客戶：廣東移動(dòng) 地點(diǎn)：廣東省 - 廣州 時(shí)間：2014/11/20 0:00:00 一、騰訊科技發(fā)布2013移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì) 1、趨勢(shì)一：規(guī)模龐大：邁向5億智能手機(jī)規(guī)模 2、趨勢(shì)二：競(jìng)爭(zhēng)劇烈：同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)+巨頭介入 3、趨勢(shì)三：渠道整合：用戶獲取成本增加，應(yīng)用商店將整合并提供精細(xì)化流量服務(wù) 4、趨勢(shì)四：貨幣化推進(jìn)：除了游戲虛擬道具，廣告、重計(jì)費(fèi)游戲、O2O探索 5、趨勢(shì)五：大數(shù)據(jù)時(shí)代用戶需求的挖掘 6、趨勢(shì)六：用移動(dòng)服務(wù)增值傳統(tǒng)行業(yè) 二、什么是大數(shù)據(jù)？ 1、大數(shù)據(jù)（Big data）的前世今生 假如我們有了一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)臺(tái)，就像為企業(yè)裝上了一個(gè)GPS和雷達(dá)，企業(yè)的出海將會(huì)更有把握?！R云2012年網(wǎng)商大會(huì)演講 2、大數(shù)據(jù)的4V特征 2.1 1V-Volume，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別 2.2 2V- Variety，數(shù)據(jù)類型繁多。網(wǎng)絡(luò)日志、圖片、視頻、地理位置信息、購(gòu)物等等 2.3 3V- Value，價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅一兩秒 2.4 4V- Velocity, 處理速度快。1秒定律。這一點(diǎn)和傳統(tǒng)的data mining有著本質(zhì)不同 3、大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)容量 3.1 中國(guó)： 3.1.1 2011年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)元年 3.1.2 2012年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模4.5億 3.2 全球： 3.2.1 目前，大數(shù)據(jù)形成的市場(chǎng)規(guī)模在51億美元左右 3.2.2 2017年，此數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)會(huì)上漲到238億美元 4、大數(shù)據(jù)的價(jià)值 4.1 縱向：消費(fèi)者、企業(yè)與價(jià)值鏈 4.2 橫向：“大交易數(shù)據(jù)”（比如支付寶的交易數(shù)據(jù)）和“大交互數(shù)據(jù)”（比如一些社交網(wǎng)站，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新媒體等） 4.3 兩類數(shù)據(jù)融合：容易洞察“客戶足跡”，掌控消費(fèi)趨勢(shì)、開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品和推進(jìn)精確營(yíng)銷 三、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 1、企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求旺盛 2、大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用契合度：通信、IT領(lǐng)域，政府、醫(yī)藥、科學(xué)、制造以及氣象等等 3、通信業(yè)的大數(shù)據(jù)經(jīng)典應(yīng)用 3.1 XO Communications使用IBM SPSS預(yù)測(cè)分析軟件，減少近一半客戶流失率 3.2 電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以萬(wàn)計(jì)客戶資料分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣給需要的企業(yè) 3.3 中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤 3.4 NTT docomo把手機(jī)位置信息和互聯(lián)網(wǎng)信息結(jié)合，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時(shí)間時(shí)，提供末班車信息服務(wù) 四、大數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 1、大數(shù)據(jù)時(shí)代的新商務(wù)戰(zhàn)略 1.1 重塑客戶行為 1.2 創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù) 1.3 數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)整合 2、大數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)的發(fā)展給運(yùn)營(yíng)商的營(yíng)銷帶來(lái)巨大的變革，甚至讓營(yíng)銷這個(gè)消耗運(yùn)營(yíng)商大量資源的成本型中心直接成為公司的利潤(rùn)中心?！氯痣娦抛稍?年的追蹤與研究指出 2.1 挑戰(zhàn) 2.1.1 需要處理的數(shù)據(jù)量日益龐大，目前還難以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和訪問(wèn) 2.1.2 傳統(tǒng)技術(shù)無(wú)法應(yīng)對(duì)高并發(fā)讀寫的需求 2.1.3 數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展困難，其變更涉及復(fù)雜龐大的工作 2.1.4 需要處理的數(shù)據(jù)類型趨于多樣化（話單、圖片、音頻、視頻、大段落文本等） 2.1.5 大量的中小行業(yè)應(yīng)用服務(wù)器難以方便地實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展 2.1.6 運(yùn)營(yíng)商調(diào)快分割比較嚴(yán)重，部門之間的互相溝通協(xié)作存在一定的障礙 2.2 機(jī)遇 運(yùn)營(yíng)商挖掘大數(shù)據(jù)金礦可用的幾種模式 2.2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間出租 2.2.2 客戶關(guān)系管理 2.2.3 企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策指導(dǎo) 2.2.4 個(gè)性化精準(zhǔn)推薦 2.2.5 建設(shè)本地化數(shù)據(jù)集市 2.2.6 數(shù)據(jù)搜索 2.2.7 創(chuàng)新社會(huì)管理 2.2.8 大數(shù)據(jù)大營(yíng)銷