国外电信运营商大数据运营情况.docx

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国外电信运营商大数据运营情况

北京哈睿数据有限公司

国外电信运营商大数据运营情况

2017年9月

Freewucan•睿午参

1KDDI1.

2VODAFONE3

3AT&T4..

4NTT5.

5Verizon6..

6德国电信7..

7Telefonica8..

8法国电信8..

在国内运营商对大数据还处在跃跃欲试的阶段时，国外主流电信运营商早已将大数据应用到了自身的发展之中

图表1国外电信运营商大数据应用

运营商

大数据应用场景

Telefonica

2011年旗下公司英国02推出免费Wi-Fi，获取数据；

2012年成立“动态观察”大数据业务部门；启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目。

AT&T

2010年与星巴克合作为其提供免费Wi-Fi，收集用户信息；与Facebook结盟，分析用户

数据，发现用户对iPhone体验情况，准确提供电信捆绑服务。

NTT

DoCoMo

2010年就开始着手规划大数据；利用大数据解决方案，开设MedicalBrain和MD+平台，

聚合医疗信息，满足用户个性化医疗需求。

Verizon

成立精准营销部门PrecisionMarketingDivision。

T-Mobile

和Vodafone合作开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据；

旗下公司T-systems利用大数据平台统计学数据和位置数据通过手机APP向用户提供保险

服务。

KDDI

2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心。

意大利电信

提岀“智能网络”的概念；通过汽车、医疗以及能源企业数据，开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统。

法国电信

Orange通过分析掉话率数据，找岀超负荷运转的网络并及时进行扩容，给客户提供了更好的服务体验。

Vodafone

在印度推出了M-PESA移动银行服务。

新西兰电信

成立大数据子公司Qrious对数据进行集纳和分析。

资料来源：

智库在线

1KDDI

KDDI子公司Wi2已在日本全国向国民和游客开放24万处免费WiFi热点，包括火车站、公交站、咖啡馆、购物场所等场所。

Wi2盈利模式是典型的

互联网“前向免费、后向收费”模式。

通过为客户免费提供WiFi访问的方式，

积累了大量的客户数据，包括位置、终端和访问内容，然后将这些信息打包为数据产品提供给商家，同时也基于这些信息部署展示类或效果类精确广告，实现盈

利。

Wi2在用户免费使用Wi-Fi的协议中，明确了对数据的所有权和使用权，这是免费使用Wi-Fi的一个交换条件。

通过整合日本国内原有的3-4家Wi-Fi提供商来提供无线上网服务，后端的分析和推荐功能完全部署在AWS的云计算之上，采用EMR进行日志的加工和汇总，采用Mahout来进行推荐和预测。

无需建设大数据基础设施，便可快速灵活开展业务，其核心是大数据算法和大数据的商业思维。

Wi2提供了两款大数据产品：

ldeal-insight和wifig。

ldeal-insight是提供给Wi2的热点附近的商家的一项数据产品。

它将从Wi2热点中获取用户时间序列、使用的终端、网络访问的内容；Wi2客户端（wi2

connet）中收集的个人信息、GPS信息；政府公开数据中的天气数据；商家自己上传的POS收银数据进行联合分析。

告诉商家顾客的来源、国别，顾客曾经光顾和停留过的地点，附近人流的趋势和特征，帮助商家更好地进行市场营销。

同时，通过Wi2的客户端，商家也可以根据顾客特征为顾客推送优惠券信息。

Ideal-insight在为商家提供上述信息的同时实现盈利。

Wifig主要针对外国来日本旅游的用户。

由于Wi2分析了用户的访问记录，因此可以从网页的URL或编码信息中知道用户来自哪个国家。

因此可以分析不同国家的人的旅游、住宿和娱乐偏好，因此可以帮助旅游公司、巴士公司和纪念品商家进行更好的规划。

根据分析到的用户特征，Wi2可以在客户端中推送，

或者在Wi-Fi登录的首页面放置交通、旅游、娱乐的推荐信息，这种效果类广告

定向投放非常精准，收益也颇为可观

图表2：

Wi2的大数据产品ldeal-insight示意图

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资料来源：

KDDI

2VODAFONE

Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。

早在2009年，旗下

SmarTone-V）dafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。

作为SmarTone-VOdafone第三代数据仓库，新的Teradata系统凭借卓越的性能及可扩展性使该公司能够对详细的运营数据进行更深入和透彻的分析，从而创造更大的商业价值。

该平台将传统数据仓库功能扩展到了动态企业智能（ActiveEnterpriseIntelligenee）这一更

为成熟、覆盖面更广的数据环境。

动态企业智能侧重数据仓库在业务运营层面的应用，通过数据库平台在实时操作环境的支持下，实现快速战略决策。

而

SmarTone-V6dafone是香港第一家利用Teradata动态数据仓库的实时功能提供动态企业智能，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策的电信服务提供商。

欧洲大型电信运营商Vodafone,2009年开始部署动态数据仓库，并逐步向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位臵数据。

此外，公司还开发了“能

源数据管理应用系统”，通过实时采集、分析超过27000个智能电表、传感器等连接点的数据，帮助客户智能管理能耗。

2015年，该平台帮助一家零售集团降低了27%的能耗。

3AT&T

全球最大的电信运营商AT&T,2013年开始打造“卓越大数据中心”，致力于成为“数据驱动型企业”，截至目前公司已有13000名员工接受了大数据培训。

2016年1月，AT&T推出大数据可视化工具Nanocubes用于提高大数据管理水平和效率。

公司已在交通运输、商业零售、精准营销等领域有所斩获。

例如，AT&T与加州交通部合作，通过大数据跟踪通勤状况，预测和发现堵点；推出Adworks，利用大数据实现精确广告推送，覆盖电视、手机和电脑；有偿向星巴克提供数据，星巴克通过挖掘这些数据预测消费者的登门时间段，预测用户行为，并做出个性

化推荐。

位置数据货币化

AT&T和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通

过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。

为此,AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，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星巴克。

星巴克通过对这些数据的挖掘，可以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，并做出个性化的推荐。

此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、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。

4NTT

提供“移动空间统计”服务

NTTDocomo2010年起开始制定大数据转型规划，分为三个阶段：

建立资料库，建立应用机制，实现应用，并圈定了八大突破领域，即金融及结算、多媒体、商业服务、医疗与健康服务、物联网、集成与平台化业务、环保服务、安全安保。

目前，NTTDocomo已经开始对外提供基于基站定位的“移动空间统计”服务。

2016年2月，公司与日本美马市签署了合同，将为当地旅游和城市规划提供数据服务。

图表3:

NTT向美马市交付的人流统计图

5Verizon

建设数据中心、实现精准营销

2014年，Verizon在加利福尼亚州成立了一个大数据分析实验室作为数据分析实践研发中心，为公司提供数据分析、人工智能和机器学习活动的实践平台。

Verizon的大数据应用主要表现在针对特定消费群体（年轻用户）方面，通过提取年轻用户使用频率较高的社交媒体数据来深入了解用户的消费行为及潜在需求。

2012年10月，美国Verizon为充分挖掘、分析用户数据信息成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），洞察用户需求以进行精准营销，为广告投放提供数据支撑，并推出面向ISIS（Verizon、AT&T和T-Mobile发起的移动支付系统）的移动商务（MobileCommerce）

6德国电信

旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。

基于拥有全球

12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。

通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。

此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将

医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。

在汽车行业，T-Systems开发并运维了星载公路收费系统，未来还将开发车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统。

包括医院和保险

公司在内的医疗企业也需要T-Systems在医疗行业的专业知识。

T-Systems通过安全的传输方式和便捷的解决方案将各相关方联系在一起，提供整合医疗解决方案，让病人能够接受医生、药师、复健师们跨科室的服务。

在能源领域，智能电表让用户的用电和用暖数据精确到分钟，极大促进了能

源的合理使用。

T-Systems在运维复杂的网络方面经验丰富，具备能源领域相关的行业知识，它将这两者结合，为未来的能源网开发解决方案，即“智能网络”。

可再生能源发电的发电量常常不稳定，智能网络将能平衡发电和用电量，帮助电

网维持稳定。

此外，T-Systems还利用其网络、服务以及集成解决方案帮助各级政府机构、安全部门以及教育机构优化工作流程，减少日常开支，优化组织架构，为市民提

供更优质的服务。

7Telefonica

用户体验优化、数据打包出售

西班牙电信曾推出过移动宽带网络的最终用户体验管理项目和一个含有60

多个用户体验指标的系统，支持在线计费系统（OCS）、探针、无线网络控制器

（RNC）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、域名系统（DNS）等各种网络节点的信息采集。

并将采集来的全部信息进行归纳整合、储存在数据库中，为用户体验管理提供数据依据。

西班牙电信还和市场研究机构GFK在数据分析和打包方面进行合作，使数

据更具利用性。

2012年更是直接成立动态观察（TelefonicaDynamicInsights）的大数据部门，该部门通过对数据进行分析打包，帮助客户进行可靠预测。

例如它

推出的“智慧足迹”产品，在城市分区的基础上，分析客户流量分布，为政府交通和企业选址提供依据。

8法国电信

提供商业决策、服务公共事业

法国电信旗下的通信解决方案部门”OrangeBusinessServices一方面利用

大数据提升服务质量，优化用户体验。

例如通过对客户进行细分，分析客户数百万电话的数据记录，重点关注客户的通话对象以及通话频率，有效提高了用户流失预测模型的精确性，另外还通过分析掉话率数据，寻找超负荷运行的网络并进行维护及扩充。

另一方面“OrangeBusinessServices