运营商大数据发展策略研究

朱光军，马刚

（河南省信息咨询设计研究有限公司， 郑州 450008）

运营商大数据发展策略研究

朱光军，马刚

（河南省信息咨询设计研究有限公司， 郑州 450008）

运营商传统收入被不断侵蚀，面临沦为管道的尴尬，如何利用好优势数据资产，整合资源，更好的为我们的用户、社会、经营以及网络服务，是运营商在发展移动互联网业务时亟需解决的方向性问题。本文通过对运营商数据资产和内外部发展环境的梳理分析，为运营商大数据初期发展初期的角色定位、切入点、发展策略提供思路和建议。

大数据；云计算；策略

随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在高速增长，据IDC预测，未来10年全球数据量将以超过40%的速度增长，15年全球数据量将达到7.8 ZB ，20年将达到40 ZB（40 000 000 PB）；数据洪流激荡，传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战，新兴的以云计算为核心的大数据处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用。

然而，在数据流量爆发性增长的过程中，运营商的收入不仅未改观，反而由于数据流量的产生者（第三方替代型业务）的快速发展，使得传统收入被不断侵蚀，面临沦为管道的尴尬，如何利用好流量通道获取数据资源，进行全面、快捷、准确的数据分析，使之真正升华为智慧，转化为效益，更好的为我们的用户、社会、经营以及网络服务，是运营商在发展移动互联网业务时亟需解决的方向性问题。

1 发展大数据的意义及面临的挑战

1.1 发展大数据的意义

大数据应用的发展有助于增强业务创新能力，提高营销推广效率，提升产业链影响力，也有利于探索新型盈利模式。我们可通过大量数据的分析，解析用户需求，得到最适合和满足用户需求的产品特性，指导产品的设计开发；通过分析用户需求和行为特点，筛选目标客户，匹配相应产品，并结合渠道特点匹配，开展基于细分需求和用户精确定位的精细化营销；通过控制数据获取的关键节点，掌握更丰富的高质量数据，提升产业链影响力；通过提高业务创新能力和营销推广智能程度，使前向综合服务能力得以提升，增强前向收费模式，同时探索智能管道、精准广告、数据交易等后向收费模式。

大数据应用的发展给传统运营商带来了广阔的发展空间，同时也提出了管理、技术、应用等方面的一系列挑战，需要我们开拓创新，勇于突破自我，谋求新的发展。

1.2 面临的挑战

大数据时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，但是在面临基于这些数据的商业智能应用带来机遇的同时，也面临着巨大挑战。主要表现在3个方面：

1.2.1 大数据技术架构挑战

大数据相关技术涉及到数据采集、数据存储、数据计算、数据挖掘、数据呈现、数据安全等，涉及到很多环节。总结起来有4难： 收集难：不但难在大，海量信息，而且难在杂，万千角度； 存储难：海量存储，既要低成本、低能耗，又要高质量、高识别； 处理难：信息密如蜘网，错综复杂，处理如剥茧抽丝、穿针引线； 呈现难：数据呈现要求简单、实用，这是一个由繁入简的艰巨工程。

总之，大数据对海量数据处理、存储、网络等提出了更高要求；运营商面临多元异构大规模数据的采集、整合的挑战。

1.2.2 大数据应用挑战

掌握的数据虽多，但是如何从海量数据中发掘数据价值，应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本，这一系列问题也需考量。

大数据尚未确立完整的商业运营模式，现有数据应用模式难以适应大数据持续优化的需求，显性收益和产出严重不匹配也是困扰大数据应用的挑战。

1.2.3 大数据管理挑战

目前，大数据商业模式不成熟，尚无经验可循，运营只处于探索阶段，数据如何有效组织和管理，如何保护数据安全，保护用户隐私，如何保障其数据质量，都是面临的重要问题，具体表现如下。

（1）运营商系统分散建设，难以实现资源共享。经营分析、信令监测、网络管理、用户资料、上网日志留存等大数据系统分专业建设，其中部分系统分省建设，造成资源重复建设，应用重复开发，资源无法共享。

（2）数据处理种类多，单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一，多数只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化数据处理，无法满足互联网类业务发展要求。

（3）隐私数据泄漏的风险。人们对于隐私问题越来越重视，数据公司掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾，使得大数据使用变得困难。

2 大数据发展能力分析

2.1 数据来源

电信运营商的系统本质是为用户与用户、设备与设备、用户与设备之间提供通信信道，每天承载着海量信息，是互联网大数据的源头。所以在大数据应用方面，电信运营商具备无可比拟的数据资源。

运营商处在一个数据交换中心的地位，每天承载着海量信息，其数据获取渠道主要来源于IT支撑系统的BSS、OSS、MSS、NSS 4个域，每个系统的偏重点不一样，但各自的短板也很明显，且数据接口的整合和数据一致性核对难度较大。我们从4个域以及其所能获取的5A用户核心数据进行分析如表1所示。

运营商可以通过对支撑系统数据信息的分析和整理，实现把分散在各个子系统里的数据进行集中存储、整合，并在现有的IT支撑系统相关客户发展及业务使用汇总数据与各个子系统相关数据融合，进行数据加工和信息提炼，为网络运行管理和网络优化等提供信息支撑，为网络故障的发现后的自动化综合分析和处理提供可能，使全面精确的网络业务分析得以实现为网络管理层提供面向客户、面向业务分析统计提供有力的数据支撑，同时也作为网络线条的数据中心，对外提供统一标准的数据源。

表1 运营商核心数据资产来源分析

2.2 数据资产优势

运营商拥有电信级的运营网络，庞大的IDC集群，具备强大的线上线下数据获取渠道、人力的资源，具备保证大数据实时获取的能力，具有其他企业不具有的管道优势和数据资源优势，主要表现在：

（1）电信网络具有垄断地位，只有电信运营商具有提供可管控的全程全网服务和端到端网络接入能力。

（2）电信运营商作为用户的第一接触者，具有很强的用户聚合能力，拥有独一无二的用户资源。

（3）电信运营商在业务运营和提供服务的过程中获得网络状态、业务状态等数据，更重要的是对用户身份、业务类别、关系网络和消费能力与信用等特征数据的识别。

在整个数据流动的环节中，运营商的数据最具价值，然而其获取数据的短板在具体领域的应用层“业务”级别信息，巨大的数据流和网络侧相关能力的缺乏，使运营商难以获取用户应用类数据，或者获取的成本相当高昂。

比较而言，互联网企业在获取用户应用数据方面具有先天优势，只要用户浏览过、购买过、使用过相关应用，均会留下足迹，且这类数据在互联网企业的平台中逐步积累，日益丰富。然而互联网企业在搜集用户基本的真实身份、位置等方面多游走在罪与非罪的灰色地带，且很不全面。我们可以看出，运营商和互联网企业

所掌控的数据资源基本上是互补的，运营商容易获取的用户身份、位置、职业、流量、接入方式等信息是互联网企业所欠缺的，而互联网企业所掌握的用户应用类信息正是运营商所难以获取的。

2.3 SWOT分析

随着我国大数据发展的宏观产业环境不断完善，宽带中国战略的实施推进，地方政府也在陆续出台大数据的发展计划，目前已过已具备加快发展大数据产业发展的基础和态度，大数据产业链正在加速形成，国家信息安全保障力度加大，各电信运营企业都面临战略转型的机遇。

运营商掌握用户核心数据资源，或具备获取的渠道；同时企业具备良好企业公信力、人力资源和资金方面也有很大优势；具备上下游资源整合能力；不足之处是决策缓慢，企业创新机制不够完善，管理及思维模式需要进一步转变；数据分散，缺乏相应的数据资源整合机构和人员；与专门的数据分析公司和机构缺乏紧密合作，数据开放度不够；缺乏对用户应用数据的获取；如何借助自身优势，为大数据应用提供坚实的能力支撑，成为移动互联网时代电信运营商争夺产业生态系统主导权的关键手段之一，也为电信运营商在移动互联网时代取得更大成功带来重大机遇。

面临的主要威胁来自于像阿里、腾讯、百度这样互联网企业，他们掌控用户第一手应用数据，包括兴趣爱好、住址联系方式、使用习惯、消费信息、信用等数据资源，具备数据整合能力，且有专业的数据分析团队；其次是电信运营商和虚拟运营商之间的竞争。

以下我们从运营商内外部环境，即自身的优势、劣势，外部的机会和威胁4个维度对大数据发展的战略选择进行分析判断，分析如图1所示。

图1 运营商大数据发展SWOT分析

综上所述，我们认为现阶段运营商自身数据资源优势明显，但也面临新兴互联网企业强大的挑战，同时面临隐私保护等政策方面的限制，故而在大数据发展方面宜采用联合互联网企业，整合数据资源，进行优势互补，同时在合作中积累技术和运营经验，探索一条适合自身特点的大数据发展商业模式。

3 大数据发展策略

3.1 行业切入点

在大数据探索发展过程中，我们需要找准切入点，也就是从有较好的信息化基础条件，较强的大数据咨询服务需求，行业开放度较高，数据资源整合相对容易的行业着手，开展大数据服务试点。分析如图2所示。

通过分析可知，处于黄色区域内的政府公共事业、金融/保险、旅游、新媒体、流通互联网行业以及运营商自身是大数据发展初期比较容易切入的行业。

在公共事业领域可以开展舆情监测、城市规划、生产资料行情及供需、商品价格波动等方面的应用，服务政府，惠及民生。

图2 行业契合度及应用可能性分析

在金融/保险行业可以开展信用评价、品牌/业务推广等服务，为中小企业甚至个人客户提供更为快捷、全面、真实的信用评级，便利于金融保险业务的快速受理、审批。这在很多保险业务、小额信用贷款业务领域已有尝试。

在旅游方面可以针对各个景区做流量预警，对景区周边住宿情况、车流量等情况进行综合分析，结合天气、道路状况等为游客出行提供便捷的参考服务，同时提供产品推荐、相关特色旅游项目推荐等服务，构建比较完善的价值链。

在新媒体方面可以开展精准广告、产品推荐等应用，这也是多数大数据提供商现实中已经开展的业务。

在流通领域可以从产品供需、仓储管理方面着手，能大大提升企业运营效率，应用可能性较高。

当然，在互联网企业和运营商自身，大数据应用已经逐步开展，像用户关系网络、历史消费分析、客户画像、智能管控等应用技术已不是障碍，只是需要进一步深入挖掘数据价值，创新商业模式。

处于绿色区域的医疗、零售和教育行业是数据分析处理技术相对完善后可以很快进入的领域，如通过区域人员流动、消费能力、关注商品等全面数据进行分析，可以提供店铺选址等服务；可以通过药品销售、关键字搜索、疫情爆发地理区域分析等方式进行疫情追踪监测等服务；也可以通过区域用户年龄分布特点、居住密度等数据，合理指导中小学校规划布局，平衡教育资源。

对于处于白色区域的电力/石油等能源行业，行业相对封闭，进入难度较大；而交通行业虽然行业契合度较大，且需求较旺盛，然而涉及城市规划、道路建设、车辆管理、生产企业、交通管理等多个部门或机构，数据较分散，且有些较隐私数据，难以做到数据资源的整合，目前运营商只能做到手机基站定位、与车企合作进行前装定位设备等进行车流分析，很难做到精确的车流量、位置、车辆身份等全数据的分析，数据分析的质量较低。

3.2 发展策略分析

对于大数据运营发展来讲，目前主要有自有数据及分析、出售自有数据（数据交易）、内外部整合数据及分析三种发展模式，具体分析如表2所示。

在运营商大数据发展的不同阶段，我们认为可以采用不同的发展模式，或者模式组合，在引入期，宜采用模式1，自用为主，辅以部分对外应用，积累经验，培养团队，为发展期大数据业务开展打好基础；在发展期，可以采用模式1加模式2组合的方式，积累数据整合和预处理经验，在政策允许范围内，批量出售屏蔽用户隐私或技术处理的数据，主要目的是培养数据整合能力，创新商业模式；在相对成熟期，可以采用模式1加模式3组合的方式，在此阶段我们的数据整合能力、经验日益丰富，技术及营销团队逐步成熟，盈利模式日趋清晰，开展规模化后向营销，深入发掘数据价值。

3.3 数据整合策略

仅仅拥有大数据是远远不够的，如何利用大数据提升生产和经营的效率、效益才是根本。由于数据量的庞大，必须从海量数据资源中抽取信息、提取有价值数据，即必须能够通过信息交换、数据整合、知识共享与交叉复用，形成新知识、创造新价值，因此需要有一定的原则和相应的策略。主要有4点。

表2 运营商大数据发展模式分析表

（1）数据标准化：鉴于结构化数据信息提取的方便性，运营商应尽量获取本身具有良好结构化特性的数据，同时通过时间（如时间流）、空间（如位置信息）、其他关系逻辑，促进结构化数据链的形成。对于非结构化数据暂时不宜投入大量资源。

（2）够用为宜：移动互联网产生的数据量几乎可认为是无穷尽的，而数据的采集需要耗费一定的成本， 因此， 运营商仅获取业务发展必需的数据， 足够支撑信息获取、策略制定即可，而无需为非必要的数据付出无谓的更大代价。

（3）合理共享：移动互联网的数据具有碎片性和非结构性特征，零散分布在不同的载体中，获取成本高，运营商为更大程度地获取需要的数据，一方面须以我为主，进一步完善业务平台，确保数据有得以沉淀的基础；另一方面应加强合作，合理开展数据资源共享，从而形成数据的跨业务平台整合。

（4）数据安全：随着产生、存储、分析的数据量越来越大，如何保护敏感的数据或者应该保护隐私的其他数据，显得日益重要。数据被盗不仅暴露消费者个人信息和企业保密信息，甚至还会暴露国家安全秘密。鉴于严重的数据被盗事件有增无减，通过技术和政策工具解决数据安全问题将成为合理合法利用大数据的关键保障之一。

4 结束语

大数据技术尚处于引入期，相关的云计算、物联网技术尚未完全成熟，商业模式尚在不断探寻，宜谨慎发展，对内应用为主，对外应用为辅，主动需求合作。

现阶段运营商大数据发展可以对内应用为突破口，如提升客户服务、智能管道、精准广告等应用；同时响应政府号召，加强网络监管，在舆情监测、追踪暴恐黄赌毒信息以及城市规划、公共服务等方面提供支撑；待人员、技术、数据整合等方面的经验有初步积累，团队磨合日益默契，可主动探寻与互联网企业的大数据合作，在旅游、物流、广告等领域合作，实现资源互补，合作共赢。

[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶. 大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译. 杭州:浙江人民出版社，2013.

[2] 黄勇军，冯明，丁圣勇，等. 电信运营商大数据发展策略探讨[J]. 电信科学， 2013(3).

Study on the development strategy about big data of telecom operators

ZHU Guang-jun, MA Gang
(HeNan Province Information Consultation Designing Research Co., Ltd., Zhengzhou 450008, China)

The telecom operators income is eroding the face, how to make good use of the advantages of data assets, how to integration of resources, better for our users, social, business and network services, it is the problem of directional operators in the development of mobile Internet business. Through analysis of about operator data assets and SWOT, wish this article could offer some ideas and suggestions for the ISP about big data in after years.

big data; cloud computing; development strategy

TN915

A

1008-5599（2015）03-0006-06

2015-02-26

朱光军: 河南省信息咨询设计研究有限公司副总经理，总工程师，注册咨询工程师，高级工程师，主要从事有线、无线通信、新技术、新应用等方面的技术管理和研究工作。

马 刚: 河南省信息咨询设计研究有限公司副总工程师，注册咨询工程师，高级工程师，主要从事数据通信、宽带接入、宽带应用系统、新技术、新应用等方面的咨询设计、技术管理工作。