例如：在网络世界还未成熟之前，如果要完成一个人的传记，作者必须像侦探一样，爬到阁楼或仓库里，埋首于成堆纸本的手稿、照片、信件、签名单据，采访街坊邻居、所提供的亲朋好友以勾起模糊的记忆，才能拼凑出大致的轮廓。但是进入数字时代，几乎所有的文字、照片、音乐和影像都以数字档案纪录储存，甚至人们的行为都逐渐被数字化后，现在只要收集一个人的电子邮件、数字相片、脸书留言，就可以勾绘他的大事纪要、甚至生活细节的形塑。

　　从商业角度来看，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会会议中曾提到，“假如我们有了一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，企业的出海将会更有把握”。IDC预测，中国的大数据的技术服务市场，将以年复合成长率51.4%的高速成长，在2016年将达到6亿1650万美元。而从电信行业应用的意义来看，实时大数据分析首先能够支撑的营销运营管理应用，由于数据分析、数据挖掘手段的支撑，传统数据时代，一些先进的电信企业已经基本实现洞察力驱动的精确营销运营管理。另外，大数据也保障了客户体验管理应用的真正落实，进而通过大数据来支持智能管道的运行，根据客户行为，实时为客户推荐并调配网络设备资源，从而最终促进智能管道运营应用的落实。

　　二、电信企业大数据应用的方向与效益

　　（一）电信企业大数据应用方向

　　一是社交网络分析模型。大数据伴随社交网络的风行而发展。对于电信企业来说，客户的社交网络分析（SNA）即一个重要的大数据分析方向。社交网络分析的内容为：通过测算识别客户与客户之间关系所形成的圈子以及圈子中各客户角色的判定（领袖者是谁，追随者是谁），形成企业对各个客户影响力和价值的判断，在此基础上，利用对这些圈子、角色和影响力的认识，帮助企业实现相关营销活动或产品套餐的推广，提高企业营销和运营管理的效率。

　　二是客户体验分析（CEA）模型。近年，电信企业一直倡导客户体验管理。利用相关大数据处理分析技术，可以将客户使用产品全流程的每一个环节、每一个接触点的每一次接触行为留在IT系统中，形成日志数据并对其进行实时采集、实时处理、实时检测相关故障，将客户在机器数据中留下的操作行为轨迹数据与正常行为所需时长和行为轨迹标准进行对比，实时地判断问题、与客户交互并引导解决问题，依此不断发现总结客户的典型行为模式，修正产品和流程设计，最终提升客户体验。

　　三是客户价值分析（CVA）模型。随着社交网络的发展，不仅使得客户行为需求喜好信息更丰富，而且可获得客户之间关系的数据信息。如在捆绑套餐营销活动中，活动在用户群中的扩散呈链状发展，发展过程中，客户的圈子构成以及客户对圈中其他用户的影响力对活动推广扩散有重要影响。如果能够识别并借助有足够影响力的客户帮助推广活动，活动的营销效率必然有很大程度的提高。

　　（二）电信企业大数据的应用效益

　　网络上每笔搜索，网站上每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都再输入数据，医学论文经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益，而这在电信行业内更是取得了十分惊人的效益。以下是两个较为典型的事例：一是台湾中华电信公司通过收集、分析社群媒体和网站讨论区的大量资料，即时反应用户的意见，预计2015年公司税前营收，将因此较2011年大幅增长60%;二是美国电话电报公司（AT&T）在2012年5月利用社交媒体情绪追踪系统，比较分析推特（Twitter）上推文的正、负面评价比率，预测电信市场走势，准确率高达87.6%。

　　三、电信企业大数据应用的措施

　　一是梳理并整合业务部（下转第23页）（上接第21页）门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据IT体系架构的3步规划大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设大数据IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不得热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题，建议企业建设大数据IT系统分阶段实现：第1阶段，将原来支撑报表分析的EDW优化升级到支撑高级分析的BI系统;第2阶段，逐步采集大数据，将BI系统升级到支撑大数据分析的IT系统;第3阶段，打通大数据分析的IT系统与企业运营管理系统，将大数据分析功能嵌入业务流程。

　　二是落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会不但无从抗拒，更应积极因应，以共享大数据带来的潜在效益。本文认为应学会从下列几个方向思考。

　　（1）扩大品质议题的研究

　　设定“品质管理与大数据分析”的相关议题或关键词，利用学会每年举办“卓越品质企业”活动的诱因，鼓励企业进行相关研究。

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