微数据，大服务 数据可视化的应用

我们正步入大数据时代，除了有效利用、挖掘海量数据能获得意想不到的价值外，我们还总是被超负荷的信息和过多的数据所折磨。     

运营商挖掘大数据价值的7种模式

移动互联网时代,数据爆炸式增长后带来巨大的流量,运营商在收入上却没有得到相应的提升,还面临着数据流的附加值被互联网公司"吸"走的挑战,面临沦为管道的尴尬。在接下来的移动互联网的竞争中,运营商要怎么办?对于电信运营商而言,大流量、大数据带来更加严峻的考验,但是同时机遇往往与挑战并存,运营商手中所掌握的海量数据,也是产业链上其他环节望尘莫及     

开发“大数据”勿忽视风险

"大数据时代"已然来临,并且正在改变世界。作为网络时代数据交换的中心,电信运营商在大数据方面拥有天然优势。如何打好手中这张"大数据"牌,为电信业务转型开辟新"蓝海",对电信运营商来说至关重要。然而,大数据有大商机,同时也有大风险,那就是电信运营商在开发大数据市场的过程中,需要依法处理好用户隐私保护和网络信息安全问题。     

云存储:有效提高存储资源利用率

云存储(Cloud Storage)是在云计算概念上延伸和发展出来的,是一个以云端大数据存储和在线管理为核心的云计算系统,该系统通过集群应用、分布式文件系统等功能,将网络中大量不同类型的存储设备通过云计算软件整合起来协同工作,共同对外提供数据存储和海量业务访问功能。随着数据量的急剧增长,存储量从GB级增加到TB级、PB级甚至EB级,特别是非结构化数据快速增长(目前约占据数据总量80%),尤其是大数据时代"大后台+小前端"的整体布局,对存储系统提出更高的要求。     

流量到底该怎么经营？

3G时代是移动终端横行的时代。时时在线、时时上网已成为广大手机用户的习惯性需求，移动终端上网流量规范经营问题再次引起了大家的高度关注。对运营商来说，大流量的消耗无疑是运营商所期待的，只有产生大流量才能给运营商创造价值。无数据流量消耗就没有移动互联网飞速发展的今天，也不会带动和促进我国电子商务、移动信息化的繁荣。运营商在3G时代要充分认识到移动（手机）上网流量的价值所在。     

“互联网+”时代邮政商业模式创新研究

作为新型生产力代表的互联网与大数据,正在加速颠覆传统产业格局.文章介绍了“互联网+”时代的商业模式,分析了大数据在商业模式创新中的核心价值,从顶层设计、产品开发、社群打造等方面探讨了中国邮政基于互联网思维的商业模式创新途径.     

自媒体时代的信息隐私权保护

大数据时代的标志之一是自媒体的井喷,使得信息的分享和传播变成了随手一触即发。这些非职业的信息发布者在行使表达自由和言论自由的同时,考虑到对他人权利的保护吗?无论是身份识别性信息,如登录账号、正常使用的手机号码、身份证信息,还是非身份识别性信息,如购物记录、出行记录、订票信息等,在大数据时代,这些信息的泄露可以在瞬间完成。这些问题都是大数据时代的副产品。无论是张开双臂拥抱还是扭头转身说不,大数据时代都不约而至。我们充分而又放纵地享受着信息爆炸的便利,同时也面临着信息隐私权被侵犯的风险,如果不解决好这个问题,大数据带给人们的恐怕不止是信息的廉价和便利,甚至是毁灭性的灾难。     

迎接大数据时代来临

随着移动互联网的迅猛发展和云计算、物联网等新服务与新应用的日益丰富,网上数据流量呈现迅猛发展态势,由此产生的海量数据推动着信息社会迎来了大数据时代。     

运营商的平台梦

21世纪什么最贵?人才!不对,是平台。从阿里巴巴的电子商务帝国到苹果的移动互联网生态系统,平台概念被越来越多的人所熟悉和了解。在平台时代,一种以平台为载体的商业文明正在快速形成,随着"云计算"、"大数据"等新型技术与开放平台相遇,信息时代     

如何打造精细化流量运营平台?

在移动互联网时代,用户的消费行为产生了海量的数据,如何整合大数据,进行数据挖掘,从海量的数据中挖掘出有用的信息,对客户进行精细化流量经营,这是各大运营商当前需要思考的问题。移动互联网的发展和运营商战略转型移动互联网是互联网终端向个人的延伸,是移动和互联网融合的结果。移动互联网最具价值的特性有两点,一是媒体化,二是商业化。目前,移动互联网已进入高速发展期,产业资本正加速向移动互联网产业流动,预计到2015年,中国移动互联网     

大数据在电信行业的应用展望简

随着电子商务、移动互联网、社交媒体等应用的飞速发展，大量的用户生成信息（User—Generated Content），如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据不断涌现，无论是企业还是个人都处在以“数据大爆炸”为特征的大数据环境中，并且这些数据正在改变着人们的工作、生活和思维方式。数据本身是资产已经成为业界的其识，但大数据具有数据量大、数据种类多、非结构化数据占比高等特点，处理这些数据需要不同于以往的思维和技术。那么，如何发珊大数据的价值并及日寸转化为行之有效的应用，成为当前业内人士密切关注和探索的课题。     

基于技术创新的邮政大数据应用探析

文章阐述了大数据引领的新型商业经济带来的深刻变化,分析了大数据在邮政企业的应用价值,围绕技术创新、重点领域以及管理优化三方面探讨了大数据在邮政企业的应用策略.     

DICT全流程自动化支撑系统建设与研究

<正>DICT是指在大数据时代DT(Data Technology)与IT、CT的深度融合。DT狭义讲是一种数据技术,广义上讲是云服务下的数据价值创造。互联网大数据时代,CT、IT、DT深度融合,实现了简单信息化向智能信息化的发展,并通过行业融合创造了更多的融合型智能应用。重要集团客户的DICT业务是通过将信息技术与通信技术结合,为客户提供综合解决方案,     

不能盲目迷信大数据营销

借助大数据,企业获得了很好的营销手段,可以精准地定位消费者,也可以根据消费者的喜好设计与生产适销对路的产品,还可以对消费趋势进行预测。于是,很多人认为,大数据时代,商业企业成为了"聪明人",背后的潜台词是,消费者就成为了"傻子"。事实可能不是这样。道高一尺,魔高一丈,在商业企业利用大数据提高自己营销能力的同时,消费者也在进步,其聪明的速度可能还超过商家,因此形成新的买卖能力平衡。大数     

完善数据交易的基础框架：定价、控制与共享

<正>随着我国进入数字经济时代,互联网与大数据的相伴共生引发企业经营方式的根本性变革。算法推荐、数字广告、数据库等智能化设施正替代传统工业模式下的大机器设备,成为Web3.0时代规模经济的重要支撑点。数据流动是数据要素完成市场化配置的基本途径,数据交易则是竞争市场中数据流动的主要形式。搭建数据交易基础框架,明确数据交易的理论范畴,既能够为数据资源的价值共享提供实现机制,有效防止数据垄断,也有利于落实数据权属确认,强化对企业数据权益的保护。客体性质、主体权利与交易方式是构成传统财产利益交换的三大要素。相应地,数据交易作为大数据时代的新兴交易形式,并未脱离传统交易的基础框架,仍应围绕客体性质、主体权利、交易方式三个方面展开,其分别对应数据定价、数据控制与数据共享三个核心范畴。但是,数据作为电子化的新型交易客体使上述各方面呈现出全新的方向。     

中国邮政网络学院数据可视化分析研究

在大数据时代,能否将大量枯燥的数据直观地呈现出来显得日益重要。文章介绍了中国邮政网络学院数据现状及数据可视化分析步骤,通过Excel、R语言、百度ECharts等可视化分析案例探讨了可视化分析的重要意义,为进一步探索远程教育规律提供了依据。     

浅谈大数据时代邮政代理金融营销的创新

文章分析了大数据时代邮政代理金融面临的机遇与挑战,探讨了大数据时代邮政代理金融开展创新营销的策略,并结合邮政企业实际,提出了开展数据库营销工作的建议.     

数据分析与挖掘在代理金融业务发展中的应用研究

文章基于大数据时代的技术发展及其对社会环境、行业、客户、竞争对手的深刻影响,分析了邮政金融经营管理面临的机遇与挑战,并结合深圳市邮政局实例,探讨了在省(市)级邮政企业进行数据分析和应用的模式。     

基于大数据思维的邮政工时管理研究

文章阐述了大数据思维对邮政工时管理工作的价值，分析了邮政工时管理的应用场景，通过建立标准作业模型、应用分析工时数据，探讨了构建大数据工时系统的途径。     

大数据与智慧管道经营简

大数据：互联网和传统产业碰撞的产物 2002年，尽管话音收入仍占全球电信运营商收入的二分之一以上，但是全球网络上的数据流量已开始超越话音流量。十余年来，数据对话音的超越一刻也没有停止。虽然电话渗透率不断提升、MOU消费不断增长，但实际上总体话音收入不升反降，开始是固定话音收入降低，现在移动话音收入也开始出现负增长。这是因为电话通信已经进化到信息通信范畴，通信消费进入到信息消费时代，当带宽资源极大丰富、互联网无处不在的时候，电信运营商所提供的带宽只是单纯的管道了，而在管道里运送的信息才是人们所需要的价值，社会对信息的需要不再只是话音，而是更为个性化、多元化的需求。