龙源期刊网 电信运营商跨行业大数据融合应用场景分析 作者：赵锡成 来源：《中国科技博览》2016 年第 29 期 中图分类号：DF75.2 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）29-0287-01 一、前言 近年来，大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。在大数 据时代，“数据即资产”的核心理念已成为各个行业的共识，大数据具有 4V 的特点：一是数据 容量巨大（Volume），二是数据类型众多（Variety）；三是数据价值密度低（Value）；四是 处理数据的速度要求非常快（Velocity）。相关研究预测标明，2015-2020 年是大数据行业高速 发展期，到 2020 年中国的大数据市场规模为 454.33 亿元，增长速度为 20%。互联网行业、政 府、金融、电信、零售等典型行业率先启动大数据产业布局，传统行业也积极收集行业数据， 引入外部大数据，建设大数据平台，开展跨行业大数据创新应用实践，不仅使行业内部运行效 率得到提升，加速传统行业转型升级，而且已经创造出巨大的经济价值和社会价值。2016 年 7 月 28 日，《国家信息化发展战略纲要》发布，明确指出要促进工业经济向信息经济转型，大 力推进数据资产化和资源化，优先开放政务和民生保障服务相关的数据，随着政策红利不断发 放以及大数据共享机制的逐渐完善，毫无疑问，大数据将更加深刻地推动产业发展。

二、跨行业大数据应用场景和典型案例（图 1） 电信行业通过将行业内部的 B/O/M 域数据、上网日志等和外部金融、旅游、政务等行业 数据进行结合，已经实现了端到端网络分析优化、精准营销、用户体验提升、地理位置服务、 智慧旅游、智慧城市、行业分析报告等场景应用。例如国内三大运营商基于上网日志分析和外 部数据综合分析，解决用户上网流量投诉，提供行业指数运营商大数据应用场景，并与金融、公共服务、位置服务等 在大数据应用进行合作。 金融保险行业整合个人特征数据、资产数据、保单数据等行业内部数据和互联网行为数 据、地理位置信息、个人消费数据、征信数据等行业外部数据，形成基于大数据的客户洞察、 互联网征信、投资预测、风险控制、极速放贷、电信诈骗拦截等创新应用场景。 医疗健康行业通过将个人体征数据、个人特征数据、基因检测数据、电子病历、遗传数据 等医疗领域数据和互联网用户搜索数据、地理位置数据、气候数据、环境数据、人口流动数据 等行业外数据融合和分析，可实现疾病预测、个人健康监测管理、癌症诊断和预测及早产儿病 情诊断。 文化传媒行业通过将消费者数据库、影视基础数据、影视评分数据、用户视频播放行为数 据、电视节目收看行为、剧集播放设备、剧集播放时间等行业数据与互联网搜索数据、社交网 龙源期刊网 络数据、线上购物数据等进行融合运营商大数据应用场景，进行投资风险评估、受众定位、影视精准营销、票房预 测。

旅游行业通过将个人特征数据、景区数据等行业内部数据与气候数据、地理位置数据、运 营商移动用户数据等行业外数据结合，实现旅游指数、景区客源分析、个性化推荐、景区预警 等。 能源行业作为典型的传统行业，也开始将行业内部的企业生产数据、勘探大数据、油气管 道数据、风电场实时流体模型数据、光伏电站数据、气象数据、地理数据等和外部地理位置数 据、环境数据、气候数据、风速数据、海拔数据、大气温度、日照数据、周边救援方案数据、 地震数据、能源输送数据等进行结合，开展了自动化矿井值守、精准化油气开采、井位确定、 安全监控和预警、油气管道腐蚀点预测、风电场自动化选址设计、风能发电量预测、光伏电站 健康度检查、光伏电站精准运营等创新应用。 零售贸易行业通过运用大数据技术提高了生产数据的计算速度，还通过将销售数据、人力 成本、物流数据等内部数据和突发事件、交通数据、气候数据等外部数据相结合，实现货品摆 放营销设计、物流成本控制、销售数据分析、产品溯源等应用。 农林牧渔业通过将农业生产数据、养殖数据、质检数据、消费者评价数据、生产/设备监 控数据、土壤数据、人力成本、物流数据、销售数据、农产品市场价格等内部数据和突发事 件、交通数据、气象数据等外部数据相结合，实现可视化农场生产管理、农场耕作精细化管 理、物流成本控制、肉类/乳品安全溯源体系、种植灌溉差异化、防灾预警等。

汽车行业通过内部汽车企业运营数据、汽车企业研发数据、汽车销售数据、车辆行驶状况 数据、车联网传感数据、座椅压力数据、汽车配件

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