论文部分内容阅读
当前，电信运营商传统业务正在被广泛替代中，为了应对互联网商业模式的缺位状态，电信运营商将向数字运营商转型是大势所趋。大数据时代所带来的科学的数据存储、分析、处理方法相对于电信行业传统的数据分析方法有更大的优势。在这样的条件下，电信运行商在原有传统数据采集和分析处理基础上，将会有更广阔的数据处理渠道来带动产业转型升级。国外一些运营商无论在服务运营商内部，还是服务外部企业用户方面，相对比较成熟，值得国内运营商在发展大数据应用时进行借鉴。
数字化转型之路
我国电信业当前面临着新形势，特别随着OTT（“Over The Top”的缩写，是指通过互联网向用户提供各种应用服务）替代作用日益加强，移动互联网的兴起促使数据流量爆发式增长，电信业传统业务持续萎缩，而流量价值未能充分挖掘，电信行业似乎尚未找到有效应对互联网应用的商业模式。
归结其原因，一方面，受微信、微博及社交网络等OTT业务影响，电信运营商传统业务的业务量与收入显著下滑。语音业务、以短彩信为代表的基础增值业务遭遇崩塌式下滑，移动电话去话通话时长、移动短彩信业务量收同比增速持续下滑。可以说，互联网新商业模式对电信业传统的前向收费模式形成重大冲击，产业价值加速向互联网业转移。
另一方面，互联网应用的高速发展，正在带动流量爆发式增长。当前，我国整个社会加速进入数字化时代，国民生活方式数字化趋势明显，信息消费支出占居民人均可支配收入的6.5%。同时，移动互联网普及态势已成。工信部最新数据显示，我国移动互联网用户总数达到10.5亿户，月度户均移动互联网接入流量突破780M；手机上网的用户数再创历史新高，总数达到9.97亿户，手机上网流量保持翻倍增长，微信月活跃用户数量破8亿。
围绕抢夺用户时间份额和服务体验提升成为移动互联生态竞争的焦点，精耕细作持续解决行业痛点成为移动互联行业挺进的方向。然而，总体来看，归属基础电信企业价值不多，高价值部分被互联网企业OTT替代取走。在移动互联网时代，客户购买流量是为了使用OTT业务，运营商无法通过流量内容服务来提供商业价值，“管道化”趋势非常明显。
由于基于网络的基础通信业务日益萎靡，数字应用服务市场飞速增长，运营商纷纷提出转型，试图抓住数字红利，寻找新的业绩增长点。从通信运营商到信息服务运营商，从前向流量经营到双向流量经营，从通信产品套餐到ICT综合解决方案服务，从IDC服务到云网服务……运营商在不断探索业务转型之路，以避免被“管道化”的风险。
通过探索数字化的业务组合、数字化的技术架构，电信运营商逐渐发展出新型商业模式，并搭建起新型组织结构。电信运营商的数字化运营涉及业务、技术、支撑系统、基础设施、组织结构等方方面面的数字化重构，包括数字化产品的创新推广、数字技术的研发应用、配套设施与人员体系的适配转型，等等。
不过，目前电信业受新兴业务有效驱动增长动力不足，数字应用服务的培养和形成乏力，目前尚且无法形成收入增长动力，我国电信业的转型升级仍前路漫漫。
大数据助推电信业变革
伴随着大规模产生、分享和应用数据的大数据时代的到来，电信运营商开始向数字运营商转型。利用大数据技术，可以挖掘海量的带有通信业务信息的用户数据资源，盘活数据资源价值，这也是电信业突破发展瓶颈的重要方向，同时是未来运营商经营的重要内容。大数据将成为运营商驱动“流量创造新价值”转型的重要引擎，成为向客户提供“数据服务”的基石。
对于大数据的相關应用，国外运营商无论在服务运营商内部，还是服务外部企业用户方面，均已比较成熟，国内运营商在发展大数据应用时，亦可以在这两个方向齐头并进。
首先是应用大数据提升内部运营效益。作为信息服务渠道，电信运营商在其中转平台具有大规模的客户数据。电信运营企业通过对这些海量的数据资源进行挖掘和分析，可以在更为宏观的角度上看到市场的现状以及预测未来的前景，这就有助于电信企业在发展过程中，以及在具体的经营活动中做出正确的决策和判断。
根据Sysbase的统计测算，电信行业通过在运营中应用大数据，人均产值可以提升17%，在大数据行业价值贡献方面排在了所有行业的首位。美国德克萨斯大学的一项研究也显示，如果运营商对大数据的利用率提高10%，相应的生产效率将会提升17%，而销售额将增加96亿美元。
更为重要的是，开发多元化的业务还可以丰富产品提供的内容。电信运营商具有大规模数据的资源平台，通过共享这一优势也能够在竞争激烈的市场中寻找到更为优秀的合作伙伴，从而进一步提升电信运营商的业务水平。具体来说，可以通过数据采集、存储、分析将价值密度较低的海量数据处理成有价值的数据产品或服务，打包出售给合作企业用户。也就是说，将数据视为商品，为企业用户提供大数据服务，实现大数据价值，开创新的利润增长点。
大数据可以作为对外销售的产品已成为全球的共识。在确保用户隐私不被侵犯的前提下，可以对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造新的价值。Vodafone、AT&T、Sprint、法国电信、BT、NTT等运营商纷纷尝试将已有数据整合处理，提供给第三方以求获得新的收益。
目前，大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式（见表所示）。
美国运营商Verizon、AT&T的经验很值得借鉴。Verizon在大数据解决方案的帮助下，实现了对消费者的精准营销洞察，并且向行业客户提供商业数据分析服务，在获得允许的情况下，将用户数据直接与第三方进行交易。
AT&T与星巴克合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，预测消费者的购物行为，并在获得允许的情况下，将这些信息服务出售给星巴克；AT&T与Facebook合作，分析用户数据，发现用户对iPhone体验情况，制定精准的电信捆绑策略。 西班牙在大数据的运用以及资源整合方面，也做了不少好的探索。西班牙运营商通过收集用户的数据，确定用户的个人爱好、出行方式、居住点点等信息，并将其用在广告客户及媒体宣传方面。这些资源能够为商家提供合理的用户反馈信息，建议合理的商业选址，甚至可以为商家设计具有针对性且具有高度可行性的促销方案。在商业市场上，基于大数据的分析，甚至能够为商家提供信息预测服务。
以西班牙电信为例，其推出的“智慧足迹”服务基于完全匿名与聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务，目前该模式在国内WiFi运营领域应用较多。
除了这些以外，还有，运营商大数据在政务方面也可以发挥巨大的作用。有关专家表示，关于大数据应用的高级水平是在社会层面创造价值，充分发挥数据资源对社会的正外部性。
比如，在城市交通管理方面，基于运营商大数据，在特殊活动（如体育赛事、演唱会、大型展览活动）举办前夕，可提前预测区域人流变化情况，为交通部门人流预警工作提供参考。又如，在重点区域人流监控方面，基于运营商用户漫游数据，在节假日期间通过对市内景区实施人流监控，对人流量过大的区域向游客发布预警，协助公安局、旅游局、交通部门疏导游客，帮助管理部门尽快发现危机、做好防控工作。
数据资源优势的禀赋与开拓
传统数据时代，电信企业已经占尽海量数据先机，较其他行业有更完善和发达的数据仓库系统。主要以数据仓库系统为依托，通过报表、统计分析和数据挖掘工具。大数据时代，在原有传统数据采集和分析处理基础上，电信运营商也有了更广阔的数据处理渠道。
电信运营商作为信息网络的经营者，具备得天独厚的资源优势。长久以来，电信运营商主要的服务方式是面向客户提供信息的传递和中转。许多数据都要经由电信运营商这个传播平台。电信运营商在为用户提供语音通话、短消息发送、上网访问等服务管道的同时，也可以收集管道中流过的数据。
由于相比其他行业，运营商能够获取的数据更加准确和全面，数据几乎承载了用户所有的信息通信行为。运营商拥有最为核心的用户基础数据（年龄、性别、账单等）以及用户通信数据（位置、流量、语音等），这两大核心数据是一般企业无法企及的。因此运营商在大数据应用领域具有得天独厚的优势。
大数据时代所带来的科学的数据存储、分析、处理方法相对于电信行业传统的数据分析方法有更大的优势。
武汉大学信息管理学院专家表示，电信行业在大数据领域主要有CDR、RFID、WiFi等社交网络信息、GPS和移动终端上的各项应用信息等几个可拓展的数据源。
以移动用户为对象，通过RFID、WiFi和通话详单记录所记录的用户通信往来信息为代表的运营商数据更有分析的空间。而作为与智能手机关系最密切的电信企业，要想发展更多的业务和产品，当然不能忽略移动终端这个数据库可靠且细致的数据。其中，最有价值的就是地理位置信息。
位置大数据的应用领域非常宽广，比如基于位置数据的精准营销、商业选点布局、城市交通规划以及综合治理等。运营商的很多大数据能力因为数据安全问题无法应用起来，只有位置大数据在脱离个体行为数据时仍然在很多领域具有很高的应用价值，这也是现阶段赋予运营商位置大数据的发展机遇。
通过智能管道，运营商已经实现从流量中提取、匯聚各种有价值的数据。中国电信广东公司商圈大数据团队专家指出，电信大数据具有大数据4个“V”的典型特征。
其中在数据量（Volume）方面，运营商拥有海量数据来源。
在多样性（Variety）方面，运营商的数据类型既包括结构化的用户基本信息数据，也包括半结构化的用户访问日志数据和基站信令数据，还包括非结构化的流媒体数据。在业务数据上，全业务运营商不仅拥有手机、固话、宽带、WiFi和IPTV等基础业务，还提供各种信息服务。另外，运营商的互联网行为数据是管道层面的，是跨平台（OVer OTT）的，所有的OTT应用访问日志都有。
在速度（Velocity）方面，通信网络的实时承载保证了数据获取和存储速度，大数据能力平台与运营支撑奠定了数据快速处理的能力基础。
在真实（Veracity）方面，在手机实名制的条件下，运营商在数据源的客观性、全面性方面具有明显优势。
当然，如果缺乏其他行业数据，运营商所有核心数据的价值就没有发挥的余地。赛立信通信研究部专家指出，运营商的重点应放在对其他行业数据的拓展上，运营商的多元化拓展实际上是对多元化数据的拓展。
那么，运营商如何掌控各行各业的数据？专家表示，这就需要构建一个通信服务平台以及与各行业相对应的信息服务平台来支撑各行各业的服务，运营商通过通信服务平台与信息服务平台来记录消费者、商家、政府、服务商的各种数据，再通过平台上的人工智能、大数据分析来实现数据价值的变现。
比如由NTT DoCoMo Healthcare推出的wM平台，主要用来收集、分析、预测用户健康数据。在这个平台上构建各种与健康相关的应用，例如“健康管理”“步行挣钱”“作息管理”“女性专属”“预防接种”“怀孕监控”“育儿记录”等。合作商通过这个平台为消费者提供专业的服务与产品，例如医疗建议、保健建议、穿戴设备、测量仪等，个人消费者通过应用获得专业的服务，普通商家或广告商通过平台获得潜在的营销客户。该平台将运营商、服务/产品提供商、个人消费者、普通商家/广告商四个角色有效串联起来，形成共生共赢的生态系统。
运营商大数据发展策略
大数据时代的到来为电信运营商迎来了新的发展机遇。他们抓住机会，积极利用大数据产生的资源进行整合及创新，国内外已有不少先例。
中国联通利用大数据提供的便利条件，在用户服务体验上进行了探索和尝试。通过引入用户上网记录查询分析系统，有效地避免了因数据流量的使用所引发的分歧。同时还提升了用户体验。而中国移动也已将该技术运用到了云产品的架构当中。基于整个大数据资源建立起一个庞大的数据存储系统，通过进一步的整合，为运营商提供数据挖掘以及数据搜索等服务。
中国电信广东公司与全球知名咨询公司尼尔森合作推出的商圈大数据（Smart Pin）产品，就是通过运营商基站和室内WiFi位置大数据+消费者洞察实现商圈客流的精细化经营，不仅仅知道“有多少人”来了，还能知道“客户是谁”“从哪里来”“到哪里去”，满足了商圈客户在客流监测、客户画像、竞争对比、智能选址、门店管理、精准营销等方面的业务需求，驱动商圈智慧运营。
大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素，都是成就相关企业建设大数据IT系统的条件。相关行业专家建言，首先要升级原有的报表分析系统，其次逐步注意用户的采集，为数据分析模型的构建提供足够的数据。最后打通大数据分析的IT系统与企业运营管理系统，将大数据分析功能嵌入业务流程。
对于电信运营商大数据发展策略，业内专家强调整体部署和相对独立。一方面，电信运营商要制定整体的战略规划，明确自身定位。针对大数据现在的状况提出合理的发展建议和保障措施。同时还要对组织进行整体优化，完善整个技术演进的部署，明确核心价值，以开放的姿态展开交流合作。
同时，另一方面，电信运营商应该针对大数据研究和运用建立相对独立的机构或部门，这样更有利于资源的优化和配置，使技术研究更为专一，从而提高大数据的研究效率，缩短其市场投放前时间，赢得更多回报。同时，也避免了与其他部门的业务冲突，使数据分析更为准确。
从目前阶段看，虽然说大数据的发展空间很大，但毕竟电信企业的能力和资源有限，专家建议循序渐进、以点带面，从小案例做起，可选择电信数据资源优势明显、客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起，通过成功案例的实现，寻求规模化的复制。
数字化转型之路
我国电信业当前面临着新形势，特别随着OTT（“Over The Top”的缩写，是指通过互联网向用户提供各种应用服务）替代作用日益加强，移动互联网的兴起促使数据流量爆发式增长，电信业传统业务持续萎缩，而流量价值未能充分挖掘，电信行业似乎尚未找到有效应对互联网应用的商业模式。
归结其原因，一方面，受微信、微博及社交网络等OTT业务影响，电信运营商传统业务的业务量与收入显著下滑。语音业务、以短彩信为代表的基础增值业务遭遇崩塌式下滑，移动电话去话通话时长、移动短彩信业务量收同比增速持续下滑。可以说，互联网新商业模式对电信业传统的前向收费模式形成重大冲击，产业价值加速向互联网业转移。
另一方面，互联网应用的高速发展，正在带动流量爆发式增长。当前，我国整个社会加速进入数字化时代，国民生活方式数字化趋势明显，信息消费支出占居民人均可支配收入的6.5%。同时，移动互联网普及态势已成。工信部最新数据显示，我国移动互联网用户总数达到10.5亿户，月度户均移动互联网接入流量突破780M；手机上网的用户数再创历史新高，总数达到9.97亿户，手机上网流量保持翻倍增长，微信月活跃用户数量破8亿。
围绕抢夺用户时间份额和服务体验提升成为移动互联生态竞争的焦点，精耕细作持续解决行业痛点成为移动互联行业挺进的方向。然而，总体来看，归属基础电信企业价值不多，高价值部分被互联网企业OTT替代取走。在移动互联网时代，客户购买流量是为了使用OTT业务，运营商无法通过流量内容服务来提供商业价值，“管道化”趋势非常明显。
由于基于网络的基础通信业务日益萎靡，数字应用服务市场飞速增长，运营商纷纷提出转型，试图抓住数字红利，寻找新的业绩增长点。从通信运营商到信息服务运营商，从前向流量经营到双向流量经营，从通信产品套餐到ICT综合解决方案服务，从IDC服务到云网服务……运营商在不断探索业务转型之路，以避免被“管道化”的风险。
通过探索数字化的业务组合、数字化的技术架构，电信运营商逐渐发展出新型商业模式，并搭建起新型组织结构。电信运营商的数字化运营涉及业务、技术、支撑系统、基础设施、组织结构等方方面面的数字化重构，包括数字化产品的创新推广、数字技术的研发应用、配套设施与人员体系的适配转型，等等。
不过，目前电信业受新兴业务有效驱动增长动力不足，数字应用服务的培养和形成乏力，目前尚且无法形成收入增长动力，我国电信业的转型升级仍前路漫漫。
大数据助推电信业变革
伴随着大规模产生、分享和应用数据的大数据时代的到来，电信运营商开始向数字运营商转型。利用大数据技术，可以挖掘海量的带有通信业务信息的用户数据资源，盘活数据资源价值，这也是电信业突破发展瓶颈的重要方向，同时是未来运营商经营的重要内容。大数据将成为运营商驱动“流量创造新价值”转型的重要引擎，成为向客户提供“数据服务”的基石。
对于大数据的相關应用，国外运营商无论在服务运营商内部，还是服务外部企业用户方面，均已比较成熟，国内运营商在发展大数据应用时，亦可以在这两个方向齐头并进。
首先是应用大数据提升内部运营效益。作为信息服务渠道，电信运营商在其中转平台具有大规模的客户数据。电信运营企业通过对这些海量的数据资源进行挖掘和分析，可以在更为宏观的角度上看到市场的现状以及预测未来的前景，这就有助于电信企业在发展过程中，以及在具体的经营活动中做出正确的决策和判断。
根据Sysbase的统计测算，电信行业通过在运营中应用大数据，人均产值可以提升17%，在大数据行业价值贡献方面排在了所有行业的首位。美国德克萨斯大学的一项研究也显示，如果运营商对大数据的利用率提高10%，相应的生产效率将会提升17%，而销售额将增加96亿美元。
更为重要的是，开发多元化的业务还可以丰富产品提供的内容。电信运营商具有大规模数据的资源平台，通过共享这一优势也能够在竞争激烈的市场中寻找到更为优秀的合作伙伴，从而进一步提升电信运营商的业务水平。具体来说，可以通过数据采集、存储、分析将价值密度较低的海量数据处理成有价值的数据产品或服务，打包出售给合作企业用户。也就是说，将数据视为商品，为企业用户提供大数据服务，实现大数据价值，开创新的利润增长点。
大数据可以作为对外销售的产品已成为全球的共识。在确保用户隐私不被侵犯的前提下，可以对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造新的价值。Vodafone、AT&T、Sprint、法国电信、BT、NTT等运营商纷纷尝试将已有数据整合处理，提供给第三方以求获得新的收益。
目前，大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式（见表所示）。
美国运营商Verizon、AT&T的经验很值得借鉴。Verizon在大数据解决方案的帮助下，实现了对消费者的精准营销洞察，并且向行业客户提供商业数据分析服务，在获得允许的情况下，将用户数据直接与第三方进行交易。
AT&T与星巴克合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，预测消费者的购物行为，并在获得允许的情况下，将这些信息服务出售给星巴克；AT&T与Facebook合作，分析用户数据，发现用户对iPhone体验情况，制定精准的电信捆绑策略。 西班牙在大数据的运用以及资源整合方面，也做了不少好的探索。西班牙运营商通过收集用户的数据，确定用户的个人爱好、出行方式、居住点点等信息，并将其用在广告客户及媒体宣传方面。这些资源能够为商家提供合理的用户反馈信息，建议合理的商业选址，甚至可以为商家设计具有针对性且具有高度可行性的促销方案。在商业市场上，基于大数据的分析，甚至能够为商家提供信息预测服务。
以西班牙电信为例，其推出的“智慧足迹”服务基于完全匿名与聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务，目前该模式在国内WiFi运营领域应用较多。
除了这些以外，还有，运营商大数据在政务方面也可以发挥巨大的作用。有关专家表示，关于大数据应用的高级水平是在社会层面创造价值，充分发挥数据资源对社会的正外部性。
比如，在城市交通管理方面，基于运营商大数据，在特殊活动（如体育赛事、演唱会、大型展览活动）举办前夕，可提前预测区域人流变化情况，为交通部门人流预警工作提供参考。又如，在重点区域人流监控方面，基于运营商用户漫游数据，在节假日期间通过对市内景区实施人流监控，对人流量过大的区域向游客发布预警，协助公安局、旅游局、交通部门疏导游客，帮助管理部门尽快发现危机、做好防控工作。
数据资源优势的禀赋与开拓
传统数据时代，电信企业已经占尽海量数据先机，较其他行业有更完善和发达的数据仓库系统。主要以数据仓库系统为依托，通过报表、统计分析和数据挖掘工具。大数据时代，在原有传统数据采集和分析处理基础上，电信运营商也有了更广阔的数据处理渠道。
电信运营商作为信息网络的经营者，具备得天独厚的资源优势。长久以来，电信运营商主要的服务方式是面向客户提供信息的传递和中转。许多数据都要经由电信运营商这个传播平台。电信运营商在为用户提供语音通话、短消息发送、上网访问等服务管道的同时，也可以收集管道中流过的数据。
由于相比其他行业，运营商能够获取的数据更加准确和全面，数据几乎承载了用户所有的信息通信行为。运营商拥有最为核心的用户基础数据（年龄、性别、账单等）以及用户通信数据（位置、流量、语音等），这两大核心数据是一般企业无法企及的。因此运营商在大数据应用领域具有得天独厚的优势。
大数据时代所带来的科学的数据存储、分析、处理方法相对于电信行业传统的数据分析方法有更大的优势。
武汉大学信息管理学院专家表示，电信行业在大数据领域主要有CDR、RFID、WiFi等社交网络信息、GPS和移动终端上的各项应用信息等几个可拓展的数据源。
以移动用户为对象，通过RFID、WiFi和通话详单记录所记录的用户通信往来信息为代表的运营商数据更有分析的空间。而作为与智能手机关系最密切的电信企业，要想发展更多的业务和产品，当然不能忽略移动终端这个数据库可靠且细致的数据。其中，最有价值的就是地理位置信息。
位置大数据的应用领域非常宽广，比如基于位置数据的精准营销、商业选点布局、城市交通规划以及综合治理等。运营商的很多大数据能力因为数据安全问题无法应用起来，只有位置大数据在脱离个体行为数据时仍然在很多领域具有很高的应用价值，这也是现阶段赋予运营商位置大数据的发展机遇。
通过智能管道，运营商已经实现从流量中提取、匯聚各种有价值的数据。中国电信广东公司商圈大数据团队专家指出，电信大数据具有大数据4个“V”的典型特征。
其中在数据量（Volume）方面，运营商拥有海量数据来源。
在多样性（Variety）方面，运营商的数据类型既包括结构化的用户基本信息数据，也包括半结构化的用户访问日志数据和基站信令数据，还包括非结构化的流媒体数据。在业务数据上，全业务运营商不仅拥有手机、固话、宽带、WiFi和IPTV等基础业务，还提供各种信息服务。另外，运营商的互联网行为数据是管道层面的，是跨平台（OVer OTT）的，所有的OTT应用访问日志都有。
在速度（Velocity）方面，通信网络的实时承载保证了数据获取和存储速度，大数据能力平台与运营支撑奠定了数据快速处理的能力基础。
在真实（Veracity）方面，在手机实名制的条件下，运营商在数据源的客观性、全面性方面具有明显优势。
当然，如果缺乏其他行业数据，运营商所有核心数据的价值就没有发挥的余地。赛立信通信研究部专家指出，运营商的重点应放在对其他行业数据的拓展上，运营商的多元化拓展实际上是对多元化数据的拓展。
那么，运营商如何掌控各行各业的数据？专家表示，这就需要构建一个通信服务平台以及与各行业相对应的信息服务平台来支撑各行各业的服务，运营商通过通信服务平台与信息服务平台来记录消费者、商家、政府、服务商的各种数据，再通过平台上的人工智能、大数据分析来实现数据价值的变现。
比如由NTT DoCoMo Healthcare推出的wM平台，主要用来收集、分析、预测用户健康数据。在这个平台上构建各种与健康相关的应用，例如“健康管理”“步行挣钱”“作息管理”“女性专属”“预防接种”“怀孕监控”“育儿记录”等。合作商通过这个平台为消费者提供专业的服务与产品，例如医疗建议、保健建议、穿戴设备、测量仪等，个人消费者通过应用获得专业的服务，普通商家或广告商通过平台获得潜在的营销客户。该平台将运营商、服务/产品提供商、个人消费者、普通商家/广告商四个角色有效串联起来，形成共生共赢的生态系统。
运营商大数据发展策略
大数据时代的到来为电信运营商迎来了新的发展机遇。他们抓住机会，积极利用大数据产生的资源进行整合及创新，国内外已有不少先例。
中国联通利用大数据提供的便利条件，在用户服务体验上进行了探索和尝试。通过引入用户上网记录查询分析系统，有效地避免了因数据流量的使用所引发的分歧。同时还提升了用户体验。而中国移动也已将该技术运用到了云产品的架构当中。基于整个大数据资源建立起一个庞大的数据存储系统，通过进一步的整合，为运营商提供数据挖掘以及数据搜索等服务。
中国电信广东公司与全球知名咨询公司尼尔森合作推出的商圈大数据（Smart Pin）产品，就是通过运营商基站和室内WiFi位置大数据+消费者洞察实现商圈客流的精细化经营，不仅仅知道“有多少人”来了，还能知道“客户是谁”“从哪里来”“到哪里去”，满足了商圈客户在客流监测、客户画像、竞争对比、智能选址、门店管理、精准营销等方面的业务需求，驱动商圈智慧运营。
大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素，都是成就相关企业建设大数据IT系统的条件。相关行业专家建言，首先要升级原有的报表分析系统，其次逐步注意用户的采集，为数据分析模型的构建提供足够的数据。最后打通大数据分析的IT系统与企业运营管理系统，将大数据分析功能嵌入业务流程。
对于电信运营商大数据发展策略，业内专家强调整体部署和相对独立。一方面，电信运营商要制定整体的战略规划，明确自身定位。针对大数据现在的状况提出合理的发展建议和保障措施。同时还要对组织进行整体优化，完善整个技术演进的部署，明确核心价值，以开放的姿态展开交流合作。
同时，另一方面，电信运营商应该针对大数据研究和运用建立相对独立的机构或部门，这样更有利于资源的优化和配置，使技术研究更为专一，从而提高大数据的研究效率，缩短其市场投放前时间，赢得更多回报。同时，也避免了与其他部门的业务冲突，使数据分析更为准确。
从目前阶段看，虽然说大数据的发展空间很大，但毕竟电信企业的能力和资源有限，专家建议循序渐进、以点带面，从小案例做起，可选择电信数据资源优势明显、客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起，通过成功案例的实现，寻求规模化的复制。