【Abstract】In order to ensure a good momentum of development， improve the quality of telecommunications services and meet the objective needs of the socio-economic development for telecommunications， telecom enterprises need to make technological upgrades under the background of changing economic situation and diversified needs of users. Under the new technical framework， the modernization level of operation management of telecom enterprises will be improved. This paper takes the large data analysis as the research object， and under the guidance of the relevant theoretical principles， it promotes the orderly application of large data analysis in the telecommunication enterprise with a view of promoting the healthy and rapid development of the telecommunication enterprise， and realizing the scientific operation of the enterprise and the high efficiency of the telecommunication service.
【?P键词】电信企业；大数据分析；原则；使用管理
【Keywords】telecom enterprise； large data analysis； principle； use management
【中图分类号】F626 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）06-0133-02
1 引言
随着电信用户数量的不断增加以及使用需求的多样化，电信企业在日常运行的过程中，需要根据用户使用需求，对自身的管理活动以及服务机制进行及时调整，以期满足用户的使用需求，提供更为高质量的电信服务。大数据分析作为一种新的企业管理决策机制，凭借大数据的技术优势，实现了对数据信息的全面梳理与有效汇总，为企业的发展提供了契机。大数据分析在电信企业中的使用，从技术层面上，提升了电信企业的管理能力，对于用户的使用需求以及变化趋向能够及时获取，并以此为参考，进行企业发展决策的制定与调整，实现了电信企业管理转型活动的有序开展，为电信企业后续工作的开展提供了必要的数据支持与参考。
2 大数据分析在电信企业中应用的必要性
大数据分析推动电信企业的升级，电信企业由于自身工作环境以及用户数量的特点，使得其运行管理模式与传统企业之间有着较为明显的差异，在实际运行的过程中，电信企业需要以用户为中心进行视图数据资源的汇总分析，从而对用户的消费行为以及使用习惯进行深入了解，进而为后续电信企业运行管理活动的开展提供了必要的数据支持。但是在传统的数据分析体系下，受到技术条件等多方面因素的限制，电信企业在进行数据分析的过程中，难以真正地将用户使用需求与电信企业自身的运行管理活动进行衔接，从而导致数据分析工作质量的降低。大数据分析与传统数据分析有多不同，其借助于良好的技术框架，通过对BI系统等一系列软件系统的开发应用，真正意义上实现了海量数据的高速处理以及准确筛选，在保证数据分析质量的前提下，降低了企业在人力、物力以及财力方面的投入，避免了资源浪费的出现，扩展了企业营利空间。例如电信企业在大数据分析的框架下，可以从CRM系统中对用户订购套餐以及使用情况进行获取，进而对用户的消费行为、消费习惯以及业务发展趋势进行明确，对电信企业服务类型以及用户群体的扩展提供了必要的数据参考。对于电信企业的各个生产服务环节而言，大数据分析活动的开展，有着十分重大的现实意义，从长远来看推动了电信企业的健康快速发展。
3 电信企业实现大数据分析的意义
①大数据能够在很大程度上提升电信企业内部各个系统的使用效率，加快运行与计算的速率。大数据打破了之前电信企业旧有的数据管理模式以及使用模式，改变了传统的数据管理模式与应用程序对应关系，大数据能够将一种数据管理模式分化成多种虚拟数据管理模式，而每种虚拟数据管理模式能够根据实际的需要，同时在一种实体数据管理模式上运行多个程序与软件，这就极大地提升了数据管理模式的使用效率，保证了系统的使用效率，提升了数据管理模式的运行效率，保证了数据中心的数据资源的高效应用。②大数据能够在很大程度上减少数据中心的运行成本，降低电信企业自身的资金投入。在现有的数据管理模式设置模式下，在数据中心安排了为数众多的独立数据管理模式，这些数据管理模式不仅占据了巨大的空间，造成了一种空间资源的浪费，同时也耗费了巨大的能源，而为了保证数据管理模式的正常运转，及时排出数据中心内部的大量热能，就需要在排热保温方面投入大量的资金。随着电信信息化进程的不断深入，建设进程的加快，数据中心的规模越来越大，数据管理模式的数量也随着增加，这在一定程度上增加了维护人员的数量，加大了人员费用的支持，而数据管理模式虚拟技术能够在很大程度上解决这一难题，通过虚拟化技术，减少数据管理模式的空间占有率[1]，同时减少了电信在能源费用、保温散热方面的投入，大数据能够有效地减少数据管理模式的数量，从而降低了对维护人员数量的要求，减少了在人员方面的支出，从而降低了电信数据中心建设与运行的成本，保障了高效的财政安全。 4 大数据分析在电信企业中使用管理所遵循的原则
大数据分析在电信企业运行管理的开展不仅需要各项技术的支持，还需要工作人员立足于大数据分析开展的实际，以科学性原则与实用性原则为引导，从宏观层面提升自身的思想认知程度，明确大数据分析的基本需求，进而全面提升电信企业大数据分析的效率。
① 大数据分析在电信企业运行管理中的应用必须要遵循科学性的原则。大数据分析在电信企业中的实现，要充分体现科学性的原则，只有从科学的角度出发，对电信企业的相关内容、大数据分析的定位以及具体职能，进行细致而全面的考量，才能够最大限度地保证大数据分析能够满足电信企业运行管理工作的客观要求。只有在科学精神、科学手段、科学理念的指导下，才能够以现有的技术条件与操作方式为基础，确保大数据分析在电信企业运行管理工作中的科学高效实现。②大数据分析在电信企业中的应用必须要遵循实用性的原则。由于电信企业涉及领域较多，工作类型内容多样，信息数据繁多。为了适应这一现实状况，确保大数据分析在电信企业中的有效应用，就要尽可能地增加大数据分析应用方案的兼容性，减少复杂冗余环节对电信企业运行管理中大数据分析应用活动的不利影响。因此大数据分析以及相关技术应用流程必须进行简化处理，降低操作的难度，提升大数据分析应用方案的实用性能，使得在较短时间内，进行有效化操作，保证电信企业运行管理工作的顺利开展，提升现阶段电信企业运行管理工作的质量与水平。
5 大数据分析在电信企业中使用管理策略
5.1 CDR、RFID、Wi-Fi网络信息的分析
电信企业通常使用CDR、RFID、Wi-Fi?W络进行电信服务业务统计以及用户消费行为分析，伴随着电信用户数量的增加，服务类型的多样化以及社交网络的扩展，传统的信息数据分析方式越来越难以满足数据分析工作的客观需求。而大数据分析在CDR、RFID、Wi-Fi网络中的实现，使得用户在获取电信服务的过程中，各类用户习惯以及消费取向进行对比分析，使得电信企业在相关网络使用阶段，能够更加明确自身工作重点，并在分析的过程中，对系统以及相关服务进行完善，全面提升电信企业的服务质量[2]。
5.2 大数据分析在电信企业运行管理的使用
大数据分析在电信企业运行管理活动中的使用，需要技术人员与企业管理者，不断进行大数据分析工作硬件设施的完善发展，通过数据挖掘等一系列方式，使得企业管理人员与决策者能够在较短时间内，从用户使用需求、套餐设计以及目标客户的定位等方面出发，实现用户体验的提升，对于客户维护以及开发工作的进行有着十分深远的影响。同时在进行大数据分析使用的过程中，需要着力进行工作人员素质的提升与专业技能的培养，充分发挥人才优势，使得工作人员能够满足电信企业大数据分析工作的客观需求，保证大数据分析的有效性，为后续共组的开展提供了必要的人才支持。
6 结语
在推动大数据分析与电信企业运行管理活动有效衔接的过程中，电信企业相关工作人员需要明确大数据分析工作在电信企业日常运行管理以及企业决策之中的重要性，在此基础上，以科学性原则与实用性原则为引导，从多个维度出发，将大数据分析落实于电信企业使用与管理活动之中，推动电信企业决策管理活动的有效性，满足电信企业发展的客观需求，提升服务能力。
