机构一较高下的关键。 2. 汽车出行领域大有可为，成长型、并购型投资机遇见可而进 3. 全生命周期长线布局，六大理念制胜未来

关于Lewin Technology Lewin Technology 是中国山东省应用创新的主力企业。Lewin Technology 专注于互联网、移动互联网、融合通信等多个产品领域的信息应用系统的研究、开发和推广。公司拥有众多优秀的信息技术人才、完善的研发体系和丰富的信息应用经验。开发了移动电子政务、移动电子商务、移动电子监控、电信增值服务等多种综合服务平台，应用于政府、电信、高校、税务、电力、商业、电子商务等行业。 Aspose.Words for Java 最新下载问题 Lewin

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