运营商所掌握的数据有哪些优势

㈠ 大数据时代，电信运营商如何“点石成金”

大数据风起云涌。对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？ 从4W到4V： 运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。 电信运营商作为信息服务的基础服务商，其提供的服务用一个简单的词来概括就是“4W”Who、When、Where、What，在使用服务时，哪些用户、需要联系谁、什么时间、处于什么位置、做些什么，这些信息无疑都需要经过运营商的管道。 对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。 数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。 由大入微： 构建智慧的大数据体系 由微入大易，由大入微难。对电信运营商来说，将无数具体而微的信息汇集起来其实并不难，真正的难点在于如何点石成金，如何“驾驭”这纷繁复杂的数据，如何存储、整合、分析、汲取出真正有价值的内容，并创造性地使用它。 大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。 那么电信运营商该如何去构建面向智慧运营的大数据体系？ 对电信运营商来说，可以利用大数据实现自身的精确化营销和精细化运营，在这方面，国内已经有运营商作出了尝试。使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务，如针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而抢占市场制高点。 未来，运营商还可以拓展第三方模式，加大开放合作力度，与产业链各个环节开展合作，加快对大数据经营商业模式的探索，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将数据转化成“真金白银”。在这方面，国外电信运营商的探索给我们提供了思路。西班牙电信去年成立了名为“动态洞察”的大数据业务部门，它可以为客户提供数据分析打包服务，帮助客户把握重大变化趋势。法国电信的移动业务部门也开始尝试挖掘大数据的潜在价值，比如，它承建了一个法国高速公路数据监测项目，对每天产生的几百万条记录进行分析，从而提高了道路通畅率。更具颠覆性的是Verizon，其数据业务的盈利收入在其整个业务中占比非常高，其中就有联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取的额外价值。 分析人士指出，数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。数据重构商业，虽然国内在这方面的探索还未形成规模，但对运营商来说却代表着前进的方向凭借自身优势，将数据分析包装为服务，提供给政府、商场、银行等第三方机构进行决策，从而实现商业模式的创新，并在与互联网企业的竞争中占得先机。不过，需要明确的是，这里的数据包装并不是非法采集用户个人信息，更不是贩卖用户个性化隐私，真正的大数据应该是用加工实现增值，用分析来指导决策，而非原始数据信息本身的低层次滥用。

㈡ 运营商做物联网 优势到底何在

在业界的普遍认为中，运营商做物联网似乎有着先天的优势，优质的网络资源、强大的计费平台以及广泛的用户基础，应该肯定的是，运营商在联合地方政府提供民生类的社会化物联网服务的过程中，确实做出了不小的成绩。
比如中国移动的12582“农信通”，已形成了以6个应用产品，4条服务主线，2个全网平台，1个中央信息库的产品体系，在农生、农商、农政等领域开发了12582热线、百事易、商贸易、政务易、务工易、农情气象6大产品，通过语音、短信、互联网等服务方式为广大农户，提供找工作、找销路、农业科技、生活网络等十余项惠农信息服务。
但在物联网更大的市场范围—行业应用中，运营商的优势依然存在？以车联网市场为例，完善的网络覆盖显然是汽车通信的标配，一方面传感器收集到的数据需要随时传输到后台，另一方面信息服务的提供也需要不间断的无缝网络，但现阶段运营商显然还无法实现百分百覆盖，利用多种通信技术实现多网共存仍然是其主攻方向。
中兴通讯执行副总裁谢大雄也表示，物联网将引发多端时代，更加专业化的终端数量不断增加，物联网应用不可能仅在一张网运行，比如汽车、医疗都会搭建自己的网络，如果过去十年通信的任务是IP化，那么今后运营商就要更多地专注在IT化。
另外，在运营支撑领域，尽管运营商具备业界完善的计费系统，但能否直接应用于物联网业务？回答应该否定的。
运营商的计费系统是按秒计时，但车联网业务都是合作的打包套餐，并在出包以后续费，另外一些业务也将采取更灵活的订阅计费方式，比如按次收费或后向收费等等。而这种灵活多变的组合计费方式显然与传统的电信计费不同，运营商想要接手恐怕还需要在IT环节“另起炉灶”。如此一来，相比那些行业内的专业厂商而言优势何在？
中国物联网校企联盟技术部

㈢ 大数据时代，电信运营商如何“点石成金”

对于大数据中蕴含的商业价值，有人形象地将其称为“数据钻出石油”。充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。面对这种情况，相信很多业内人士都在思考这些问题：大数据究竟会给电信运营商带来哪些新机遇？大数据时代下的电信运营商面临什么样的挑战？电信运营商今后将如何运筹帷幄、构建面向智慧运营的大数据体系？ 从4W到4V： 运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”——体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。体量意味着海量的数据，多样是指数据类型繁多，速度主要指数据被创建和移动的速度快，而价值是处理数据的目标、从各种形式呈现的复杂数据中挖掘有用的东西。 电信运营商作为信息服务的基础服务商，其提供的服务用一个简单的词来概括就是“4W”——Who、When、Where、What，在使用服务时，哪些用户、需要联系谁、什么时间、处于什么位置、做些什么，这些信息无疑都需要经过运营商的管道。 对比“4V”和“4W”，我们可以发现两者之间的契合之处，通信用户数以亿计的基数保证了数据的海量和多样性，通信网络的实时承载保证了数据的速度，更重要的是，运营商还可以搜集到用户位置、大体收入等有价值的数据，进而为精准营销提供参考。因此，运营商在掌握用户行为数据方面具有先天优势，这是一般互联网厂商所望尘莫及的。随着智能手机和高速网络的普及，运营商能够获得的用户行为数据还将更为丰富。 数据科学家、《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格表示，在大数据时代，拥有数据的公司无疑将取得巨大的成功。因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力。从这个角度看，运营商无疑坐拥一座天然的宝藏，但是能否挖掘、提炼出这些矿藏中的价值将决定运营商能否把握住大数据带来的机遇。 由大入微： 构建智慧的大数据体系 由微入大易，由大入微难。对电信运营商来说，将无数具体而微的信息汇集起来其实并不难，真正的难点在于如何点石成金，如何“驾驭”这纷繁复杂的数据，如何存储、整合、分析、汲取出真正有价值的内容，并创造性地使用它。 大流量并不一定带来大数据，电信运营商获得的数据中大部分都是“桀骜不驯”的——它们被称为非结构数据，这种数据本身并没有太多价值。目前，电信运营商在大数据方面的探索还仅仅处于起步阶段：一方面，用户的行为、轨迹、状态等数据散在网络各个环节中，形成信息资产的成本非常高；另一方面，运营商大数据挖掘手段还很不充足，如何从庞大的数据中分析出有价值的信息并找到合理的商业模式，提高“驾驭”数据的能力，成为电信运营商面临的挑战。

㈣ 运营商数据和sdk数据相比优势有哪些

运营商提供数据网络服务。运营商包括移动、联通、电信。可以使用他们提供数据网络服务上网

㈤ 中国移动、联通、电信优势劣势分析有哪些

三大运营商优劣势分析
(一)中国移动优劣势分析
1. 优势：
1) 客户群规模较大。中国移动客户群占比最大，大网效应明显。据统计，2007年中国移动总用户数为4.07亿户，已经占据了移动市场70%的市场份额，更可怕的是，在新增市场上，中国移动占到接近87%的市场份额。
2) 品牌优势。在品牌方面中国移动做了较好的规划，目前已形成了“全球通”、“神州行”、“动感地带”等三个全国统的主导产品品牌，分别涵盖高端用户、流动性较强的用户和收益潜力大的潜在中高端用户，此外还有大量针对区域市场而推出的临时性品牌。而从企业品牌来说，据世界品牌实验室发布的2008年《中国500最具价值品牌排行榜》，中国移动以1206.68亿元的品牌价值再次荣登最具价值品牌榜首，与上年相比，其品牌价值增长了106.14亿元。
3) 资金实力雄厚，其2007年全年营业收入超过中国电信、中国网通和中国联通收入的总和，净利润更是高达871亿元，而其他三家运营商净利润之和仅有450.97亿元，只为中国移动的一半多一点，雄厚的地资金实力是其在网络建设、营销补贴、客户关怀等方面领先其他运营商的重要保障。
4) 网络优势。中国移动的基站数量已经达到30.7万，覆盖区域最为广泛，而中国电信和中国联通两家的基站之和不足其一半，其网络信号好的特点已经深入人心。
5) 渠道优势。未来的竞争将是渠道的竞争，中国移动的渠道优势非常明显，这些渠道既包括沟通100、品牌店、体验店等专业、自控渠道，也包括其设置于手机卖场、手机维修点等兼营、代办点。由于中国移动的渠道种类、数量繁多，对不同渠道的掌控、管理力度也有所区别，其在长期的移动业务运营中也形成了一套比较科学完善的渠道管理机制。这些机制有效地调动了各代理经销商的积极性，有助于其形成渠道长期的竞争优势。
6) 宣传优势。近几年，中国移动对宣传上投入的资金可以说是天文数字，大有“钱无处花”之嫌，从央视的海量广告到各种活动的赞助，中国移动的标志已经遍布人们生活中的每一个角落。
7) 其它。包括IT支撑、信息化应用程度、客户认知等诸多方面。
2. 劣势：
1) 国家规定中移动未来发展宽带业务只能依靠铁通自有资金，这种 非对称管制政策必然对移动发展起到一定的遏制作用;另外，工业和信息化部已经在深圳和天津等城市试点手机用户携号转网，中移动的号码可以转往中国电信和中国联通，但是禁止中电信和中联通的号码转往中国移动。这种手机的非对称管制政策范围有可能拓宽，这对中国电信和中国联通来说无疑是个期待。
2) 合并后，铁通仅作为其全资子公司独立运作，与铁通关系松散，铁通7万员工也让未来的新移动的人事变动充满挑战，行政融合度较差。
3) 固网劣势。其固网劣势不仅表现在范围小、网络资源薄弱、光纤到位率低、还表现在区位资源服务水平较差、客户认知度不高等。
4) 产品单一，融合度差。移动最大的优势就是单产品，而这也正是其最大的劣势，加上国家非对称管制政策的影响，其移动业务与固网业务融合难度较大。
5) 终端劣势。主要包括产品辐射性强，保密性差，上网速度慢等。

㈥ 运营商核心竞争,与互联网相比有那些优势

一、行业薪资高
市场经济高速发展的时代、互联网行业以很强的发展势头、成为目前很有前景的高薪行业之一。面对庞大的人才需求、公司会为了争取到专业的技术人、给出更高的薪水。
二、入行门槛低
学互联网技能门槛低、花费时间少、易学易懂成才快。以新华电脑教育为例、从零基础开始教学、分阶段和五新课堂授课模式、企业真实项目实训、完全打消学不会的顾虑。只要你肯努力、就可以成就自己的梦想。
三、接收先进的科技知识
随着时代的发展，互联网行业带来的进步、改变，是深入人心的，而互联网行业，一直是时代进步的象征，是高科技、先进的代名词，互联网行业适合那些勇于挑战自我的年轻人，正是在不断的自我挑战中、行业涌现出来许多人才。
四、专业性强
互联网从业人员的项目意识和专业性是非常强的。像工程师等岗位都要求具备非常专业的技术知识，因此，互联网从业者都拥有很强的专业性。
五、前景发展好
互联网行业的岗位人缺口大、行业不断有新技术出现、技术的更新，新兴的岗位也逐渐增多，市场人才需求巨大，就业不用愁！
六、工作环境好
一般从事信息产业的企业大都集中在高级写字楼内。工作环境优越，生活设施完善，同行业人才聚集，有利于建立广阔的人脉，为自己的事业奠定稳固的基础。

㈦ 大数据为运营商带来哪些机遇

大数据为运营商带来哪些机遇
在互联网和通信技术飞速发展20年后，一个属于“大数据”的时代到来了。随着互联网、移动互联网、终端设备、物联网等技术的发展，全球数据生产正在高速增长。信息正成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存，企业也越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源，如今信息处理技术的高速发展使很多数据的价值能够被更好地挖掘和利用。
大数据时代的到来，让传统电信运营商面临不小机遇。由于电信运营商长期进行网络运营、拥有海量的用户以及丰富的行业应用，这些资源能够为电信运营商提供海量的数据源；电信运营商拥有的底层网络带宽、机房机架资源优势明显，能够为大数据快速发展提供基础保障；而且电信运营商还有平台资源的优势，电信运营商提供的智能管道和综合信息服务，能够为庞大的有价值的数据处理提供平台。
传统电信运营商在依托上述优势的条件下，可以实现业务运营模式的转型。
向“数据资产”运营的转型。电信运营商在进行网络运营、业务运营和提供服务的过程中能够感知并获取网络状态、业务状态和用户特征数据，通过挖掘整合这些“数据资产”，并构建面向大数据服务的开放平台，向第三方提供开发共享平台，形成有价值的商业资产和变现能力。
向“流量产品”运营的转型。电信运营商通过对相关网元的数据感知、按用户签约属性、业务内容、带宽要求和通道资源，实施制定灵活的多层级，并兼顾QoS的智能策略控制，提供差异化的带宽接入、定价能力。
运营商还可以进行基地业务营销，收集社交网络、音乐、游戏、阅读等上网行为方面的大数据，洞察客户行为特征，开展基地业务针对性营销； 进行实时位置营销，收集用户位置等大数据，以及客户资料等传统数据，开展基于用户位置分析的实时位置营销；通过收集信令、用户接入呼损、网络优化等大数据，开展网络系统优化分析，提升网络通信质量；开展终端分析服务，通过收集终端销售、供应链、微博终端评价等信息，开展终端定制业务及定向广告服务。
总而言之，电信运营商在大数据时代的机遇下，需要在以下几个方面谋求发展，包括：构建数据共享服务体系，整合内部数据，为企业发展提供数据支撑和决策建议；分析引领业务发展，发挥数据价值，优化业务资源利用；以应用为王，推进相关技术和应用，提升客户感知，支撑流量经营。

㈧ 运营商发展大数据的核心价值在于商业化

运营商发展大数据的核心价值在于商业化
近年来，电信运营商利润率增幅放缓甚至下降，传统话音业务收入增长乏力，日趋边缘化、管道化；数据业务占比迅速增长，但量收的剪刀差持续扩大，投入多回报少。
在运营商转型路上，大数据技术的深入应用与商业模式的开发大有可为，可以说是运营商规避同质化竞争，打造智能数据管道，寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。大数据的技术架构寻求高性能与低成本的统一，可以降低电信运营商庞大的IT资本开支压力。大数据的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源、前向收费方式转变为基于网络资源和依据海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式，是一种新的商业模式。
国内运营商大数据应用受限
国内电信运营商在大数据应用方面主要受到了以下方面的限制。
第一，数据采集散乱、深度不足：电信运营商拥有海量数据的来源，但采集渠道散乱，通常分级、分地区、分系统建设，整体规划不足，数据标准化程度低，汇聚困难，无法形成有效的数据资产。
第二，数据分析能力不足：电信运营商建有以数据仓库为核心的经营分析系统，通常采用小型机加高性能存储架构建设，针对传统话单日志等结构化数据设计，还不具备非结构化数据与流数据的分析处理能力。
第三，数据商业应用不足：电信运营商大量数据尚没有充分发掘数据应有的价值，智能管道的建设正处在初期阶段。现有分析系统仅对内部提供服务，缺乏对外数据开放平台，大量数据未能有效进行商业利用。
电信运营商大数据发展探析
（1）大数据的政策支撑
电信运营商应积极寻求政府的支持，推动政府为大数据产业发展提供积极的政策支撑与引导、对关键技术的研发提供专项财政资金支持、对重点工程项目的实施提供支持与保障。电信运营商应高度重视大数据信息安全，推动政府部门牵头启动大数据立法，解决大数据信息权属与隐私保护问题；制定大数据技术标准与运营标准，规范大数据安全体系。通过政策支撑保障大数据产业的可持续发展。
2012年10月，中国计算机学会和中国通信学会均成立了大数据专家委员会，从行业学会的层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。运营商可以依托该平台推动企业内部大数据的发展。
（2）大数据技术架构与算法的研发
根据2012年美国市场调查咨询公司（Gartner）发布的新兴技术曲线，大数据技术正处于“期望膨胀期”，距离真正成熟尚需2~5年。电信运营商应抓住机遇加强技术研发，在开源技术的基础上，发展适合运营商的大数据技术；同时应积极对技术标准做出贡献，掌握技术主动权。在技术的拓展可主要集中在三个方面：（a）大数据的采集与传输技术。采集技术是指基于智能管道和物联网的大数据获取技术和算法；大数据传输技术研究应注重海量数据传输的安全可靠性，解决调度与控制问题。（b）大数据的存储与分析技术。存储技术主要指面向海量数据文件的有效存储与读取能力、大数据的新型表示方法和去冗降噪算法；分析技术的拓展方向应包括数据可用性和可计算性，计算复杂性问题，研究求解算法，进行高效处理等。（c）大数据的隐私安全技术。在大数据时代，如何保护用户隐私安全不仅是法规层面需要解决的问题，也是电信运营商在技术层面亟待解决的问题。
（3）大数据支撑运营中心
运营商要充分发挥大数据的价值，首要条件是具备采集、融合、存储、分析海量数据的能力。电信运营商可以在现有经分系统或数据仓库的基础上，针对目前数据采集散乱、采集深度不足、分析能力不足的问题，构建数据集中、平台统一的省级或全国级大数据支撑运营中心，为大数据的应用与商业化提供精确支撑。大数据支撑运营中心可以设置如下逻辑架构。
数据采集层：通过建设数据采集聚合网关，汇聚跨地区、跨系统的采集的丰富数据源。
数据融合层：建设海量结构化数据、非结构化数据以及流数据处理能力，建立数据标准化体系，进行统一处理和存储。
数据应用层：通过构建不同的数据挖掘与分析模型，融合结构化数据，形成数据仓库，对外提供统一服务能力。
资源管理层：提供统一监控、资源管理与运营等功能。
（4）大数据应用与商业化
大数据应用与商业化是大数据发展的核心价值与落脚点。电信运营商拥有极其丰富的数据资源，相比互联网公司更具天然优势。对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，以客户体验为核心发展流量经营，是电信运营商应对新形势下挑战避免沦为哑管道的关键。
通过大数据助力业务创新，提供市场营销与客户服务的精准支撑能力。在互联网社会中，拥有数据，就拥有了了解用户行为的基础，从足够多数据的叠加中可以探知一个人的过往行为，同时可以精准的预测出其未来的需求。通过对海量的行为和内容数据处理，可以获得用户的时间、位置、业务、终端等基础信息，分析出用户的身份、兴趣、社交圈等，这样可以开发出很多新的增值业务。
通过大数据提升企业管理水平，提供透明管控与科学运营的精准支撑能力。运营商可以融合市场、财务、网络等多个系统产生的海量数据，将相关联的数据进行处理分析，有利于运营商更全面、更准确、更快速地获得企业运营数据，为投资决策和网络优化方案提供更多视角。
通过大数据发展开放合作平台，开辟新的商业模式，助力电信运营商转型。电信运营商可以通过大数据支撑运营中心发展开放合作平台，为广大开发者提供海量数据资源，发挥大数据的价值，将数据作为资源，进而提升的运营商利润增长点。
大数据技术的发展及规模商用，使得电信运营商能够充分挖掘管道内容，创造新的业务增长模式，应对“去电信化”的趋势，转型为综合信息服务提供商，成为未来大数据时代中最大的赢家。但在推动商业化应用的过程中还应全面认识大数据的内涵，避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设，要清醒认识大数据发展的成熟度，客观分析用户的应用需求，避免过度建设

㈨ 数据分析技术对电信运营商有哪方面的帮助呢

项目团队建立了大数据智能分析平台，该平台可以集成客户数据信息系统、客户来电异常处理信息系统、信息系统等六大客户来电系统起源、操作系统操作记录和数据、标记等投诉工作单服务，同时基于 NLP (natural language processing，NLP)和 AI 分析能力，构建标签理解模型，自动输出工作单分类结果，通过机器学习、手工纠正和机器学习连续循环迭代过程，实现了利用人工智能对投诉进行建模。

目前的电信数据分析允许运营商实时开启新的洞察力，使他们能够在客户预定的购买、购买或响应的确切时间主动提供服务和解决方案。基本上，客户得到他们需要的和他们需要的。除了利用客户体验，实时定制还可以提高电信公司的销售能力，并有策略地推广产品以增加收入。

基础设施建设的优化。例如，利用大数据实现基站和热点的选址和资源配置。通过分析 CDRS 和信令中用户业务的时间周期和位置分布，运营商可以为2g 和3g 高流量区域设计4g 基站和无线局域网热点。同时，运营商还可以建立一个评价模型来评价现有基站的效率和成本，找出基站建设中的资源浪费问题。例如，为了满足基站建设指标，基站建在人员少的地方。

㈩ 2020年运营商大数据市场价值大不大 有何价值

【导读】在大数据行业发展过程中，运营商扮演者极其重要的角色，是大数据发展过程中非常重要的一环，今年来，运营商大数据已经应用到了很多行业和领域，那么2020年运营商大数据市场价值大不大?有何价值呢?下面我们就来具体了解一下吧。

1、运营商大数据的市场应用

运营商大数据建模分析技术，运营商掌握着全国近15亿用户，用户15亿用户数据资料进行实时监控，分行业建立用户画像具体分析，给各企业各行业各领域带来了更先进的获客，推广与客户关系管理平台。

(1)房产行业获客应用

借助强大的运营商大数据建模分析，和运营商用户数据存储分析能力，通过用户画像和完善的行业标签帮助房产行业去挖掘和分析其潜在的有意向购房的客户群体。依据对房产类网站，app，400电话，固话，小程序，关键词等实时用户数据进行实时数据监控和数据管理，紧密配合CRM平台对精准客户资源进行获客推广服务和管理，实现精准用户数据上的合理应用和转化成交。

(2)教育行业获客应用

借助运营商大数据建模挖掘分析和精准的算法对教育类网站，app,400电话，固话，小程序，关键词实时访问，活跃，来电者，搜索者用户数据做用户画像，和行业分析处理，对有意向想接受教育者进行和教育资源分析，从而合理的与相关合作的教育机构进行匹配和部署。

(3)金融行业获客应用

根据用户画像分析：依据金融行业网站，APP，400电话，固话等、从运营商用户上网行为数据、通信行为数据等，去帮助相关金融机构，金融行业企业更加充分的了解自身潜在的客户群体，从而减低业务难度，提高获客转化成交;

2、运营商大数据的应用价值

运营商大数据对我们的企业和不同的行业，领域，以及目前市场的营销推广，获客都产生了重要的影响。从传统营销转为数字营销，数据营销，在大数据时代，我们更应该选择那些正规的规范的运营商大数据获客产品，在避免法律风险的同时还可以让其能够发挥极高的市场价值，带动政企又好又快的发展。

相信大家对于2020年运营商大数据市场价值大不大，已经有了自己的答案，如果已经确定了要在此行业获得长足的发展，那就加油吧，你一定会成功的!