电信企业大数据分析、应用及管理发展策略

李靖

摘 要：在大数据时代背景下，大数据正在改变企业的运营管理方式。在业务管理的过程中大数据分析可以为最终决策提供有力的数据支持，企业基于此而产生的更广泛、更全面的客户需求分析。能够及时有效地形成有针对性的业务经营管理决策方式，提高业务经营中的日常管理工作效率。在为电信企业提供可扩展的大数据进行综合分析的基础上，将大数据综合分析应用于企业运营和本身的管理中。

关键词：电信企业大数据分析;应用;管理;发展策略

随着我国电信用户的不断增加及市场发展需求，电信企业为适应客户及市场需求，需要对企业自身的管理以及各项服务制度做出符合市场和满足客户需求的相应调整，来顺应时代发展。引用大数据分析来更好的实现企业管理，对数据信息的全面有效的分析，为企业的发展起到良好的推动作用。电信企业对大数据的分析应用，对企业的管理能力以及市场数据分析都具有提升作用，为企业的发展具有巨大的推动作用。

一、 电信企业实现大数据分析的意义

以大数据分析为依托通过使用数据挖掘工具、报表系统以及统计分析，结合海量数据围绕客户、产品、竞争、营销、渠道等方面展开数据分析及应用来支撑电信企业对客户、市场、经营管理过程中的管理决策。为提高运营管理和产品营销活动的直观效率，采用社交网络分析（SNA）模型获取客户数据来洞察客户兴趣爱好和实际的消费需求。应用这些数据来分析、促进、优化电信企业对客户服务、产品研发、营销活动和运营管理中。

提高客户整体体验为核心点，电信企业使用客户体验分析（CEA）模型，在每一次接触客户时做到深度了解体验过程并记录好客户感受，及时传递产品信息形成与客户的良性互动来实现客户体验管理。

对客户价值的测算，客户的价值不仅是消费体现的价值还应增加客户的影响力指标，使用客户价值分析（CVA）模型进行客户管理。依据客户的不同价值来提供专项的营销方案和销售服务等级。在客户群中展开营销活动，是呈链状进行扩散、传播与发展的。客户的圈子构成和自身的影响力，对营销活动的开展、推广、扩散都起到重要的推进作用。合理应用好（CVA）模型和客户的影响力，可以促进营销活动的推广力度、传播速度、形成关注热点等方面综合提高电信企业的营销效率。

二、大数据在电信企业中应用的必要性

合理利用大数据综合分析积极推广、应用到电信企业中，使得电信企业在运行管理中得以有效提升。对采集数据的最终数据进行深入的梳理和分析，更加深入的了解客户的实际消费需求。进一步在电信企业的后续经营管理中，提供更多的实时信息以及综合数据需要的对应支持。但在传统电信企业管理的综合数据分析和系统中，往往受到多方面的条件阻碍，诸如：技术实现前提等重要因素的限制等等。在最终数据深度分析的过程中，电信企业很难将所有用户的潜在需求与自身能力的各种运营和管理活动实际联系起来，从而导致数据分析不具备全面性。大型企业良好的技术应用大数据分析、Bi软件系统以及各种应用软件系统的协同开发和应用。可以更好地做到对用户数据的处理，以及在海量信息数据的准确性筛选后使用。在确保最终数据分析的必要条件下，企业减少了相应人力、物力、财力的再次投资与消耗，有效避免了各类资源的浪费，从而扩大了企业的盈利能力[2]。

在大数据最终分析的大框架下，电信企业也可以从对应的内容中着手获得、发现用户购买产品时的消费数据、消费类别及消费频次，对使用的数据进行实时采集。进而了解消费者消费行为发展趋势并提供必要的数据参考依据，提供不同类型的相关服务扩展更多的用户群。对于电信企业采用大数据态势分析和引用到管理运营中，从长远发展的角度来看，具有着重要的发展意义。

三、电信企业中大数据分析的管理使用

1.CDR、RFID、Wi-Fi网络信息

就目前传统的电信企业的网络一般为CDR、RFID、Wi-Fi网络，在互联网快速发展的当下，传统的网络应用下的数据分析模式已经无法适应并满足电信企业在大数据时代对用户需求的客观分析。而应用大数据分析对 CDR、RFID、Wi-Fi网络信息进行管理、有效分析后，获取的数据则更为精准，能更加直观、明确的整理出用户的各类消费情况以及消费习惯的整理分类。给电信企业提供了更便捷的的分析空间，通过RFID、Wi-Fi和通话详单记录里所记录的用户通信往来信息，从中获得准确的用户信息数据。在通过分析这些获取的数据信息来完善用户的社交网络，明确出用户的实际需求。便于在管理过程中对用户的服务质量有效提升，更好的推動电信企业在大数据分析中的实际应用。

2 .电信企业的运行管理使用大数据分析

在电信企业自己的运营和管理模式的一系列活动以及大数据分析的过程中，企业的工程师和管理人员必须不断改进和完善各种综合的硬件和软件设施，以进行大数据综合分析[3]。通过各种方法（例如数据挖掘），企业管理者可以通过发现更多用户需求，来调整企业管理定位，提升用户体验感，为用户提供更好的服务。在大数据的分析和应用两个过程中，应努力提高员工的基本素质和其他相关专业的技能培训，充分发挥管理人才的优势，使员工能够满足大数据的需求，确保对大数据进行深入分析的准确性、安全性，为企业大数据分析管理更长远的发展奠定基础。

3. IT 系统对大数据支撑的服务性

认真梳理相关业务部门对大数据的实际需求，在分析的基础上得出潜在需求。建立大数据IT系统功能来实现大数据管理，IT系统的建立需要逐步升级完成，这就需要企业具有大数据相关技术的成熟度，分析大数据的情况及其综合能力以及在综合分析的应用中积累实际经验，这些因素都会对企业大数据的建立加大难度。因此，企业需要克服困难解决问题，将大数据分析的IT 系统建立并与企业大数据分析运营模式的日常管理系统功能相连接，更好的服务于企业。

结束语

引用大数据分析到电信企业的日常运营管理体系中，实现以大数据分析结果来帮助相关联的决策部门精准的做出判断，可以全方位、多角度、数据化的了解到对应的真实状态，合理分析做出相关对比。有效改善电信企业在运营过程中的调整效率。实效的为管理发展提供有力的数据支持，综合提高服务能力，整体提升电信企业的服务管理水平从而满足了发展需求。

参考文献

[1]傅得刚.企业中大数据分析、应用及管理发展策略[J].信息通信，2015（01）：286.

[2]漆晨曦.立足小数据基础的电信企业大数据分析应用发展策略[J].电信科学，2014，30（10）：15-20.

[3]漆晨曦.电信企业大数据分析、应用及管理发展策略[J].电信科学，2013，29（03）：12-16.