通信領域大數據應用前景及模式場景研究

張媛

【摘要】? ? 本文重點分析通信領域大數據的應用前景以及模式場景，通信領域大數據在應用時，在數據資產以及用戶資源等各方面都具有非常明顯的優勢特點，同時要緊緊把握住目前的現有機會。基于此，對借鑒標桿進行設置，對通信領域大數據價值展開深入分析，討論其在實踐中的商業模式，以此來保證通信領域大數據的整體應用效果。

【關鍵詞】? ? 通信領域? ? 大數據? ? 應用前景? ? 模式場景

引言：

近年來科學技術的不斷進步和快速發展，對于大數據技術而言起到了良好的推進效果，目前我國已經全面進入到大數據時代，無形當中開啟了信息革命以及信息社會的時代。對于通信領域的創新和發展而言具有非常重要的推動作用，大數據在運營轉型升級處理中，數字化轉型對于我國通信行業的發展具有非常重要的影響和作用。由于通信領域涉及到的數據資產種類相對比較復雜，同時具有的類型也比較多，商業模式并不是很明確，運營商整體數據資源利用率普遍比較低，數據變現能力也相對比較差，很難將大數據在實踐中的優勢特點充分發揮出來。所以要結合實際情況，針對通信領域大數據展開多方面的分析和處理，這樣才能夠為通信行業大數據的整體應用提供保證。

一、通信領域大數據應用前景

1.1優勢特點

通信行業無論是在數據資產或者用戶資源等各方面具有非常明顯的優勢特點，在實踐中要結合其自身的特征，對符合現實要求的商業模式進行合理利用，以此來保證大數據的整體應用效果。在通信行業發展過程中，其自身在數據資產優勢方面具有明顯獨特性，數據資源規模相對比較大，同時具有非常豐富的數據資源類型，涵蓋面也比較廣。通信行業自身的用戶資源優勢相對比較明顯，涉及到政府企業的多個層面，為大數據的應用可以提供相對比較堅實的基礎作為支持[1]。

通信領域大數據的應用前景主要包括對內及對外兩部分，對內整合其個人市場、家庭市場、政企市場、新興市場數據資產，構建核心數據分析決策大腦和數據分析共建共享平臺，利用精準的畫像實現一客一策，精準分析企業投入產出比，實現在通信用戶飽和的情況下提升內部產能;對外需要橫向拓展政企用戶，包括政府、銀行、電商、娛樂、旅游等行業，在保障數據安全的前提下實現內部數據對外實現商務拓展，外部政企用戶數據對運營商用戶畫像進一步填充，實現雙向數據流通，打通運營商只有通信數據外部政企希望獲取運營商數據的壁壘，構建運營商數據運轉及使用的良性生態體系，實現大數據開放共享。

1.2機會

現階段通信行業大數據的整體發展形勢相對比較良好，無論是在政策、技術等各方面都具有非常良好的發展機遇。對于政府而言，需要意識到大數據產業的重視程度，促使大數據在實踐中的建設和發展能夠得到有效推進，以此來形成大數據的規模化應用產業。目前正面臨著非常重要的政策機遇，從國際角度出發，世界各國對于大數據國家戰略思想的重視程度相對比較高，紛紛出臺相關戰略。結合我國實際情況，我國是在2014年年底，對大數據三國戰略思想進行編制，在2015年國務院印發有關大數據的應用意見，對大數據理念以及技術手段等進行合理利用，促使市場主體服務能夠得到有針對性的監督和管理，對符合現實要求的社會化征信服務給予足夠關注和重視。在后續實踐操作過程中，對大數據產業化發展進行了有效推進[2]。

對于通信運營商的發展而言，具有非常重要的推動作用，特別是在近年來信息技術的建設和發展中，我國大數據技術逐漸進入到相對比較成熟的階段，比如阿里云提供安全穩定的云計算技術服務等。在現有深層神經網絡基礎上，可以對語音識別以及圖像識別等進行合理利用，雖然在目前大數據環境架構等各方面，我國現有大數據技術整體操作并不是很成熟，但是整體發展速度相對比較良好，具有非常良好的發展前景。在現階段大數據產業整體發展形勢相對比較良好的狀態下，互聯網企業可以實現有針對性的布局，各種不同類型傳統企業即緊跟其后，整個市場分類相對比較活躍。但是需要注意的是，由于人才短缺等諸多因素條件的影響，導致我國大數據整體發展中仍然存在很多問題，同時很容易受到產業帶來的統治力影響。

二、通信領域大數據模式場景

2.1標桿借鑒

結合目前科技行業大數據整體應用模式場景展開深入分析時，要結合實際情況，對國內外比較優秀企業的標桿展開深入研究，以此為基礎，有利于推動我國大通信領域大數據的應用。國外通信運營商在大數據技術的引進和應用時，主要體現在數據業務分析以及戰略地位突出等方面[3]。國外標桿運營商通常情況下，會對專業大數據管理部門進行科學合理的設置，甚至可以成立大數據業務子公司等，以此為基礎，能夠從制度角度出發，對大數據業務的獨立性以及專注度進行有效推進。

大數據業務對于運營商而言，在某種程度上可以被看作是戰略轉型以及拓展性盈利點的模塊，對于國外而言，基本上都會直接將大數據放在相對比較重要的位置。數據在具體應用時，自身的應用模式具有多元化特點。目前國外運營商大數據在應用時可以集中應用在智能交通以及精準營銷的各領域中。

現階段國內外互聯網領域當中涉及到的大數據在應用時，與傳統運營上之間具有非常明顯的差異性，互聯網企業并不會對子公司進行設置，而是直接在企業內部對專業大數據部門或者團隊進行設置。對于傳統運營商而言，互聯網企業在日常運營和發展中，普遍都會將大數據直接看作是未來主要核心業務。大數據可以被看作是企業實現其自身經濟效益穩定增長的必要前提條件。整個互聯網行業在發展中其自身涉及到的數據呈現出爆炸式的增長狀態。大數據在具體應用時，現有模式數量非常多，互聯網企業當中涉及到的各種不同類型數據信息來源，可以為企業內部平臺的運營和發展提供可靠依據作為支持。但是現有數據相對比較局限在事件中，可以以投資、并購等各種不同類型方式，促使其自身數據資產能夠在實踐中得到不斷拓展。

2.2通信領域大數據價值分析

通信領域大數據當中主要是以用戶統計數據、社交關系數據等相互組合而成，在實踐中對各種不同類型數據展開有針對性的分析和判斷，能夠直接將通信大數據落實到實處。目標體現在以下兩個方面，近期目標主要是以探索積累作為基礎，在整個擴展應用時，要保證數據自身具有非常良好的可能性，無論是在數據選擇和利用方面，都以位置信息以及業務數據等各方面作為其中的主題。遠期目標則是以價值提升作為基礎，在實踐中要對數據價值進行深入拓展和利用，以此來保證數據信息的準確性和有效性。

2.3商業模式

對目前大數據從產生一直到集中形成的整體應用情況展開深入分析時，在實踐中可以直接將大數據產業鏈劃分為數據源基礎設施以及軟件系統等各組成部分。同時由于受到數據交易以及產業支撐輔助等各方面因素條件帶來的影響，可以從中逐漸延伸主動性，在大數據產業鏈當中能夠扮演的角色，對數據資源提供者以及基礎設施提供者等各方面工作人員而言，可以提供相對比較可靠的數據信息作為支持。通信行業在日常運營和發展中，能夠將其自身核心價值作為基礎，以此來保證產業鏈相互之間的有效整合[4]。在實踐中要將基礎設施作為基礎，逐漸向系統層進行不斷拓展，保證綜合服務能力得到有效提升。除此之外，要在實踐中對相關數據源層的優勢特點進行利用，促使其逐漸向更高的應用和服務轉變。從拓展保證能夠提供含量數據作為支持，同時要保證現有數據信息的真實性和有效性，以此為基礎，將產業鏈整合作為前提條件，促使其在產業鏈當中的影響力得到強化。將通信行業大數據產業鏈價值定位作為基礎，這樣能夠實現這些有商業模式的深入分析，同時能夠結合實際情況，對通信領域大數據的整體發展目標進行確定。對于內部大數據技術整體操作人員而言，可以對大數據技術手段及其合理利用，保證網絡以及經營等各方面的有效推進。對于外部而言，近期可以將其判斷是大數據在實踐中的主要應用探索者，在現有用戶數據基礎上能夠不斷加深對客戶需求的理解，促使行業影響力得到有效提升。在中期可以直接將其看作是大數據應用服務的主要提供者，對內外部數據展開有針對性的融合，促使標準化應用服務能夠得到有效推進，以此來實現數據資源的轉化。同時對現有大數據解決方案進行不斷完善和優化，遠期可以被看作是大數據產業生態構建人員實現產品以及應用的標準化處理，同時要保證大數據以及資源在實踐中的整個吸納以及聚合力度得到提升，對跨領域以及跨行業能力開放平臺的建設和發展而言，具有實質性意義。

2.4應用場景設計

結合目前通信領域大數據的整個商業模式的應用現狀，其在具體應用時通常可以以內服務和對外服務兩種不同類型。在實踐中，通信運營商的對內大數據應用場景設計中，要將現有業務的深度融合作為基本原則，促使價值能夠得到有效提升，保證現有服務能夠在實踐中得到不斷完善和優化。同時要與行業發展以及企業內部的整個運營情況展開深度融合，這樣做的根本目的是為了保證市場決策的推進，促使日常資源管理以及運營效率能夠在實踐中得到有效提升。在通信語言上，對外大數據整體應用場景設計環節，通常要遵循合規性以及普適性的基本原則，將各種不同類型信息業務進行深入探索，保證公司自身價值的有效提升。將數據用戶等各種不同類型的要素作為出發點，實現對大數據應用場景的設計，包括數據分析報告以及人流量監測等。在中期可以逐漸朝著數據教育的兩個趨勢發展，遠期則需要將智慧城市作為出發點，實現對大數據產業生態系統的構建。在整個通信領域大數據對外服務中相關用戶姓名及身份證號碼等個人不等各種不同類型信息，可能會觸及到的政策紅線問題能夠得到有針對性的處理，以此來實現對現有各類風險的規避。

三、結束語

現階段大數據產業仍然處于發展中狀態，通信行業可以對其自身在大數據中的各種不同類型的優勢特點進行合理利用。事先統籌規劃發展，對現有數據以及用戶等相關資源進行整合，對大數據當中涉及到的潛力和價值進行深入挖掘，這樣才能夠實現大數據技術在實踐中的廣泛推廣和應用。

參? 考? 文? 獻

[1]許憲春，王洋.大數據在企業生產經營中的應用[J].改革， 2021（01）：18-35.

[2]郭曉蓓，蔣亮.5G與金融的融合路徑與應用場景研究[J].西南金融，2020（01）：12-22.

[3]陳克復，陳廣學.智能包裝——發展現狀、關鍵技術及應用前景[J].包裝學報，2019，11（01）：1-17+105.

[4]程樂峰，余濤，張孝順，殷林飛.機器學習在能源與電力系統領域的應用和展望[J].電力系統自動化，2019，43（01）：15-31.