大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学

科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析

院（系）：经济与管理学院（工商管理系）

专业：人力资源管理

班级：1102班

学生姓名：刘丹

导师姓名：尹丽英职称：讲师

起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表

指导教师评语

目录

摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。

1 引言...................................... 错误!未定义书签。

2 大数据时代运营商的发展现状 (1)

2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。

2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。

2.3大数据时代运营商的发展现状 (3)

2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4)

3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5)

3.1优势与劣势分析 (5)

3.2机会与威胁分析 (6)

4大数据时代运营商的经营策略 (8)

5结论 (10)

参考文献 (11)

摘要

近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。

关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

Abstract

As the Internet continues to grow, mankind is entering an era of data explosion, traditional data processing tools have gradually unable to fit in, to the rapid growth of data so that people battered , to bring a tremendous challenge. But in the challenges, but also opportunities for the development of enterprises, the new system is born out, blossom, provide more advanced technical support.. This article is based on the telecommunications industry, China mobile, for example, through the analysis of large data situation and development trend, the use of SWOT analysis model to explain the China mobile's own strengths and weaknesses, as well as in the era of big data opportunities and challenges facing, and make relevant coping strategies, Finally, the future era of big data telecommunications enterprises in the development and changes in trends

Keyword: Big Data ;Operators ;The SWOT Analysis Model ;Data Mining

1.引言

随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。2011年麦肯锡全球研究所发布了一份报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》，其中讲到：“在全球经济的很多领域，大数据在以很多方式创造价值。事实上，研究表明：随着消费者、公司、各个经济领域不断挖掘大数据的潜力，我们正处在一个巨大浪潮的尖峰，这个浪潮，就是大数据驱动的创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形式和新的价值的产生。”众多学者和企业家也一致认为：在未来，数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。在大数据的时代，数据就是直接的财富，就是核心的竞争力。2012 年 3 月，奥巴马政府宣布 2 亿美元投资大数据领域，大数据技术从商业行为已经上升为国家科技战略，可见大数据影响范围之广，其发展也是大势所趋。

电信行业业务本身就是对数据的存储、挖掘、传输，换句话说就是靠挖掘数据作出决策，然而传统的数据挖掘已经不能满足现在所需，为了长久的生存与发展，企业必须顺势而为，变革创新。可见大数据时代的到来，是加速电信业创新的利器，可以说大数据的发展是全球各领域的一个先机。电信运营商将要跨入一个数据兴则企业兴、数据强则企业强的竞争时代，大数据必将成为其新武器，谁拥有大数据和对大数据的强大处理能力，谁就有制胜的砝码，并将最终赢得市场。现如今，互联网的发展是日新月异，伴随而来的电子商务的发展对于电信运营商来讲存在着巨大的冲击，例如腾讯微信的推出，大大降低了运营商短信、固话等主要业务的收入，电信运营商面临着巨大的威胁与挑战。创新，也就是开辟新天地是其发展的必然之路，也是其长存的主要手段。本文利用SWOT分析模型将一一展开介绍电信运营商在大数据的背景下所具备的优势和劣势，以及所面临的机遇和挑战。通过SWOT分析，提出未来的发展经营策略，使其在目前激烈的竞争环境下，处于不败之地。

2. 大数据时代运营商的发展现状

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2.1 大数据的含义及特点

大数据(big data)，或称巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的具有四个特点，第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别，可称海量、巨量乃至超量；第二，数据类型繁多。愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律，其中最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

2.2 大数据的应用领域及其价值

2012年在瑞士举行的达沃斯世界经济论坛上，一份名为《大数据，大影响》的报告认为，大数据就像货币和黄金一样，是一种新型的经济资产。据此多家投资机构判断，“大数据”将会是一条全新的投资主线。可见，大数据的作用有多大。现如今，不论是对政府、商业、还是我们的生活，都在潜移默化的深受其影响。

在政府方面，做的最好的当属美国政府，可以说是一个数据帝国，数据被视为科学的度量、知识的来源，没有数据，无论是学术研究还是政策制定，都寸步难行。随着大数据时代的深入，美国人对“数据”将会越来越“迷信”，几年来，政府开始“用数据来决策”、“用数据来管理”。说到这里，就不得不提到一个人——美国总统奥巴马，他将数据的运用发挥到了极强的功效，对于奥巴马的第二次选举，可以说是一场关于数据的竞争，对于逐鹿政坛，可谓是得数据者得天下。在他背后有着强大的数据挖掘团队，通过对网络数据的挖掘、细分，建立数据模型预测不同选民的不同需求和行为模式，最终奥巴马成功连任。但是我们国家对于大数据的运用还处于发展期，拥有数据量较小，然而我们国家的人口、互联网的用户、手机的持有量都位居全世界第一，可是数据量却与美国相差甚远，看来我国收集数据还得进一步发展，以此来面对这一新形势。

在商业领域，将大数据运用最成功的是沃尔玛，这个全球零售业的老大。采用详细的、符合成本效率的消费者跟踪系统让零售商们可以挖掘消费者偏好和消费行为的大数

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据，从而从消费者产品生产商那里赢得关键的定价和配送特许权。

在日常生活领域，我们时时刻刻深受大数据的影响，例如：现在的汽车拥堵是全社会问题，非常严重，可以说政府没有一个很好解决方法。在我们交通出行过程当中，整个动态交通状况并不是能够很好的及时的反映给每一个驾驶员，导致我们的出行有很多盲目性。大家都使用导航，但导航只是告诉你从哪里到这儿怎么走，然而路上什么问题，拥堵情况怎么样，修路情况怎么样，事故情况怎么样没有告诉你，这是一个死的，没有把交通因素融合进去。大数据可以把交通数据采集到的信息告诉我们规划未来城市几点到几点的整个通行情况，给出行者提供一个非常好的东西解决我们应用问题。保证我们维修过程当中遇到问题，包括我们在停车过程中遇到问题等等，大数据给我们提供一个很好的解决方法。

在运营商中的应用，运营商运用大数据主要有四个类型。首先，在市场层面，运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度；其次，在网络层面，可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率；第三，在企业经营层面，可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略；第四，在业务创新层面，可以在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造新的价值。

2.3大数据时代运营商的发展现状

目前运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题，大数据运营只处在初始的探索阶段。我国运营商利用大数据主要遇到以下问题：（1）国内运营商系统分散建设，难以实现资源共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分专业建设，其中部分系统分省建设，造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。（2）数据处理种类多，单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一，只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化数据处理，无法满足互联网类业务发展要求。（3）如何避免隐私泄露问题未能解决，大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视，数据公司掌握大量数据和数据制造

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者要求隐私权之间的矛盾，使得大数据使用变得困难。（4）尚未确立商业运营模式。运营商掌握的数据很多，但是这些数据应该怎样应用，给谁用，应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本，这一系列问题也让国内运营商非常困扰。（5）互联网新兴产业的崛起。目前像腾讯的微信、阿里巴巴的来往都对电信行业造成了巨大的冲击，他们的业务代替了电信运营商的语音、短信业务，相比短信、语音业务的收费，微信、来往只需在一定话费的前提下使用流量即可，运营商尴尬的充当了传输管道的作用。

2.4大数据时代运营商的发展趋势

目前运营商对大数据的应用尚待有力开发，但是由于运营商具备着经营大数据的先天优势，拥有庞大的用户群体，在此基础上进行大力挖掘是电信运营商未来发展的核心。因为大数据时代信息的价值是十分高昂的。使得探索和发展大数据是运营商最明智的选择和最好的出路。大致有以下几个趋势：

（1）运营商应积极培养大数据分析能力

目前，电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段，缺乏大数据分析竞争优势。因此，运营商必须逐步建立起基于云计算的大数据处理系统，积极培养网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力，形成核心竞争力。网络运营大数据分析助力提升网络质量。运营商的网络运营大数据来自其运营支撑系统，通过对网络运营大数据的分析，运营商一方面可以进行带宽资源的实时动态分配，缩短信令分析的响应时间，从而提升电信网络端到端的服务质量和网络资源的最优化配置；另一方面可以进行业务流程优化，提高电信运维质量，提升电信运营管理效率，从而可以有效降低电信网络运营的管理成本和运维成本。用户业务大数据分析旨在精细化运营。运营商通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联分析，实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制，细分用户业务流量，将数据流量与用户、网络资源相匹配。通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好，从而为用户提供个性化、差异化的电信服务，提高电信用户黏性和忠诚度，挖掘新的业务机会，实现电信业务流量价值的最大化。

（2）构建新的电信业务模式和商业模式

大数据分析将催生新的电信业务模式和商业模式。应用大数据分析用户的电信业务数据，深度挖掘用户需求，构建新的电信业务模式，形成能够满足用户需求的电信业务，

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进行电信业务关联推荐，实现电信业务的精细化营销和拓展。互联网的关联推荐技术是电信运营领域业务拓展的一个借鉴，例如，运营商可将用户资源中的商家电话按商品进行细分，个人用户拨打某商家电话就视为用户对该类商品有购买需求，从而可以有效地找到此类商品的目标客户。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给电信用户购买商品提供了便利性，另一方面可以帮助其他商家实现精准化营销，而电信运营商可以增加后向广告收入。随着工信部发放虚拟运营商准入牌照，运营商进军电子商务是必然趋势，双方的合作是共赢的保障，目前移动、联通、电信都在与网络运营商双方也在不断地达成协议，致力于合作，例如：中国电信进支付宝钱包开营业厅、中国电信与阿里巴巴结盟、中国电信布局NFC手机支付、中国联通完成NFC手机近场支付平台开发、腾讯将与运营商推微信定制套餐等，这都说明运营商正迈向电子商务的队伍中。

3.大数据时代运营商的SWOT分析

3.1 优势与劣势分析（SW分析）

（1）优势（strength)

<1>、网络优势。信息化建设步伐的加快，商务智能已经在企业间蓬勃发展起来，而商务智能在一定程度上要建立的电子商务平台，电信运营商都可以满足。

<2>、安全、稳定、高效的异地交易平台。三大运营商的互联网技术是领先的，在这种技术下的大部分交易方式都可以安全、有效、快速地进行。

<3>、具备良好的信用体系。电信运营商作为大型国企，一向具有良好的诚信度，这对于运营商在电子商务中的发展至关重要重要的。固化、手机以及宽带作为小额支付的工具，将会在很大程度上降低支付的风险。

<4>、大数据以及云计算在移动电子商务中的应用。沃尔玛利用社交数据推进电子商务革命，阿里巴巴聚石塔可对消费者进行固定频率、偏好商品等浅层分析，大数据以及云计算的兴起为运营商开展电子商务提供了必要条件。

<5>、线下渠道优势。三大运营商在各地市均建有自己的定制终端售后服务网点，能

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为用户提供完备的售后服务保障。可以通过各种渠道和终端对自己的网店加以宣传，足以保证高度的广告覆盖率。

<6>、用户优势，电信运营商拥有十多亿的用户，用户资源十分丰富，而且运营商作为信息服务的管道，是用户享用信息服务的必经之路，具备获取各种信息的天然优势，能够相对容易地获取用户行为数据，这一优势也为运营商发展电子商务业务提供便利。从目前来看，电子商务比拼的是持续稳定的供应链、产品、服务细节以及速度，运营商可以依托丰富的线下渠道资源和电商资源，通过建立联动模式来开展渠道营销，最大限度发挥电子商务的作用。

（2）劣势（weakness）

<1>、传统渠道已经不适应现在的用户需求。最近闹得沸沸扬扬“运营商裁撤自办营业厅”颇有几分无奈，这其中透露出几个信号：一是用户的消费行为逐渐转向网购，消费电子也不例外;二是营业厅对用户的体验式营销未引起足够的重视，主动服务不足;三是线下营业厅成本趋高，让运营商欲罢不能。

<2>、从目前来看，运营商发展电子商务存在一定的劣势。比如，中国移动和中国联通的淘宝旗舰店，线上的产品无非还是以卖手机为主，产品结构单一，无论是从发展会员人数或者从交易人气上都与运营商的广泛的受众度不相符，从网上商城在其首页的位置来看，似乎也未受到很大重视。相比之下，淘宝、京东、国美等已经具备了丰富的经验和大量的忠实用户，在激烈的竞争中构筑核心竞争力。

<3>、需要处理的数据量日益庞大，难以实现海量数据的高效存储和访问。电信运营商仅一个省公司一个月的计费清单量就多达数十亿条记录，使用传统的数据处理方法效率往往低下乃至不可忍受。而运营数据的日报、月报和实时营销等需求，更是令统计、分析、挖掘、营销等系统不堪重负。

<4>、无法应对高并发读写的需求。当前的业务环境中，一些营销优惠活动，例如网厅的秒杀活动、iPhone首发优惠办理等，容易引发一些难以预估的短时间内极端高并发读写需求，并往往达到每秒上万次读写请求，这使得传统技术难以承受如此巨大的负载。

3.2机会与威胁分析（OT分析）

（1）机会（opportunity）

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<1>、OTT业务的发展为运营商的发展带来机遇。OTT业务目前越来越多的深入的日常应用中，但是目前都还没有真正意义上的OTT，因为大家都还是在单打独斗，没有联合没有统一。广电的机顶盒和电信的ITV其实是一个道理，提供基于网络的直播和点播业务，但是仅仅能在电视进行显示。而互联网企业的内容大多在服务器上，通过互联网传送，所以可以实现笔记本、PAD、电脑的显示。这些应该都是OTT的雏形，未来的OTT 业务应该是能够进行视频同步，视频、图片、文字同步，相当于我所有的操作可以在PAD上完成，也可以在电脑上完成，也可以在电视上完成。这有点像协同工具，每个人都可以进行更改。再来说说OTT业务发展起来，各家利弊所在。互联网公司，虽然有很多的视频源，但是都是非合法渠道的，未来监管起来了，面临的问题是致命的。无法将众多的资源用於电视等，如果引进节目源，政策上先不说，成本也是不低的。但是互联网公司也是有优势的，因为他是最靠近用户的，用户的所有行为，互联网公司都有LOG 记录。

电信企业，电信企业抓住了用户的计费，认证，他也有节目源合法引进的渠道，只是渠道太少，而且面临众多格式的媒体流，需要加大终端能力支撑各种格式的媒体源。并且他不是直接面临用户，用户的很多与业务有关的行为他不知道，他知道的只能是网络情况。所以总的说来，对于电信企业这样以宽带互联网起家的全业务运营商在瓜分OTT 业务蛋糕中是很占优势的，但是还是要看企业的总体运营策略，既要合作也要竞争，懂得双赢，最终才会赢得市场的认可。

<2>、为运营商发展电子商务提供契机。据报道，截止去年底我国网民数量已超过5亿，网购用户也达到近2亿。巨大的消费者群体和市场空间对运营商是极好的机会。淘宝、京东和当当的运营成功，既为后来者提供了指引和经验，更重要的是培养了消费者的网购兴趣和习惯。因此，运营商企业关键要做的是如何发挥自身的优势，寻找突破点和创新点，实现在电商领域的跨越式发展。

<3>、运营商获得第三方支付牌照。2012年将是移动电子商务的天下，运营商获得第三方支付牌照，其可在电子商务的移动支付领域分一杯羹。随着各种智能终端的普及、移动应用的发展，中国的移动支付市场也开始呈现出爆发式的增长趋势。截至2011年底，中国移动支付交易规模总额将达到481.4亿元，同比增长149.4%，预计2013年底将超过2000亿元。2011年中国移动支付用户规模将达到1.9亿，预计2013年将达到4.8亿。电信运营商在移动支付产业链上有着重要的作用。三大运营商有数量庞大的用户群和较为完善的网络，运营商只要将手机稍加改造就可成为一个标准的支付平台。同

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时，电信运营商拥有强大的资金实力、业务实力、品牌优势、合作资源等，这是第三方支付行业发展最重要的条件。电信运营商一旦拿到牌照，必将对传统的第三方支付企业造成较大的冲击。目前三大运营商下的三家支付公司分别是：中移动电子商务有限公司、联通沃易付网络技术有限公司以及天翼电子商务有限公司

<4>、加强创新，迎接机遇。大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，如何创新已成为大数据时代的一个首要问题；作为电信运营商，如何在业务上创新，对企业的发展起着至关重要的作用。

（2）威胁（threats）

<1>、工信部发放虚拟电信运营商的牌照。国家发改委以及工信部将进一步推动电信资费进一步下调，国家将电信业纳入反垄断目标之中，允许虚拟运营商的进入，打破了电信运营商一家独大的局面，增加了竞争，必然在一定程度上会影响电信运营商的业绩。

<2>、互联网产业的快速发展。如今，腾讯的微信、阿里巴巴的来往都给电信运营商带来巨大威胁，这两款产品代替了电信运营商的短信、语音业务，这两款产品不需要钱，只需流量即可，这无疑给运营商带来十足的挑战。更让电信运营商尴尬的是，运营商作为至关重要的载体，竟然从中只获取少量的流量费，在这个流量经营时代，运营商投入大，但增量不增收，无法获取过去的垄断利润，过去一家独大的时代逐渐被剥夺

<3>、用户的隐私问题也面临着巨大的威胁。海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼。

<4>、运营商在发展电子商务，挑战也是多方面的。首先是传统电子商务企业的挑战：淘宝、京东等已具有丰富的运营经验和大量的忠实用户；其次是来自运营商间的挑战，目前电信天翼手机网已取得了较大的成功，联通在电信日（2012年5月17日）推出号称“史无前例”、为时一周的“首届沃3G网购节”也赢得漂亮的开门红，因此可以预见运营商间的竞争也将于线下延伸至线上。

4.在大数据时代运营商的经营策略

（1）数据标准化，数据标准化指的是从总的大数据平台来讲或者是从运营商的角度

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来讲，有顶层的设计和规划，保证高效率地使用大数据;精准营销则需要做商业的数据分析，去给企业服务，或者推送广告。

（2）基于手机的精准营销，基于手机的精准营销可能会比基于互联网的精准营销定位更明确一些。我估计每一个运营商都会逐步建立自有商业平台，也会做一些商业平台的分析。

（3）优化客户的服务体验，时时刻刻关注好客户，有利于运营商弥补自己的经验不足，有利于运营商做到精确建设，做到最大化的控制成本，有利于运营商及时调整市场竞争策略。所以，客户是关键。所以电信运营商应该做到,比如怎么样给客户提供信息分析图，包括账单分析图，或者是为一些客户提供个性化服务，还有一个是主动服务体系，比如说在某个时间节点提醒用户还信用卡，这件事情运营商也是可以去做的，它可以通过用户平常在手机上还款行为的记录，或者是相关的一些数据来进行分析，来提供这样的服务。我觉得这样的主动服务很贴心，我自己非常希望有这种服务。”此外，运营商还可以为零售商提供服务支撑。

（4）发展电子商务。电信运营商，拥有庞大的用户资源，做电商具备很大优势，目前运营商原有的官网、网上营业厅等改版成电商网站，中国移动将官网改版成了号码旗舰店、手机旗舰店、产品区、充值区等，不仅承担了原有的查询、充值和增值业务办理服务，更是为号卡、手机设立专门的网上营销旗舰店。目前，其他省市移动官网也纷纷设立了网上商城、产品旗舰店等。中国联通已正式将其电子渠道部改组为电子商务部，在原有电子渠道中心基础上，自上而下组建电子商务运营队伍，在总部、省、地市各级公司均成立电子商务部，打造集流程、物流、服务等一体化电子商务运营体系。运营商纷纷进驻天猫商城（淘宝商城）、京东商城等，建立B2C商城旗舰店。中国电信日前与京东商城、天猫商城签署了电子商务合作协议，中国电信集团级旗舰网厅正式入驻两家电子商务网站。中国移动在天猫商城已经开设“中国移动官方旗舰店”，用以销售G3手机等终端产品，6月11日起开始试营业。此外，亦与京东商城近日达成战略合作协议，共建营业厅合作、定制机合作等八大创新运营平台。中国联通今年4月在天猫商城试运营了联通官方旗舰店，目前该店已转为正式运营。

（5）发展移动支付业务。目前电信运营商已获得第三方支付牌照，作为电信运营商，需基于自身优势资源，以自有业务为切口，通过支付平台服务现有用户，并通过业务模式整合获得差异化竞争优势。

（6）加强与电商的合作。电信运营商正在向电子商务方面发展，对于电子商务，电

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信运营商还是新手，所以要学会借鉴，同时电商的发展也是离不开运营商的。所以电商与运营商相互合作达成双赢是最为有效的措施，同时这也是未来发展的必然，这也是电信运营商开启商业模式的最佳合作伙伴。目前，双方正在逐渐为合作二努力着。如：2013年7月30日，腾讯与广东联通在广州宣布合作推出“微信沃卡”，电信联合丁磊推出“翼信”，腾讯将与内地运营商推微信定制服务等等。

5.结论

未来的时代必然是大数据的时代，而运营商必将会凭借其固有的优势，在大数据带来的机遇下在电子商务这片土地上争得一席之地，现在仅仅是一个开端，从目前的发展趋势来看，运营商将会和电商进一步加强合作，实现共赢。当然了，运营商目前也面领着巨多的挑战，在电商中阿里巴巴的淘宝、还有京东、苏宁、国美都是强而有力的竞争对手。随着工信部对虚拟运营商牌照的发放，除了打破运营商的垄断地位，增加了竞争之外，对运营商来说，也带来了一大机遇，去选择伙伴共同拓展市场份额，可以去选择与自己互补的虚拟运营商展开合作。这样运营商就会借助电商的平台进一步发展其业务。本文立足中国移动分析其在大数据这个大背景下的优势与劣势、机会与威胁以及经营之道，了解到在大数据的背景下，运营商们机遇与挑战并存。总而言之，大数据的到来，给运营商们带来更多的机会，不断地突破创新。当然不仅仅是运营商，对于广大用户来说，也是大有益处，运营商通过不断地改革发展能够更好地服务广大用户。大数据时代是信息社会运作的必然结果，它令人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，运营商们只要充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并及时应对，就会处于大数据时代领域里的不败之地。

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参考文献

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SWOT分析的应用案例

① 有些国家政府颁布法令，要求所有香烟包装上必须加上“吸烟有害健康“地警告 ② 有些国家禁止在公共场所吸烟 ③ 许多发达国家地吸烟人数在下降 ④ 节目声称从年月开始，在一级赛车比赛中不会再出现烟草广告 ⑤ 某些发达国家实验室发明用莴苣叶代替烟草 ⑥ 发展中国家吸烟人数在增加，中国有三亿烟民，其中青年吸烟比例最高 根据以上现象对周氏烟草公司环境进行矩阵分析（包括机会分析矩阵图，威胁分析矩阵图和环境分析综合评价图），并回答下列问题：文档收集自网络，仅用于个人学习⑴ 在环境分析综合图中，四个象限地名称分别是什么？ ⑵ 周氏烟草公司属于那种业务类型？ ⑶ 对周氏烟草公司所处地环境，你有何建议和对策？ 经营成功性 大 吸 引 力 小 图 机会分析矩阵图 答：⑴①在图中处于左上角位置地机会，潜在吸引力和成功地可能性大，有极大地可能性为企业带来巨额利润，企业应把握机会，全面发展；而处于右下角位置地机会，不仅潜在力小，成功地概率也小，企业应改善自身地条件，注视社会地发展变化，审视而适时地展开营销活动.文档收集自网络，仅用于个人学习 威胁出现可能性 大 严 重 性 小 图 威胁分析矩阵图 ②在图中，处于左上角位置地威胁，出现地概率和影响程度都大，必须特别重视，制定相应地对策；处于右下角位置地威胁，出现地概率和影响程度均小，企业不必过于担心，但应注意其发展变化；处于右上角位置地威胁出现概率虽小，但影响程度较大，必须密切关注，监视其出现和发展；处于左下角处地威胁，威胁度小，但出现地概率大，也必须充分重视.文档收集自网络，仅用于个人学习 威胁出现可能性 大 小 图 环境分析综合评价图 ③综地 分析，可以将图分为四种业务类型：Ⅰ冒险业务；务；Ⅳ成熟业务. ⑵ 在给件中，④中烟草广告虽然在中公布在一级赛车比赛地人本来就少，不会影响烟地销量，而①中也是，在上面加上几个字，是不会影响烟地销量地，因

个人SWOT分析

个人SWOT分析 个人SWOT分析 个人自身优势与实力（Strength） 本人性格上，乐于助人，富有责任心，答应要完成的事情一定做到。做事认真，言行得体，安分守己，性格安静。喜欢思考问题并且善于分析。 有百折不挠、坚持不懈的良好性格品质，在遇到困难时能够勇于承担责任，有很强的心里承受能力；喜欢学习，尤其是积极向他人学习、向别人借鉴间接经验的习惯；有很强的中长期观察事物的能力，眼光能够放的比较远，而不拘泥于眼前，有很强的判断力；有一种吃苦耐劳的精神，能够在苦中做乐，在困难里看到希望，并努力做下去的坚强意志；看人看发展趋势而非仅仅着眼于现状；喜欢思考、钻研问题，兴趣较广泛，在多方面都有所了解，知识面相对较宽；有一定的文字写作能力，对中国传统文化有较多的了解，受中国传统文化熏陶，有大作风、大气魄；喜欢接受新事物、新思想，具有很好的嫁接新事物、新思想的能力；有较强的思辩能力，能够辨证地去看待问题。 二、本人的缺点与劣势（Weakness） 因为性格偏于内向，所以做事情不够果断，经常犹豫不决，但只要做决定就要考虑很全面的东西，所以优劣参半。且从小就在大众面前不够放的开，不够热情大方，不喜欢人多的地方。不喜欢和自己不喜欢的人相处，交际能力有一定的问题。后果就是从来不会积极的参加学校的活动，在校期间不会有效的利用学校的资源，图书馆很少去，并且不会主动去学习（很重要的一点）每年的寒暑假基本废掉，不会用来学习浪费掉大把时间。写作能力差，语言表达能力不够简洁和流畅，说话有一点罗嗦。对自己的生活不太注意，不注重个人穿戴和一些生活细节问题，造成好多人不愿意接触自己，从而失去很多交往机会；思想丰富而行动力不足，往往行动跟不上思想，从而无法让自己的想法发挥作用；不能立足现实，想法往往过高于现实，从而失去现实里的好多机会，也就是不能活在当下，对现实的机会把握不够；在与他人交往中，过分尊重对方，反而容易让对方不把自己当回事，另外，有时过于矜持、放不开，不能快速融入新的交往团体；不会合理拒绝，有些不合理的帮助会给自己带来很多麻烦和不便；不善于处理跟领导的关系，不能平等对待，从而表现出较紧张的氛围，由于紧张而不能正常的思考问题，在领导在场时容易手足无措，出现一些平时不会出的问题，给领导留下不好的印象；由于知识博和兴趣广泛，容易分散精力，结果一头也没有做好，有个关系不错的大学同学曾经告诉我说：这辈子我如果没有在事业上有所作为的话，最大的原因一定是我博而不专，最终闹得做了很多事情，却结果一事无成。 本人的机遇（Opportunity） 本人现在大二，在经历了轻松的大一之后，突然多了很多的危机感和想要学习的动力。并且在校园还有两年多的时间让我来锻炼和改善自身的缺点。21世纪的今天，全球高度一体化，国家经济在全球占越来越重要的地位，国内现在经济发展越来越快，带给我们的机会也越来越大 本人受到的可能威胁与不利环境因素（Threat） 由于缺乏跟领导进行很有效的沟通，与领导关系不是很默契，很有可能得不到重用和提拔；来自家庭的因素，父母、大哥仍在农村，还有一些亲戚朋友，也有给我带来一些大麻烦的可能性；我的另一半，现在虽然还没有确定下来，有很大

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

运用SWOT分析法分析一个企业实例

北京鼎志通业电子科技有限公司 一、概述(Outline) 北京鼎志通业电子科技有限公司（DINTEK），是台湾的鼎志电子股份有限公司（DINTEK）综合布线产品在国内解决方案的提供商，DINTEK拥有非常丰富的产品线，全面服务于教育、医疗、金融、企业等各个行业的数字化网络建设，为智能化办公和智能化居住区的骨干网、接入网、局域网、数据中心等，提供解决方案和全面的综合布线产品。DINTEK产品于1992年获美国UL认证；随后又获得ETL、3P等认证；1995年，DINTEK布线产品以优良的国际品质和服务获ISO9001认证。同时DINTEK还提供25年系统产品保固。 经营产品：DINTEK在全球提供超五类、六类、超六类、七类等铜缆、接插件产品和各种室内外光缆光纤网络产品，及各种布线工具和测试仪，并提供全方位的综合布线解决方案，品种齐全，包括双绞线、配线架、信息模块、跳接线、面板、理线槽、机柜等综合布线的全线产品；光纤类以收发器、接线箱、耦合器、光纤接头等产品为主；工具产品套装组合，经济实用；测试仪系列产品能为您的工程检测提供最大的方便。 鼎志布线，台湾宝岛的品牌，高速通信者的乐园。作为布线行业的领军企业之一，鼎志一直秉承着“科技、创新、服务”的理念，把握时代的潮流，契合市场的需求，不断推出新产品、新技术和新的解决方案。 “走近鼎志，掌握科技”，一直都是鼎志人的设计理念之一，鼎志一直以“科技”为先导，依托科技求发展，掌握新科学为基础，采用追进式营销策略，鼎志人一直都是勤勤恳恳，兢兢业业，脚踏实地去做事，为使宝岛品牌——DINTEK能长久矗立于布线之林，时时刻刻都在努力奋斗着。鼎志布线走的是科技的路子，是高速通信者的乐园，每一个环节设计的精巧不只是让你叹为观止。鼎志产品的科技体现同样会让你惊呀万分，就是即便是鼎志小小的模块，采用高低触点，无焊接点设计，保证即使有很小的接触，也能得到最佳的传输，同时长期裸露在空气中也不会被氧化。 创新，是所有高速发展的企业必经之路，鼎志也不例外，短短不到二十年，已经成为成立几十年甚至上百年公司的强悍竞争对手，秉承的法宝就是创新。产品创新，营销创新，管理创新，为满足消费者的需求，鼎志在不断丰富产品线的同时，时刻不忘推沉出新，研发新产品，拓展新领域，由刚成立时的通讯器材边缘产品的制造商，转变为国内最具实力的综合布线产品的制造商和服务商，更是综合布线解决方案的提供商；就是销售模式上，也由金字塔式的渠道模式向扁平式方向转变，减少渠道的中间环节，增加终端的销售网点，既有利于公司与各级经销商建立良好的长期的战略合作关系，又可以让公司对其提供强有力的服务，减少中间环节的利益走向，获得很好的共赢；同时在管理上，又专门分出了一些必要的职能部门，不在是大包大揽，而是各司其职，提出了鹰雁团队的建立，制定了严格的奖惩激励制度，“斜坡球理论”在业界广为流传，不只是我们，很多人都得到受益。 服务，是任何企业长久发展之必备。没有良好的、周到的、及时的服务作后盾，公司的发展大计是不全面的，服务要是没有一支专业的团队那是一句空话，鹰雁团队的诞生不只是创新的产物。鹰大家都知道，那是凶猛的动物，经常是单兵作战，应付各种“自然灾害”，还要讲究效率，雁是一种特别有纪律，时刻能遵守的动物，就是有生命危险，哪怕只剩下两只，也一定要摆成一定的形状，最常见的是摆成“人”字或“一”字形。现在的市场就要求我们既要是鹰又要是雁。这样的一支队伍为企业保驾护航，提供产品的售前，

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

个人SWOT分析

个人SWOT分析 一,个人背景: 姓名:沈伟钦 生日:1986年10月16日出生, 籍贯:福建省漳州市诏安县人, 入学时间:2006年9月考入福建省闽江学院公共经济与金融学系金融专业。 主要从事学生工作:院学工处通讯员,系记者团团长,班级党务工作。 二,综合分析自己的优势(strength)有以下几点: 1、热爱生活,对生活充满希望,有着崇高的理想与目标。 2、待人诚恳、处事稳重,善于聆听,喜欢与人沟通与交流。 3,专业知识比较扎实,平时注重汲取课外知识,知识面较广 4、喜欢思考问题,考虑问题比较全面,有一定的问题分析能力。 5、具有团队意识,会主动学习一些自己认为我用的东西,有责任感,注重发挥团队合作精神 6,喜欢安静,做事情有计划安排,有一定的书面表达能力与逻辑判断能力。 三、我的劣势(weakness): 1、意志力与自控力差,做事缺少耐心与刻苦精神。 2、做事不够果断,尤其就是事情作出决定前会顾虑太多。 3、对自己不感兴趣的事情与缺少热情,不善于表达自己。 4、有时感性大于理想,把有些事情想象的过于完美与简单。 5、不善于理财,冒险与创新精神须进一步提高,外语水平需要加强。 6、非名校学生;竞争力较弱。 四,机会(就业前景opportunity) 自98年来,由于东南亚金融危机的影响,国家高度重视金融体系的安全与稳健发展,对于金融业从业人员的素质提出了较高要求,由此,银行及相关证券、保险等行业管理机构加大了对金融专业毕业生的需求,开启了在国家统一分配制度打破之后的新一轮对金融专业大学毕业生、研究生的增量需求,金融行业监管部门对俄人才举措,影响着所辖行业内的商业银行、证券、保险等金融机构加大了对金融专业毕业生的需求。该专业学习金融理论与实务。培养理论功底扎实、知识面广、适应性强的经营、管理与理论研究人才。要求学生掌握现代金融理论与金融市场操作的技术,掌握我国经济政策与法规,能够运用所学知识进行金融资

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

运用SWOT分析法分析一个企业实例教学提纲

运用S W O T分析法分析一个企业实例

北京鼎志通业电子科技有限公司 一、概述(Outline) 北京鼎志通业电子科技有限公司（DINTEK），是台湾的鼎志电子股份有限公司（DINTEK）综合布线产品在国内解决方案的提供商，DINTEK拥有非常丰富的产品线，全面服务于教育、医疗、金融、企业等各个行业的数字化网络建设，为智能化办公和智能化居住区的骨干网、接入网、局域网、数据中心等，提供解决方案和全面的综合布线产品。DINTEK产品于1992年获美国UL 认证；随后又获得ETL、3P等认证； 1995年，DINTEK布线产品以优良的国际品质和服务获ISO9001认证。同时DINTEK还提供25年系统产品保固。 经营产品：DINTEK在全球提供超五类、六类、超六类、七类等铜缆、接插件产品和各种室内外光缆光纤网络产品，及各种布线工具和测试仪，并提供全方位的综合布线解决方案，品种齐全，包括双绞线、配线架、信息模块、跳接线、面板、理线槽、机柜等综合布线的全线产品；光纤类以收发器、接线箱、耦合器、光纤接头等产品为主；工具产品套装组合，经济实用；测试仪系列产品能为您的工程检测提供最大的方便。 鼎志布线，台湾宝岛的品牌，高速通信者的乐园。作为布线行业的领军企业之一，鼎志一直秉承着“科技、创新、服务”的理念，把握时代的潮流，契合市场的需求，不断推出新产品、新技术和新的解决方案。 “走近鼎志，掌握科技”，一直都是鼎志人的设计理念之一，鼎志一直以“科技”为先导，依托科技求发展，掌握新科学为基础，采用追进式营销策略，鼎志人一直都是勤勤恳恳，兢兢业业，脚踏实地去做事，为使宝岛品牌——

自我SWOT分析

自我SWOT分析 一、个人基本情况 (一)个性特点：我是一个相对外向性格的人，具有较强的人际沟通 能力，有责任心，组织协调能力较强。口才好，虽然写作能力一般，但是能够清楚明白的陈述一件事情。思维敏锐，头脑灵活，理解能力强。但做事急于求成，耐性较差。 (二)职业兴趣:由于自我的长期了解，所以比较清楚自身对于技术 方面不太感兴趣，但对人力资源管理方面的事务很有兴趣。喜欢与人打交道，喜欢影响和感染他人。待人热情，处事周密、得体。 (三)职业能力： 1.人际关系方面：对人热情、健谈，喜欢帮助、指导他人，在社交 场合中游刃有余，容易与人交往。 2.决策能力方面：思维敏锐，反映迅速，学习能力强，但是对于学 校教课的方式不太“感冒”。平常自己私底下看经济学之类的书，虽然记不准确原话，但是能够很好的理解其意思。思维灵活，不拘泥于常规，做事有很强的开放性。关注事物细节，思路独特，能冷静的运用各种方式思考问题。 3.做事风格方面：不太喜欢对所有事情事先计划和组织，但是每碰 到一个问题，均可想到方法将其解决。更倾向于合作完成工作。 喜欢接受新事物与新观念，不愿意僵硬遵从强制标准和规则。4.心理健康方面：情绪稳定，可以冷静对待事物，能维持团队积极 的心理态度和精神。信任他人，对他人很少感到不满或厌烦。心

态较好，能够正确定位自己。 (四)个人特质： 1.适合工作类型：管理性活动，需要较强的管理、交流、创新思维 能力的工作。 2.优势与不足：有较强的个人影响力，口才好，能说服别人跟随我 的思路发展。思维活跃、灵活。人际关系较好。不太擅长信息的收集与处理。写作功底一般。 3.今后发展方向：加强自我的学习能力，了解有关于财务方面的知 识。增加对学习工作的热情，维持自己对学习、管理、写作方面的兴趣。掌握信息的收集途径，学习信息的处理。 自我小结 1.善于宏观的分析和解决问题。 2.思维敏锐，反映迅速，善于快速合理的分析和解决突发问题。 3.对理论知识能快速理解与运用。 4.愿意接受挑战，从而达到既定的目标。 5.对技术和复杂数字方面的知识兴趣不大。 二、内部环境分析 (一)优势（Strengths） 1.有较强的影响力，口才好，写作能力强。思维敏锐，头脑灵活， 理解能力强。 2.对人热情、健谈，喜欢帮助、指导他人，在社交场合中游刃有 余，容易与人交往。

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，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 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
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运用SWOT分析方法,进行自我分析

运用SWOT分析方法,进行自我分析 学期期末，校长按照惯例给我们布置作业。这次作业与历次所布置的有所不同，要求我们学习一种新形的分析方法—SWOT 分析法。并且运用这种分析法对自己进行客观的分析和评价，找出自己的优势与不足，还要拿出相应的对策来弥补。 对于这种新型的SWOT方法我还是头一次接触，不十分了解。于是，我在网上进行了查阅，以便更好的了解这门新型的分析方法。通过网上的学习，我知道了SWOT原本是一种企业内部分析方法，S代表strength(优势),W代表weakness(弱势),O 代表opportunity(机会),T代表threat(威胁).即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在，并且根据自己的优、劣事态的分析，面对当今的形势和机遇，让自己发挥出最强的一面，以赢取企业的最大胜利。其中，S、W是内部因素，O、T是外部因素。 这种方法可以应用到各个领域，包括个人。孙子曰：知己知彼、百战不殆。通过对自己SWOT的深入分析，找出自己的优势、和弱势，在当今人才竞争日益残酷的今天，面对机遇、挑战及周遍边威胁，能迅速做出适合自己发展的决策，将是一人一生中最大的胜笔。 细细想来，SWOT若能分析的客观可行，的确对自我发展很有好处。可是往往是当局者迷，人都很难看清楚自己，对自己总是估计过高或过低，找不准自己在社会或职场上究竟是个什

做完SWOT分析后可以看出，自己的优势是有，但同时不足明显，有发展的机遇，但也同时面临很大挑战，如不把自己优势进行研究、分析，则逐渐会都成为我的弱势。根据分析结果马上确定以下几个问题1、应该马上解决的问题和矛盾；2、应该进一步调查研究的问题；3、应该为将来计划的问题。 一、应该马上解决的问题和矛盾。1）对于自身的一些亟待解决的问题。受性格限制，在生活上和工作上的一些需要决断的事情，想好后一定要当断则断，拖泥带水的总是让自己失去最佳的时机。2）对自身专业化的问题。新课程改革后的教学理念要深入研究，在自己原有的优势基础上，不断学习，加强备课，把课的专业性提高上去。争取在45分钟内完成教学、练习，巩固。3）对于班级管理所针对的问题。针对目前班级管理不够细化的状况，本班学生大多数能够遵守校纪班规，但这不是好学生，仅仅是合格，要在原有的基础上，更加细致和规范，每一项任务要落实到人，施行专人负责制，以便于任何一项工作的开展。对于学习和第二课堂的开展之间的问题，还要结合学生的心理阶段及兴趣开发，争取找到最适合班级发展的结合点。

个人SWOT分析

个人SWOT分析 一、个人背景： ***，男，**职业技术学院大一学生，就读管理系物流管理专业。 二、内外部环境分析： 1、内部环境： Strengths：优势 a.以积极乐观的心态面对生活，善于沟通，乐于交流。 b.人际关系良好。 c.上进心责任心较强。 d.遇到困难能冷静处理，有耐心，不怕吃苦。 e.有较强的自主学习与善于发现问题的能力。 f.爱好广泛，有良好的身体素质、心理素质。 Weaks：劣势 a.个别时候个人主观意识强。 b.做事会有粗心大意的现象。 c.看待事物不够全面，有时会忽略细节问题。 d.专业知识的学习尚且不深。 2、外部环境： Opportunities：机会 a.20世纪90年代后中国物流行业开始快速发展，将来还会有更多的发展空间，发展机会。 b.物流是一个新兴的专业、职业。从这一行情得来这一专业人才现在还属于是一个空缺的状态。 c.物流师的就业方向多元化，不止是物流公司需要这样的人才，许多企业的运行都需要涉及物流管理。 d.随着中国社会主义市场经济体系建立、世界经济一体化进程的加快和科学技术的飞速发展，国家对物流管理人才的需求将大大增加。 Threats：威胁

a.如今的大学生已不再是当初的天之骄子，每年都有大批的高校毕业生面临就业问题。 b.作为专科院校的学生，在与其他重点大学的同专业毕业生来说，竞争力会有所增大，是一个不小的挑战。 c.在众多招聘广告中，经常能看到有经验者优先，可是在大学中，有多少学生能有自己所学专业的工作经验。 三、SWOT策略分析 SO策略：在学校的现阶段继续努力学习，掌握更多的知识，努力提高自己的竞争力。 WO策略：努力克服自身不足，多学习专业知识，特别是自己感兴趣的计算机方面的专业知识。 ST策略：多参加集体和社交活动，增强与他人的交往和沟通能力，提高自己的自信心，构建良好的人际关系网络。 WT策略：利用自己乐观积极的工作态度，勇于创新，去尝试更多的不同工作，增加就业机会。 四、未来5年内的职业计划 1．探索阶段：学生 加强适应职业要求的专业素质，提高英语能力。多学习有关计算机和商务方面的专业知识，提高自己的专业素养和培养对该行业的浓厚兴趣。 2．进入阶段：应聘者 积极参加各种招聘活动和各企业的宣讲会，制作一份精美的简历，为各种招聘活动作充分的准备。 3．新手阶段：实习生、资浅人员 在这个阶段的主要目标是了解单位、熟悉操作流程，接受组织文化，学会与人相处，并且承担责任、发展和展示技能和专长，迎接工作的挑战性。要学会自己做事、被同事接受、学会面对失败、处理混乱和竞争、处理工作中的冲突、学习自主。根据自身的才干和价值观和组织中的机会和约束，如果不合适，可以重新评估选择，决定去留。 4．发展阶段：任职者、主管

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

使用SWOT分析法自我分析

使用SWOT分析法自我分析 一、运用SWOT法对自身进行优势、弱势、机会、威胁的分析如下表格：

二、通过以上分析，综合分析后制定未来3-5年的发展目标： 1.提高自身综合素质，多学习专业知识求精求实 ⒉跟上时代的步伐、思想，多吸收新鲜事物，争取走在时代的前端 3.积累较为丰富的实践经验，有机会的话多跟企业接触，丰富的自己的社会经验 4.学好专业知识技能，有一技之长，以适应社会主义建设的需要

5.学习理财、管理方面的知识，让自己变得更加专业化，积极开发自身潜力 6.对材料专业的就业形势有较充分的掌握，了解未来就业方向动态，做好就业准备 7.自主学习和借鉴创业知识，为将来做准备 三、今后3-5年行动计划： 1.努力学习专业知识，培养自己的专业技能，成为一个优秀的工程师 2.积极参加社会实践，积累社会实践经验，提高适应社会的能力 3.积极提高管理能力、表达能力、处理人际关系的能力，以达到有效地沟通和交流，培养 团队合作精神 4.依据SWOT的分析结果，积极发挥自身优点，扬长避短，逐步完善自我。抓住机会，努力 提高自身能力，以尽量避免或减小外界所带来的威胁 5.继续发挥自己的兴趣爱好，培养多元化的自己，让自己成为一个全面发展的人才 6.积极了解就业形势，就业动态，了解社会对人才的要求，与环境相适应，以实现事业发 展，缓解就业压力，提前做好就业准备 7.争取到企业实习，积累实践经验，积极学习与自己职位相关技能，积累职位所需知识 8.积极参加学校组织的各类比赛，训练自己的动手能力，体验进行课题研究的过程 9.多与老师交流，提高对自己专业的认识，了解专业的前沿动态 10.毕业后先做三年的工程师，积累一下实践经验，也丰富自己的社会经验。三年后可能会跳槽的另一家企业工作，积累了足够的经验后会准备创业，创办自己的企业，最大化的发挥自己所学，最大化的开发自己。 一汽轿车公司奔腾X80营销现状及改进建议 1、奔腾X80营销现状 在中国车市竞争日益激烈的今天，价格是决定汽车畅销与否的重要因素，汽车的定价

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

如何正确运用SWOT分析术

如何正确运用SWOT分析术 如何正确运用SwoT分析术提要：关键点二、以“SwoT矩阵”为法在此过程中，将那些对研究对象发展有直接的、重大的、紧急的、久远的影响因素和那些间接的、次要的 资料来自 如何正确运用SwoT分析术 在多年的工作中，发现很多人都在使用SwTo工具，但是，却看得出有很多人并不明白此工具的内在原理、关系，甚至不清楚它的作用。曾看过一些方案，看不出他们SwTo分析的作用，问他们为什么做这一步，很多人告诉我说：“没有他会显得很不专业”。 在如今相对成熟的市场条件下，常常有人抱怨，金钱充斥着每一个市场缝隙，诱使人们不断生产出新的东西去换取金钱，但很快市场便又处于饱和状态，寻找市场空白点越来越难。其实不然，由于社会在进步，人们与从趋同化的需求特征转变为差异化、个性化的需求特征。人们永远不会拒绝新的东西，永远都会有新的需求。这种需求就是市场的切入点、消费者的买点。但如何科学有效地找到并有效的利用它，是很多初涉营销行业者所迷茫的。 在这里，分享一个科学有效的工具——SwTo分析法。 SwoT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的，SwoT四个英文字母分别代表：优势（Strength）、劣势（weakness）、机会（Qpportunity）、威胁（Threat）。所谓SwoT分析，是以市场调研为基础，将与研究对象密切相关的各

种主要的优势、劣势、机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配并加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。 运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，进而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。在战略分析中，它是最常用的方法之一。几乎每个成功的营销和管理工作者都在随时随地的应用着它。 在应用此工具的过程中，有些人依旧处于混乱状态，究其原因主要是不清楚其原理。只要明确的掌握了下面三个关键点和其中的内外之别，你就可以说是奠定了使用此工具的基础。 关键点一、以“调研分析”为基 SwTo分析工具所分析的四个方面总的可以归结为两个部分，即外部环境因素和内部环境（能力）因素。 外部环境因素包括机会因素和威胁因素，它们是外部环境对研究对象的发展产生直接影响的有利和不利因素，属于客观因素，一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴；内部环境因素包括优势因素和劣势因素，它们是研究对象在其发展中自身存在的积极和消极因素，属主动因素，一般归类为管理、组织、经营、财务、销售、人力资源等不同范畴。在调查分析这些因素时，不仅要考虑到研究对象的历史与现状，更要考虑研究对象的未来发展。 关键点二、以“SwoT矩阵”为法