从资源到能力，重谈运营商大数据变现的核心竞争力
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作者：傅一平 微信号：fuyipingmnb 欢迎交流！
运营商大数据潜力不小，大家也运营了好几年，积累了不少经验，如果拿现在跟三年前相比，运营商的确有了长足的进步。
从组织的角度看，中国移动最近成立了中国移动科技有限公司，致力于将庞杂的IT支撑系统（包括大数据）统一进行专业化管理，联通大数据有限公司于2017年成立，其大数据一体化运营体系已经初具规模，中国电信云公司早在2014年就已经成立，其下的大数据事业部负责全集团大数据的运营，同时很多运营商省公司也建立了大数据专业组织，比如浙江移动的大数据中心。
从平台的角度看，运营商的大数据平台如雨后春笋般的建立起来，比如最近笔者文章中提到的电信飞龙大数据平台，随着运营商平台的集中化，数据汇聚的力度将进一步加大，这将极大提升运营商数据的竞争力。
从产品的角度看，电信发布有天翼大数据4+1产品体系，分别是风险管控、精准营销、区域洞察和智慧运营，联通发布有大数据的基础、标准应用和平台级行业解决方案共三层的八大对外统一运营产品，中国移动则发布有逍遥，和信用分等产品，同时子公司如浙江移动发布有“神灯”大数据品牌，下设风控、拓客及洞察三大类子产品。
从业务的角度看，运营商依托传统政企的力量大幅开拓行业大数据应用市场，覆盖了包括金融、旅游、交通、零售、政府等众多行业，可谓遍地开花。
虽然近年来运营商商业变现模式探索了很多，但获取的直接的大数据变现收入还是非常有限，如果看未来的3-5年，笔者觉得总体还是挑战更大一些。
为什么呢？
起码到现在为止，运营商变现主要还是依托大数据的原生优势，数据的差异化优势就是其大数据变现的核心竞争力，这个判断应该没错，但从运营商提出大数据变现开始，核心竞争力近几年到底有多大的提升呢？这个却是不容乐观的。
运营商大数据变现要创新商业模式，提升产品能力和销售能力，但数据能力始终是重中之重，特别要卧薪尝胆，谋划长远，毕竟BAT等公司大数据长得太快，此消彼长。
那么，运营商大数据的核心竞争力到底如何呢？
为了说清楚，可以套用VRIO框架，这个框架的提出者叫巴尼，是能力学派的的代表人物之一。VRIO四个字母，依次来自于四个英文单词。
1、价值性
V是Value，也就是价值这个单词的第一个字母，在这里，价值不是一个资源本身是不是有价钱，或者值钱，而是说，企业拥有的资源和能力，在它遭遇到来自于外部的威胁，或者面对机会的时候，能不能作出快速、有效的反应。要使企业能够获得竞争优势，它所拥有的资源和能力就必须能把握住机会，避免掉威胁。所以，什么是企业中最重要的资源和能力？就是价值链上那些最有助于应对机会和威胁的部分。
运营商大数据价值变现最大的V显然是数据，这几年，运营商依托于大数据平台及核心大数据的采集和整合，通过位置、上网、身份、行为等数据（具体可参考笔者的文章《PK BAT大数据？谈谈运营商大数据的价值》）打造出各类大数据产品，为垂直行业提供了大量的大数据解决方案，成为了大数据市场上的重要参与者。
相对于大多数公司，运营商正是基于自身大数据的独特价值打开了一定的局面，当然如果你说跟BAT等公司比，还是有差距，比如数据变现收入还很小，如果你问运营商的建模能力、产品能力及运营能力如何，纵向比当然是有进步的，但横向上要补的课就很多很多，在价值链上，客户最看重的还是运营商的数据底子。
2、稀缺性
找到了最有价值的资源，接下来我们要考虑它是不是稀缺的，稀缺性，英文叫Rarity，第一个字母是R，就是VRIO中间的R，一个资源只有稀缺，你有，别人没有，才能形成竞争优势，如果大家都有，顶多就是打个平手，不会形成竞争优势。
运营商的大数据现在稀缺吗？
这个要分开来看，因为各类数据的稀缺性是在动态变化的。
首先看身份数据。
几年前基于运营商客户身份数据的金融验真业务还是可以的，现在无论是黑市、互联网公司或者第三方数据公司都已经逐步让这个资源变得不那么稀缺，当然，是否稀缺也是相对的，数据规模很大也会形成另外一种稀缺，假如中国移动提供全网验真业务，则这种数据资源现在还是非常稀缺的，比如浙江移动就承载了部分全网验真业务。
随着实名制的落地，诸如用户的身份信息已经不仅仅是文字了，对于身份图像这类非结构化数据的识别、处理可以造就新的稀缺，这方面对于运营商的技术挑战很大。
另外一种身份数据实际也是非常稀缺的，比如职业、收入、家庭等信息，运营商基于较为全面的间接数据（比如位置、集团等）+建模能力可以获得较好的准确率和覆盖率，现在看来效果还不错，在短期内具有一定的稀缺性。
但随着BAT等互联网公司数据生态的不断扩大，其对于信息的整合能力越来越强，比如阿里钉钉就可以方便的获得用户的行业信息，这个数据非常具有竞争力。
其次看位置数据。
当前各类大型APP都具备了位置采集能力，而且定位更为精准，因此很多人说运营商的基于基站定位的数据变得没有价值，这句话对不对？
这个要看应用场景，过年过节的时候百度、腾讯搞些大数据热力图技术含量不高，在对位置数据连续性，实时性要求很高的商业场景，大多的APP位置数据是无法满足要求的，因为并不是每个人都安装APP，即使安装了也不一定打开，即使打开了也不一定能保证一直在线，APP位置数据的质量影响了其应用于其他场景的能力，因此，运营商实时的基站位置定位当前还是具有稀缺性的。
那么如果有些APP永久驻留手机后台，其位置数据连续性也很好，是否对运营商的位置数据构成了威胁呢？
至少现在还不是，因为运营商位置数据除了数据连续性、实时性优势外，还有可整合性的优势，也就是说，运营商位置数据可以基于号码ID跟其他身份、行为等数据做关联整合，从而可以为位置应用提供更强大的分析能力，而一般的APP很难做到，这个是差异化优势。
但不久的未来BAT肯定可以或者现在已经在做了，因为其产业链拓展和跨域数据的整合能力变得越来越强，诸如QQ ID都逐步成了通用的身份标识，在未来几年，运营商的位置数据会受到较大挑战，特别是其精度还远超基站定位，也许会与运营商的客流、交通等一系列主力大数据应用形成竞争。
为了应对未来的这个挑战，运营商需要在定位精度等方面进行持续的改进，同时随着位置类产品商业变现的深入，客户对于定位精度和实时性要求越来越高，大量的商机都依赖于运营商位置数据质量的提升，即使从运营商内部变现的角度看，更精细化的市场网格（管理单元下沉到街道、镇、乡村等）运营和更高效的网络优化（比如5*5米的弱覆盖探测）都依赖更精准的定位能力，对内的价值其实也是巨大的。
但从近几年情况看，运营商位置数据的质量改善挑战很大，诸如MR、小基站等精准定位的方案并不是没有，但面临着数据、算法、技术、投资等系列问题。
在这个方面，浙江移动大数据迈出了很大的一步，基于MR精准位置数据的应用正在普及，运营商只要下定决心，还是能逐步搞成，这里涉及到一个鸡生蛋，蛋生鸡的问题，大数据的效益还是逐步显现的。
最后再提一点，其实位置数据是个非常广泛的概念，围绕位置定位有大量的辅助工作要做，比如运营商虽然有每个用户的基站经纬度，但还要知道基站的扇区和角度等信息来帮助明确范围，有了大致的范围还不够，还要知道这个范围内的POI信息（没有POI怎么知道你去了哪里呢），运营商自己没有POI，因此需要从外面爬取POI，然后再跟内部的基站经纬度作映射，不同的经纬度还要做各种转化，由于基站定位精度不够边界处理就成了问题，比如把人定位到了河里，因此还要做算法的矫正，这还是最简单的处理过程。
因此，位置数据其实是比较复杂的，不能简单的用有无、准还是不准来判断其变现价值，现在运营商有一定差异化优势，但更多的是挑战，运营商无法再凭着原生的位置数据躺着挣钱，要自己掌握定位、爬虫、自然语言解析等系列技术，才能造就新的稀缺性。
再看上网数据。
运营商的上网数据是稀缺的，诸如阅读、视频等很多领域的信息还是比较完备的，但由于https等的影响，在电商、搜索等领域的行为信息的搜集则比较困难，未来更多依赖于各类未加密网站的长尾效应，通过构建上网行业知识库慢慢积累出用户的内容偏好，但这类工作需要持续的投入和运营，无法一蹴而就。
当前运营商DPI数据主要是为网络优化服务的，其上网内容解析的粒度、深度和范围还不够，但在管道没完全打开之前，不能轻易去判断DPI的价值，具体可参考笔者以前写的一篇文章《DPI大数据之战，运营商的艰难抉择》，但笔者始终对于其是抱有信心的，这是一座只露出一角的冰山。
那么信心何来？
运营商控制着上网网关就意味着对数据的一定控制权，在不侵犯用户隐私条件下，其实有大量的创新空间，机会还是很多的，比如DNS分析下就可能大有所为，当然这些深耕数据的活特别需要工匠精神，运营商一定要安排自有专门的团队去研究DPI数据，要舍得投入。
当然那种搞个APP排名吸引眼球的做法已经过时了，客户需要的是针对特定细分市场的APP分析，DPI解析APP如果不到几十、上百万级别，解析深度如果仅限于是否打开，其实没啥大的商业变现机会。
再看语音，短信、终端等数据。
这是运营商绝对具有稀缺性的数据资源，原来更多的应用于内部的经营分析和市场营销，在大数据对外变现探索的这几年，笔者觉得通过大规模并行的社交网络、时间序列等建模手段的应用，加上行业知识库的不断积累，可以让这些传统通信数据发挥出巨大的价值，是商业变现的利器，当然还有集团、订购、账单、管理等大量其他差异化数据，比如六度交往圈运营商就很容易做出来的，当前缺的是安全的应用场景。
从以上分析看，运营商的大数据潜力还是不错的，但如要形成未来的差异化竞争优势，做大变现规模，则需要付出巨大的努力，其采集、整合、解析、建模、产品和运营的挑战并不比谁小，运营商需要从前几年的资源驱动发展模式逐步向能力驱动模式演进。
3、不可复制性
第三个字母，是I，英文是inimitability，不可复制性的第一个字母，这个字母所代表的，是指你拥有的核心资源和能力，是不是不可复制，不可复制这一点非常重要，因为一种核心资源、核心能力，可以很快被人家学去，你的竞争优势就是暂时的。
运营商的数据除了身份，大多数据具有一定的垄断性质，也就是具备不可复制性，但除了数据本身，运营商当前不可复制的其它大数据能力有限（无论是人才、机制、流程、产品及运营等等），对此应有清醒的认识。
到底哪些是运营商必须要掌握的大数据核心能力见仁见智，但至少数据建模这个能力运营商还是要自己掌握的，在《大数据建模的自主和外包，边界到底在哪里？》一文中笔者曾经专门提出过这个问题，这代表了一种不可复制性，近几年的实践笔者也深刻感受到了运营商自己建模、小步快跑核心能力打造的重要性，不能奢望外包公司可以帮助复制这种模式。
随着大数据变现的深入，运营商需要尽快在产品、商务、运营等方面形成具有自身数据特点的不可复制力，这些能力的高低也事实上决定了未来变现的潜力，创新往往包无可包，对于运营商大数据运营的挑战特别巨大！
4、组织
VRIO的最后一个字母O，来自于Organization，组织，对于核心资源和能力的发挥，组织是极其重要的，这种重要性来自于两个方面：一是组织要对于它的那些独有资源又深刻的认识，二是要能够围绕着核心资源和核心能力进行布局，要能够把这些资源能力转化成竞争优势。
举个例子，如果中国男篮知道姚明是最核心的资源，有着最核心的能力，但是，大家都不配合他，没有后卫给他做球，他能够发挥作用吗？其实，中国的好多企业，不是没有好东西，也不是没有优秀的人，而是没有让他们发挥作用的组织保证和组织氛围。
大数据什么最重要，当然是数据，但有多少企业能真正围绕大数据去成立专门的部门进行统一的数据归集？在数据质量提升上面，有没有专门的资源投入？在一个数据部门内有多少人能真正的关注如何获取更多的数据，组织上又如何保证其在跨部门数据采集过程中的畅通无阻？
在大数据建模，产品或是运营上，根据笔者观察，对于大多数企业，在组织上的实际改革力度还是是比较小的，BI换个名字就变成了大数据，但其实大多数人还在做报表取数的工作，BI引进大数据变成了更大的BI，其实也是换汤不换药。
但大数据绝对是要颠覆传统BI运作模式的，企业要做大数据+的事情，而不是简单的+大数据，有人质疑为啥建立了大数据平台却没有效益，说大数据是大忽悠，这个可以参考下互联网+和+互联网的区别。
举个例子，比如以前大多数BI人员只要被动的接收需求就可以了，但大数据变现不一样，建模人员为了理解需求要自己去见客户，不仅要给出解决方案，而且要能承诺数据服务的质量（比如点击率），传统BI人员担心的是能否按时完成需求，而变现建模人员考虑的则是如何跟产品、商务协同完成好收入，从而让自己先活下来。
这些角色的转变对于运营商挑战特别巨大，比如在现有体制下，大数据销售人员可以按照大数据销售直接提成吗？，运营商虽然坐拥大数据，但组织机制上的考验超过大多数公司。
通过VRIO这个框架，可以更为清晰的看清楚运营商在大数据领域的潜力，运营商也要认识到自己面临的巨大挑战，从而在组织、数据、产品和运营等方面进行更好的布局。
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作者：傅一平 就职于浙江移动大数据中心 微信号：fuyipingmnb 欢迎交流！