（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后发展的主要方向。数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确认识，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推进。在建设与发展过程中，教师要积极引导学生充分利用数字化信息资源。学生在使用数字化图书馆的过程中会产生一系列的行为特征数据。通过对学学习路径和学习偏好的数据分析，根据其特点与实际量身设计合理的信息资源智慧导航，从而为学生学习新技术、新知识提供个性化的服务。
（三）加强学生创新能力的培养在知识经济时代，创新决定着一个国家和民族的综合实力和核心竞争力。培养具有创新能力、实践能力的高素质技能人才，是高职院校人才培养的一个重点方向，也是高职办学的特色及亮点。创新能力培养的关键是创新思维的培养，而创新思维的核心在于思维的独特性和新颖性。在大数据时代，学生面临众多数据资源。教师需要对学生提供专业的指导，让学生学会利用互联网技术和计算机软件工具解决实际问题，在解决问题的过程中培养创新思维。高职院校应努力营造创新教育环境，结合创新教育，大力推进素质教育。将“小发明、小创造”“大学生实践技能展演”“大学生才艺展示”等活动纳入校园文化活动中。组织学生参加各行业举办的职业技能大赛，实现从应试教育向素质教育的转轨，培养实用型、创新型的复合技能人才。充分重视学生的个性发展，建立专业的师资队伍对学生的创造发明活动给予强有力的技术指导。对于技术含量高的、有市场推广价值的创造发明活动，要引导学生进行自主创业，带动就业。加大创新教育课程的开发与建设力度，强化学生创新能力的培养。
关键词：可视化管理营销管理变革
中图分类号：F274
文献标识码：A
一、传统营销管理
二、基于可视化管理的营销管理
以舒尔兹教授为首的一批营销学者提出了4C的市场营销理论，即消费者的需求和欲望、成本、便利和沟通。营销管理实则为需求管理，消费者有各种各样的需求，比如对产品质量的需求，对产品价格的需求，对产品服务的需求。企业也不例外，其最终需求当然是盈利，在这一过程中，企业有对顾客群的需求，有对资金的需求。
可视化的管理模式下，利用数据处理系统，管理渗透到人力资源、供应链、客户管理等环节，且这些数据资料得以有效的保存，数据更新具有时效性，管理者随时可以根据这些有效数据做出决策。由于集中式和分布式管理模式的弊端，远程营销管理即虚拟化营销管理模式出现。它实现了信息扁平化，总部也可以实时了解到基层的情况，了解到销售现场的每个细节，每个工作人员的工作状态，基本解决了信息传递不畅通和过度集权的问题。
通过对比，我们看到可视化营销管理之所以超越甚至取代传统营销管理的原因，因为它更适应时代的发展，更能使企业得到长远的利益。有人提出声浪传播理论，一要倾听消费者的声音，然后消费者才能听到你的声音；二要学会发声，学会思考；三要在互联网发声，联系群众一起发声，制造声量，营造口碑。可以说大部分企业已经实现了第一步、第二步，第三步还处于摸索阶段，在未来的研究中我们要努力挖掘出更快速更精准地得到有效信息的方法与技术，使营销更大程度地出现在我们眼前，利用好各种资源，做好成本管控。企业努力去了解顾客的需求，激发创作灵感，消费者主动去与企业互动交流，这样双方的利益处于一个均衡的状态，有利于社会更快更好地发展。
[大学生创新训练项目，项目编号：c201505018]
参考文献：
[1]吕阳.基于视觉思维的用户界面信息可视化设计研究―以商务营销数据可视化APP为例[D].华东理工大学硕士学位论文，2014
[2]孔繁任.营销变革，不忘初心[J].销售与市场，2015（1）
[3]曹小春.后现代主义对现代营销的挑战及营销变革[J].财经理论与实践，2014（4）
[4]钟洪民.纵观营销形式变革把握营销管理走向[J].商，2013（3）
[5]黄倩，苏傲，任逸杰.微博营销形式探究―以代表性行业为例[J].艺术科技，2013（4）
[6]汲德群.试论企业市场营销战略的创新及其对策[J].中国商贸，2014（28）
[7]西铭安.新济条件下营销管理发展趋势[J].现代企业，2010（2）
[8]刘屹.面向可视化管理的煤炭企业成本管控研究[D].中国矿业大学（北京）博士学位论文，2013
[9]林华治.基于RFID的供应链可视化管理[D].浙江工商大学硕士学位论文，2009
关键词：大数据；发展脉络；营销趋势；研究评析
一、问题的提出
二、大数据的发展脉络及概念界定
（一）大数据的发展脉络
（二）大数据的概念界定
大数据本身就是抽象的概念，当前对其概念界定尚未达成统一，不同组织及学者给予不同的表述，见表1。尽管各方对大数据概念并不统一，但其中“大规模数据”“体量、复杂性及速度超越传统数据”“超越现代技术手段处理能力”等观点得到基本认可。IBM公司及Laneyetal（2001）认为大数据具有“3V”特征：规模性（Volume），数据量一般要达到TB级甚至PB级；多样性（Variety），数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性（Ve原locity），产生、处理、分析数据的速度加快。国际数据公司（IDC）在此基础上，增加“价值性（Value），即“大数据价值很大但呈现低密度性”的特点，从而形成大数据的“4V”特征[16]。而NetApp公司认为大数据具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通过对大数据实时分析构建新的业务模式并更好地了解顾客需求；高带宽（BigBandwidth），快速有效地对数据进行处理分析；大内容（BigContent），包括各种类型数据，同时对数据存储、扩展、安全等管理的高要求[17]。
三、大数据对未来市场营销的冲击
（一）大数据对消费行为的影响
（二）大数据对营销决策模式的影响
（三）大数据对营销战略的影响
（四）大数据对营销要素的影响
四、大数据研究在营销中的应用评析
（一）研究层次：偏宏观层面研究，轻微观分析
（二）研究视角：多立足于信息科学视角，缺少管理视角
（三）应用范围：国内多理论研究，实践广度、深度不够
智慧旅游，人才先行
近年，学院聚焦行业发展热点，将智慧旅游研究确立为学院科研创新突破的主攻方向，加大科研创新平台建设力度，抢占科研创新高地，有力推动了特色鲜明、国内一流旅游学院的建设步伐。
智慧旅游，也被称为智能旅游，是全面提升旅游业发展水平、促进旅游业转型升级、提高旅游满意度的重要抓手。学院抓住智慧旅游的契机，加强团队和平台建设，取得了一系列创新成果。
2014年10月，经国家旅游局批复，国家智慧旅游重点实验室在旅游学院建立。学院将充分发挥重点实验室的作用，汇聚各方人才和资源，加强国际交流与合作，重点围绕我国智慧旅游发展的实际需要，在智慧旅游发展模式、技术标准以及智慧旅游管理、服务和营销等方面取得具有前瞻性、引领性的理论及技术成果，为支撑我国智慧旅游可持续健康发展发挥积极作用。
同年11月，学院与IBM公司联合打造的“旅游大数据协同创新中心”正式创立。中心旨在推动中国旅游信息化领域内学术研究、支撑旅游公共信息服务、促进传统旅游产业升级和旅游信息化专业人才培养四大范畴的共同发展。作为国内首个旅游大数据协同创新平台，中心将应用IBM全球领先的大数据处理与分析技术，整合多方旅游信息及资源、面向国内外及业界开放的大数据平台，切实响应国家旅游局“智慧旅游”的政策导向，加快推进中国旅游产业转型升级脚步。
合作寻发展，平台铸未来
目前我国已是旅游大国，是全球最大的国内旅游市场。旅游行业人才的知识、技能、创造力，将继续决定旅游业的质量。
在搭建新平台的同时，学院注重加强已有平台建设。旅游发展研究院持续追踪国内外旅游学术研究前沿和旅游发展热点，形成了一批特色鲜明的标志性研究成果。研究院与中国旅游研究院合作设立了“旅游学术评价研究基地”；与中国旅游研究院、中国社科院和中科院等全国24家科研院所共同发起成立“中国旅游研究机构联盟”（中国旅游智库）、与全国休闲标准化委员会合作成立了休闲服务标准化科研基地；与北京旅游学会合作成立了北京旅游市场国际化研究中心、北京互联网旅游研究中心。研究院力争建成全国规模最大的旅游学术研究数据中心。
2010年来以来，学院科研创新能力呈跨越式发展态势：各级各类科研项目立项1448项，省部级及其以上项目25项，其中国家级项目12项，实现国家科技支撑计划项目和国家社会科学基金重点项目的突破；教师共发表科研论文525篇，论文数量年均增幅达到80%，在核心期刊发表的论文和高水平论文年均增幅达到180%。学院2014年到帐科研经费849.1784万元，年均增幅13.6%以上；教师获得省部级以上科研奖励11项。
关键词：新媒体时代；媒介环境；传统企业；品牌传播
一、新媒体时代传播环境的变化
1.受众的注意力逐渐向移动端转移
2.从组织生产过渡到用户生产
在传统的大众传媒时代，传播内容的生产者是特定的媒介组织机构，媒介工作人员通过策划、采编、制作、编辑等环节完成传播内容的生产，然后通过相应的大众传播渠道传递给受众，而在新媒体时代，人们可以通过互联网平台来传播展示自己的原创内容并提供给其他用户。用户（受众）不再只是被动的信息的接收者，而是变身为传播内容的生产者。
3.传者与受者之间可进行充分的交互
新媒体的一个主要特征就是交互性，凭借技术的优势，新媒体突破了传统媒体单向传播的功能局限，使传播方式发生了变革，在新媒体时代，不仅信息的传播者和受传者之间的界限逐渐模糊，而且传者和受者之间还可以实现平等的交互传播，使得交流更顺畅、更及时、更深入。
4.从线性传播发展为病毒式传播
在传统媒体环境下，传播者通过特定的媒介渠道向受传者传递信息，受传者被动地接收信息，是一种线性传播模式，而新媒体环境下，技术的发展使媒介用户的传播活动兼具人际传播和大众传播的特征，让信息接收者同时成为信息的者和转发者，一旦有吸引力的传播内容出现，在网络环境下就极可能引发“裂变效应”，使传播内容以超高的速度在大范围内进行传播，即“病毒式传播”。
二、新媒体时代传统企业品牌营销传播策略的嬗变
和新兴的互联网企业不同，传统企业往往不具备互联网基因，在旧的媒介环境和营销环境中形成的一些传统的品牌营销理念和营销模式已经不能很好地适应环境的变化，无法完成与目标受众的有效沟通，必须在变革的道路上迈出积极的步伐。
1.在消费者洞察的基础上产生颠覆性的创意
3.利用大数据开展数字营销和精准营销
4.通过social营销来加强与目标受众的互动
5.实施整合营销传播策略
整合营销传播的核心思想是将与企业进行市场营销所有关的一切传播活动一元化，它强调与顾客进行多方面的接触，并通过这些接触点向消费者传播一致的清晰的企业形象。整合营销传播对于塑造品牌有着至关重要的作用。如今各种品牌营销活动目不暇接，消费者时刻置于海量信息的包围圈中，依靠单一的传播渠道或品牌营销活动已经很难引起消费者的注意，有效传递产品或品牌信息，这就需要增加消费者和企业或品牌接触的机会，把消费者与企业或品牌的所有接触点作为信息传达的渠道，彼此间互相配合，传播清晰一致的企业形象、品牌形象，深度演绎品牌内涵，搭建品牌营销平台。在全方位、多层面的沟通中，建立起品牌和顾客间的深层关系。
三、新媒体时代传统企业品牌营销传播策略的发展趋势
首先，大力发展移动营销。借助移动互联网和移动终端的快速发展，直接向目标受众定向和精确地传递个性化即时信息，通过和目标受众的深度互动来实现企业营销目标。其次，坚持“内容为王”，打造高品质的传播内容，“好故事成就好营销”，传统企业需要思考如何来讲一个好的品牌故事，通过好故事来与目标受众沟通，通过内容营销来塑造品牌和挖掘需求。第三，将营销方式与人们的生活场景紧密结合起来，将现实的生活场景与互联网虚拟的生活场景无缝整合，在特定的场景下激发和满足消费者的潜在需求，增强消费体验，发挥口碑效应。第四，通过品牌联合营销来整合资源，降低营销推广的费用，同时发挥不同品牌的协同效应，产生“1+1>2”的品牌传播效果。最后，面对越来越娱乐化的传播环境，传统企业要通过创新的娱乐营销方式来打造自己的品牌基因和独特魅力，用好玩有趣的说法和形式来引发群体围观和自发传播。
[1]周茂君.新媒体概论.西南师范大学出版社，2016.6.
[2]曹伟.媒体碎片化时代的品牌营销传播策略.新闻知识，2014，（11）.
[3]陈艳萍.营销人员的新利器--数字营销.新闻传播，2014，（5）.
[4]大数据时代.品牌如何进行数字营销，2016-12-13.
[5]趋势观察：数字营销需要新大脑营销云时代.网易科技报道，2016-12-12.
[6]大数据，数字营销的灵魂.互联网周刊，2014-09-24.
[7]朱红燕.试论社会化媒体时代的品牌营销之道.苏州大学硕士学位论文，2013年5月.
关键词：大数据数字图书馆信息服务
在科技时代的快速发展下，云计算及物联网技术日臻成熟，全球已经逐步进入到“大数据”的直接统领下。在大数据概念的推广中，数据信息作为更加实用的资源，已经在生产力发展中呈现出更多的实际价值，也成为政府部门、金融领域以及投资者们众矢之的，而作为数字图书馆的建立将更加迫切。
1大数据及数字图书馆概述
1.1大数据内涵
其实从大数据这个概念上就可以与普通数据的区别，即在量化标准上实现了进一步的提档升级。正如人类从手工计算逐渐过度到计算器以及计算机一样，有学者指出“大数据其实属于已经超过人类正常可以认为操作的尺度，而借助一般软件都难以进行收集、存储、管理以及进行分析的数据，并且能够形成整体库的标准”。其实从实际形成的角度而言，大数据的宏观性到底有多强，衡量标准需要借助特定的标准，因为对于日常生活中的实际数量大与小都是凭借着感官进行判断，这些都是具体的标准，而大数据的出现是伴随中技术的发展而产生的结果，这个尺寸也不是单一来确定的，而是在一定的标准中逐渐完善形成，这是一个渐行渐近的过程，其实对于我们单一的个人来说参与到大数据的过程基本是直接使用的过程，而在图书馆服务的过程中正是充分使用了这一功能，将整体的服务性体现得淋漓尽致。
1.2数字图书馆概述
2数字图书馆信息服务特性
2.1商务功能
大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果，随着计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常‘奢侈’地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而‘实时’和‘预测’将BI带到了一个新的境界―未知的未知。”
2.2公共服务
这一功能的体现正是在实际的政府参与的过程中实现的，因为随着城市化的发展脚步日益加快，城市发展的预算超支状况日益严重，农村以及郊区涌入城市中的人群对于城市公共社会服务功能的要求日渐复杂，市政设施方面的客观数据能够在很大程度上反映出解决争端，实现社会公共资源共享化的最佳局面，这些都是在实际过程中需要数据来真实反映，这已经成为一种趋势和常态，更是新常态经济发展的必然要求。
伴随着读者参与情况的变化，图书馆在现代社会公共服务体系中，已经逐渐充当着公共信息服务的组成部分，不可避免地受到信息技术的直接影响，在数据集约化程度日益增加的大背景下，信息管理技术的优劣能够真实反映图书馆事业发展的真实情况，为图书馆事业的发展奠定扎实地群众基础，这些都在公共服务综合化建设中值得重视。
2.3市场营销
3数字图书馆服务特性分析
3.1特性内容定制服务
在图书馆发展过程中，网络信息逐渐充斥我们的个人生活，而人们逐渐熟练使用搜索引擎，实现信息的获取，但在专业化信息检索过程中，人们更加需要专业化的手段来进行实际操作，而这样的内容个性化定制，逐渐在图书馆中将成为一种必然。这就好比操作学位论文一样，通过图书馆选择更多的有用理论信息来进行操作，而数字图书馆将这样的需求进一步扩大，将根据不同读者的实际需求将内容进行有效区分，借助网络进行针对性的信息获取定制，在这样的过程下，图书馆对网上相应学科专题的资源进行识别，信息个性化的定制服务是用户有效获取需求信息的方法只为其中之一。
关键词：大数据；电信网络；精简架构；数据即服务
Abstract：Inthispaper，wediscussanumberofdomesticandinternationalbig-datatelecommunicationsarchitecturesandproposeourownleanbig-dataarchitecture.Thisnewarchitecturecombinesthepracticalapplicationscenariosofoperators，andtheuniversallargeplatformisabandoned.Therearetwodirectionsinbig-datadevelopment：improvingbusinessefficiencyandprovidingdataasaservice（DaaS）.Capturing，managing，andminingcoredataofatelecomoperatoristhebasisforserviceimplementation.Rapiddeploymentandapplicationofbigdataisthefinaltarget.Abalancealsoneedstobestruckbetweeninefficiency，costandtimewhendeployingabig-dataarchitecture.
Keywords：bigdata；telecommunicationsnetwork；leanarchitecture；dataasaservice
1电信运营商建设大数据
思路及关键技术
运营商的网络和用户是运营商的核心资产，而其中流动的数据（包括用户配置基础数据、网络信令数据、网管/日志数据、用户位置数据、终端信息）是运营商的核心数据资产。对于运营商来说，最有价值的数据来自基础电信网络本身，对于基础管道数据的挖掘和分析是运营商大数据挖掘的最重要方向。抓取、管理和挖掘这些数据是运营商的当务之急[1-2]。运营商基于核心数据的大数据应用可从两个方面入手：
（1）通过大数据应用提升自身运营效率。比较典型的应用包括：信令多维分析、网络综合管理及分析、业务和运营支撑系统（BOSS）经营综合分析、精准营销等。
（2）通过数据即服务（DAAS）拓展新的服务内容，提供对外服务。包括个体及群体的位置信息以及用户行为分析等，对于第三方公司（比如零售业或者咨询公司、政府等）都是非常有价值的信息。运营商可以基于这些数据提供对外DAAS服务，拓展市场空间。
为了构建电信运营的大数据应用，从技术能力的角度可以分为数据收集与存储、信息检索汇聚、知识发现以及智慧4个层面。电信大数据技术层面如图1所示。自下而上数据挖掘深度增加，难度加大，对于系统的智能需求提升。其中关键的技术包括抽取转换装载（ETL）、并行计算框架、分布式数据库、分布式文件系统和数据挖掘、机器学习等。
面对海量的大数据，如何有效进行数据处理是需要解决的迫切问题，分布式并行处理是有效手段。传统关系型数据库多采用共享磁盘（Sharing-disk）架构，当数据量达到一定程度，将面临处理的“瓶颈”以及扩展的困难，同时成本也偏高。当前有效的做法是采用分布式文件系统/分布式数据库结合做分布并行处理。目前基于开源的Hadoop平台是业界采用较广泛的一个实现方案。Hadoop[3]的核心思想是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储文件或者基于HBase数据库（也是基于HDFS），使用分布式并行计算框架MapReduce来并行执行分发Map操作以及Reduce归约操作。在Hadoop的计算模型中，计算节点与存储节点合一。存储数据的普通PC服务器可以执行MapReduce的任务。而在Sharing-disk模型中，存储节点与计算节点是分离的，存储的数据需要传送到计算节点做计算。Hadoop计算模型适合离线批处理的场景，比如Log日志分析、文档统计分析等。它是关系型数据库管理系统（RDBMS）的有益补充。
在私有技术上实现分布式存储和并行处理，在调用接口上与Hadoop兼容，这是一个可行的技术方案。这种方案可以避免上述Hadoop的缺点，同时在性能上做更多的优化。有效的手段包括增加数据本地性（DataLocality）特性，在多次迭代的计算过程减少数据在不同节点之间的传送；使用索引和缓存加快数据的处理速度。结合存储和计算硬件进行调优也是有效的手段，可以使用数据的分层存储，将数据分布在内存、固态硬盘（SSD）、硬盘等不同介质上[4]，使得与计算资源达到很好的平衡。
面对海量数据实时性的要求，比较有效的方式是采用复杂事件处理（CEP）[5]。实时流处理采用事件触发机制，对于输入的事件在内存中及时处理。同时对于多个事件能合成一个事件[6]。实时流处理需要支持规则以满足灵活的事件处理要求。实时流处理可以使用分布式内存数据库、消息总线等机制来实现快速实时响应。目前商用的CEP产品有不少，但是在功能、性能以及适用范围上有较大差异，选择成熟度高以及合适的产品是关键。
针对大数据中大量的半结构化或者非结构数据，NoSQL数据库应运而生。NoSQL数据库放弃关系模型，弱化事务，支持海量存储、高可扩展性、高可用及高并发需求。NoSQL数据库在特定应用场景下有很高的优势，是传统数据库的有效补充。按照数据模型，NoSQL主要有四大类：键-值（Key-Value）型、列存储型、文档型、图型，它们对应不同的应用场景。比如Key-Value型适合简单键-值对的高效查询，而图型适合社交关系的存储和高效查询。
由于数据类型以及数据处理方式的改变，传统ETL已经不适用。运营商需要根据应用场景做不同的规划。目前来说，由于运营商应用系统差别较大，尚未有一种统一的处理模式。比较可行的一种方法是依据数据的功用以及特性做分层处理，比如大量的数据源首先做初筛，初筛完之后有部分数据进入数据仓库或者RDBMS或者其他应用。初筛可以使用Hadoop或者CEP或者定制的方式来完成。
针对运营商的不同应用场景，需要采用不同的技术或者技术组合。比如用户实时详单查询，数据量巨大，但是它的数据类型简单，数据以读为主，不需要复杂的Join操作，数据的分布性好。相比传统的RDBMS，使用Hadoop可以大大提升查询性能，降低处理成本。更多的应用可能需要多种技术的组合。比如信令采集及多维分析，信令数据特别是分组域（PS）信令数据量大且实时性要求高，有效解决海量数据处理与实时性要求是它的关键，需要CEP与Hadoop的组合。在当前阶段，不同的技术成熟度不一，由于业界大数据应用进展较快，我们认为当前针对不同应用的精简方案是最合适的，也就是依据应用场景，挑选最合适的组件做组合，摒弃通用化的大平台。
2中兴通讯大数据实践
中兴通讯依托在云计算等领域的长期积累，针对大数据形成了一套完整的技术体系架构。ZTE大数据技术体系架构如图2所示。架构依据运营商的不同的应用需求，注重采用组件搭建的方式，形成端到端的精简方案。下面以两个具体的案例进行说明。
（1）用户实时位置信息服务系统
用户实时位置信息服务系统是一个典型的精简方案，它基于分布式Key-ValueNoSQL数据库的分布式缓存（DCache），组装了对位置流事件实时处理的系统。DCache既是消息总线，也是内存数据库，能很好地满足实时性的要求。同时DCache基于x86刀片服务器，采用分布式架构，系统的扩展性很好，成本较低。该系统性能优越，稳定可靠，取得良好的效果。
（2）信令监测多维分析系统
信令监测多维分析的难点在于信令流量大且数据量大，比如某运营商省公司Gn接口峰值流量可以达到4Gb/s，每天信令数据可达1TB。需要采集信令并做多种分析以服务于不同的部门。
信令监测多维分析系统采用分层的架构，便于数据共享及和应用的扩展。信令监测多维分析系统如图4所示。使用实时流处理满足实时性高的数据分析要求，对于会话或事务详单（XDR）初步处理完的数据采用传统RDBMS存储供后续分析查询使用。对于数据量庞大的XDR采用HadoopHBase存储并查询，原始信令采用分布式文件系统存放在本地。
在这个方案中，数据根据它的使用特性采用不同的方式存储和处理，突破RDBMS处理“瓶颈”和扩展性的“瓶颈”，达到了很好的效果。在测试中，4节点PC服务器可以全部承担某运营商省公司PS域XDR的存储，入库性能可达50Mb/s，针对上百亿条记录查询，可以在10s内返回。取得了很好的实践效果。
3结束语
参考文献
[2]MANYIKAJ，CHUIM，BROWNB，etal.Bigdata：Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity[R].McKinseyGlobalInstitute，2011.
[3]WHITET.Hadoop权威指南[M].2版.周敏奇，王晓玲，金澈清，译.北京：清华大学出版社，2011.
[5]NEUMEYERL，ROBBINSB，NAIRA，etal.S4：Distributedstreamcomputingplatform[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonDataMiningWorkshops（ICDMW’10），Dec14-17，2010，Sydney，Australia.LosAlamitos，CA，USA：IEEEComputerSociety，2010：170-177.
[6]SHARONG，ETZIONO.Event-processingnetworkmodelandimplementation[J].IBMSystemsJournal，2008，47（2）：321-334.
作者简介
关键词：移动APP；大数据；客产渠执；维系挽留；业务支撑系统
1导论
1.1系统现状
目前移动客户端功能单一，只是PC端程序在移动端的延伸。用户在移动客户端受理网厅业务受理，功能单一，用户使用频率较低。用户粘度较低；导致一些新的业务不能及时主动的推送到用户面前。影响用户的亲密度，忠诚度。
1.2建设背景
随着互联网经济进入全面发展期；移动终端设备同生活结合越来越紧密，因此迫切需要一个平台来支撑业务发展。
针对系统支撑现状，需要从移动APP、网络安全管理、目标客户群、精确营销、等方面，需要建设一套系统将移动客户端和现有业务更紧密结合在一起。
2建设目标和总体说明
2.1建设目标
湖北联通通过移动APP客户端同BSS系统、客产渠执、营销一体化系统的对接，全面提升用户使用感知，维系用户，精确化营销能力的提升。
2.1.1建立移动APP立体销售体系
通过移动APP同传统销售渠道进行全方面覆盖，达到立体化营销的效果，在传统平台，PC平台，移动APP平台全面覆盖。提高营销的覆盖面。
2.1.2营销活动的精准化和实时性
通过客产渠执的大数据分析，分析用户消费习惯。能够更加精准推荐给用户适合的产品。并且通过同BSS系统进行无缝对接，实时进行产品订购，提品订购的实时性。
2.1.3构建以客户为中心的生活娱乐圈
通过虚拟货币，流量交易增加移动APP同用户之间的粘度，提高用户对移动APP使用频率；然后再通过O2O线下商家的无缝对接，形成朋友圈辐射娱乐、休闲的生态圈。
2.1.5提高业务产品运营效率
通过移动APP客户端，支持用户开户等业务直接办理，提高用户感知，随时随地可以进行业务受理。提高业务产品运营效率。
2.2总体说明
系统总体架构图如图1：
本系统是集合营帐系统、电商平台、客服系统、运维系统、客产渠执平台、大数据平台。为联通用户、商，联通营销人员、线下商家提供一整套完整服务、娱乐、营业、销售的支撑平台。
3推广计划
3.1总体推广计划描述
推广分为三阶段，通过传统业务引导，平台服务完善，进行后期的跨界运营。推广计划如图2。
3.1.1抓住用户使用心理，提供用户真正想要的服务，培养用户使用习惯
通过传统业务服务，提供给用户基础服务，培养用户使用习惯，提供用户使用频率，进一步提供用户的粘度。来进行移动终端的推广。
3.1.2完善自服务能力，连接用户与商，发挥平台传播能力
在传统业务的推广基础上，进一步提供一些更加自助的服务，并且把传统的销售渠道向移动终端进行辐射，可以将部分用户转变为联通的销售渠道，进一步扩展销售范围。可以做到人人都是老板；通过佣金等方式提高销售人员的宣传力度。
3.1.3基于平台能力，与跨界业务整合，实现跨界运营。
4主要功能设计与实现
从用户、商，联通人员，商户四种角色，结合自服务、销售、传播、跨界四个方面重点描述具体功能的设计与实现。
本系统前台采用成熟Android、IOS移动平台展现。后台采用成熟的J2EE技术，以Spring框架处理业务的逻辑层，使用其框架技术调用Tuxedo中间件，从而调用后台服务；同其他系统实时对接；WEB中间件采用weblogic，数据库采用oracle。
4.1自服务
4.1.1功能总体描述
自服务主要是提供给注册APP用户，为其提供基础业务查询，办理，以及生活服务等栏目：
自服务分为：查询类、服务类、提醒类、互动类四大类。查询类，用来查询用户消费、积分、活动等详细信息；服务类，为用户提供办理业务便携服务；提醒类，用来提醒用户消费信息。互动类，用来提供用户粘度，培养用户使用习惯。
4.1.2功能描述
1）查询类：
消费情况查询：用来查询用户消费情况，可以帮助用户实时了解当前通讯情况，可以更加合理支配通信资源。
积分查询：了解当前通信积分，推荐用户积分使用途径，兑换话费，兑换流量多种途径引导用户消费。
活动查询：了解当前的优惠活动，引导用户购机，存话费。帮助用户获取最新优惠资讯。
2）提醒类：
消费提醒：到用户消费达到某个设定的预警值，提醒用户注意当前消费，帮助用户调整当前通信习惯、或者提醒用户增订其他增值包。
续约提醒：当用户合约到期，提醒用户办理新的合约，避免由于合约到期造成不必要的费用超额。
活动提醒：提醒当前推广的优惠活动，通过分析用户消费习惯，做到精确营销，提醒用户最合理的活动。
3）服务类：
宽带报障：直接提交宽带故障，并且实时了解报障进度，提高用户感知。
4）互动类：
积分获取：通过使用移动APP，获取相应的奖励积分。提高用户粘度。
电子券获取：通过使用移动APP系统，获取相应的电子券，推广软件，并且向其他行业进行跨界营销。
投诉咨询：能够利用移动APP的便捷性，方便用户实时通联通客服进行沟通，提高用户的感知。
抽奖：通过使用APP应用积分进行抽奖，可以获取应用积分，或者相应的通信资源，提高用户使用APP的频率，培养用户使用习惯。为后续跨界营销积累用户资源。
5）自助开卡：为批量发放的用户提供自助开卡功能，能够让用户自助输入客户资料（必须通过实名制认证）。让用户自助选择套餐，参加优惠活动。给用户一个新的途径开户，避免必须需到营业厅进行开户受理。
6）实名认证：方便用户通过上传身份证照片，进行实名制认证。提供更多方便快捷的方式进行业务受理。
4.2销售
4.2.1功能总体描述
在传统销售模式中，只能通过自有营业厅或者商渠道进行销售。使业务开展存在一定的局限性，并且增加了运营成本。通过移动APP的移动性，便携性。为销售人员提供一个更加方便、快捷的销售渠道。
4.2.2功能描述
1）业务办理：
流量包订购，退订：提供用户进行流量包的订购、退订功能。
简单业务变更：对于简单的业务变更，可以通过移动APP进行自主修改，不需要到营业厅进行变更，提高便捷性。
充值缴费：提供缴费接口，方便用户进行费用缴纳。
2）代客下单：
订单管理：对于通过移动APP开展的销售途径，方便销售人员管理发展的订单，能够管理受理的订单，进行提交，跟踪，竣工处理。
统计报表：销售管理人员，可以通过移动APP了解销售的整体情况。查看报表。实时调整资源。
3）产品试用：通过产品试用进行产品推荐，能够更好滴对产品进行推广。
4）扫码下单：通过扫描对应的二维码，能够免去客户的繁琐步骤，也能够更加方便记录销售人员销售情况，便捷进行佣金统计发放。
4.3传播
4.3.1传播描述
4.3.2功能描述
3）店铺排名：通过提高移动APP下载平台其排名，增加点击率。增加下载装机量。
4）营业厅宣传：通过营业厅自由渠道，宣传移动APP，引导用户装机。
4.4跨界
4.4.1功能总体描述
在活跃用户达到一定基数后，移动APP进行跨界渗透，从而形成一个立体的生态圈。
4.4.2功能描述
2）合作商家积分、优惠券：通过推荐用户积累、消费、兑换相应的积分；使用发放的优惠券。引导用户消费。对于合作商家的消费进行利益分成。增加盈利点。
3）便民服务：整合联通当前的医院挂号服务、116114便民服务等平台，通过单一平台提供更全面，优质的服务。增加订单量。
4）电子应用商店：通过联通用户基数庞大的优势，进行其他厂商的应用软件推广。如果是好的产品，还可以得到其补助和扶植。通过装机量、或者合作运营等各种方式增加利润。
5总结及展望
5.1全文总结
本文对移动APP详细的介绍，分析研究当前环境下，传统通信行业在新兴通讯巨头的夹击下如何突破。寻找新的盈利点的一次尝试。
5.2展望
本文介绍的移动APP，源于通信行业发展的迫切需要，结合湖北联通市场的实际需求而设计和实现。系统的使用会提高联通用户业务受理的便捷性，大大促进第三方销售人员的积极性，并且通过大数据分析用户消费习惯，能够提高产品推荐的成功率。在用户基数的基础下，对其他行业的渗透，也是对增加收入的一次大胆尝试。在移动互联网业务模式不断创新的未来，如何进一步优化和改善系统，适度超前的完善系统框架和主要功能，以快速响应市场变化和需求，个人认为还有很多需要深入探索的方面。
[1]曾航，刘羽，陶旭骏.移动的帝国：日本移动互联网兴衰启示录[M].杭州：浙江大学出版社，2014.
[2]程成，曾永红，王宪伟，等.App营销解密：移动互联网时代的营销革命[M].北京：机械工业出版社，2013.
[3]期刊论文.APP营销势不可挡[J].经营管理者，2013（10）.
[4]刘伟毅，张文.获利时代：移动互联网的新商业模式[M].北京：人民邮电出版社，2014.
[5]王学军，李学工.市场营销策划[M].银川：甘肃人民出版社，2002.
[6]期刊论文传统企业移动互联网化的路径比较[J].中国电信业，2014（8）.
[7]周兰.移动互联网业务创新分析[J].现代通信，2009（7）.
[8]项建标，蔡华，柳荣军.互联网思维到底是什么？移动浪潮下的新商业逻辑[M].北京：电子工业出版社，2014.
[9]BertrandK.MarketersDiscoverWhatQualityPearlyMeanm[J].BusinessMarketin6，1987（4）：58-72.
[10]HartCW，HeskettJ，SasserWE.TheProfitableArtofServiceRecovery[M].HarvardBusinessPreview，1990：48-56.
[11]kotler，ArmstrongPrinciplesofMarketing[M].9thed.prentice-Hall，inc，2001.
[12]PhilipKotlerMarketingManagement[M].10thed.prentice-Hall，inc，2000.
[13]Perreault，McCarthy.BasicMarketing[M].12thed.RichardDIrwin1996.
[14]WarrenJ.Keegan.GlobalMarketingManagement[M].5thed.prentice-Hall，inc，1995.
[15]PayneA.chritopherM，PeckH.RelationshipMketingForCompetitive.[M]Oxford，CIM/Butterworth-Heinemaan，1998.
[16]GrossmanRP.Developingandmanagingeffectiveconsumerrelationships[J].JournalofProduct&BrandManagemnt，1998，7（1）：27-40.