电信业大数据应用前景展望

毫无疑问，电信运营商是大数据的生产者，电信运营商在为用户提供上网访问、语音通话、短消息发送等管道服务的同时，也可以收集管道中流过的数据。这些数据完美地体现了大数据的四“V”特征，即数据量大、种类多、单位价值低、速度快。简而言之，运营商中的大数据主要可分为三大类。第一类是CS(Circuit Switch)域中的信令数据，主要包含用户的电话呼叫记录(CDR)、短信发送记录以及终端与网络的其它交互记录(如终端的开机消息、位置更新消息、鉴权消息)等;第二类是PS(Packet Switch)域中的IP包数据，PS域数据主要包含用户上网时的控制面和用户面数据包记录，控制面数据如AAA的鉴权、认证数据包，PDP建立、更新、删除等，用户面数据主要是用户的上网记录数据;第三类是包含用户个人属性的CRM数据，主要包含用户的身份资料数据、产品的订购数据、用户的消费数据、用户的支付数据、用户的套餐数据、用户的终端数据等。

运营商大数据的价值主要体现在运营商内部应用和外部商业化。通过内部应用可以提高运营商的科学决策水平，实现决策从主观判断和经验判断为主转向数据驱动的科学决策。同时，通过大数据的内部应用，还可以提高运营商的以下几方面能力。1)提升市场经营水平。通过对移动用户上网行为的分析，可以知道用户的上网偏好，并把合适的内容推荐给喜欢的用户，实现精准流量经营;再如，根据使用不同移动终端用户的月均流量消耗，可以分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略。2)提升客户服务水平。可以根据用户的终端是否支持4G，主动向用户推荐性价比更好的4G套餐，让持4G终端的用户早日用上4G网络，提升客户体验，降低用户流失率。3)提高网络建设和维护水平。通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效。又如通过MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出要进行网络优化的优先顺序。

运营商大数据的外部应用主要体现在以下几个方面。1)基于统计结果的数据服务。可应用于统计各种手机终端的市场占有率，基于人口流动数据的银行网点/商业网点选址等等。2)基于用户静态数据和行为数据的综合信用评定服务。如征信应用，在取得用户许可的前提下，用电子化的手段帮助征信公司验证用户在运营商中的信息与用户声称的信息是否一致。3)基于用户行为的个性化信息消费服务。基于用户行为数据的开放有两种模式，一种是运营商对用户的行为数据进行匿名化处理，如把用户的手机号码替换成伪码(伪码中含有用户的手机号码、开放给SP的ID、密钥序列信息、有效期信息等)，然后把用户的行为数据开放给第三方，第三方可以基于用户的行为数据，对伪码进行打标签，标注用户的个人偏好。第三方需要跟用户接触提供个性化信息服务时，要由运营商来完成，运营商可以从伪码转换为真实的手机号码，实现与用户间的短信和语音沟通。另一种是运营商自己给每个用户打标签，由运营商来为第三方提供精准信息发布服务。

总之，基于大数据信息服务成功的关键点有两个，一是确保个人行为数据中敏感信息的脱敏，二是在供需信息匹配时，要遵顺供方信息向求方发布，而不应该把求方信息发布给供方。这两点也是欧美国家当前开放大数据过程中，涉及个体数据时普遍采用的用户隐私保护方案。