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運營商發力大數據,實現流量經營向大數據運營的創新轉型

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電信運營商具有發展大數據的先天性優勢,電信與媒體市場調研公司Informa Telecoms & Media 在2013年的調查結果顯示,全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務。另外,大數據業務成本平均占到運營商總IT預算的10%,并且在未來五年內將升至 23%左右。

未來是一個數據驅動的世界,一切都將被數字化,數字化創新轉型將成為各行業應對時代變化和市場競爭的必由之路。Gartner 數據顯示,全球數據量每兩年翻一倍,每年新產生和復制的數據量將從2013年的4.4ZB增長到2020年的44ZB。IDC報告預測,到2017年,數字化業務上的能力欠缺將使25%的企業失去市場位置,20%的行業領先企業將被2000年以后成立的企業取代。

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電信運營商具有發展大數據的先天性優勢,電信與媒體市場調研公司Informa Telecoms & Media 在2013年的調查結果顯示,全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務。另外,大數據業務成本平均占到運營商總IT預算的10%,并且在未來五年內將升至 23%左右。可以預見,在流量經營逐步替代話音服務之后,大數據運營將成為電信行業新的轉型發展趨勢。

電信大數據具有顯著的應用價值與市場前景

從數據應用價值來看,電信大數據具有大數據4個“V”的典型特征:在數據量方面,電信運營商數以億計的用戶規模保證了海量數據來源;在多樣性方面,既包括結構化的用戶基本信息數據,也包括半結構化的用戶訪問日志數據,還包括非結構化的流媒體數據;在速度方面,通信網絡的實時承載保證了數據獲取和存儲速度,長期運營與營銷支撐奠定了數據快速處理的能力基礎;在真實性方面,在手機實名制的條件下,運營商在數據源的客觀性、全面性方面具有明顯的優勢。

從市場應用前景來看,電信數據在工農業生產與消費、個人生活與公共服務等方面都具有廣闊的市場應用價值。以位置服務應用為例,電信用戶的精確位置定位數據,既能夠為商家提供精準營銷服務的數據支撐,也能為政府部門進行交通管理和安全管控等提供參考數據。據貴陽大數據交易所的分析結果顯示:2015年電信大數據應用市場規模為10.34億元,2016年預計年增長率為60.77%,達到16.62億元,2016-2020年期間的年均增長率將達到120.95%,至2020年,電信大數據應用市場規模將達到471.84億元。

國內外運營商在多個領域進行大數據創新實踐

為推動大數據業務發展,國內外電信運營商在組織架構、應用開發、商業模式等多個領域進行創新:

組織架構方面:運營商通過專業化和獨立化的創新運營方式,適應大數據業務發展。2012年10月,西班牙電信(Telefonica) 率先宣布成立名為動態洞察(Dynamic Insight)的大數據業務部門;2014年3月,新西蘭電信宣布成立一家獨立的大數據子公司Qrious;2016年1月,中國聯通和西班牙電信宣布,雙方合資成立“智慧足跡數據科技有限公司”。該公司依托中國聯通的基礎通信網絡和市場經驗,以及西班牙電信在“智慧足跡”等大數據服務方面的技術,共同在中國提供大數據應用服務。

應用開發方面:運營商通過“風投孵化”、“眾包項目”、“垂直領域生態合作”等更加開放的創新合作方式,實現取長補短,促進大數據業務發展:2012年開始,西班牙電信(Telefonica) 啟動Talentum計劃,支持大數據相關專業的學校畢業生和創業公司的工程師進行大數據應用研發項目; 2013年3月,NTT DoCoMo與健康領域專家歐姆龍公司合作,基于雙方的數據整合分析,為用戶提供精準移動醫療保健服務;2014年2月,AT&T與IBM簽署合作協議,雙方將設立專門的大數據合作項目,共同發展大數據公共服務。

商業模式方面:運營商根據市場需求,結合自身能力,積極探索“數據源供應”、“數據平臺服務”、“數據基礎設施服務”等多元化合作模式:AT&T將客戶位置信息進行安全處理后,有償地提供給商家;韓國電信(Korea Telecom)打造 “智慧首爾”公共信息網絡平臺,涵蓋33個數據庫、880個數據集,提供公共服務數據支撐;西班牙電信(Telefonica)推出“智慧足跡”分析平臺,實現數據開發和分析能力共享,為商家提供精準營銷支撐;截至2015年底,中國電信已建成超過330個數據中心,為上千家企業提供IDC數據云存儲和管理服務。

運營商發展大數據仍面臨多方面挑戰

電信大數據給運營商創造了新的發展機遇,但也同樣帶來了嚴峻挑戰,主要表現在數據生產和數據交易兩個層面。

數據生產層面:

一是數據源方面,運營商數據支撐系統較多,由于缺乏標準化要求和統一口徑,數據散落在各種系統中無法進行有效的采集、分析,導致數據整合困難、時效性差,無法關聯、共享,一些關鍵性數據指標還存在缺失現象;

二是數據分析方面,現有的DPI分析能力難以滿足當前MBB流量井噴和信令監測事件頻發的數據分析要求,數據量的增加使得運營商傳統的處理數據和存儲壓力增大,數據類型的多樣化使得傳統數據處理窗口難以處理,數據需求的響應速度難以保障。

三是數據業務開發方面,各省市公司相對獨立,僅一個省的單月用戶計費數據清單就多達數十億條,而大數據業務的價值就在于跨地域和跨業務的數據融合分析;對于運營商而言,數據整合和管理難度大,在形成統一的大數據業務體系和品牌影響力方面,面臨較大挑戰。

數據交易層面:

一是數據安全方面,電信大數據涉及用戶個人隱私,在用戶數據安全和信息保護方面要求嚴格,如何在數據交易過程中,有效規避數據安全風險,切實做好數據安全管理和保障,是運營商必須面對的重大挑戰;

二是交易管理方面,目前全國性的大數據交易市場建設仍處于初級階段,在交易渠道、交易方式、交易規范、數據定價和技術支撐等多個方面均存在盲區,電信大數據的商業價值變現仍是區域性的個別探索行為,缺乏規范化支撐。

三是需求對接方面,電信大數據市場應用需求仍不成熟,除了金融、征信等個別領域,包括醫療、教育、交通等大部分垂直領域的應用需求仍處于較低水平,客戶對于電信大數據的應用價值、應用方式等方面認識水平較低,市場培育和開發的壓力較大。

運營商發展大數據需統籌規劃,構建大數據業務運營體系

要把握電信大數據的發展機會,運營商需要從戰略規劃、運營管理、能力建設、應用開發和人才儲備等多個方面入手,聚焦問題,整合資源,統籌協調,建立大數據業務運營發展體系。

戰略規劃:運營商發展大數據業務,必須制定明確的發展規劃,以自身能力建設為基礎,從內部資源整合開始,逐步推進:

***步,在內部進行大數據資源和能力的整合,打通各渠道的數據節點,統一大數據存儲和分析口徑;

第二步,初步實現大數據在內部運營中的實踐應用,包括精準營銷、網絡優化和用戶管理等,建立大數據應用共享平臺,并逐步開展對外的大數據合作;

第三步,實現全面的大數據應用服務開放運營,形成穩定的大數據生產力,逐步建立重點突出的大數據應用服務體系,明確大數據運營合作模式,按需進行大數據資源能力的靈活擴展。

運營管理:要形成大數據生產力,必須建立與之相適應的組織結構,突破現有組織格局的限制:

對內要建立專業化的大數據運營管理機構,如“大數據推進委員會”的形式,通過跨部門協同,將分散的大數據資源進行整合,構建統一的大數據共享平臺,為大數據資源能力的建設提供組織保障。

對外積極探索與其他大數據企業合作運營的方式,如“大數據合資公司”,利用自身的資源優勢、基礎設施能力和數據源,與互聯網公司、大數據軟件服務商等大數據企業合作,共同建立合資公司,積極開發大數據應用服務產品,加強大數據市場的運營推廣

能力建設:實現數據“資產化”管理,建立獨立標準化的數據資產管理制度,打造開放、共享的大數據運營支撐能力平臺。

形成數據統一認識,實現數據定義、口徑、編碼等方面的統一,明確在對外合作中數據資產的接口、安全規范等。優化平臺數據來源,加強現有大數據平臺建設,考慮引入外部數據資源,完善公司數據體系;加大數據投資力度:加強數據采集、存儲方面的投資建設,實現數據的及時性與全面性。

應用開發:基于豐富的大數據資源優勢,充分利用政企客戶基礎,從垂直行業、細分領域(如旅游、交通和安全等)切入,打造公司核心優勢,有選擇、有重點地開拓大數據應用服務市場。

強化基礎設施供應能力,充分發揮公司的網絡基礎設施優勢,開展寬帶、移動網絡基礎設施的傳輸供應業務;充分利用公司的大規模云基礎設施和IDC基礎能力,開展云空間租用等相關基礎設施供應業務;以基礎設施供應服務為依托,為大數據應用服務市場的開拓提供有效保障。

人才培養:發展大數據的關鍵是人才,首先要明確運營商大數據人才的需求,一是具備數據分析和研發能力,能夠建立適應電信運營商的數據架構;二是應熟悉電信自身的業務,對電信大數據的來源、類型和應用方向都有深刻理解。

其次,要建立完善的大數據人才引進和培養體系,外部引進人才要注重創新能力與實踐經驗的結合,既要有大數據專業出身的應屆生作為基礎資源,又要挖掘實踐經歷豐富的大數據行業人才;同時,要積極進行內部挖掘,善于從公司內部發掘具備大數據能力,并熱衷于從事大數據相關業務的人才,進行培訓提升。

結語

在大數據快速發展的時代,運營商擁有豐富的大數據資產,通過大數據業務的創新發展,釋放管道中龐大數據的潛在力量,將有力推動運營商克服當前流量經營中“量收不匹配”、“管道低值化”等發展困境,實現轉型發展。然而,美好的前景仍需要踏實的行動來實現,要想抓住大數據的發展機遇,運營商必須克服傳統運營架構的限制和阻礙,以更加開放和創新的精神,構建適應大數據發展的全新業務運營體系,挖掘新的業務增長點,搶占大數據產業發展的生態位,實現面向數字化社會的轉型發展。

責任編輯:藍雨淚 來源: c114
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