随着移动互联网、物联网等技术的发展，全球数据生产量在高速增长。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40%以上的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB。其中，电信运营商作为数据的生产者，拥有丰富的大数据资源，这些资源优势是其他企业无法比拟的，价值挖掘潜力巨大。而拥有如此优质的数据基础，使得运营商在企业、行业、社会等多个层面，都会大有作为。

不过，放眼全球市场，电信运营商大数据发展仍处在初级阶段，尤其对于中国三大运营商来说，海量的数据并未带来可观的收入，运营商在大数据领域的探索遇到了数据资产不明、应用需求不定、平台建设、技术路线、安全隐私问题等方面的挑战。如何依靠大数据解决方案避免哑管道化的危机是全球运营商共有的话题，目前一些发达国家运营商的经验值得我们借鉴。

海外运营商大数据经验

目前，海外运营商经营大数据主要包括两个方面：一是提升自身服务质量，改善内部管理；二是确立商业模式，创造外部收益。

TMF曾给出电信运营商34个大数据价值应用场景，分别从市场营销，客户体验以及网络优化和企业管理方面实现。比如，网页浏览的个性化推荐，产品分析，客户对产品的购买概率分析；个性化的实时交互人工服务，渠道和时间偏好分析；基于价值的网络规划以及新企业用户订单影响分析等。

比如在如何维系客户方面，法国电信开展针对用户消费的大数据分析评估，借助大数据改善服务水平，提升用户体验。比如某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半；SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失。

在精准营销方面，西班牙电信“Smart Steps”产品基于商圈周围的人流特征、消费特征和客户标签帮助零售商进行开店的规划。AT&T的Adworks，用大数据来实现精确的广告推送，覆盖电视、邮件、手机和电脑，当然是在AT&T自己的渠道上。Verizon辅助第三方做精确营销，比如帮助NBA球队找到球迷所在等。Sprint利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察（人口、行为等分析）、季节性分析等。Docomo healthcare利用健康大数据将社会发展与每个人的健康联系起来。德国电信整合车联网数据打造开放生态价值链。

而在确立商业模式，创造外部收益方面， AT&T将与用户相关的数据出售给政府和企业以获利。AT&T开始将用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如，AT&T提供的Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国电信发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。

国内运营商试水经营

在近日召开的2014移动互联网国际研讨会大数据分论坛上，中国移动通信集团公司业务支撑系统部项目经理何鸿凌认为，数据已经成为当下企业的第一等竞争力，数据可以列入资产负载表，企业应该竭尽可能收集整理数据，竭尽可能保存数据，将数据列为企业核心资产。他透露，中国移动当前每日新增结构化数据8T，每日新增日志类数据400T。每日处理的数据10倍于此，每日查询的数据100倍于此。但我们应该如何将手中的大数据产生经济效益呢？

据了解，中国移动在大数据的具体研发、产业合作与对外应用方面，也进行了一些积极探索和实践。比如，中国移动通过数据分析发现客户近一个月来固定呼转到一个异网（电信或联通）手机号码上，而这个中国移动手机已经很少有主叫记录，那么就可以得出结论——这个客户要转网了；另外，通过数据分析发现两个客户通话非常频繁，就可以给这两个客户推荐亲情网（两人间短号+通话包月）业务；将数据流量大、费用高未办理套餐的客户找出来为其推荐合适的流量套餐。

而数据分析也可以促进中国移动的增值业务发展，根据用户对互联网内容的偏好进行交叉销售。提升客户服务也能借助大数据分析技术，中国移动把呼叫中心的语音通话转化为文体，就能大大提高投诉处理的效率。2014年，中国移动成立了苏州研发中心，计划构建3000-4000人的研发团队和运营团队，宗旨就是要进一步完善云计算和大数据产品体系，尽快形成国际一流的云计算和大数据服务能力。

同时，中国电信也组织编制了大数据领域深化改革方案。方案里明确，建立在集团统一产品、统一资费政策下“统筹管理、两级运营”的大数据运营体系。后续由市场部负责制定大数据运营成效的评估标准。中国电信市场部先期组织开展了大数据RTB 精准广告业务、景区流动人口监测业务等试点，成效显著。下一步将重点聚焦互联网用户行为分析报告、大数据金融信用风险防范业务、大数据区域洞察业务等研究，组织开展试点工作，打通业务流程，验证商业模式，探索电信大数据在重点行业领域的纵深应用和价值挖掘，取得一定社会和经济效益。

而中国联通也同样利用其无线管道的大数据流量，采用Hadoop以及Spark的大数据挖掘算法，构建的移动性洞察解决方案，从网络数据中提炼出有价值的数据，创造出更多的行业、政府新服务及新应用。比如，上海联通将存量和增量经营适当分离，利用大数据技术手段，真正去关注和了解用户，持续挖掘和提升存量客户的价值。通过已离网用户的时空数据分析需要优化的网络区域，并结合ROI分析最需要优化的区域以及最需要关怀的频繁进入质差区域未离网高价值用户；另外，在集客区重点识别客户来自哪里，以便考虑是否针对所在的位置进行针对性的广告投放点。