电信行业资产管理论文

2016年8月，中国移动、中国联通、中国电信先后发布年中业绩报告。从细分的营收情况来看，三大运营商的流量收入均有不错的增幅，其中中国移动在这方面的收入更是首次超过传统的语音收入。此外，在移动用户快速发展的同时，固网宽带业务在带宽和用户量上，也都有不错的增长。业内推断三大运营商在2016年下半年将会迎来更加深入的转型和升级。此次深入转型的方向是流量经营。下面是小编为大家整理的《电信行业资产管理论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

电信行业资产管理论文 篇1：

GIS技术的发展及其在电信行业的应用

【摘要】GIS在国民经济中的地位日趋重要，应用领域越来越广泛。本文根据GIS技术发展现状，结合电信行业实际情况，探讨了Web GIS在电信行业的应用。

【关键词】地理信息系统;空间信息技术;技术融合;GIS应用

1.引言

近些年，我国电信事业迅猛发展，电信市场也经过了几次变革，现形成了三家全业务运营商为主体的市场格局。随着人民生活水平的提高，客户需求也日益多样化，从最初较为单一的通话及短信业务发展到现有的上网、购物、休闲娱乐等多样化的服务。因此想要在激烈的竞争中站稳脚跟，电信运营商必须提供更高的服务质量和服务效率来提高自身的竞争力。

电信行业所涉及数据的主要特点之一是量大而且与地图的关系十分密切，所以面对电信行业发展需求，GIS由于其具有数据采集与编辑、数据库管理、空间查询和分析、地形分析、制图等强大功能而被应用于电信行业，充分发挥GIS在空间地理数据的分析能力， 建立通信资源的可视化电信管理系统，用以提高业务的服务水平和竞争能力。

2.GIS技术发展现状

2.1 地理信息系统（GIS）

地理信息系统（GIS），有时也称为“地理咨询系统”和“资源与环境信息系统”，它是在计算机软、硬件系统支持下，对现实世界的研究和变迁的各类空间数据及描述这些空间数据的属性进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。随着计算机和信息技术的快速发展， GIS技术与其它一些信息技术融合，为GIS技术的应用奠定了坚实的基础。

2.2 技术融合

GIS具有很高的融合能力，它与其它信息技术融合，拓展了整体信息技术的应用。

2.2.1 GIS与Internet结合

随着Internet 技术的不断发展和对地理信息系统的需求，将GIS 与网络技术相融合，利用Internet技术在Web 上发布空间数据，为用户提供空间数据浏览、查询和分析的功能，建立网络化的地理空间集成平台，成为GIS 的一个新发展方向。基于Web的GIS系统综合利用了信息处理、计算机图形学、数据库、Internet、地理信息系统（GIS）、软件工程等先进技术，具有访问范围更广泛，平台独立，系统成本低，操作简单，计算负载平衡高效等优点。

2.2.2 GIS与多媒体结合

GIS与多媒体技术融合为多媒体地理信息系统（MGIS），实现了GIS最为直观的表达方式，提供了更加形象化、具体化的视听手段。GIS与多媒体、Internet的结合，可以实现资源环境制图的信息共享及快速动态制图研究，在地理学中得到应用。

2.2.3 GIS與RS、GPS结合

GIS具有强大的对空间数据的处理和对现实世界的模拟能力，以及在空间要素的叠置过程中能够产生与这些要素相关的综合新信息，其趋势是走向集成化和智能化。GIS与RS、GPS结合，实现了以地理信息系统（GIS）为核心的2S技术集成，构成了对空间数据适时进行采集、更新、处理、分析及各种应用提供科学决策的强大技术体系。2S的应用改变人类观测地球和信息处理的方式，大大开拓了人类的视野。

2.2.4 GIS与CAD结合

GIS与CAD结合为人们提供了一种设计和管理于一体的工具。GIS与DTM、CAD结合，使专题地图的立体显示成为可能，并为地理学的分析应用开拓了新领域。

2.2.5 GIS与VR结合

GIS与虚拟技术（VR）融合为VRGIS技术，是GIS技术、可视化技术和虚拟现实技术结合而形成的新一代虚拟现实系统。该系统在提供较强的多维数据建模能力和多维空间数据管理能力的同时，更能支持复杂虚拟图形空间的生成和支持用户采用多种交互设备与图形空间进行交互。

2.2.6 GIS与EMIS结合

环境管理信息系统（EMIS）是以现代数据库技术为核心，将环境信息存储于电子计算机中，在计算机软硬件的支持下，能够实现对环境信息的管理、查询、统计、优化处理和输出的系统。GIS和EMIS在概念和研究对象上具有相似性、互补性，这使得二者的结合是自然的、合理又具有潜力的。“数字环保”就是基于二者结合实现的。

2.3 移动GIS

移动GIS是建立在移动计算环境、有限处理能力的移动终端处理条件下，提供移动中的、分布式、随机性的移动地理信息服务的GIS，是一个集GIS、GPS、GSM/GPRS/CDMA三大技术于一体的系统。是以移动互联网为支撑、以智能手机或平板电脑为终端、结合北斗、GPS或基站为定位手段的GIS系统，是继桌面GIS、WEBGIS之后又一新的技术热点。

3.Web GIS技术

基于Web的GIS系统综合利用了信息处理、计算机图形学、数据库、Internet、地理信息系统（GIS）、软件工程等先进技术，借助现代网络通信设备，使各类数据能够很方便的发布到网络上。达到了由用户自定义数据检索方式、自定义图形层次结构、在网络上直接处理数据，显示各类图形等目标。

图1 三层体系结构

基于Web的GIS系统是基于B/S模式的GIS。该模式通常采用三层体系结构，如图1所示：客户端浏览器、Web服务器（GIS服务器）和数据库服务器，它们之间相互独立，又相互联系。客户端浏览器从Web服务器（GIS服务器）下载系统到客户端，并装载图形数据和建立数据库连接。在用户操作图形时，客户端的JAVA程序直接处理用户操作，无需将操作返回服务器。当用户驱动数据时，会动态产生SQL语句，由JDBC驱动数据库服务，将数据送到客户端。用户只需使用支持JAVA的浏览器（实现JAVA虚拟机），就可以操作矢量图形和动态数据。

4.Web GIS在电信行业中的应用

基于WEB GIS系统的特点，根据电信运营商的业务流程和范围，将电信GIS系统分为以下几个主要子系统：决策支持子系统、电信资源管理子系统、营销和客户服务子系统等。如图2所示。

图2 系统配置图

资源管理子系统用于实现电信设备管理、电信设备维护、配线配号、线路设计、施工管理、通信网络规划、资产管理等基本功能。

决策支持子系统用于实现图形的基本操作，如查询局、所的位置以及属信息，查询与地下管线相关的地井、管线等设备信息等。

营销和客户服务子系统通过整合最新的覆盖区域，人口统计故障单、历史呼叫和收支数据，建立一个成功的营销和客户服务体系。

增值服务子系统用于实现公用电话亭分布分析以及在互联网上发布电信黄页等增值业务。

无线应用子系统用于实现基站与扇区管理以及预测及分析等。

5.结束语

Internet技术的迅速崛起和在全球范围内应用的飞速发展，使其成为高效的全球性信息发布渠道，也为GIS的发展提供了机遇。Internet成为GIS新的操作平台，它改变了地理信息数据获取、传输发布、共享应用和可视化等过程和方式。基于Web的GIS系统综合利用了信息处理、计算机图形学、数据库、Internet、地理信息系统（GIS）、软件工程等先进技术。Web GIS以其访问范围更广泛，平台独立，系统成本低，操作简单等优于传统GIS的优势得到了更为广泛的应用。

在传统电信行业GIS应用的研究基础上引入Web GIS，满足电信行业发展需求，在改善企业服务的同时，提高整个电信行业的管理水平与服务水平，扩大了企业形象、为企业参与市场竞争提供了强有力的帮助。

参考文献

[1]吴秀琴，李瑞改等.地理信息系统实践与行业应用[M].北京：清华大学出版社，2013，12.

[2]陈娜，吴信才等.地理信息系统在电信行业中的应用及发展趋势[J].河南大学学报，2009，7.

[3]冯可，曲天野.GIS 技术的发展与应用研究[J].科技创新与应用，2012，12.

[4]万九香.GIS技术及其应用和发展前景[J].江西通信科技，2008，1.

[5]梁振兴 郭超等.探讨 GIS 技術在数字城市建设中的应用[J].数字技术与应用，2010，2.

[6]陈勃，文凯等.Web GIS在电信综合管理信息系统中的应用[J].网络与应用，2003，6.

[7]查旭东，俞朝辉，张奇.GIS技术在电信业位置服务领域的应用[J].观察与交流，2004，4.

作者简介：和亮（1977—），女，山西忻州人，硕士，高级工程师，西安外事学院教师，研究方向：通信与电子信息工程处理。

作者：和亮

电信行业资产管理论文 篇2：

上海移动：转型路上的四部曲

2016年8月，中国移动、中国联通、中国电信先后发布年中业绩报告。从细分的营收情况来看，三大运营商的流量收入均有不错的增幅，其中中国移动在这方面的收入更是首次超过传统的语音收入。此外，在移动用户快速发展的同时，固网宽带业务在带宽和用户量上，也都有不错的增长。业内推断三大运营商在2016年下半年将会迎来更加深入的转型和升级。此次深入转型的方向是流量经营。

以中国移动为例，在移动业务上，中国移动新增4G基站20万个，4G基站总数达到132万个，近300个城市推出了VoLTE高清语音服务。基于这种强大的网络覆盖优势，中国移动也全力推广4G，2G/3G向4G迁移效果明显，2016年上半年平均每月4G客户净增超过1900万，总数达到4.29亿，4G渗透率达到51.2%。同时，中国移动的高层还多次表示，会坚决推动“大连接战略”，连接方式从移动向优先及全连接扩展，连接对象也从个人向家庭、企业以及百亿级的万物互联扩展，实现连接规模横向扩展。尽管目前我们还没来得及探索三大运营商集团在“深入”转型中的具体细节，但从一些地方城市的部署上，或许能够管中窥豹。

实际上，近年来随着服务需求的不断升级，运营商的转型一直没有停止过，上海移动也走过了一段相对完整的数字化转型历程。通过分析不难发现，上海移动这些年主要在集成能力与数据能力两方面的提升上做出了努力。

服务治理优先

早在2010年5月，上海移动就完成了CRM系统开发平台的改造与研究。当时，经过近一年的反复论证，上海移动意识到了服务治理将会成为公司一个新的突破点。

据了解，目前上海移动服务治理项目已经投入运营了一段时间，项目的核心思想，就是本着“先解耦、再整合”的策略，通过平台工具，配合规范的执行，实现接口服务在注册、部署、审计、运行监控等全生命周期的管理，让种类繁多的服务变得有条理可控制，方便上海移动日后有效掌控IT建设，实现业务支撑系统的迭代更新。

上海移动将其业务支撑系统划分成CRM核心系统、BOSS核心系统、以及外围系统三大类，服务治理项目的重点是把这三类子系统之间的相互接口调用管控起来。再分析如何降低业务支撑系统模块间耦合性，清晰划分业务支撑系统与各子系统界限的时候，面向服务的体系架构（SOA）方法给提供了崭新的思路。把业务支撑系统内部接口调用通过企业信息总线（ESB）进行统一接入和管理。通过ESB把各个有管理接口调用的模块隔离开来，把模块之间的耦合关系管理起来。

在具体实现上，上海移动把系统各个服务按照“田字格”的方式划分出来，逐一理清其对外的关系，然后根据接口管控平台统一的接口规范和接入要求对其进行改造，将各个服务拆开并独立建设，以此来实现解耦的目的，这样上海移动就可以更加自主地实施服务的更新建设工作，有效地发挥服务的能力。

能力开放紧随其后

移动互联网的快速发展，冲击了电信运营商的传统业务，尤其是在4G牌照发放后，运营商之间、运营商和移动互联网应用之间的竞争加剧，流量经营、移动互联网应用等对上海移动的BOSS、CRM系统都提出了更高的需求。

在经过服务治理阶段的积累和沉淀之后，上海移动公司内部各种服务已经变得非常清晰可控，在此基础上，为了扩大集成商范围，提高集成商自助接入的比例，实现后续生态链运营的目标，上海移动又规划建设了专门的能力开放平台，在服务可靠的前提下将服务对外开放。

微信营业厅、支付宝钱包、天猫、小米、京东、一号店等众多互联网应用，对上海移动的业务支撑系统的能力开放有强烈的需求，上海移动需要聚合业务支撑系统的核心接口，在此基础上为企业合作伙伴和互联网个人开发者提供一站式、标准化、规模化的开放能力服务，为客户提供更广泛的接触渠道，支持外部开发商自服务，提高溝通效率。目前，上海移动开放平台搭建已经完成，支付宝钱包、微信公众账号等外部应用测试联调通过，满足了开发商自助接入等需求，实现了“业务支撑系统能力开放”的目标。

上海移动能力开放平台自建设完成以来，先后接入了小米、一号店、京东等互联网分销商，有效支撑了电商中心在互联网上开展的包括合约机/裸机销售、买终端搭配4G流量可选包业务、互联网分销渠道的套卡销售业务以及分销渠道的“两不一快”卡等业务。同时，基于订单能力开放的统一订单管理平台有效支撑了电子渠道电商化的转型发展，避免了原来因人为因素造成的问题故障。

数据治理不可或缺

有数据显示，全球一百多家运营商中，半数左右都在实施大数据业务，并在不断提升大数据业务所占成本比例。可见，由流量经营进入大数据运营已成为电信行业的大势所趋，而可靠的数据才是运营的基础，数据治理作为提升数据可靠性的重要手段，理应被放在企业的战略层面。

继上海移动能力对外开放之后，适逢国内大数据兴起，数据资产在企业中的重要性提升，为了实现 “基于海量数据创新”的目标，配合大数据中心战略，上海移动决定在整个企业层面开展数据治理工作，旨在将企业的数据资产化。为此上海移动规划建设了专门的数据资产管理平台，目的是在前两个阶段完成后，企业集成能力已经得到提升的前提下，继续巩固企业的数据能力，前两个阶段之后形成的高可用企业服务环境刚好为上海移动的大数据治理阶段打下了坚实的基础。

针对上海移动的具体情况，通过规划专门的数据资产管理平台，提供了针对数据全生命周期的数据治理在内的一系列能力，形成了一套具有上海移动业务特色的数据标准和规范落地的方式，配合一系列的大数据治理活动，实现了企业内关系型数据库、文件、Hadoop等数据源的监控规范，满足了上海移动统一数据规范、统一流程管理、提升数据稽核等业务管控的要求，为上海移动基于大数据的应用创新提供了基础服务。

对于上海移动来说，做好数据治理可以为其在五方面带来收益：网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理优化；市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐等；客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理等；企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析等；数据开放，在数据治理好的基础上将数据对外商业化，单独盈利。

通过数据治理项目，上海移动改变了原来数据应用直接对数据源进行操作的方式，保证现在所有数据源必须由数据资产管理平台统一进行管理，上层应用只能通过数据资产管理平台对数据源进行统一调用，这种方式增强了企业的层次关系，通过建立数据资产管理平台，上海移动对数据进行资产化管理，从整体上改善了企业对多种数据的管控能力，将数据的价值提升，为日后基于大数据的应用与业务创新提供了有效支撑。

大数据共享的完美收官

电信行业的大数据资源与互联网大数据资源不同，相比于互联网复杂的大数据环境，电信行业的大数据资源在真实性和广度方面都具有明显的优势，其中最明显的优势是电信行业拥有大量用户数据，虽然这些数据不能直接对外开放，但是一些不涉及敏感内容的信息进过特殊处理之后（例如用户标签、模糊信息等），共享给集成商与合作伙伴，能给企业带来的业务收益不可估量。

为了配合大数据中心的战略，上海移动结合IT集成能力建设的需求，规划建设了数据共享平台。通过建立数据共享平台，在对数据进行资产化管理的基础上，提供了标准化的数据服务封装，并对系统用户和外部客户提供了多种数据接口开放形式，旨在对数据进行共享开放，为基于大数据的应用创新提供基础服务。

数据治理之后，上海移动的数据由原来的抽象不可控變成了可以直观展示出来的东西，整个企业的数据情况变得非常清晰，系统之间的数据调用情况也能一目了然。与先服务治理，再能力开放的路子类似，上海移动意识到在数据治理之后同样也需要将数据对外共享开放，上海移动的数据共享平台应运而生。

上海移动作为中国三大电信运营商之一，每天接收到的用户数据量极大，在上一阶段将这些大数据量的数据进行处理之后，上海移动就可以作为数据提供者，接入数据共享平台，上传这些数据供上层的数据消费者使用，实现数据的共享，为企业内部与整个移动集团与其他企业合作伙伴和互联网个人开发者提供大数据共享开放服务。

上海移动的转型之旅是分步实施的，每一步都对应着不同时期的需求策略。为应对深入转型的进一步要求，上海移动接下来还将继续发展的脚步，转型不止，前进不辍。

作者：邢帆

电信行业资产管理论文 篇3：

还原大数据生态的关键一环

在数字化转型之中，大数据的作用是什么？企业又应该如何开始自己的转型之路？

这两个问题看上去很大，似乎很难回答，但万事开头难，开好了头，后面的事情就好办了。

今天大家聊起大数据，都会将焦点集中在部署了多少传感器，数据收集效率提高了多少，建立了怎样的分析模型，通过对数据分析得到了哪些重要结论上。但是大数据的生态仅有收集和分析就足够了吗？是不是有什么重要的环节被漏掉了？

的确，想要真正将大数据技术利用到位，就需要还原大数据生态中重要程度不输给任何一环的——大数据治理。通过对这一环的还原，我们或许还能从大数据技术中了解更多，更重要的是，你甚至会更加了解你的企业。

每个企业都是大数据公司

互联网是大数据公司，这是业界公认的事实。但在传统行业中，企业的日常业务也会产生丰富的数据信息，这些数据信息都能够为企业带来延伸价值，因此从这样的角度来看，每一个企业都是大数据公司。在这一轮的数字化转型之中，比较明显的除了互联网行业还有电信行业和金融行业。

对于电信行业来说，经过多年积累，数据量相当可观，也极具价值。但经过了这么多年的IT建设，电信行业数据模型在各个省却是不统一的，也没有行业内通行统一的数据标准。如此，高质量的数据也就无从谈起，想要依靠数据获得创新效益，恐怕必须尽快启动大数据治理方案。

而金融行业的情况显然要好很多。今年3月中国长城资产管理公司推出了金融资产管理行业首个数据标准。数据治理梳理出的数据标准可以作为企业开展新业务的蓝本。企业在开展新业务时，直接参考和利用已有业务中的业务定义、系统规范等数据标准，在已有数据标准的基础上拓展新的业务标准，通过新老标准相结合的方式，科学提升企业数据管控效率，缩短业务流程。一方面，在外部监管层面，中国银监会，财政部，中国人民银行，中国证监会，中国保监会印发了《金融资产管理公司监管办法》，此办法明确规定金融资产管理公司需要建设统一的数据治理体系，逐步推进数据标准建设；另一方面，在内部需求层面，企业级的数据标准是企业业务发展和信息化体系建设的根本保证，只有实现了数据的标准和统一，企业的业务流程才能通畅流转，决策才有据可循。

此外，银行业也是较早启动大数据治理规划的。在大数据时代的冲击下，华夏银行意识到，跟随时代发展，将企业管理高度信息化，将是国内银行向“以客户为中心”转型的必由之路，善于高效运用海量数据的金融机构，将会在未来的竞争中脱颖而出，大数据应用也将成为商业银行获取差异化竞争优势的重要途径。而大数据应用的前提是要具备高质量的数据，要优选高质量的数据，无疑要采用“大数据治理”这一基石和关键平台。

对此，普元信息软件产品部副总、大数据产品线总经理王轩解释，大数据是企业数字化转型的先决条件，如果想把大数据做好，必须要依赖高质量的数据。随着金融创新的快速发展和信息科技的日新月异，商业银行积累的数据量呈现几何倍数的增长，数据来源从传统的结构化数据逐渐扩展到以网络日志、社交媒体为代表的半结构化和非结构化数据。大数据治理能够降低海量数据带来的各种噪声，解决日益突出的数据质量问题。金融行业光靠自己的数据，不可能分析出来真正的客户需要什么，必须要通过第三方数据的结合，这时候有两个要求：一是自己的数据是高质量的；二是了解第三方数据的质量是怎么样的。因此，真正的大数据治理，是一个全过程和全方位的事情。而在一直备受关注的制造业，现在的问题是传统制造怎么向互联网转型。以前机器卖出去以后业务就完成了，现在机器卖出去以后要给客户提供长期的服务，其实是增加黏性，从一单一单的卖给客户，到未来能够持续给这个客户提供服务，创造新的利润空间，也就是实现互联网金融，如何用大数据的手段分析客户的需求，给客户提供更多的价值。这就必定会涉及到数据交换等应用问题，在解决这些问题之前，也需要数据治理。

政府行业对大数据质量的要求已经迫在眉睫。现在很多地方都已经或正在规划自己的大数据交易所，数据成为商品被交易，商品需要质量保证，数据不治理何来高质量的保证？

因此，当下每一个企业都有可能成为大数据企业，这些数据都应该得到标准的，有效而统一的治理。

大数据治理应无处不在

人、物、商业数字化连接出现了新的商业模式。很多企业在做数字化转型的时候，需要大数据为他们提供非常精准的分析结果。那么怎样才能确保大数据分析提供的是精准的结果呢？很重要的一件事是数据质量要非常高，整个数据的体系是要有管理的，同时这个管理是非常有效的。也就是说，整个数字化转型需要以高质量的数据作为基础。如果哪个企业拥有高质量的数据，就能够加速它数字化转型的过程。

反观现在的大数据生态环境，却经常出现缺失。很多项目分析结果出来以后，发现结果都是错的。但其原因不一定就是出在分析模型上，很有可能是因为数据本身禁不起推敲，这时候就需要用大数据治理支撑整个上层用户。

大数据生态大致分为几个阶段：第一，采集。第二，数据。第三，应用。这三个阶段，都是需要有大数据治理的，而且需要大数据治理为他们提供支撑。目前不少最终用户对于大数据治理已经有了自己的要求，反倒是很多提供大数据解决方案的厂商对此认识参差不齐。

对此，王轩表示，以金融行业为例，金融行业现阶段最重要的是建立企业级的数据管控体系。原来做数据治理有个问题，大家只是做数据的集成，建立数据质量控制平台，实际上就是为每一个组织检查数据，但效果不尽人意。原因在于IT不是业务的主管部门，IT说数据质量有问题，业务部门却不以为然。每个业务部门都认为他的数据都是对的，但从企业的角度来看，业务部门之间的数据并不一致，这本身就是质量问题。怎么解决？这需要一系列非常强的组织架构。例如国开行建了一个以行长为主的数据治理机构，各个业务部门都是这个数据治理机构的参与者。IT部门变成了数据治理的执行者，业务部门变成了主导者。提高了业务部门的积极性。同时设立具有考核指标的管理体系，在这一管理体系之中，所有业务部门都需要来做质量的考核。满分是100分，数据质量考核占3分，看似不多，但第一名到最后一名差距通常也就只有3分，因此数据质量的水平直接影响部门的考核成绩，数据质量就变成每一个业务部门非常重要的一件事了。

事实上，从数据治理的角度来看，虽然不像大数据分析那样有十分鲜明的业务特点，但并不是说数据治理可以不重视业务。相反，在数据治理角度，首先要做的就是突破各个行业的业务特点。对此普元的做法是提供方法论，与了解行业业务情况的第三方合作，或者是与行业领先的客户合作，直击行业特征。

也许对企业来说每一个数据都是有价值的，只不过需要时机、条件以及适当的模型。因此数据标准并不需要大而全，而是要尽量缩小，只有具体的标准才能将对企业最有价值的核心数据筛选出来。目前对于数据资产化的研究和探索正一步步走向深入和实际，未来的某一天企业财报上或许就会将数据资产以数字的形式体现出来，这将对数据治理提出更高更严格的要求，在此之前每一个企业都应做好准备。

作者：邢帆