韶关有哪些不良信息处理公司,如何选择企业危机应对策略

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我没有那个技能，所以我只能在今年年初写下一些大概的观点，我会在今年年底再翻一遍。

这是第一篇文章，讨论操作员数据的价值。

回顾过去

在操作员的系统中，各种各样的数据流动着，这些数据变得越来越有价值。

首先，运营商数据的全面性。

运营商拥有多种类型的数据，例如:

1.客户的身份信息，包括用户名、身份证信息和消费能力。

2.互动交通等。

3.客户的行为信息，包括行动轨迹、旅行情况、工作和休息时间、使用各种应用程序的频率等。

4.客户的其他属性，包括终端的使用和更换、对新服务和各种产品体验的偏好等。

除了这些基本信息，还可以基于这些数据进行整合和交叉，以形成更多的数据收集和分析能力。例如，通过将终端信息和客户信息放在一起，您可以看到客户喜欢使用哪种终端，各种终端用户在通信中的表现和特点是什么，以及各种品牌终端的客户忠诚度如何。

这些数据的分析和显示具有很高的商业价值，实现该技术并不困难。只需要简单的多维建模分析就可以看到结果。同时拥有如此多的数据和信息，除了电信运营商，谁还能做到呢？

第二，操作员数据的准确性。

全世界都知道数据是好的，但是质量不高。

在信息技术不发达的时代，需要巨大的计算能力来处理和存储大量用户的海量数据。

过去，似乎只有金融和电信行业才能拥有如此丰富的信息技术资源。从生产系统中提取数据、以结构化的方式清理、转换和加载数据以进行数据分析和统计是一项巨大的开销。

对于绝大多数企业来说，处理好生产数据并不容易。对于数据分析和数据准确性，即使他们关心，他们也无能为力。

自2003年以来，中国移动建立了两级数据仓库系统，除生产系统外，还建立了专门的业务分析系统进行分析。

虽然生产系统中的数据是完整的，但许多数据只是记录，不会被使用。例如，用户访问网络时注册的身份证信息和地址信息经常有错误和遗漏。当数据导入业务分析系统时，无用的数据将被审计和过滤，数据质量问题将在入口处得到解决，并及时发现和修复。

此后，数据质量一直是it部门的核心工作。随着技术的发展和业务的扩展，以及分析主题的演变，数据质量问题也在不断发展。

首先，数据仓库充满了结构化的数据，用户的基本数据、账单、账单以及各种业务的使用记录都按照统一的格式和标准进行存储和处理。

后来，数据类型越来越多，出现了许多非结构化数据，包括用户的详细投诉记录、浏览过的网页信息等。因此，运营商应该不断尝试采用新技术来解决这些新数据的质量问题。

由于对数据质量问题的持续关注和为解决质量问题而不断投入的资源，运营商的数据与许多数据提供商相比，在准确性方面具有优势，我相信从事数据处理的人会对这方面的价值有更深的理解。

第三，操作员数据的连续性。

一个聪明的女人不吃米饭很难做饭。用这个句子来描述数据分析是完美的。

如果没有基础数据，算法和专家就很难发挥作用。与完整性和准确性相比，操作员数据的连续性更令人垂涎，因此它可以支持跨时间段的历史分析。无论你当时是否考虑过分析，那些数据都是在那个时候产生的，并同时保存。

几年前，每个人都有过这样的经历。他们被拦在街上，并被邀请参加问卷调查。填完表格后，他们送了一些小礼物；然后是收集各种分析报告。许多咨询公司的调查报告都是这样收集数据的。

这些方法的时效性很差:数据来自某个时间点，一旦该时间点发生变化，就需要再次采集类似的信息，甚至是重现场景，这不仅成本高，而且数据偏差大。

操作员在这方面有独特的优势，可以说是取之不尽，用之不竭:用户可以随时生成数据，数据可以随时处理，处理结果可以自动定期显示。

换句话说，别人努力得到的数据只能卖出一次；但是，操作人员只需要自动收集数据，数据可以随时采集。

运营商数据所产生的价值，不仅是管道运营商的先天优势，也是当年数据运营的前瞻性和过去十年的不断积累。

2017年运营商数据将走向何方？

如今，当大数据越来越受到重视时，运营商在空数据运营中的价值反而下降了。这不仅是操作者自身的问题，还受到许多其他因素的影响。

首先，先发优势逐渐丧失。

运营商在十多年前就开始建设数据仓库系统，试图利用数据提高运营效率，降低运营成本。然而，在实际操作中，只是在近几年才真正用数据来确定工作目标和指导工作内容。

原因是运营商的市场环境特殊。

电信运营商的市场规模很大，但份额和实力严重不均衡。强者平衡，弱者难以翻身。不管这个运动有多强大，它都有被分裂的危险。不管它有多弱，联通都不会消失。这种市场结构和数据分析之间没有实质性的区别。

有一次，我们在一个地区做了一个比较实验:A组聘请了一家专业的分析公司，根据数据制定一个精确的营销策略，然后实施；乙组采用传统的营销方式，花费与甲组相同的外部资源，作为营销资源投放出去。

事实表明，乙组的实施效果优于甲组..

这个实验并不意味着数据分析没有价值，但这样的案例表明，电信运营商的市场竞争还处于相对初级的阶段，这导致数据分析的价值没有得到充分体现。

因此，近年来，数据分析和应用只出现在创新奖的舞台上，实际应用并不好。

运营商对数据价值的利用较慢，但其他运营商正在突飞猛进，早期积累的经验和优势逐渐被淘汰和超越。

如今，运营商不能真正说他们是这方面的领导者。

其次，数据的价值相对下降。

以上总结的完整性、准确性和连续性是运营商数据价值的优势；然而，这些优势和价值正在减少。

例如，https的普及和推广大大降低了运营商的管道价值，这是一个许多人都没有意识到的问题。运营商不再能够合法地获得用户和应用程序之间的完整通信信息。传输加密后，只有通信的两端(客户和网站)知道他们做了什么，运营商被屏蔽。

例如，运营商只知道用户何时登录淘宝，无法获得用户浏览的产品和下的订单。运营商花费巨额资金购买dpi(深度包解析)工具和系统，这些工具和系统有可能毫无用处。

运营商拥有的数据较少，但其他家庭拥有的数据越来越多。

一方面，以英美烟草公司为代表的互联网公司和以终端为代表的进口企业正在通过门户收集自己的数据和数据；另一方面，也有许多第三方大数据公司，比如为企业构建大数据平台和应用服务，以获取一定百分比的数据，并让应用通过sdk主动提供数据。此外，还有从广告咨询领域起步，从各方收集数据等的太一日尚。

与运营商相比，这些公司更积极地追求数据，更愿意和更好地收集数据。

第三，分析的应用是有限的。

经过十多年的发展，运营商对大数据的理解仍然有限，缺乏数据分析能力，大量工作依赖外包合作。

这不仅是因为it技术有限，或者控制数学算法的能力不足，还因为理解业务和设计场景模型的能力。业务部门不懂技术，it部门不懂业务，沟通不畅，缺乏技术和业务融合的掌握，这些都阻碍了运营商在大数据领域的进一步发展，防范金山也挖不出宝藏。

如今，运营商都意识到了这个问题，所以他们提倡独立的R&D，希望能够独立控制核心，培养自己的it人员和技术能力。然而，目前运营商的技术体系和专业人才大多以网络和通信为基础，对其了解有限。在ct环境下培养大量真正的信息技术人才是困难的。

另一个问题是信息安全。

迄今为止，与大数据相关的法律问题仍存在很大的不确定性。在公开数据与隐私保护的矛盾中，在合法与守法界限模糊的情况下，对个人隐私保护较为严格的欧美国家必然比中国发展得慢；出生于国有企业的中国运营商一定会比互联网公司更加自律；如果出现安全问题，中国移动将比其他两家承受更大的压力。

因此，从短期来看，在开放大数据和实现数据方面，运营商追求稳定和完善的心态将继续限制其数据价值的社会化。

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