电信企业大数据分析的应用及发展策略研究

一。大数据正改变企业的运营管理决策方式

移动化。云计算。大数据和全球化,正改变着企业的运营管理决策方式。由于数据处理分析和管理等相关技术的不断成熟,企业内部的管理运作数据。业务运作数据,企业与客户的关系及互动数据,客户或潜在客户在论文网企业经营业务之外的生活方式。活动。情感。社交等大数据,正为企业所采集和分析。

二。大数据分析的必要性

数据分析专业有句行话:巧妇难为无米之炊,可见数据原材料的丰富多样性和质量对数据分析在企业中所发挥的价值起到关键的制约作用。对于电信企业来说,可拓展的大数据源有哪些,可拓展大数据源与企业原有传统数据源之间存在什么差别和联系,下文将详细介绍。

(一)目前电信企业大数据分析的可拓展方向

(1)社交网络分析模型。大数据伴随社交网络的风行而发展。对于电信企业来说,客户的社交网络分析(SNA)即一个重要的大数据分析方向。

(2)客户体验分析(CEA)模型。近年,电信企业一直倡导客户体验管理。客户体验管理以提高客户整体体验为出发点。

(3)客户价值分析(CVA)模型。客户管理的基本原则是:企业根据客户的不同价值,提供不同营销方案及销售和服务等级,所以客户管理的核心依据在于客户价值的测算。传统数据时代,电信企业一般先计算出客户使用电信产品的消费额,再从中减去有关网络。营销。结算等成本,测算客户带给企业的利润,依此判断客户价值。

(二)目前电信企业可拓展的大数据源

前文提到,电信企业从传统数据时代走向大数据时代需遵循的原则为:围绕分析需求,结合大数据可获得的条件,规划所需大数据的采集。存储。处理和分析各阶段的运营管理步骤,是拓展大数据源较以往传统数据尤需谨慎的问题。因此,围绕大数据时代目前电信企业可拓展的社交网络分析。客户体验分析和客户价值模型完善等分析方向。

(1)CDR。RFID。Wi-Fi等社交网络信息。以往电信企业采集的CDR。RFID和Wi-Fi数据通常用作业务统计和用户行为分析,随着社交网络分析模型的逐渐成熟,以移动用户为对象,以发展和完善电信客户社交网络分析。

(2)地理位置信息和移动终端上的各项应用信息。智能移动终端正在改变着人们的生活。移动终端已经成为指导人们生活并记录人们生活轨迹及人际关系的大数据库,电信运营企业若想洞察客户,当然不能忽略移动终端这个数据库中详实且非常细致的数据。

(3)各类企业网站(尤其是社交网站)数据。作为企业新的销售和服务渠道,企业自身网站,如网上营业厅之类的各类电子渠道。企业微博之类的社交网站页面,甚至实时为用户推荐个性化产品或信息浏览服务。

三。企业应用大数据分析的必要性

第一,实时大数据分析支撑的营销运营管理应用。第二,客户体验管理应用的真正落实。第三,大数据分析促进智能管道运营应用的落实。

四。大数据对企业IT系统支撑的更高要求

大数据时代是企业IT系统运营管理完善和优化的时代,因为大数据涉及的所有技术几乎都属于IT范畴,技术的进步和业务部门对IT系统支撑的更高要求,必然推动企业相关运营管理的进步。

(一)对IT系统支撑提出的更高需求

(1)大数据采集范围更广。前面讲述的大数据,采集范围不再限于以往B域业务系统的客户订购。行为。服务销售互动以及账务。竞争等结构化数据,采集到社交网络。互联网以及手机应用等文字。图像。视频等非结构化数据。

(2)大数据采集处理分析时限要求更高甚至实时。前面讲到的3个应用方向――实时大数据分析支撑的营销运营管理应用。客户体验管理应用的真正落实和大数据分析促进的智能管道运营应用。

(二)IT系统对大数据支撑的体系规划和趋势

(1)梳理并整合业务部门对大数据的需求,立足分析需求,做好大数据IT体系架构的3步规划。大数据相关技术条件的成熟。大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素,都是制约企业建设大数据IT系统的条件,要充分抓住大数据带来的机会并避免心急吃不得热豆腐,反被热豆腐伤害“的问题。

(2)以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑消费化“趋势。所以,大数据时代,大数据要真正改变企业运营管理决策方式,使企业上下形成以数据驱动的企业文化为标志性特征,每个人都要做好与数据打交道的能力和心理准备,而IT系统运营管理部门也将不得不面临大数据从数据采集。清洗。存储。处理到分析。提供和管理的过程,在各业务运营管理流程。各部门。各类用户间如何高效运行。高效交互。高效支撑的更复杂的IT系统支撑问题。

五。结论

所以,大数据时代,大数据要真正改变企业运营管理决策方式,使企业上下形成以数据驱动的企业文化为标志性特征,每个人都要做好与数据打交道的能力和心理准备,而IT系统运营管理部门也将不得不面临大数据从数据采集。清洗。存储。处理到分析。提供和管理的过程,在各业务运营管理流程。各部门。各类用户间如何高效运行。高效交互。高效支撑的更复杂的IT系统支撑问题。

(作者单位为大学东吴商MBA2013春季班)

电信企业大数据分析的应用及发展策略研究