《大数据环境下电信行业盈利模式研究毕业设计.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据环境下电信行业盈利模式研究毕业设计.doc（40页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、江苏大学京江学院本科生毕业论文(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)J I A N G S U U N I V E R S I T Y本 科 毕 业 论 文 大数据环境下电信行业盈利模式研究学 院 名 称： 京 江 学 院 专 业 班 级： J 信 息 1001 学 生 姓 名： 沈 凯 华 指导教师姓名： 刘 秋 生 指导教师职称： 教 授 2014年6月目 录摘要1第一章 绪论31.1 选题背景和意义31.1.1 选题背景31.1.2 选题意义41.2 研究目的与方法41.2.1 研究目的41.3 研究内容61.4 论文主要创新点7第二章 相关理论综述82.1 电信行业业务特征
2、82.2 大数据理论92.2.2 大数据的特征102.2.3 大数据的作用102.2.4 大数据的分析112.2.5 大数据的技术122.2.6 大数据的处理132.3 盈利模式理论142.3.1 盈利模式的概念142.3.2 盈利模式的特征152.2.3 盈利模式的要素162.1.4 盈利模式的分类16第三章 电信行业盈利模式现状分析183.1 电信行业发展以及现状分析183.2 电信行业盈利现状分析193.3 大数据对电信行业盈利影响分析23第四章 大数据环境下电信行业经营对策284.1 大力发展云服务，提高电信行业盈利能力284.1.1 电信行业提供云服务的优势284.1.2 国外运营商
3、在云服务上的探索294.1.3 国内电信运营商云服务经营对策294.1.4 运营商云服务的赢利点304.2 助推智慧城市建设，实现盈利模式创新324.2.1 电信行业推行智慧城市的优势324.2.2 电信行业掘金智慧城市的经营对策324.2.3电信行业智慧城市盈利模式334.3 大力建设物联网，开拓新盈利点334.3.1 电信行业发展物联网的优势334.3.2 电信行业物联网的经营对策344.4提供免费网络,摆脱通道商的竞争压力354.4.1 电信运营商提供免费网络的“天时、地利、人和”354.4.2 免费网络下电信运营商的核心盈利模式35第五章 总结与展望375.1 总结375.2 展望37
4、参考文献40大数据环境下电信行业盈利模式研究专业班级：J信息1001 姓名：沈凯华 指导老师：刘秋生 职称：教授摘要企业只有盈利，才能有长远的发展，因此，无论企业处于什么样的经营和发展时期，衡量企业经营质量的最终标准永远只有一个：盈利水平。研究盈利模式有助于利用变化因素开发新的战略并把公司引向持续显著的盈利，增强公司的竞争能力、抗风险能力和创新能力。然而现实当中的很多企业，尽管并不缺少清晰的客户价值主张和难以复制的资源和流程，但却在拓展收入上举步维艰，这种情况在我国的电信行业也同样存在。大数据时代是一个充满机遇与挑战的时代，如果电信运营商能够提前嗅到大数据的巨大商机，那无疑会成为这个时代的潜在
5、赢家。本文介绍了电信行业、大数据以及盈利模式的相关理论，并对电信行业的发展现状、盈利现状以及大数据环境对其影响进行了分析，最后提出了电信行业在大数据环境下的经营对策，以及电信行业的发展建议。本文在对各种盈利模式进行比较分析的基础上，指出大数据环境下电信行业应该通过发展云服务、智慧城市、物联网以及提供免费网络的方式来获得新的赢利点，得出整个论文的研究结论，为电信行业在国内发展提供理论支持和帮助，给电信运营商获得实际利润指明道路。 关键词：盈利模式 大数据 电信行业 2Telecom industry profit model research in big data environmentAbs
6、tractEnterprise only profit，can the management and development period，the final measure of enterprise management quality always only one: profitability.The researeh of profit model can be benefit to make use of changing faetors andopen up new strategy that can lead the ComPany to continued and remar
7、kab results， at the same time，can enhance the ComPanys competition，anti-risks and innovations-making capacity.The reality of many enterprises，though not a lack of clear customer value proposition and difficult to replicate the resources and processes，it is struggling on the expansion of income.This
8、situation also exists in Chinas telecom industry.Big Data era is an era full of opportunities and challenges, if telecom industry can smell great opportunities ahead of big data, it will undoubtedly become a potential winner of this era.This article describes the telecommunications industry, big dat
9、a and related theoretical profit model, and the status of development of the telecommunications industry, the profitability of its current situation and environmental impacts of large data analysis and concludes the telecom industry environment in big data management countermeasures, and the develop
10、ment of the telecommunications industry recommendations.In this paper, the various profit model on the basis of a comparative analysis, it should be pointed out that the telecommunications industry get through the development of new profit point cloud services, smart cities, as well as free internet
11、 of things the way large data environment, and draw the entire thesis research findings.It provide theoretical support for the telecommunications industry in the country and 由此可见，今年是电信行业大数据应用增长最快的一年，大数据已经成为电信运营商挖掘获利的又一金矿。与此同时，电信运营商利用大数据可以获得以下四个方面的提升：（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来讲，有顶层的设计和规划，保
12、证高效率地使用大数据。（2）基于平台的精准营销精准营销需要做商业的数据分析，去给企业服务，或者推送广告。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，运营商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。（4）提高业绩效益运营商首先根据数据和业务的生命周期做出规划，整合新的IT架构和原有的架构，优化组织架构，提升内部管理能力。而通过制定大数据标准可以提升数据的共享能力。中国移动广东
13、公司迈出了大数据支撑服务的第一步。现有计费系统维护成本高，客户需求个性化，而RDBMS解决方案无法满足存储规模和实时查询要求，无法为用户提供满意的服务。然而，英特尔大数据解决方案却用不到四分之一的应用软件成本实现了，还将性能提了2倍。英特尔提供的通用计算平台降低了总拥有成本并提高了性能。Apache Hadoop软件的英特尔分发版消除数据访问瓶颈和发现用户使用习惯，使运营商能开展更有针对性的营销和促销活动，“大数据表”增强了 Hadoop HBase，可以跨节点自动分割数据表，降低存储扩展成本。这些都是电信行业提升用户满意度的支撑。电信行业开拓大数据市场需要完善四个层面。第一个层面是运行支撑，
14、第二个层面是组织管理层，第三个层面侧重于对数据的商业智能的分析和挖掘，给客户提供支撑。最后一个层面是应用服务层，这个层面有更多的受益方，包括互联网厂商、电商和运营商自己。通过应用服务层可以挖掘出大量的用户的需求，而通过满足这些需求，可以获得更好的利润增长和未来业务的增长。假设这样一种场景。某天，一个穿着休闲的年轻人走进移动营业厅，他环顾了一下四周清新整洁的布置，郝然看到了醒目的“大数据产品办理厅”的指引，大集团企业、小微企业都可以在那里按照自身需求购买相关数据产品，当然，这不是他需要的。按照引导他来到台席开始办理短期卡，在办理过程中，营业员亲切得询问几个关键性的问题，得知他是来旅游的远方朋友，
15、她熟练地将几个重点信息通过点击数字的形式录入数据库页面，旁边自助购物超市门前的自助推介机就在大屏幕上显示出了这位客户的可能需求列表，这就是基于大数据挖掘分析的结果。包括“智慧城市”旅游应用、景点地图、泳衣泳裤、沙滩玩具、防晒用品、折扣门票以及推荐的折扣旅馆酒店、旅行社，这里面一部分商品是厅内即取得，一部分是送货上门的，但是，无论是哪种方式，都为移动贡献了一定的利润，同时，客户也得到了个性化的增值服务，为他节省了大量的时间与精力。这是在大数据背景下实现企业、个体客户、产业链上下游企业甚至行业外合作伙伴的“共赢”的一种运营模式。简单列一个模型：如图3-7图3-7：中国移动“大数据”背景下的盈利模式图片来源： 收购 Terremark 得到大量的 IDC 和 IT 管理产品以扩充其 IaaS 资源。（2）主要采用收购和合作的方式发展 SaaS。AT&T、Telefnica
