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中国电信利用“云管端”三类数据汇聚了四门、七类数据源，形成2000台以上的服务节点，每天的数据处理能力达到200TB以上。
大数据战略已上升为国家战略， “十三五”规划纲要中指出，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。大数据掀起的革新浪潮势不可挡，手握大把数据资源的电信运营商迎来了新机遇。
思科预测，到2016年全球网络连接的数量将接近189亿，人均拥有2.5个连接。IDC则称，到2020年全球将拥有35ZB（1ZB=万亿GB）的数据量。
大数据时代已经到来，物联网、智慧手机、可穿戴设备、智能硬件等技术设备让数据成几何倍数增长。大数据不仅让IT行业迎来新的黄金时代，更将颠覆各行各业的竞争格局。目前，不同行业都在宣言 “拥抱”大数据。比如，金融、银行、交通、医疗、制造业等领域，正在利用大数据进行一场新的革命。
据开源分析机构Wikibon分析，未来5年全球大数据市场拥有广阔的发展前景，年复合增长率将达到58%，其市场盈利将由2012年的50亿美元增长至2017年的500亿美元。如此诱人的一个市场，电信运营商如何更好地挖掘数据资产的价值呢？
大数据成中国电信的战略方向
中国电信作为宽带服务提供商和CDMA移动电信服务商，拥有1.4亿宽带用户和近2亿移动用户的庞大用户群，每天都在产生和处理海量的数据。如何才能用活这些数据，挖掘出“数据金矿”的价值？笔者就这一话题采访了中国电信股份有限公司云计算分公司副总经理王兴刚。
王兴刚表示：“三年前，中国电信把大数据确定为战略性的方向，成立了大数据运营中心，大数据成为成中国电信大数据基础设施的提供者和大数据产品和应用的参与者。在这两个方面，中国电信进行大数据产品开发。”
据了解，中国电信已经在全国建成378个大型IDC数据中心，其中，贵州信息园与内蒙古信息园是最重要的两大数据中心，被称为中国电信云计算的“南核”和“北核”。现在中国电信利用云管端三类数据汇聚了四门、七类数据源，形成2000台以上的服务节点，每天数据处理能力达到200TB以上。
打造4 1产品体系
中国电信在云服务、数据资源的基础上，如何来运营大数据呢？
王兴刚表示，中国电信利用大数据和云能力的组合，为各个专业提供了公有云、行业云、私有云、混合云等各类云服务能力，利用这些能力为每个行业提供大数据产品。 中国电信现在形成了星图、鲲鹏、飞龙三大产品品牌，形成4 1产品体系，即风险防控、精准营销、区域洞察、咨询报告，以及大数据云PaaS平台，
提供了15类子产品，重点为旅游、金融、广告、政府、交通等行业提供全面的数据服务，帮助客户持续提升业务价值。
首先是风险防控产品，验证类服务，中国电信通过对用户的实名制验证，用户有效信息的验证服务，家庭住址、生活圈、工作圈等的验证，为金融，特别是消费金融提供真实信息。同时，利用这些通信数据的特征分析，提供“五维一高”的风险防控评分机制，对用户的身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、履约意愿和高危行为进行了评分判断。其中，高危行为模型的最大价值在于，当用户出现高风险行为时，模型可以及时感知并进行相应的操作。现在这个评分体系已经被用于重要的银行和保险公司，还有P2P。
第二是精准营销产品，多维数据交织分析，柔和触达用户兴趣的敏感点。通过爬虫系统找到包含关键词的文章、回帖、评论 ，利用DPI数据解析找到可精准定位兴趣的互联网个体（上网账号、手机号码），进行CRM数据关联映射出实际个体 ，也就是个体画像，最后通过位置轨迹定位。
第三是宏观产品，包括咨询报告。通过终端的分析、旅游情况分析、交通的分析，最终形成交通指数，旅游指数等内容分析报告。例如旅游，中国电信成立了一个旅游大数据研究所，帮助旅游的管理部门实现从事后分析到事前预测，可以从容面对各种不同挑战，避免了人群高度密集产生一些社会治安和社会安全问题。并利用现有的海量数据挖掘游客的行为，实现包括旅游指数的发布、旅游运营的分析、趋势的预测，以及背后原因挖掘的分析，通过大数据旅游分析，实现旅游管理部门对景区和旅游行业服务机构的资源调配，有效地进行安全的保障。
中国电信还利用大数据为交通管理部门提供一些实际的路网监测和实时交通信息。特别是对高速公路和国道、省道这样的城市密集区以外的干道实时路况分析。现在像百度地图、高德地图等已经提供了实时交通信息，这些交通信息已覆盖40多个规模比较大的城市和一百多个中小城市的城市中心区，但是由于采集数据的方式方法的限制，对高速公路和国道上的一些拥堵状况缺乏一个有效的管理手段，中国电信利用运营商掌握的基站信息，对路网状况进行了全面的覆盖。因为运营商的基站能够完全覆盖所有的高速公路和国道。结合运营商的数据，中国电信跟四维等地图公司进行合作，实现了全部的路网交通实时路况覆盖。这个数据能做到分钟级出行的管理。
另外还包括区域洞察，利用运营商对用户位置信息的连续性和广域覆盖性，结合线上线下数据、从商业数据、用户行为数据、地理数据等多维度，采用大数据分析手段、自助分析模型，帮助零售、金融等各业态客户解决新店选址、品牌招商、经营分析等方面的业务需求，降低选址成本、提高品牌竞争力、最大化投资回报。中国电信首先对基站进行了网格化的划分，对规划进行了详细的分析，并且锁定每个分析区域的特征，包括银行的网点、安全信息、竞争信息等个人商业信息的分析汇总。
同时，对人流的热图进行了快速的决策和更快的反应，利用网络信息实时推断人流变化的情况，有效性可以做到分钟级。中国电信现在利用全国的数据，已经可以实现在五分钟内对人的流动进行判断。比如，突发公共事件的应急预案，中国电信基于移动通信网络信令分析研发“人群区域分析系统”，实现对密集区域的人流实时监控、预防告警等，合理有效地了解人流流动趋势，避免事故发生。提供历史数据的环比、同比等不同的分析方法和展现，实现对人群流动的预测分析，实现有效的事前预警，事中处理及事后总结功能。
最后，建立飞龙大数据PaaS平台。中国电信在各类分析挖掘工具的使用系统上，也为客户提供了一个安全的数据开放基础能力，在这个平台上，用户可以加载自己的数据，利用中国电信提供的分析工具，包括一些中间件和门户，对自己的数据进行分析、挖掘、整理。同时，中国电信也提供一些对外服务的数据产品。现在，在这个平台上大型客户已经达到十几家，中小客户几百家。到今年年底，天翼大数据的大数据PaaS平台预计将有4000多个节点。
王兴刚希望在飞龙大数据PaaS平台上，利用中国电信的基础数据产品，开发出面向更多行业，更多不同需求的数据应用，并把这些数据应用结合到原来的服务中去，为客户提供精准服务。
大数据产业仍处于起步阶段
中国电信在大数据的各个行业也进行了探索，今年将把重点放在金融、交通、物流、房地产、旅游和政府等几个行业。
在王兴刚看来，虽然，大数据的技术发展越来越成熟，但是大数据的产业仍处于起步阶段，这需要大数据产业链各个环节的相互协作，共同发展大数据。王兴刚表示，大数据作为社会基础设施的一部分，重要性毋庸置疑，在可预见的三五年时间里一定是高速的发展。中国电信会把数据资源真正利用起来为社会提供服务，解决社会的效率问题。
大数据战略已上升为国家战略， “十三五”规划纲要中指出，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。大数据掀起的革新浪潮势不可挡，手握大把数据资源的电信运营商迎来了新机遇。
思科预测，到2016年全球网络连接的数量将接近189亿，人均拥有2.5个连接。IDC则称，到2020年全球将拥有35ZB（1ZB=万亿GB）的数据量。
大数据时代已经到来，物联网、智慧手机、可穿戴设备、智能硬件等技术设备让数据成几何倍数增长。大数据不仅让IT行业迎来新的黄金时代，更将颠覆各行各业的竞争格局。目前，不同行业都在宣言 “拥抱”大数据。比如，金融、银行、交通、医疗、制造业等领域，正在利用大数据进行一场新的革命。
据开源分析机构Wikibon分析，未来5年全球大数据市场拥有广阔的发展前景，年复合增长率将达到58%，其市场盈利将由2012年的50亿美元增长至2017年的500亿美元。如此诱人的一个市场，电信运营商如何更好地挖掘数据资产的价值呢？
大数据成中国电信的战略方向
中国电信作为宽带服务提供商和CDMA移动电信服务商，拥有1.4亿宽带用户和近2亿移动用户的庞大用户群，每天都在产生和处理海量的数据。如何才能用活这些数据，挖掘出“数据金矿”的价值？笔者就这一话题采访了中国电信股份有限公司云计算分公司副总经理王兴刚。
王兴刚表示：“三年前，中国电信把大数据确定为战略性的方向，成立了大数据运营中心，大数据成为成中国电信大数据基础设施的提供者和大数据产品和应用的参与者。在这两个方面，中国电信进行大数据产品开发。”
据了解，中国电信已经在全国建成378个大型IDC数据中心，其中，贵州信息园与内蒙古信息园是最重要的两大数据中心，被称为中国电信云计算的“南核”和“北核”。现在中国电信利用云管端三类数据汇聚了四门、七类数据源，形成2000台以上的服务节点，每天数据处理能力达到200TB以上。
打造4 1产品体系
中国电信在云服务、数据资源的基础上，如何来运营大数据呢？
王兴刚表示，中国电信利用大数据和云能力的组合，为各个专业提供了公有云、行业云、私有云、混合云等各类云服务能力，利用这些能力为每个行业提供大数据产品。 中国电信现在形成了星图、鲲鹏、飞龙三大产品品牌，形成4 1产品体系，即风险防控、精准营销、区域洞察、咨询报告，以及大数据云PaaS平台，
提供了15类子产品，重点为旅游、金融、广告、政府、交通等行业提供全面的数据服务，帮助客户持续提升业务价值。
首先是风险防控产品，验证类服务，中国电信通过对用户的实名制验证，用户有效信息的验证服务，家庭住址、生活圈、工作圈等的验证，为金融，特别是消费金融提供真实信息。同时，利用这些通信数据的特征分析，提供“五维一高”的风险防控评分机制，对用户的身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、履约意愿和高危行为进行了评分判断。其中，高危行为模型的最大价值在于，当用户出现高风险行为时，模型可以及时感知并进行相应的操作。现在这个评分体系已经被用于重要的银行和保险公司，还有P2P。
第二是精准营销产品，多维数据交织分析，柔和触达用户兴趣的敏感点。通过爬虫系统找到包含关键词的文章、回帖、评论 ，利用DPI数据解析找到可精准定位兴趣的互联网个体（上网账号、手机号码），进行CRM数据关联映射出实际个体 ，也就是个体画像，最后通过位置轨迹定位。
第三是宏观产品，包括咨询报告。通过终端的分析、旅游情况分析、交通的分析，最终形成交通指数，旅游指数等内容分析报告。例如旅游，中国电信成立了一个旅游大数据研究所，帮助旅游的管理部门实现从事后分析到事前预测，可以从容面对各种不同挑战，避免了人群高度密集产生一些社会治安和社会安全问题。并利用现有的海量数据挖掘游客的行为，实现包括旅游指数的发布、旅游运营的分析、趋势的预测，以及背后原因挖掘的分析，通过大数据旅游分析，实现旅游管理部门对景区和旅游行业服务机构的资源调配，有效地进行安全的保障。
中国电信还利用大数据为交通管理部门提供一些实际的路网监测和实时交通信息。特别是对高速公路和国道、省道这样的城市密集区以外的干道实时路况分析。现在像百度地图、高德地图等已经提供了实时交通信息，这些交通信息已覆盖40多个规模比较大的城市和一百多个中小城市的城市中心区，但是由于采集数据的方式方法的限制，对高速公路和国道上的一些拥堵状况缺乏一个有效的管理手段，中国电信利用运营商掌握的基站信息，对路网状况进行了全面的覆盖。因为运营商的基站能够完全覆盖所有的高速公路和国道。结合运营商的数据，中国电信跟四维等地图公司进行合作，实现了全部的路网交通实时路况覆盖。这个数据能做到分钟级出行的管理。
另外还包括区域洞察，利用运营商对用户位置信息的连续性和广域覆盖性，结合线上线下数据、从商业数据、用户行为数据、地理数据等多维度，采用大数据分析手段、自助分析模型，帮助零售、金融等各业态客户解决新店选址、品牌招商、经营分析等方面的业务需求，降低选址成本、提高品牌竞争力、最大化投资回报。中国电信首先对基站进行了网格化的划分，对规划进行了详细的分析，并且锁定每个分析区域的特征，包括银行的网点、安全信息、竞争信息等个人商业信息的分析汇总。
同时，对人流的热图进行了快速的决策和更快的反应，利用网络信息实时推断人流变化的情况，有效性可以做到分钟级。中国电信现在利用全国的数据，已经可以实现在五分钟内对人的流动进行判断。比如，突发公共事件的应急预案，中国电信基于移动通信网络信令分析研发“人群区域分析系统”，实现对密集区域的人流实时监控、预防告警等，合理有效地了解人流流动趋势，避免事故发生。提供历史数据的环比、同比等不同的分析方法和展现，实现对人群流动的预测分析，实现有效的事前预警，事中处理及事后总结功能。
最后，建立飞龙大数据PaaS平台。中国电信在各类分析挖掘工具的使用系统上，也为客户提供了一个安全的数据开放基础能力，在这个平台上，用户可以加载自己的数据，利用中国电信提供的分析工具，包括一些中间件和门户，对自己的数据进行分析、挖掘、整理。同时，中国电信也提供一些对外服务的数据产品。现在，在这个平台上大型客户已经达到十几家，中小客户几百家。到今年年底，天翼大数据的大数据PaaS平台预计将有4000多个节点。
王兴刚希望在飞龙大数据PaaS平台上，利用中国电信的基础数据产品，开发出面向更多行业，更多不同需求的数据应用，并把这些数据应用结合到原来的服务中去，为客户提供精准服务。
大数据产业仍处于起步阶段
中国电信在大数据的各个行业也进行了探索，今年将把重点放在金融、交通、物流、房地产、旅游和政府等几个行业。
在王兴刚看来，虽然，大数据的技术发展越来越成熟，但是大数据的产业仍处于起步阶段，这需要大数据产业链各个环节的相互协作，共同发展大数据。王兴刚表示，大数据作为社会基础设施的一部分，重要性毋庸置疑，在可预见的三五年时间里一定是高速的发展。中国电信会把数据资源真正利用起来为社会提供服务，解决社会的效率问题。