运营商大数据运营的现状及思考
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作者：傅一平 博士 浙江大学毕业 目前就职于浙江移动
这是笔者当前的一次关于运营商大数据的思考，从组织机制、产品体系、收益情况、安全问题及数据问题五个方面阐述，希望于你有帮助。
1、 组织机制
电信和联通的较早建立了集团层面的大数据运营组织，如电信的云公司，联通的信息化部等，因此其大数据集中化运营程度相对较高，联通还专门成立了智慧足迹公司，发布了沃指数品牌，总体推进的速度相对较快，移动则起步较晚，当前处于群雄逐鹿的状态，诸如浙江，北京，上海等很多省市都自建有大数据组织来推进大数据的专业化运营，当然电信和联通的省公司也同时存在分省运营的状态，比如浙江电信的数通公司。
不同的组织体系带来了运营能力的差异，打个比方，如果你是个客户找三家运营商合作验真业务，电信和联通也许可以直接找集团谈，但移动则要一家家谈，虽然移动和招行合作成立了做征信的试金石公司，但也还处于起步状态，拥有最多数据的移动当然认识到了这一点，最近从集团层面开始有所动作，相信大家马上会看到。
对于分省运营的公司来讲，存在的最大问题是以区区一省的数据谈判的溢价能力不行，各省协同不够，竞争能力大打折扣，一些大型的金融机构甚至不屑于跟单个省公司谈，因为成本偏高。
因此，当前一些运营商变现能力举步维艰，是有深层次原因的，并不是简单的产品和商业模式问题，运营商可是有90多个独立的经营单位，哪家全国客户都受不了跟90多家省公司去谈一个验真业务，90多个独立的经营单位也不大可能都会有对应的大数据运营组织，并打造与之配套的机制、流程、人员及产品体系，这个成本非一般的公司能够承受。
很多运营商的省公司明确表示：“我们真的没人没能力，集团或先进省公司趟出一条路后，我们贡献数据，跟着你喝粥就行。”
但也应该看到，在大数据的初期，分省运营也带来了灵活性大，数据整合复杂度降低，业务推进较快的优点，这是符合小步快跑的原则的，后面你会看到搞大数据运营投入实在太大了，集中化和分布式的推进模式很难讲孰优孰劣，都是每个运营商权衡利弊的结果。
2、 产品体系
数据分析可以分为简单数据的简单分析（统计取数分析），简单数据复杂分析（BI数据挖掘），复杂数据简单分析及复杂数据复杂分析（深度学习）四类。
三大运营商在大数据上摸索了几年，对于基于现成的大数据能干什么也应该清楚了，当前，不是妄自菲薄，运营商最擅长的是简单数据的简单分析，简单数据的复杂分析只能说勉强吧，复杂数据的简单分析则是当前对外变现的最现实支撑方式，即充分利用大数据的优势去直接变现，最大的蓝海复杂数据复杂分析由于涉及建模等系列能力要求，笔者并不认为是当前运营商的选择。
无论三大运营商或者各个省公司产品形式或叫法上有什么区别，无论是面对金融、零售、交通、政府、终端、互联网等哪个行业，运营商的当前的大数据产品体系是脱离不了下面的框架的，因为这些产品是以运营商的数据为基础的，因此各大运营商的产品基本殊途同归，没有更多的秘密，以浙江移动的为例：
应该来讲，基于运营商当前的能力，其产品和商业模式已经不少，主要的问题除了最大的分省数据隔裂的问题外，还有就是没有专精一门。
诸如位置产品，现在估计都烂大街了，但运营商真正在行业有影响力的差异化位置产品屈指可数，诸如精度问题、标签问题都还难以令人满意，让这些产品缺乏实际的竞争力，谈妥几家客户并不能说明什么问题。
这个的确没办法，一方面运营商的产品能力还不够，比如要精准实时定位其实可以做，但数据建模的成本太高，另一方面分省运营使得没法形成合力，产品同质化严重，重复建设一直是运营商分省运营的一个毒瘤吧，因此只能寄希望于打造更多的产品和想出更多的商业模式。
同时安全问题使得大多数走清单的路线被堵死，运营商也不能像互联网公司那样交换cookie等数据，数据交易的时机也远未成熟。
基于笔者的判断，在运营商的能力没起来之前，最靠谱的应该是金融风控，只要运营商的数据能够集中，解决组织机制上的问题，这个产品还是大有可为的。
其次是广告投放，只要能复用好运营商的渠道能力，辅之以逐步提升的标签能力，还是有可能规模化的，但挑战更大一点，因为要玩广告，运营的要求很高，当前一些运营商通过电话等形式投放广告，存在一定的安全风险，还是要慎重。
3、 收益情况
联通与电信的大数据变现收入号称都过了亿，从笔者了解到的一些移动省份看，收入也过了千万，但这个对于千亿收入体量的运营商来说，也只能说是象征意义吧，甚至是涟漪都算不上。
笔者跟友商有多次交流，大家都谈到了变现的艰辛，也谈到了变现收入的无可奈何的“水分”，因为运营商当前获得的大数据变现收益，并不是纯粹的，其不知不觉是复用了运营商原有的的一些资源的，比如传统政企的客情关系，运营商的线上渠道，信息化产品的搭配助力等，一些模棱两可的统计口径也可能赞助了运营商大数据的“收益”。
如果算上运营商近几年在大数据平台、产品及人员上的投入，合计成本应是很大的，是否真有利润还真难说，围绕在运营商身边的各类合作伙伴，依靠这一波也获得了些许收入，但也应要认识到光卖平台是无法持续的。
当然运营商由于转型的要求，做战略投入的确有必要，诸如移动也不差钱，但也要遵循市场化的机制，表面光鲜的背后帐要自己算清楚，不求马上获取利润，起码知道自己每年是否在进步，否则大数据这个数字化业务引擎倒变成了累赘，赔本赚吆喝并不是没出现过。
从大环境的看，当前大数据算是寒冬已至，很多大数据公司都面临着生存压力，处于温室保护的运营商大数据组织，需要时常问问自己，假如真的脱离母体，是否有独立生存的能力？
在相当长的时间内，运营商变现其实是很难收支相抵的，但运营商也要换个角度想问题，假如让亚信、华为或一个互联网公司来运作运营商的大数据资产，现在将是怎样一个场景？
既然时代赋予了运营商一次机会，运营商需要更加努力，必须颠覆自己的一切，因为搞大数据面对的是全行业，这里没有通信的保护伞。
4、 安全问题
这个达摩克里斯之剑现在越收越紧，有多紧呢？最近有关部委下了个征求大数据安全意见的文，意思是凡是有可能通过数据关联分析反推出个人用户身份的，都不能做，这个定义就很模糊了，意味着你做什么都可能犯错。
很多运营商基于安全的考虑，纷纷回缩战线，部分省公司和研究院已经实际撤销了大数据的相关部门，因为忙活了半天，一没赚到什么钱，二风险又这么高，体制内的确有这个问题。
现在有个态势是运营商大数据变现逐步从对外转向对内，让大数据在对内的精确营销，精益运营，精准建设等各个方面的发挥价值，但对内大数据运营的核心问题是，针对传统通信产品，固有的组织、机制及流程，还有多少可提升的空间？
笔者的判断是对内挑战比对外更高，改变存量的投入远远超过新增，关键是效果不好衡量，运营商也不可能去搞什么对内的虚拟结算，决定了驱动力存在一些问题。
如果仅仅对内还有一个问题是运营商可能离大数据生态越来越远，缺失未来的话语权，因为你不再有机会接触最新的技术、产业和客户，这个不仅有违大连接战略的意图，还跟DT时代开放的精神背道而驰，显然大家也不愿意看到。
向左转还是向右转，运营商的确要想清楚，联通和电信大数据对外开放的决心还是蛮大的，虽然当前采用的一些手段有待商榷，但应该还是着眼于未来吧，毕竟穷则思变。
不管如何，不要与趋势为敌，面对安全这个问题，合法合规的跨过去才显英雄本色。
5、 数据问题
谈运营商大数据现状肯定不能缺了大数据本身的探讨，虽然运营商大数据有独特的优势，但数据整合任重而道远。
运营商的网络和IT系统基本是分省独立建设的，虽然有相关的规范，但各省数据的差异性还是非常大，因此整合的难度巨大，以中国移动的一级经分系统为例，那是花了10年的时间和代价才建立起来的，但那个还仅仅针对的是B域数据，而占据运营商85%以上的O域大数据，不仅缺乏数据标准，而且数据体量巨大，解析复杂，其数据整合难度将远超任何一种数据仓库。
从网上的公开资料看，中国电信等运营商当前集中运营的数据也是B域为主，决定了其大数据集中化支撑的场景只能是验真类有限的几种，更有价值的上网内容，通话信令等数据整合也是困难重重。
但即使实现O域数据的统一采集汇聚，由于O域数据价值密度低，解析建模的代价会非常大，虽然诸如电信已经在行业知识库构建、ID整合方面已经走出了第一步，浙江移动已经开始基于MR数据进行位置数据精度的提升，但真正要让O域上网数据产生商业价值还有很长的路要走。
无论从技术的角度，还是组织的角度，数据的整合和质量问题应是运营商未来面临的最大问题，如果运营商不能构建一个强大的数据管理组织和体系，其大数据实际是很难真正发挥出规模化价值的。
当然运营商并不是没有看到这一点，比如中国移动的统一DPI方案，但所有这些离落地还有相当的距离，所有这些，都意味着巨大的投入和成本，对于运营商来讲，这将是艰难的抉择。
历史足迹
传统BI的认知：
大数据的实践：
数据管理的领悟：
《七幅图读懂企业的数据字典》
数据人员的修养：
运营商大数据：
我的读书笔记：
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