蕪湖運營商大數據多少錢一條

⑴ 大數據變現,電信運營商只需往前邁一步

大數據變現,電信運營商只需往前邁一步

經過多年的技術積累和市場培育，大數據已經從「炒作」走向落地。全球主流的電信運營商普遍認識到大數據所蘊藏的高價值，開始積極探索如何將手中掌握的大量數據資源變現。目前，電信運營商的大數據探索主要集中在如何利用大數據分析用戶行為、優化網路質量和推動業務創新等方面。數據堂創始人、CEO齊紅威在接受《人民郵電》報記者采訪時指出，這些對於大數據的內部利用，往往需要對原有系統進行大規模改造，而且無法直接快速地帶來收入的增長，其實電信運營商可以用另一種思路，在基本不改造現有系統的情況下，立竿見影地獲得可觀的收益。

國務院為大數據發展「定調」

齊紅威具有十多年的數據挖掘研發應用經驗，曾任NEC中國研究院研發部部長、高級研究員。「大數據的本質特徵並不是『規模大』」，他闡述了對於大數據的理解。

現在人們對於大數據的認識普遍存在著誤區，認為當數據量達到一定量（TB級或PB級）就是大數據，其實不然，區分大數據與海量數據的標准並不取決於其數據量，從技術上講，「非結構化」數據才是大數據最典型的特徵。現實生活中80%的數據都是非結構化的，解讀這些數據，蘊藏著巨大的商業價值，這才是大數據。從商業模式上講，大數據就是移動互聯網產生的大量的關於人的數據。

近日，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，討論並通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，對消除信息孤島、支持大數據產業發展、強化信息安全等提出了明確要求。

齊紅威認為，這是一個極大的利好消息。「大數據作為全球發展的戰略資源，未來將像石油一樣，影響到世界格局。對於中國而言，大數據是國家戰略轉型升級的基礎，依靠數據和互聯網相結合的方式，減少中間環節，提升傳統行業運作效率。以前，一些地方政府或者企業雖然都認識到大數據的價值，但對於發展大數據仍心存顧慮：能不能做？做到什麼程度？『紅線』在哪裡？《綱要》的推出相當於政府給大數據發展定了調——不僅要做，而且要做大做強。」

大數據變現的閉環已經形成

2014年是大數據的商用元年，許多行業開始利用大數據真正地產生價值，齊紅威認為：「現在很像電商井噴式發展前的2006年、2007年，市場培育已經完成，生態圈初具規模，商業模式逐漸成熟。價值萬億的大數據市場的大門已經打開。」

齊紅威將大數據生態圈劃分為雲計算服務商、數據提供商、數據服務商和數據應用商四部分，實現從」數據流「到」資金流「分享共贏的商業運作模式。

其中，雲計算服務商主要負責提供計算、存儲和帶寬等基礎能力。

數據服務商則提供各種數據，包括政府大數據（公安、交通等）、行業大數據（電信、金融、電力等）、互聯網大數據（互聯網企業的用戶數據、互聯網公共數據）以及線下大數據等。

「現在網路上隨時都在產生海量的數據，但線下的許多資源都還沒有被數據化，這些數據同樣價值連城。」他透露，數據堂獨家推出了一款名為「眾客堂」的眾包平台，普通用戶可以通過該應用上傳照片、錄音等提供線下的數據並獲得一定的酬勞，目前「眾客堂」的眾客數量在全球范圍內已超過40萬。這些線下數據已經開始產生價值，例如，自拍照幫助美顏相機優化美顏程序；大量的購物小票分析出商品的價格走勢和促銷信息；語音數據幫助語音交互系統提高識別准確度等。

數據應用商則利用經過初步處理的大數據開發各類應用，例如徵信、個性化旅遊和交通服務等。他認為，「數據應用商將『百花齊放』，規模有望達到數萬家。」

數據服務商是大數據變現閉環形成的關鍵，具有三大功能：第一，連接數據提供商和應用商的紐帶，免去了雙方一一洽談的麻煩；第二，匯總大數據的平台，將各領域數據提供商的大數據整合、融合起來，將產生1+1大於2的價值，實現數據增值；第三，對大數據進行初步分析、過濾和分類，「數據服務商從提供商那兒收來的是『小麥』，但應用商需要的是『麵粉』，所以服務商就要完成把『小麥』加工成『麵粉』的工作。」

「簡單地說，數據服務商就相當於『數據銀行』，接收各方的『存款』，再將這些『資金』包裝成不同的產品後貸款給有需要的人，搭建數據共享的『生命線』，達成商業共贏，實現大數據變現的閉環。」齊紅威表示。

數據堂是國內首家也是唯一一家在新三板上市的大數據服務商，團隊的主創人員都有著十多年在大數據領域的技術積累，並在大數據產業發展過程中有著先發優勢，經過多年的數據源積累，已獲得金融徵信、交通地理、人工智慧、商家貨價等多領域的大數據，與國內外多家數據提供商和應用商建立了合作關系，摸索出一套適應我國國情的商業模式。

電信運營商如何從「數據銀行」提現

「電信運營商坐擁著一大片未被開發的『油田』。」齊紅威認為，電信運營商擁有著海量的高價值數據，例如掌握著用戶的各類地理位置信息、商業活動、搜索歷史和社交網路信息等大數據，具有維度豐富、群體性強、連續性好、網路行為全覆蓋和關聯性強等獨特優勢，「關鍵是如何將這些大數據變現，實現數據價值。」

齊紅威逐一分析並回應了目前電信運營商在發展大數據時普遍存在的幾點顧慮：

一是「能不能做」的問題。現在國家已經明確表示要大力支持大數據發展，在政策方面為電信運營商發展大數據鋪平了道路。

二是「投入與收益」問題。與數據服務商合作，電信運營商幾乎不需要改造現有系統就可以通過大數據獲利，預計產生的價值有望達到億萬元級別。

三是「競爭」問題。數據服務商只生產「麵粉」不生產「麵包」，不會與電信運營商形成業務競爭。

四是「數據安全」問題。數據堂獨創了一種模式——不「取走」數據提供商的數據，只是將軟體嵌入到數據提供商的系統中，最終只生成數據結果，經數據提供商審核後再將相關結果提供給數據應用商，這就有效地消除了可能出現的信息泄漏風險。

齊紅威表示，阻礙電信運營商挖掘大數據價值的障礙已經被一一清除，他們只需「向前邁一步」，即可擁抱蘊藏著無限商機的大數據時代。

「如果說大數據的發展是一場數萬米的馬拉松比賽的話，那麼現在才剛剛跑了1000多米。」但齊紅威同時指出，大數據發展已進入高速發展期，2015年將是各方布局大數據的關鍵時期，未來兩三年將初步奠定大數據市場的格局，大數據將迎來超過十年的上升期。

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⑵ 運營商大數據如何獲取客戶

怎麼做到低成本獲取精準客戶有辦法低成本精準獲客嗎？這個問題反映了下面幾個問題：1.SEM帶來的線索成本越來越貴2.廣告投放帶來的的線索也是越來越貴3.貴我忍了，線索不夠精準，直接導致線索的轉化率低大家都知道互聯網獲成本越來越貴，而且價格雖然提高了，但是精準度卻是沒提上來，這就導致了很多企業的利潤降低，甚至虧本的情況。那麼如何低成本精準獲客呢？要解決這個問題我們首先要明白什麼是獲客成本，獲客成本包括獲取客戶投入的人力、物力、精力、時間等一切成本。如果說你既不想投入金錢，乎旁余也不想付出時間，還想著精準獲客，有這好事我還能告訴你？如果說你想節約資金，這個有啟歷很多方法，比如可以選擇做優化，成本低，效果持久，但需要時間和歲滾技術，有一定難度，而且效果不穩定。如果你時間緊迫，想快速獲取流量，那你可以選擇競價或信息流，能快速獲取客戶，但價格大家都知道的。所以說如何低成本精準獲客還是要看你自身的條件了，有的人缺錢，有的人時間寶貴。估計大部分（包括本人）都是缺錢。不花錢又不花時間的精準獲客方法小編是沒有的，不過小編有一個獲客成本只有競價五分之一的獲客渠道——運營商大數據精準獲客系統。這個新的精準獲客渠道是大數據聯合運營商研發的大數據智能獲客系統，以運營商大資料庫為中心，直接抓取符合自定義條件用戶的聯系方式，直接與客戶進行溝通，降低企業獲客成本，提高企業利潤！怎麼做到低成本獲取精準客戶_傳統互聯網營銷：1、搜索引擎競價模式：優點：精準、高效、可控制。缺點：競爭激烈、效果不穩定、價格很高。總結：大搜競價模式是目前主流獲客渠道之一，由於是關鍵詞觸發展現，所以精準度還是不錯的，不過那麼多公司做競價，想轉化還是不容易的。總的來說如果有充足的資金預算，競價還是很有效果的！2、信息流廣告：優點：主動、原生、曝光高缺點：流量質量低、轉化難、價格高總結：信息流也是很流行的推廣方式，往往能獲得很大曝光，但是不夠精準，轉化難。3、SEO優化推廣：優點：穩定、長效、成本低缺點：見效慢、流量少總結：seo優化是通過優化網站提高排名和展現，吸引更多的流量和曝光。這個方法很長效，成本不高，但是優化周期也很漫長，流量不高。

⑶ 2020年運營商大數據市場價值大不大 有何價值

【導讀】在大數據行業發展過程中，運營商扮演者極其重要的角色，是大數據發展過程中非常重要的一環，今年來，運營商大數據已經應用到了很多行業和領域，那麼2020年運營商大數據市場價值大不大?有何價值呢?下面我們就來具體了解一下吧。

1、運營商大數據的市場應用

運營商大數據建模分析技術，運營商掌握著全國近15億用戶，用戶15億用戶數據資料進行實時監控，分行業建立用戶畫像具體分析，給各企業各行業各領域帶來了更先進的獲客，推廣與客戶關系管理平台。

(1)房產行業獲客應用

藉助強大的運營商大數據建模分析，和運營商用戶數據存儲分析能力，通過用戶畫像和完善的行業標簽幫助房產行業去挖掘和分析其潛在的有意向購房的客戶群體。依據對房產類網站，app，400電話，固話，小程序，關鍵詞等實時用戶數據進行實時數據監控和數據管理，緊密配合CRM平台對精準客戶資源進行獲客推廣服務和管理，實現精準用戶數據上的合理應用和轉化成交。

(2)教育行業獲客應用

藉助運營商大數據建模挖掘分析和精準的演算法對教育類網站，app,400電話，固話，小程序，關鍵詞實時訪問，活躍，來電者，搜索者用戶數據做用戶畫像，和行業分析處理，對有意向想接受教育者進行和教育資源分析，從而合理的與相關合作的教育機構進行匹配和部署。

(3)金融行業獲客應用

根據用戶畫像分析：依據金融行業網站，APP，400電話，固話等、從運營商用戶上網行為數據、通信行為數據等，去幫助相關金融機構，金融行業企業更加充分的了解自身潛在的客戶群體，從而減低業務難度，提高獲客轉化成交;

2、運營商大數據的應用價值

運營商大數據對我們的企業和不同的行業，領域，以及目前市場的營銷推廣，獲客都產生了重要的影響。從傳統營銷轉為數字營銷，數據營銷，在大數據時代，我們更應該選擇那些正規的規范的運營商大數據獲客產品，在避免法律風險的同時還可以讓其能夠發揮極高的市場價值，帶動政企又好又快的發展。

相信大家對於2020年運營商大數據市場價值大不大，已經有了自己的答案，如果已經確定了要在此行業獲得長足的發展，那就加油吧，你一定會成功的!

⑷ 運營商大數據獲客電銷數據平台代理靠譜嗎

盤雲（山東）大數據服務有限公司

這些年，大數據已經提升到了國家級別戰略的高度，從2014年大數據正式寫入工作報告，到在五中全會的「十三五」規劃建設中明確提出，要建設和實施我國的大數據戰略，大數據產業的相關政策措施密集出台，涉及到產業轉型、治理、科技攻關、產業扶持和安全保障等多個方面。

其中，數拍運營商大數據產業的發展獲得各級的大力支持，州茄產業環境持續優化，產業規模快速發展。我國信通院發布的《大數據白皮書》顯示，2017年，我國大數據產業規模達4700億元，同比增長30.6%，預計到2020年產業規模將突破8000億元。如此巨大的市場，市場內新進的玩家情況又是如何的呢？盤雲山東大數據服務有限公司的資深研究員就來為您講解一下，聯通運營商大數據優勢到底在哪？

聯通發力大數據優勢何在？冊畢察

首先，電信運營商在大數據產業具有天然優勢。

電信運營商依靠自身擁有的龐大客戶群，且可以獲取用戶高頻次、高互動性的實時動態軌跡的通話和上網數據。這么看來運營商能夠獲取到的數據，擁有互聯網公司所沒能有的量級和詳細程度。雖然互聯網巨頭本身也有大數據資源，但他們的大數據的來源是自身運營的app或者網站採集，而且採集用戶使用他們業務時產生的數據更多的是為自己服務。而運營商的數據來自於各個領域，同時運營商的大數據應用不僅限於自身，更多的是應用於各個行業，進行行業深度融合，為行業賦能。

其次，聯通大數據公司相較於其他電信運營商在大數據產業具有領先優勢。

聯通在運營商中率先進行混合所有制改革，加大了創新戰略的落地，為聯通大數據的能力注入了更強的活力因子。同時聯通一直高度重視大數據業務的發展。在三家電信運營商中，聯通率先進行了31省的數據集中，一個成立了專業化的大數據公司。經過幾年的發展，聯通在大數據產業已經積累了深厚經驗，構建了標准化的產品和大數據的解決方案，組建了經驗豐富、技術領先的隊伍。

最後，聯通大數據業務是合法合規的業務。

傳統渠道購買到的明文電話數據，目前國家已經命令禁止，定義其行為是非法買賣個人信息。但是全國那麼多家公司需要開展業務，電話營銷又是目前最簡單有效的拓客方式，需求那麼旺盛又不能一下子沒有。運營商大數據這個時候就解決了臨時出現的行業空白。通過包括弧碼加密等一系列手段保護客戶隱私，並在政府方面備案，成為了企業需要精準營銷時唯一合法合規的數據渠道。

⑸ 運營商大數據精準獲客，真正可靠的平台是哪個

在我國大數據有著很高的利用率，從國家戰略，到互聯網企業創建自身應用的大數據體系，說明我國一直在建設和大力發展大數據戰略，大數據應用方式也逐漸豐富和多樣化，運營商大數據就是其中一個典型的例子。

運營商憑借著海量的用戶群體，和用戶高頻率的使用其上網業務，通信業務，增值業務、並且擁有用戶和網站，網頁，APP應用，電話等平台的高互動性，和實時性。運營商大數據還擁有強大的雲計算大數據建模能力，比如用戶在上網瀏覽網頁的同時，該用戶的動態上網行為就會實時的產生。運營商大數據可以通過建模分析出實時的：比如用戶瀏覽了哪些網頁，哪些內容，訪問期間使用了多少流量，訪問了幾次，消耗了多少時間等。或者用戶下載了哪些APP，頻繁活躍的使用哪些APP應用，注冊了哪些APP應用，瀏覽APP應用的時間長短，期間消耗了多少流量，一天內使用了多少次等等。同樣可以分析出用戶的語音通話行為和簡訊收發行為等。

運營商大數據，有著互聯網公司所不能企及的用戶數據和實時性，精準性。運營商大數據的應用，並不像互聯網公司那樣，只能應用在自身的業務，而是可以幫助各行業，企業進行獲客，營銷等擴展應用，可以幫助不同的行業領域，根據他們的獲客需求去建模，獲取精準的客戶數據。

運營商大數據可以根據不同行業，企業對於自身所需要的精準客戶需求的不同，進而針對性的建模，相關行業，企業可以搜集自身領域的獲客線索（如同行網站URL，垂直領域APP應用，競品的400/固話等）根據獲客線索針對性的去建模，抓取網站實時訪客，APP的活躍/注冊用戶，400/固話的主叫被叫等，還可以根據性別的不同，年齡段，地域的不同，網站訪問次數，時長的不同，通話的時長，次數的不同，針對性的去篩選目標客戶群體，直到找到符合相關行業，企業的實時精準客戶數據。

運營商大數據有：移動大數據，聯通大數據，電信大數據。

1. 移動大數據精準外呼 ：全行業移動大數據精準外呼，精準觸達（通過建模抓取相關行業，企業的獲客線索，獲取符合該行業，企業的精準客戶，數據脫敏，CRM系統外呼）

2. 聯通大數據精準外呼 ：全行業聯通大數據精準外呼，精準觸達（通過建模抓取相關行業，企業的獲客線索，獲取符合該行業，企業的精準客戶，數據脫敏，CRM系統外呼）

3. 聯通大數據動態標簽 ：全行業聯通大數據動態標簽，匹配精準客戶（通過標簽去匹配聯通資料庫）

4. 房產， 汽車 行業精準大數據 ：可以根據全國，省市，縣區，樓盤，具體 汽車 品牌，車型，價位，檔次等標簽去命中實時需要購買和了解的意向客戶群體。

⑹ 運營商大數據對外價值變現的十大趨勢

作者 | 傅一平

來源 | 與數據同行

最近中國移動提出了DICT戰略，顯示其在政企市場進一步拓展的雄心，在這個背景下，重新探討下運營商的大數據變現很有意義。雖然近半年「大數據圈」似乎有點風聲鶴唳，但對於合法合規的進行大數據業務的企業來講沒有什麼影響。

下面筆者就結合自身實踐，給出未來2-3年運營商大數據價值變現的十個趨勢判斷，僅代表個人看法，希望於你有所啟示。

1、行業服務邊界不斷拓展

依託於運營商潛力巨大的數據資源和政企市場渠道資源，經過多年的市場培育和拓展，當前運營商大數據業務從原來的金融、旅遊等行業逐步拓展到政府、旅遊、交通、教育、商業、招聘、醫療等各個各業。

運營商ICT業務在推進中，也孕育了不少大數據業務的商機，大數據業務則反過來促進了ICT業務的發展，因為大數據除了業務價值，還有一定的社會品牌效應，兩者通過融合可以形成合力。

隨著企業數字化轉型的加快及產業互聯網的崛起，作為未來社會基礎設施的大數據，將與雲計算、人工智慧、物聯網、區塊鏈一起，在行業領域開疆擴土，其應用的邊界幾乎是無限的。

2、進入行業應用的深水區

大數據在行業領域擁有著巨大的潛力並不意味著運營商就能分得多少杯羹。雖然運營商大數據業務當前在金融、旅遊等行業已經有所斬獲，但這些行業低垂的果實基本要被摘光了。

以金融為例，4-5年前運營商切入的驗真，失聯觸達等業務，當前仍然是運營商大數據變現的主力，但金融行業並未如運營商原先預料的那樣，在貸前、貸中、貸後中給予運營商更多的機會，運營商很多變現業務模式的拓展基本是停滯的，起碼不夠快。

在大量的其他行業領域，運營商往往只能做到蜻蜓點水，而無法聚沙成塔，比如業務的復購率很低。

從定性的角度講，運營商對於行業的理解還是比較淺的，其大量的行業應用遊走在企業的核心生產流程之外，大數據似乎是奢侈品，而不是必需品，因此粘性是不夠的。

以金融驗真這個業務為例，其附加值並不高，且容易被替代，想想這幾年對於金融行業的理解又增加了多少呢？這些都是需要反思的地方。

筆者曾經在智慧交通相關文章中提到：運營商的數據在很多領域其實是很有前途的，但必須深耕，要理解這個行業的業務，通曉這個行業的演算法，不停的打磨產品，從而逼近核心。

可以這么說，運營商大數據將很快進入行業應用的深水區，為了順應這個趨勢，運營商需要建立專業化的組織去攻堅克難，挑戰很大。

3、與互聯網公司的競爭加劇

互聯網應該沒有把運營商當成主要的大數據競爭對手，但運營商進入這個領域會跟互聯網公司形成事實上的競爭，無論是新零售，智慧交通等等，進入者都會感受到互聯網巨頭的壓力。

比如運營商要為大型商超提供數據服務，但互聯網公司早就捷足先登，新零售是互聯網出的概念，當運營商還在進行自身渠道的艱難轉型時，互聯網公司線下商業的版圖已經規劃好了，當然也包括了大數據業務。你到商超談，人家一開口就提XX通怎麼樣怎麼樣。

當然還不僅僅是這些。

無論是互聯網公司在To G上自頂向下的推廣策略，還有諸如城市大腦單一采購來源的霸氣，都在說明巨型互聯網公司在這些領域的影響力。

運營商要獲得機會，得動用一切可用的資源，發揮自己數據的差異化價值，由點及面去尋找機會。實踐證明，管道數據的價值是巨大的，但巨型互聯網公司的數據也越來越好，這是不得不面對的現實。

4、從要素驅動向要素+能力驅動轉型

運營商當前在大數據變現上的突破只能說摘取了低垂的果實，但這種通過簡單數據加工形成的數據產品競爭力是不夠的，也是不可持續的。

比如做智慧交通，如果位置精度和覆蓋度不夠，連速度都測不準，根本做不出高質量的數據產品。

應該來講，運營商從來就沒有現成的、高精度的、可以到用戶級別的位置數據，粗精度的原始位置數據未來可能連支撐運營商自己的業務轉型都不夠，運營商需要充分挖掘現有位置數據的潛力，通過建模等方式把較為精準的位置模型做出來，才能有基本的大數據變現底蘊。

位置精度的提升雖然是一小步，但卻是對外大數據變現的一大步。位置准了，運營商對於人們整個線下生活的理解就准了，無論是客流，路網，OD等等都不再話下。

現在運營商依靠數據資源這個要素能走出第一步是不錯的，但光靠資源驅動已經不夠了，能力必須過來接棒，沒有能力加持的運營商大數據變現前景暗淡。

因此，運營商大數據變現未來不再是躺著掙錢，而是要從原始數據的驅動向數據+能力雙驅動轉型，這個能力包括人才、技術、數據、產品、運營等等，這是不容置疑的。但如果只是空喊著口號不敢探索嘗試，則也許連能力提升的機會都沒有。

5、持續強化大數據合作的生態

大數據變現從底向上涉及平台、數據、建模、產品、方案、渠道、咨詢、運營、安全等一系列的內容，運營商無法一手包辦，因此必須建立合作的生態。

從業務的角度看，缺乏渠道合作夥伴、缺乏行業解決方案對於運營商都是很現實的挑戰，最大的痛苦莫過於不知道商機在哪裡，不知道自己想做的這個數據或產品有沒有前途。運營商不可能瞬間將現有的客戶經理隊伍轉為數字化產品的銷售隊伍，畢竟知識結構的要求不一樣。

雖然可以採取MVP的方式推進，但一方面試錯的成本擺在那裡，運營商也並沒有資本為其背書，另一方面時間成本也大了點。現在很多運營商都有合作夥伴招募計劃，這是很好的嘗試，但符合要求的合作夥伴還是太少了。

從開放的角度看，中國移動的夢網曾經創造過輝煌，但開放這句口號不是隨便喊喊的，你得建立一套標准，清晰的告訴別人你有什麼能力，然後如何能方便的接入。

比如當我們在互聯網大會展示城市實驗室產品的時候，發現仍然有那麼多的人驚訝於運營商竟然還能做這個，就說明我們在開放這條道上還有很長的路要走。

而當筆者第一次訪問阿里雲網站的時候，其較好的使用體驗給我留下了深刻的印象，隨後定期的營銷推送起碼說明是用心的，又比如筆者第一次使用騰訊雲域名申請時，其後騰訊雲客服的電話調研也是很及時的。

因此，能否跟更廣泛的合作夥伴建立連接，能否建立起開放的平台，能否確保信息的安全，在很大程度上決定了運營商大數據變現的蛋糕能做多大。

6、通過集中化獲得溢價能力的趨勢將加強

由於歷史原因運營商的大數據實際是分省存儲和運營的，這跟互聯網公司天然的集中統一的數據基因是完全不同的。雖然一些運營商在集中化上做了很多努力，但相對互聯網公司，還是有一些差距。

各省本地化做一些產品雖然帶來了靈活性，但造成了事實上的重復開發，這種模式在創新階段其實沒什麼問題，但最大的問題是各個省能否有足夠的資源去保證產品的持續優化，無論從數據的角度，還是從運營的角度看，我們都需要一定的集約化機制來確保高效低成本的運作。

但這還僅僅是一個方面。

另一方面，相較互聯網，由於數據的割裂，運營商基於單個省的數據做出的產品溢價能力不高，往往只能服務於特定區域，在很多競爭中會處於劣勢，比如當前運營商基於位置數據的應用很多，但為什麼上網數據的變現卻很少呢？

這個不僅僅是簡單的https問題，更是因為客戶對於上網數據的訴求基本是全國的，沒有地域的概念，這讓運營商失去了很多突破的機會。

因此，運營商的大數據在一個省創新後迅速全網復制是一直要堅持的策略，而基於集中化的數據進行創新是提升產品競爭力的一個關鍵。

7、運營商DICT戰略將使得大數據獲得更大支持

隨著數字經濟的發展和行業數字化的進步，傳統產業轉型升級的需求強勁，運營商和雲服務提供商，均在強化雲、網、端、邊協同，推出「雲+網+DICT」智能化解決方案，幫助企業實現更深層次的數字化轉型。

運營商的政企2B市場是當前關注的焦點，而雲+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的關鍵，這意味著未來各種資源會逐步會向DICT傾斜，大數據需要抓住這個機會，通過DICT的融合來促進大數據業務的規模化發展，所謂「借勢」。

另外，當前三大運營商已經宣布了5G商用，中國移動也發布了了「5G+」計劃，其中包括「5G+AICDE」計劃，「5G+AICDE」是將5G作為接入方式，與人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、雲計算（Cloud Computing）、大數據（Big Data）、邊緣計算（Edge Computing）等新興信息技術深度融合，准備打造以5G為中心的泛智能基礎設施。

5G時代人和物、物和物之間的連接產生的數據類型將會更多，5G更密集的基站布點意味著更高的定位精度，5G業務形式更加多樣意味著管道中的數據內容會爆發性增加，運營商對於客戶行為的刻畫能力將進一步加強，每項垂直5G行業應用都將會與大數據有著千絲萬縷的關系，這些對於運營大數據的發展是利好。

8、日益趨緊的數據安全要求對於運營商既是挑戰也是機遇

運營商雖然擁有海量的數據，但很多省公司並未實質性的開展大數據業務，很多是基於安全的考量。即使是正在開展大數據變現業務的運營商省份，合規合法經營也是其開展大數據業務的底線，運營商對於大數據的業務創新是相對保守的。

事實上，運營商當前能開展的各項大數據新業務，都需要經過內部極其嚴格的法律、安全多道審核，加上行業、集團、省出台的各種安全管理規范的約束，還有定期的安全檢查，都讓運營商大數據業務從一出生就經歷著內部一輪輪的安全洗禮。

2019年持續發酵的各種信息安全事件讓大數據圈似乎如履薄冰，但其打擊的還是各種違法經營和黑市交易。事實上，經過新一輪的洗盤，運營商也許會面臨較以往更好的商業環境，數據可能會變得更為稀缺，畢竟以前黑市的數據交易會導致良幣驅逐劣幣的現象，當然這也只是一種猜測。

可以肯定的是，未來國家對於信息安全管控的趨緊會使得大數據業務的創新變得更具挑戰性，但合規合法的進行大數據價值挖掘，助力中國經濟高質量發展始終是主流，運營商雖然會面臨安全上的挑戰，但也有更多的機會。

9、運營商大數據對於TO C業務的探索不會停止

互聯網公司TO C業務前期是靠錢燒出來的，畢竟消費者是趨利的，擁有高體驗的產品和一定基礎的用戶後，互聯網公司才有了珍貴的海量數據，這個時候大數據才有用武之地，反過來賦能業務發展，這是互聯網公司應用大數據的本質。

運營商天然就有大數據，但大數據變現的實踐還是告訴我們，運營商的數據維度還是不夠豐富，比如缺乏消費數據，而巨型的互聯網公司通過應用的豐富不斷積累著更多維度的數據。

事實上，當前運營商的數據維度拓展基本是停滯不前的，如果不加以改善，在不久的將來，運營商的數據優勢會逐步變小，最終會影響到產品的競爭力。

現在運營商建立了很多專業公司，比如中國移動的咪咕，有人會質疑這些公司能否賺錢，姑且不從戰略的角度思考這個問題，即使站在大數據的角度看，這些公司的拓展能夠讓運營商擁有更豐富的數據，這就很有價值。最近中移金科成立了，支付數據對於DT有多重要不用解釋吧，因此意義是很深遠的。

其實做大數據產品的，哪個沒有點TO C的夢想？希望運營商能基於自己的資源優勢，結合大數據的差異化特點，能夠打造出真正的既賣座又叫好的TO C產品。

10、運營商對於低價值密度的大數據處理能力要求會大幅提升

運營商的DPI數據具有典型的大數據特徵，有潛力但價值密度低，但這個數據是運營商除位置數據以外最珍貴的數據，很多人說這個數據在運營商變現中實際沒啥應用場景，或者言必稱https，那是比較業余的說法。

隨著5G時代的到來，對於DPI數據的有效開採挖掘對於運營商大數據變現是核心的基礎工作之一。

首先，DPI這個技術原生是為網路優化服務的，比如很多欄位對於數據變現沒有價值，能否考慮更高性價比的處理手段？這個就需要運營商針對性的進行研究，比如從客戶洞察、精準營銷和價值變現的角度去高效低成本的採集管道中的數據。

其次，5G海量、低延時、非結構數據的特點，將進一步促進數據存儲、處理和分析技術的進步，即使是當前的4G，從採集到應用的時延也是比較高的，很難達到場景式營銷的要求，而且保留的周期也非常有限。

最後，5G大數據的價值密度將進一 步降低，對AI的能力要求將更高，即使是針對當前的4G數據，運營商的NLP等能力儲備也是不夠的，因此要盡快補足短板。

當然，以上十個趨勢只是筆者的個人判斷，受限於自己的能力和視野，以上談的肯定有很多不到位的地方，權當筆者拋磚引玉，如果能引發一點思考，那就更好了。