大数据作为一种新型业务，在经营中需要更多的互联网思维，而这也正是运营商目前最缺乏的。运营商迫切需要用互联网思维武装自己，才能让自身的大数据创造出最大的价值。

电信行业大数据业务发展建议

世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备，因此产生海量数据，这些数据或“大数据”被誉为新的“金矿”，已经成为企业很重要的一份信息资产，如何利用这些大数据将成为企业赢得竞争的关键。在所有行业中，电信运营商拥有明显的优势，电信运营商拥有多年的数据积累，其数据资源的广度和深度是互联网企业难以比肩的。

　　运营商开展大数据业务的优劣势

电信运营商在大数据应用上的优势主要体现为数据资源的丰富性、完整性、连续性和可利用性。

虽然运营商具有庞大完善的大数据，但是目前运营商要运用自身大数据开展业务却还存在许多的问题。

首先，运营商目前是分级管理的，集团公司、省公司、市公司、县公司，逐级展开，特别是在省公司层面，各地运营商几乎独立，各地的支撑系统都不是来自一家供应商，数据结构存在差异，且很难统一，造成资源难以共享。

其次，每家运营商的大数据都“不全面”，大数据最重要的特点就是“大而全”，这样从数据中提取的信息才具有价值。但由于国内三大运营商的数据并未共享，因此在进行商业利用中就会存在很大的问题，不利于充分发挥运营商大数据的最大价值。如何在保护自身利益和用户隐私安全的前提下打造一个完善的数据库，成为运营商亟需解决的问题。此外，各大运营商在开始积累数据时就不够高瞻远瞩，因为数据数量过大、存储成本过高，运营商们曾经处理掉很多现在看来非常宝贵的数据，这些都不可能再生。

最后，大数据作为一种新型业务，在经营中需要更多的互联网思维，而这也正是运营商目前最缺乏的。运营商迫切需要用互联网思维武装自己，才能让自身的大数据创造出最大的价值。

运营商大数据业务发展现状分析

目前大数据在电信运营商的应用可以分为对内和对外两个部分。对内，利用大数据丰富自身的商业模式，具体包括利用大数据进行网络管理和优化、细分市场产品研发、精确营销、客户挽留、企业精细化管理等；对外，国内外电信运营商正在尝试将数据货币化，利用大数据发现新的商业模式，发挥数据外部性的社会和经济价值。

从国内外运营商的实践探索来看，面向行业的市场洞察服务是目前开展比较多的经营方式，利用大数据分析挖掘技术提供行业、市场上的动态趋势，以此为各行业营销策略的优化提供有力的支撑。比如：为酒店行业提供商旅顾客的入住与分布评估，为户外广告公司提供广告效果的评估，向交通卫生部门提供人口流动信息等。

　　运营商大数据应用模式实例

国内三大运营商的大数据发展进度并不相同，由于中国联通早期完成IT系统的“两极化”改造，因此在数据收集和平台规模上更胜一筹，联通建成的中国联通（贵安）云数据中心是目前全亚洲已投产的、规模最大的仓储式数据中心。中国联通从2012年成立数据中心部门开始，通过3年的建设运行，已经搭建了全集团一体化运营销售体系及大数据产品开发体系。据悉，目前中国联通的大数据中心已经采集了包含31省移动用户位置数据、4G LTE数据、上网日志以及10010客服电话录音数据等各类数据共20PB，2016年规模将提升到150PB。

中国电信运营着世界上规模最大的固定网、宽带网和CDMA网络，其IDC业务国内领先，可为大数据提供高质量的基础设施，而高速率的光纤还可以为大数据提供高带宽传输能力。中国电信将大数据能力定位于对外开放合作，其成立的“灯塔大数据”行业应用平台已经面向八大行业，寻求大数据的深度合作，重点强调了其在大数据领域的3种角色定位，分别是多元数据整合、打造能力平台、创新行业应用。

而中国移动拥有全世界第一的网络规模和用户数，拥有最庞大的用户信息大数据。同时，中国移动还是国内云计算的先行者和倡导者，其推出的“大云”大数据平台致力于打造端对端大数据解决方案。近期，中国移动再次向互联网金融领域发起了冲击，在深圳前海与招商局集团联手设立了试金石信用服务有限公司，新公司注册资本3亿元人民币，中国移动充分利用自己8亿移动用户数的优势，实现大数据价值变现，这也是其在“互联网+”转型的一次新尝试。

总体而言，国内运营商的大数据发展方面都取得了不错的成果，在对内应用中已经比较成熟，对外应用则还有巨大的发展空间。从长远来看，运营商从流量经营转向大数据经营是大势所趋，运营商应该积极面对当前的机遇和挑战，正视并改进自身的不足，加强商业模式探索，才能让自身的“金矿”带来更大的财富。

运营商大数据业务发展建议

1.规范自身数据平台架构，打造大数据分析处理应用平台

目前数据分散在总部和省公司的B、O、M三大支撑系统和业务系统中，难以进行跨域综合分析和全网端到端分析。OSS 域网管数据共享平台在数据采集层、存储和处理层、共享层上缺乏总体规划思路；BSS 域大数据平台架构主要基于应用驱动建立，不适应大数据业务发展需要。

因此运营商一方面应在内部进行大数据资源和能力的整合，打通各渠道的数据节点，统一大数据存储和分析口径；另一方面应设计一套大数据分析处理应用平台，作为现有数据仓库系统的有益补充，形成企业大数据统一汇聚平台。笔者建议运营商采用当前比较流行的基于X86开放平台的Hadoop为代表的NoSQL分布式方案(具有如下特点：高性能、海量存储、高扩展性、高可用性)，以提升系统海量数据和高并发任务处理性能，提升系统可扩展性。

2.建设大数据平台

互联网时代对大数据应用最为迫切的无疑是众多的互联网企业，但互联网企业在大数据平台的建设上往往会花费很长的周期，社交网站龙头企业Facebook花费三四年时间建立大数据平台，全球最大职业社交网站Linkedin耗时6年才建立起大数据部门。运营商具有天然的资金和基础设施优势，更容易构建大数据平台，运营商可以通过收取租金来获得收入。

此外，如前文所述，由于用户数据分散在几家不同的运营商身上，因此运营商的数据目前都还不够“全面”，这就对企业开发场景化数据产品时造成很大的影响。如企业想对某商圈的用户进行分析，如果只用某家运营商的客户数据进行分析，结果未必是最准确或最优的。而如果要同时与多家运营商进行合作，不仅在商业合作程序上会变得更复杂和麻烦，而且不同运营商之间的数据规范也不一致，这些都会让企业在进行分析时增加大量的成本。因此，运营商应积极探索打造一个大数据资源共享平台的可能性，统一运营商的数据规范，为企业进行分析开发提供更便利的条件，同时也有利于实现大数据的变现。

3.购买第三方数据资源，为企业提供更多的数据产品

运营商除了将自身大数据卖给其他公司外，还可将自有数据结合购自第三方的数据（如互联网标签服务公司、地理位置信息服务公司等），通过数据挖掘算法生成结果数据集，为企业客户提供更个性化的数据资源和产品。

4.开发数据资源，开展大数据竞赛活动

目前运营商自身的数据在直接进行分析和研究的过程中会遇到很多的问题，虽然可能会消耗更多的人力和物力，但整体来讲运营商并不缺少把这些数据进行清洗、转换和建模研究的人才。运营商更缺的是把这座“金矿”更好地商业化运用的想法，而很多创业公司和行业专家往往具有好的想法，但缺少数据资源。因此运营商可以为这些公司和人才提供更多的机会，在保证用户隐私的前提下，开放API接口供企业和感兴趣的用户接入数据进行分析。同时，也可以举办类似大数据竞赛的活动，如前几个月上海联通举办的“沃+开放数据应用大赛”就是一个很好的例子，不仅能得到很多好的想法和比较成熟的产品应用，还能提升自身的品牌形象和影响力。

　　5.探索更多可行的商业模式

最后，运营商应该将大数据和不同行业业务的实际情况结合起来，在不同行业推出更多的行业应用，比如在最近比较热门的金融征信、工业4.0、医疗健康、智能交通、智能家居方面。此外，运营商还可以进一步开拓思路，可以将大数据应用于人工智能开发：通过大数据分析不断进行人工智能产品的开发，如谷歌的智能驾驶等；或者是应用于法律行业，让普通人更了解一个律师的业务能力，为大众挑选律师提供帮助，同时还能基于公开信息，对司法体系产生对“同案不同判”的监督作用。

相信在“一切拿数据说话”的时代，只要运营商把握住机会，积极探索更多可行的产品和商业模式，一定可以在新的时期大有可为。