“我們為什么要積極擁抱大數據?”美國電信運營商sprint公司技術發展和戰略主管vonmcconnell的公開表態或許可以回答電信企業代表——運營商的這一疑問：“即使運營商淪落為‘啞管道’，我們依靠數據分析也能生存下去。”

    細細品味這句話，不難發現，對運營商乃至整個電信業而言，大數據涵義有多個層面：來自ott(互聯網企業越過運營商，發展基于互聯網的各種視頻和數據服務業務)服務商的威脅不容小覷，電信業擁有豐富的大數據資源，以及電信業擁有足夠的大數據分析能力并非難事，電信業開展新業務尤其是bi(商業智能)的潛力巨大。

    現實也確實如此，電信業感受到了壓力，并計劃把握通信技術大規模普及的契機，獲得更為豐富的數據資源，再將這些數據資源加以挖掘和提煉價值，把握大數據帶來的巨大潛力和機遇。

    必須參與大數據

    “ct與it的融合已勢不可擋，ct產業需要從以語音為中心轉型為以內容為中心和以融合為中心。”賽迪顧問云計算產業研究中心陳靚指出，“在當下的電信業里，話音業務逐漸衰退，內容逐步成為主導，電信產業的價值鏈被拉長，衍生內容不斷增多，而從業務投資來看，硬件部分的增速低于整體市場增速;軟件和服務同比增長相對較快。”

    目前來看，享受紅利的正是所謂的ott廠商，它們在電信業的平臺之上提供應用和內容，并獲取用戶相關數據。“ott業務確實對運營商的語音、短信、彩信等業務形成了取代效應，這對電信企業的收入造成了一定的沖擊。”來自某運營商地方分公司的一線員工表達了對現狀的擔憂，“要想避免淪落為‘替他人做嫁衣裳’的管道，我們必須積極行動，好好利用大數據和分析，更加精準、更加高效地把握用戶需求，提供他們需要的產品和服務，或者與產業鏈中的伙伴一起開拓新的業務模式。”

    有關數據顯示，智能終端的發展帶來了數據流量的指數級增長：2010至2015年，全球移動數據流量將激增26倍，達到每月6.3eb，寬帶ip數據流量將達到每月80.5eb。如果仍采購舊的架構和以傳統的方式去“應付”這些數據，“所需要耗費的成本是不可想象的”。

    此外，根據工業和信息化部發布的數據，電信業的固定投資規模增速明顯放緩。賽迪顧問的研究結果與之呼應：“2011~2012年，電信業it投資的結構發生了一些微妙的變化，軟件與服務的占比從29.9%上升到32.1%。”這也就意味著，[FS:PAGE]以云計算和大數據為代表的軟件和服務將成為電信業it投資中的亮點。

    既有外因(搶蛋糕的ott廠商在行動)，又有內因(需要處理長久積累的并不斷快速增長的大數據)，再加上產業環境的變遷，在這些因素的驅動下，電信業是時候主動列席“大數據盛宴”了。

    云計算與大數據相生相依

    “云計算是大數據的基礎平臺，即云計算加速了大數據時代的到來。”這在業內已是共識。正如中興通訊首席架構師、業務總工程師羅圣美所說，云計算為大數據的存儲和處理提供了可能——云計算提供資源虛擬化和分布式處理的功能，并提供底層架構。

    值得強調的是，電信企業尤其是運營商在云計算上具有絕對的先天優勢——可靠性高、受信任程度高、資金實力雄厚、具備端—管道—云的整合優勢，這些因素都使得“電信行業的企業足以勝任‘理想的公有云提供商’的角色”。

    “可靠性是電信業最引以為傲的指標。”來自某運營商研究院的一線研究人員介紹道，“5個9，即99.999%是基本要求，目前我們有的系統已經達到7個9。”這種高可靠性正是云計算所急需的，也是用戶在選擇云計算服務提供商時所考慮的首要因素，畢竟企業業務的中斷不是鬧著玩的。

    公信力高則是電信業積累下來的一筆寶貴財富。“互聯網廠商因為其靈活性，會在應用層面占據一定的優勢，但以運營商為代表的電信企業在管道管理和服務提供上所具有的公信力是他們的一大優勢。”陳靚指出。

    電信企業尤其是運營商受益于數十年來行業的飛速發展，資金實力雄厚不言自明。“對任何it解決方案提供商來說，金融和電信是最需要拿下的兩個行業。”一位業內專家如此調侃道，“因為這兩個行業客戶的錢包最鼓。”

    “從前端的終端到中間的管道，再到后端的云計算，電信業的整合優勢體現在這種產業鏈的完整性上。”終端制造商生產消費者使用的設備，它們還會與運營商聯手提供面向消費者的一些服務;內容提供商則為電信服務提供內容服務;運營商建設、管理運營電信網絡，提供基于網絡的電信服務，這就形成了一個完整的云+端的生態鏈。

    “在公有云方面，電信廠商是最有優勢的，它們所擁有的公信力和面向公眾服務的開放性使得它們是‘托管隱私或者商業秘密’的第三方的首選。”上述專家表示強烈看好電信廠商在云計算市場獲得成功的前景。

    在[FS:PAGE]大數據上的核心優勢

    信息成為企業的重要戰略資產，從外部環境來講，市場競爭和政策管制要求(遵從薩巴斯、上網日志審計等管制要求)越來越多的數據被長期保存。從內部發展來講，企業越來越需要長期保存各類數據，以進行用戶行為分析、市場研究。信息服務企業更是需要積累越來越多的信息資源。電信企業就是典型的信息服務企業。

    運營商有足夠的底氣宣稱擁有豐富的大數據資源，包括數據資源、基礎資源和平臺資源，而且這種資源的全面性優勢是其他企業所無法比擬的。

    回想當年，移動通信的發展目標是讓任何人在任何時間、任何地點(whoever、whenever、wherever)都能接入網絡。這就決定了電信行業的數據可以完整表征“誰在什么時間、在哪里做了什么(who、when、where、what)”，從而重構完整的用戶行為軌跡圖。上海聯通總經理蔡全根表示，對運營商來說，數以億計的通信用戶基數保證了數據的海量和多元性。

    “金融業獲取的用戶數據僅僅是交易相關的，但在電信業中，由于智能手機功能的擴充，身份識別、定位、支付，甚至內容等用戶信息，再加之m2m技術的興起，電信廠商獲得的用戶數據是橫跨多個領域的。”上述業內專家指出。從實際數字中不難感受到這種豐富度——以上海電信為例，徐家匯商圈每分鐘就能產生8萬條位置更新的數據。

    從服務的完整性上看，終端—管道—云的全鏈條掌控能力使得運營商可以提供一致性的完整服務，以保證用戶體驗。事實上，服務完整性是對用戶滿意度綜合指標影響最大的一個因素。

    至于數據分析能力，“電信企業更是胸有成竹”。“多年的技術積累，電信企業的內功可謂深厚，在大數據時代，只要電信企業敢想敢做，它們會厚積薄發。”前述業內專家希望電信企業在大數據時代發揮所長，有所作為。

    大數據能帶來什么

    運營商在利用大數據上已經做出了不少努力和嘗試。前述研究人員表示，他們一直在思索如何處理大數據：“我們認為，大數據的處理可以分為幾個層次。第一個是公眾級別的，批量處理數據，輸入和輸出的數據不會立即給用戶。這些工作可以在分鐘級別內完成。第二個是非實時的，小時級的，供用戶行為分析之用，這里面可以做一些大數據的應用。第三個是秒級的在線處理，要求在短短的幾秒之內給用戶提供請求的結果，這時候就需要快速的交互式的大數據的分析，比如門[FS:PAGE]戶、brm、實時事件的告知、支付等。”

    “從應用的角度來說，運營商利用大數據可以實現四個方面的提升：第一，數據標準化;第二，基于平臺的精準營銷;第三，優化客戶的服務體驗;第四，提高業績效益。”他詳細闡述了這四個方面：數據標準化指的是從總的大數據平臺來講或者是從運營商的角度來講，有頂層的設計和規劃，保證高效率地使用大數據;精準營銷則需要做商業的數據分析，去給企業服務，或者推送廣告。“基于手機的精準營銷可能會比基于互聯網的精準營銷定位更明確一些。我估計每一個運營商都會逐步建立自有商業平臺，也會做一些商業平臺的分析”;在優化用戶體驗上，“我們想到了三個方面，比如怎么樣給客戶提供信息分析圖，包括賬單分析圖，或者是為一些客戶提供個性化服務，還有一個是主動服務體系，比如說在某個時間節點提醒用戶還信用卡，這件事情運營商也是可以去做的，它可以通過用戶平常在手機上還款行為的記錄，或者是相關的一些數據來進行分析，來提供這樣的服務。我覺得這樣的主動服務很貼心，我自己非常希望有這種服務。”此外，運營商還可以為零售商提供服務支撐;至于提高業績效益，運營商首先根據數據和業務的生命周期做出規劃，整合新的it架構和原有的架構，優化組織架構，提升內部管理能力。而通過制定大數據標準可以提升數據的共享能力，“運營商是最大的一個數據管理者，如何去管理數據，讓它體現更大的價值，就在于我們未來怎么樣去發現它的價值，怎么樣去把價值運用到業務中去，或者提高我們的業務水平也好，或者推進行業走向一個新的發展階段。”

    他舉了一個上網記錄大數據梳理的例子。“每一個用戶3g上網記錄基本上都能達到幾萬到幾十萬條，利用上網記錄來分析客戶的行為特征，然后有針對性地給用戶提供相關的一些服務。”

    英特爾數據中心軟件部售前顧問黎超指出，在電信領域，大數據有很多應用場景，比如客戶感知、客戶精細化劃分，而最典型的是基于信令進行客戶群的識別和劃分。

    中國移動廣東公司邁出了大數據支撐服務的第一步。現有計費系統維護成本高，客戶需求個性化，而rdbms解決方案無法滿足存儲規模和實時查詢要求，無法為用戶提供滿意的服務。“每個月產生約1億條的詳單數據，每一條數據大小將近1kb，即每個月會產生100pb的數據。要讓用戶在1秒內查到6個月的詳單，還要支持2000個查詢并發，這在以前不可想象。”中國移動廣東公司的代[FS:PAGE]表表示，“而英特爾大數據解決方案讓我們用不到四分之一的應用軟件成本實現了，還將性能提了2倍。”

    他強調：“英特爾提供的通用計算平臺降低了總擁有成本并提高了性能。apachehadoop軟件的英特爾分發版消除數據訪問瓶頸和發現用戶使用習慣，使我們能開展更有針對性的營銷和促銷活動，‘大數據表’增強了hadoop hbase，可以跨節點自動分割數據表，降低存儲擴展成本。這些都是我們提升用戶滿意度的支撐。”

    大數據規劃

    “我們為大數據市場畫了一個創新路線圖。第一個層面是運行支撐，第二個層面是組織管理層，第三個層面側重于對數據的商業智能的分析和挖掘，給客戶提供支撐。再下面是應用服務層，這個層面有更多的受益方，包括互聯網廠商、電商和運營商自己。通過應用服務層可以挖掘出大量的用戶的需求，而通過滿足這些需求，可以獲得更好的利潤增長和未來業務的增長。”該研究人員表示這也是該企業的規劃藍圖。

    談到對電信業大數據未來的展望，該研究員表示，這是一個波段式的發展過程，在體系成型后，大家會不斷地關注更精準化的平臺，在這個平臺之上，大數據產業更加可實施化和可預見化。運營商首先要去探討移動互聯網時代發展的特點，并思考如何根據發展的特點去制定相應的應對策略，以靈活地匹配這種發展模式，積極尋找合作者，正確定位競爭者。