掘金大数据国外电信运营商如何做？
随着互移动互联网、物联网等技术的发展，全球数据生产量在高速增长。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40%以上的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB。
从市场规模来看，互联网、电信、金融、的大数据市场规模较大，2012年这四个行业占近一半市场份额；从适应性来看，互联网、电信、、制造这四个行业对数据应用的可能性较高，其应用特点与大数据技术有较高的契合度。
互联网行业大数据应用的起步较早也较为成熟，不仅是源于其数据类型丰富、范围广，同时作为一个高渗透力的行业，正在与各垂直行业发生深度的融合，原本隐藏于线下的孤岛信息，源源不断的输入到线上。随着网络技术的升级和终端设备的爆发，使今天的用户能够使用多种设备、从不同、通过多种手段来接入互联网，并在这一过程中不断创造新内容。目前，互联网行业的大数据主要应用在社交网络、B2C业务、精准营销、广告监测、在线音视等，经典案例有googole、Facebook、阿里巴巴等。
互联网行业经营大数据的成功经验值得借鉴。但是对于运营商来说，海量的数据并未带来可观的收入，电信运营商在大数据领域的探索遇到了数据资产不明、应用需求不定、平台建设、技术线、安全隐私问题等方面的挑战。如何依靠大数据解决方案避免哑管道化的危机是全球运营商共有的话题。
放眼全球市场，电信运营商大数据发展仍处在初级发展阶段，但是一些发达国家运营商的经验值得我们借鉴，主要包括两个方面：一是提升服务质量，改善内部管理；二确立商业模式，创造外部收益。
法国电信开展针对用户消费的大数据分析评估，借助大数据改善服务水平，提升用户体验。比如某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；T-Mobile采用Informatica平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半；SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失。
英国O2在英国推出了免费Wi-Fi服务，以积累更多的用户，从而收集到更多的用户数据，用在精准的广告和营销服务方面。NTT Docomo通过制作精细化表格，收集用户详细信息，大大加强了CRM系统和知识库，准确定位目标客户，提高了业务办理的成功性。
沃达丰公司的Tellabs“洞察力分析”服务是将通信网络中的大数据为可利用的情报。比如，通过使用3G网络中的数据信息来优化网络设置。
AT&T将与用户相关的数据出售给和企业以获利。AT&T开始将用户在Wifi网络中的地理、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如，AT&T提供的Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国电信发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门Dynamic Insights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。Dynamic Insights与市场研究机构Gfk进行合作在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹(Smart Steps)。该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据，可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析，并将洞察结果面向政企客户提供。Dynamic Insights计划面向不同行业推出系列产品，例如包含交通流量管理功能的“Smart City”。
Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Divisio，提供了精准营销洞察、精准营销、移动商务等服务，包括联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给或企业获取额外价值，数据业务的盈利在其整个业务中占比非常高。NBA球队菲尼克斯太阳队就是这项服务的客户之一，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等。
电信和沃达丰主要尝试是通过API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。
环视市场，不同行业经营大数据的具备着自身的优势。电信运营商应该合理利用自身的数据资源优势。第一，数据的维度丰富，数据规模庞大，而且属于全网性数据；第二，数据提供的可持续性，通信网络的时时存在为数据的持续和速度提供了。
运营商发展大数据基本专注于两大模式。第一，运营商充分利用大数据支撑内部语音通信和数据增值方面工作，比如精准营销、网络运维与管理、客户维系、刺激业务创新等，服务于运营商自身，提升服务能力；第二，尝试与第三方公司合作或者直接向第三方公司出售数据来，主要是服务于企业或者，获取利润。与第三方合作，共同承担开发成本，有可以预见的收益，对于开发和利用大数据非常必要。
对于我国电信运营商来说，大数据的经营不仅要借鉴国外电信运营商的经验，同时还要借鉴行业外的经验，争取有所创新有所突破。
从商业模式来看，运营商可以从五个方面尝试经营大数据：一是直接出售基础数据，二是出售聚合以后的标签数据，三是面向行业的洞察服务，四是广告全网监测，五是打造数据交易平台。
从运营商层面大数据的整体规划来看，可以从五个方面着手：一是盘点数据资产，包括自有、公开获得、可购买交换的数据资产；二是，明细应用需求，结合运营商战略、行业热点、关注及运营商现状明晰大数据的应用需求方向；三是用全局眼光建立统一的、公司级的技术架构，整合运营商内部的资源，建设应用平台，实现信息基础设施的整合、与融合；四是建立内部使用数据创造价值的相关机制，让数据在企业内部流动起来；五是在重点业务要瞄准关键领域进行布局，如物联网、数字家庭、移动商务、安全服务等方面。
此外，运营大数据需注意解决隐私问题。运营商需要有隐私意识，对客户信息搜集有法案地系统，防止客户资料泄露，同时运营商需意识到对于某一领域批量无记名数据的利用并不会泄露具体到个人的信息。
作者简介：陈宇航，毕业于交通大学，现就职于工业和信息化部电信研究院规划所客户与服务研究部，主要从事大数据、移动互联网业务、电信服务模式等方面研究。
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