電信企業大數據分析、應用及管理發展策略

漆晨曦

（中國電信股份有限公司廣東研究院 廣州 510630）

電信企業大數據分析、應用及管理發展策略

漆晨曦

（中國電信股份有限公司廣東研究院 廣州 510630）

大數據正在改變企業的運營管理決策方式。大數據促進企業管理決策的力量不在于數據之大，也不在于數據本身，而在于企業根據大數據做出的更深入、更全面的客戶需求洞察，并以此支撐企業針對性運營管理決策的及時、科學、有效形成，促進企業運營管理的高效準確運行。本文立足電信企業，闡述了基于可開展的大數據分析需求，企業可拓展哪些大數據源，并如何將大數據分析應用于企業的運營管理工作中，最后展望了在大數據時代的企業IT運營管理支撐的發展及轉型趨勢。

大數據；大數據分析；運營管理決策支撐；社交網絡分析；客戶體驗分析；客戶價值分析；智能管道運營；IT支撐消費化

1 大數據，正改變企業的運營管理決策方式

移動化、云計算、大數據和全球化，4大獨立存在且互為關聯的力量，正對企業形成巨大的影響，不僅將改變企業的工作方式，新技術的引進以及新商業模式的出現也將改變企業的傳統組織角色——包括人力資源、營銷、財務和IT等職能。企業管理者如何利用這些技術趨勢積極引導企業文化變革，不僅關系到企業領導角色的改變，還關系到企業文化今后幾十年內面對最激烈市場競爭打造自身競爭優勢的重要戰略價值意義的充分發揮。

作為4大力量中堅力量之一的大數據，正改變著企業的運營管理決策方式。由于數據處理分析和管理等相關技術的不斷成熟，企業內部的管理運作數據、業務運作數據，企業與客戶的關系及互動數據，客戶或潛在客戶在企業經營業務之外的生活方式、活動、情感、社交等大數據，正為企業所采集和分析，企業洞察客戶需求更深入、更全面，對業務運營管控更及時有力，因此大數據將完全改變企業管理者以往“拍腦袋”的決策方式，管理決策更依賴“用數據說話”，決策更趨科學性、理性，更具定量化和可評估性以及準確性和延續性。

然而，正因為有史以來第一次擁有數量超過存儲能力的數據，大數據處理分析和管理也成為21世紀的企業大難題。大數據海洋中，假如不具備駕馭大數據的能力，那就只能面對被大數據 “淹死”的命運，這并非聳人聽聞。一方面，大數據正逐漸成為打造企業競爭優勢獨一無二的能力；另一方面，大數據駕馭能力正在造就企業數字技術之間的鴻溝，而這一鴻溝同時在改寫著企業間的競爭格局。

因此，大數據促進企業管理決策的能量不在于數據之大，也不在于數據本身，而在于企業根據大數據做出的更深入、更全面的客戶需求洞察，并以此支撐企業針對性運營管理決策的及時、科學、有效形成，促進企業運營管理的高效準確運行以及企業生產力發展。

2 大數據分析的必要性

數據分析專業有句行話：巧婦難為無米之炊，可見數據原材料的豐富多樣性和質量對數據分析在企業中所發揮的價值起到關鍵的制約作用。對于電信企業來說，可拓展的大數據源有哪些，可拓展大數據源與企業原有傳統數據源之間存在什么差別和聯系，下文將詳細介紹。

2.1 電信企業從傳統數據時代走向大數據時代

由于電信企業生產運營所需，自身生產管理系統已經具備海量以客戶為中心組織的統一的視圖數據資源，如反映客戶訂購業務產品和套餐關系的數據可從CRM系統獲取，反映客戶消費行為特征及習慣的數據可從各類業務的計費系統獲取，反映客戶與企業銷售服務互動關系的數據可從銷售渠道、客服中心的工單信息獲取，反映客戶價值及繳欠費行為的數據可從賬務系統獲取，甚至還可以從網間結算系統獲取行業內各運營企業各自用戶的發展數據，并形成市場份額競爭管理類統計指標。因此，傳統數據時代，電信企業已經占盡海量數據先機，也就有較其他行業更為發達的以支撐經營報表和分析為目標的數據倉庫系統，以支撐營銷運營管理決策為目標的精確營銷BI系統以及數據倉庫和BI系統之上用數據“說話”的精確管理、精確營銷和銷售等先進管理理念的落實和順暢運作。

大數據時代，在原有傳統數據源采集的基礎上，電信運營商有了更廣泛的渠道，采集并拓展了新的大數據種類。但需注意的是，由于大數據具有4V（數據容量大、類型繁雜、處理速度高和價值密度低）特點，如果不加區別地拓展大數據源并加以采集和存儲，傳統數據存儲、處理和分析技術根本無法完成大數據的存儲、處理和分析，因此可能耗費企業大量的人力、物力、財力，投入與產出不匹配，造成巨大浪費。圍繞分析需求，結合大數據可獲得的條件，規劃所需大數據的采集、存儲、處理和分析各階段的運營管理步驟，是拓展大數據源較以往傳統數據尤需謹慎的問題。

2.2 目前電信企業大數據分析的可拓展方向

傳統數據時代，電信企業以數據倉庫系統為依托，通過報表、統計分析和數據挖掘工具，利用傳統海量數據實現了以產品、客戶、營銷、渠道和競爭為5大主題的報表分析和數據挖掘專題分析，支撐企業的客戶和市場經營管理決策。大數據時代，電信企業可拓展的數據分析方向介紹如下。

（1）社交網絡分析模型

大數據伴隨社交網絡的風行而發展。社交網絡發展促進了人們的數字化生存，讓人們生活和工作的有關信息數字化，而這些數字化信息一方面成為以單個個體為對象的形形色色、包羅萬象、細致入微、支撐洞察個體興趣需求和喜好的大數據；另一方面也將原來現實生活中不可獲得的人與人之間的關系信息搬上了網絡。

對于電信企業來說，客戶的社交網絡分析（SNA）即一個重要的大數據分析方向。社交網絡分析的內容為：通過測算識別客戶與客戶之間關系所形成的圈子以及圈子中各客戶角色的判定（領袖者是誰，追隨者是誰），形成企業對各個客戶影響力和價值的判斷，在此基礎上，利用對這些圈子、角色和影響力的認識，幫助企業實現相關營銷活動或產品套餐的推廣，提高企業營銷和運營管理的效率。

（2）客戶體驗分析（CEA）模型

近年，電信企業一直倡導客戶體驗管理。客戶體驗管理以提高客戶整體體驗為出發點，強調與客戶的每一次接觸，在每一個接觸點都能了解到客戶的體驗與感受，并及時為客戶傳遞信息，產品提供與客戶體驗形成良性互動，最終提升客戶價值和忠誠度，并實現企業經營目標。由于以往數據處理和分析技術條件所限，客戶體驗管理難以實現，因為企業要能夠在每一個接觸點對每一個客戶使用產品過程中每一個環節的每一次接觸進行測量，并判斷客戶的體驗與感受，這些數據很難獲取，分析測算也很難實現。大數據時代數據處理和分析技術的發展中，有一個特點就是機器數據（即非結構化、半結構化數據）處理分析技術非常成熟。

利用相關大數據處理分析技術，可以將客戶使用產品全流程的每一個環節、每一個接觸點的每一次接觸行為留在IT系統中，形成日志數據并對其進行實時采集、實時處理、實時檢測相關故障，將客戶在機器數據中留下的操作行為軌跡數據與正常行為所需時長和行為軌跡標準進行對比，實時地判斷問題、與客戶交互并引導解決問題，依此不斷發現總結客戶的典型行為模式，修正產品和流程設計，最終提升客戶體驗。

（3）客戶價值分析（CVA）模型

客戶管理的基本原則是：企業根據客戶的不同價值，提供不同營銷方案及銷售和服務等級，所以客戶管理的核心依據在于客戶價值的測算。傳統數據時代，電信企業一般先計算出客戶使用電信產品的消費額，再從中減去有關網絡、營銷、結算等成本，測算客戶帶給企業的利潤，依此判斷客戶價值。

隨著社交網絡的發展，不僅使得客戶行為需求喜好信息更豐富，而且可獲得客戶之間關系的數據信息。如在捆綁套餐營銷活動中，活動在用戶群中的擴散呈鏈狀發展，發展過程中，客戶的圈子構成以及客戶對圈中其他用戶的影響力對活動推廣擴散有重要影響。如果能夠識別并借助有足夠影響力的客戶幫助推廣活動，活動的營銷效率必然有很大程度的提高。可見，大數據時代，當企業的客戶分析在原有以客戶為對象進行分析的基礎上，增加以客戶與客戶之間關系為對象的分析時，客戶的價值測算和分析也將隨之發生變化，客戶的價值不再僅是個體客戶消費體現的價值，還應增加個體客戶對所在群體內其他客戶的影響力指標。

2.3 目前電信企業可拓展的大數據源

前文提到，電信企業從傳統數據時代走向大數據時代需遵循的原則為：圍繞分析需求，結合大數據可獲得的條件，規劃所需大數據的采集、存儲、處理和分析各階段的運營管理步驟，是拓展大數據源較以往傳統數據尤需謹慎的問題。因此，圍繞大數據時代目前電信企業可拓展的社交網絡分析、客戶體驗分析和客戶價值模型完善等分析方向，目前可拓展如圖1所示的3類數據來源。

（1）CDR、RFID、Wi-Fi等社交網絡信息

以往電信企業采集的CDR、RFID和Wi-Fi數據通常用作業務統計和用戶行為分析，隨著社交網絡分析模型的逐漸成熟，以移動用戶為對象，通過藍牙、RFID、感應器、Wi-Fi等對通信網絡用戶間發生距離不超過3 m的緊密接觸關系信息和通話詳單記錄（CDR）的用戶通信往來信息進行跟蹤、采集和分析，以發展和完善電信客戶社交網絡分析。

圖1 目前可拓展的數據來源

（2）地理位置信息和移動終端上的各項應用信息

智能移動終端正在改變著人們的生活。移動終端已經成為指導人們生活并記錄人們生活軌跡及人際關系的大數據庫，電信運營企業若想洞察客戶，當然不能忽略移動終端這個數據庫中詳實且非常細致的數據。

（3）各類企業網站（尤其是社交網站）數據

作為企業新的銷售和服務渠道，企業自身網站，如網上營業廳之類的各類電子渠道、企業微博之類的社交網站頁面，不僅是企業與用戶越來越重要的交互甚至交易界面，更是企業用來了解客戶需求、產品問題、產品評估、品牌喜好以及消費心理的重要渠道，尤其是如果能夠結合企業有關IT系統中的機器數據等信息，企業就能全面、準確、及時地實現客戶在每一個產品接觸節點的體驗與感受測算，在此基礎上實現企業與客戶的良性互動，甚至實時為用戶推薦個性化產品或信息瀏覽服務。

3 企業應用大數據分析的必要性

大數據正在造成企業數字技術之間的鴻溝，而這一鴻溝同時在改寫著企業間的競爭格局。假如沒有分析，大數據本身并不具備價值；但是，要讓一個企業在數據分析方面具備足夠的競爭力，光有裝備精良的統計學家和分析人員并不足以為之，除非企業運營管理決策者能夠認識并應用這些數據分析的腦力和智慧，否則一切分析都是浪費。所以，要讓大數據分析產生價值，必須將分析結果應用于運營管理過程。

（1）實時大數據分析支撐的營銷運營管理應用

由于數據分析、數據挖掘手段的支撐，傳統數據時代，一些先進的電信企業已經基本實現洞察力驅動的精確營銷運營管理。但由于數據處理和分析能力有限，支撐營銷運營管理全流程各環節的客戶洞察、營銷套餐/產品設計、套餐/產品目標客戶定位、營銷活動效果評估等數據分析挖掘工作一般在流程之外甚至線下完成，所以支撐運營管理決策的數據流和運營管理工作流分別在兩套獨立IT系統中完成。

大數據時代，客戶數據更為豐富和細致，企業對客戶需求洞察更為全面而準確，更重要的是，由于大數據處理分析技術的成熟，企業實現客戶洞察的能力在數據存儲與數據處理和分析方面將更高效，甚至達到實時，所以支撐營銷運營管理全流程各環節決策的數據流可以與營銷運營管理的工作流達到同步，企業可以綜合客戶的歷史消費行為信息和客戶當前行為，實時做出針對個體客戶的個性化營銷策略，從而在提高營銷命中率的同時及時有效地識別并抓住稍瞬即逝的營銷機會，極大地提高營銷運營管理效率。

（2）客戶體驗管理應用的真正落實

如前文所述，電信企業雖然一直倡導客戶體驗管理，但由于以往數據處理和分析技術條件有限，客戶體驗數據難以采集，依據體驗具體測算指標的管理難以實現。數據條件的成熟，大數據技術的發展，使企業能夠實現客戶在產品使用過程中各接觸點的實時體驗測算，從而支撐企業客戶體驗管理流程的建立和實現。

客戶體驗管理與客戶關系管理的最大不同在于，前者以客戶實時體驗數據作為企業向客戶提供產品銷售和實行客戶服務的依據，后者則以事后的客戶價值數據作為銷售和服務的依據。因此，就客戶管理職能來說，前者是一種更先進、更完善的管理理念，很明顯也是更難實現的一種管理理念。對于電信企業來說，大數據條件下，實現客戶體驗管理的步驟如下。

步驟1：梳理并總結客戶從使用/購買電信產品的第一個接觸點到使用/購買行為結束的最后一個接觸點的體驗全流程。

步驟2：將客戶體驗各接觸點的數據與企業的業務/產品提供所涉及的IT系統上的關聯機器數據進行一一對應。

步驟3：建立客戶體驗管理體系，實現用客戶體驗數據驅動業務流程，企業針對客戶實時體驗與感受，向客戶推薦合適的產品或提供相應互動、關懷或指導等服務。

（3）大數據分析促進智能管道運營應用的落實

對于電信企業來說，智能管道的核心能力在于，根據客戶行為，實時為客戶推薦并調配網絡設備資源。傳統數據時代，很難滿足智能管道運營的要求，因為涉及的問題與前述客戶體驗的實時測算一樣，由于技術條件限制不可能達到；大數據時代，對半結構化機器數據實時采集、處理和分析的技術逐漸成熟，將大大促進智能管道運營管理落實的進程。

其實現原理基本類似于客戶體驗管理，最大的差別僅在于，智能管道以對客戶產品使用行為測算的數據與提供產品的網絡設備資源做對應，從而在保證客戶體驗達標的條件下，充分調配、切割、整合企業的設備網絡資源，通過實現資源利用的最高效而達到資源配置的最優化。很明顯，要真正落實智能管道運營管理，從企業層面看，數據資源目前按職能部門分割的狀況應有所變化，即B域與O域的數據需整合方可實現客戶行為數據與網絡設備資源數據的實時處理、分析和匹配。

4 大數據對企業IT系統支撐的更高要求

大數據時代是企業IT系統運營管理完善和優化的時代，因為大數據涉及的所有技術幾乎都屬于IT范疇，技術的進步和業務部門對IT系統支撐的更高要求，必然推動企業相關運營管理的進步。

4.1 對IT系統支撐提出的更高需求

（1）大數據采集范圍更廣

前面講述的大數據，采集范圍不再限于以往B域業務系統的客戶訂購、行為、服務銷售互動以及賬務、競爭等結構化數據，也涉及O域設備網絡及其IT資源等以往可能沒有采集的非結構化、半結構化機器數據，更有甚者，數據可能超越企業內部的生產管理系統，采集到社交網絡、互聯網以及手機應用等文字、圖像、視頻等非結構化數據。

（2）大數據采集處理分析時限要求更高甚至實時

前面講到的3個應用方向——實時大數據分析支撐的營銷運營管理應用、客戶體驗管理應用的真正落實和大數據分析促進的智能管道運營應用，都有1個共同特點，在企業產品提供和客戶消費的同時，完成客戶需求、客戶體驗、客戶行為的實時數據采集和處理分析，以便企業能夠實時進行營銷策略、最佳產品以及設備網絡資源的實時匹配、配置和提供。

4.2 IT系統對大數據支撐的體系規劃和趨勢

（1）梳理并整合業務部門對大數據的需求，立足分析需求，做好大數據IT體系架構的3步規劃

大數據相關技術條件的成熟、大數據分析能力以及分析應用經驗的積累等多方面因素，都是制約企業建設大數據IT系統的條件，要充分抓住大數據帶來的機會并避免“心急吃不得熱豆腐，反被熱豆腐傷害”的問題，建議企業建設大數據IT系統分階段實現：第1階段，將原來支撐報表分析的EDW優化升級到支撐高級分析的BI系統；第 2階段，逐步采集大數據，將BI系統升級到支撐大數據分析的IT系統；第3階段，打通大數據分析的IT系統與企業運營管理系統，將大數據分析功能嵌入業務流程。

（2）以職能部門提供整體IT支撐方式向嵌入業務流程實時數據的分散能力支撐方式轉變

這種轉變趨勢又稱IT支撐“消費化”趨勢。傳統數據時代，企業建立數據中心，集中企業層面所有數據，為企業運營管理決策集中提供數據報表、分析甚至挖掘支撐，是公認的高效IT支撐方式；大數據時代，數據從支撐企業中高層運營管理決策普及到支撐企業的產品運營、市場運營、客戶服務，甚至在智能管道運營全流程中涉及從企業中高層運營管理人員到基層生產執行人員，很明顯，這種數據獲取和分析能力如果僅集中在IT職能部門，而不是全體人員均結合自身業務需求而具備的話，大數據分析驅動的各項運營管理應用即成為不可能的任務。

所以，大數據時代，大數據要真正改變企業運營管理決策方式，使企業上下形成以數據驅動的企業文化為標志性特征，每個人都要做好與數據打交道的能力和心理準備，而IT系統運營管理部門也將不得不面臨大數據從數據采集、清洗、存儲、處理到分析、提供和管理的過程，在各業務運營管理流程、各部門、各類用戶間如何高效運行、高效交互、高效支撐的更復雜的IT系統支撐問題。

1 Frank J Ohlhorst.Big Data Analytics-Turning Big Data into Big Money.Wiley,UK,2012

2 Cerra A,Easter wood K,Power J.Transforming Business-Big Data，Mobility，and Globalization.Wiley,UK,2012

3 Stubbs E.The Value of Business Analytics-Identifying the Path to Profitability.Wiley,UK,2012

Big Data Analysis and Management in Telecommunications

Qi Chenxi
(Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China)

Big data is changing the way decisions are made,but the power of big data is not from its “big” ,nor just from the data itself,the power of big data comes from insight into customer demand based on the big data.According to the customer insight,managers can make efficient and scientific decisions.In the terms of telecommunications,some questions were described,such as the analysis requirments based on the big data which can be caried out,the big data sources which can be expanded by enterprises and the ways on how to apply big data analysis in business operation management.At last,the trends of the development and transformation of the support of enterprise IT operation management in the big data era were described.

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10.3969/j.issn.1000-0801.2013.03.003

漆晨曦，女，中國電信股份有限公司廣東研究院市場運營研究部副部長、高級經濟師，從事電信行業數據分析、數據挖掘、精確營銷、BI架構及規范等專業研究16年。

2013-03-04）