近年來，電信運營商利潤率增幅放緩甚至下降，傳統話音業務收入增長乏力，日趨邊緣化、管道化；數據業務占比迅速增長，但量收的剪刀差持續擴大，投入多回報少。

        在運營商轉型路上，大數據技術的深入應用與商業模式的開發大有可為，可以說是運營商規避同質化競爭，打造智能數據管道，尋找差異化經營“藍海”的必由之路。大數據的技術架構尋求高性能與低成本的統一，可以降低電信運營商龐大的IT資本開支壓力。大數據的商業應用促使電信運營商從單純提供網絡資源、前向收費方式轉變為基于網絡資源和依據海量數據資源提供服務的靈活多樣的混合模式，是一種新的商業模式。

        國內運營商大數據應用受限

        國內電信運營商在大數據應用方面主要受到了以下方面的限制。

        第一，數據采集散亂、深度不足：電信運營商擁有海量數據的來源，但采集渠道散亂，通常分級、分地區、分系統建設，整體規劃不足，數據標準化程度低，匯聚困難，無法形成有效的數據資產。

        第二，數據分析能力不足：電信運營商建有以數據倉庫為核心的經營分析系統，通常采用小型機加高性能存儲架構建設，針對傳統話單日志等結構化數據設計，還不具備非結構化數據與流數據的分析處理能力。

        第三，數據商業應用不足：電信運營商大量數據尚沒有充分發掘數據應有的價值，智能管道的建設正處在初期階段。現有分析系統僅對內部提供服務，缺乏對外數據開放平臺，大量數據未能有效進行商業利用。

        電信運營商大數據發展探析

        （1）大數據的政策支撐

        電信運營商應積極尋求政府的支持，推動政府為大數據產業發展提供積極的政策支撐與引導、對關鍵技術的研發提供專項財政資金支持、對重點工程項目的實施提供支持與保障。電信運營商應高度重視大數據信息安全，推動政府部門牽頭啟動大數據立法，解決大數據信息權屬與隱私保護問題；制定大數據技術標準與運營標準，規范大數據安全體系。通過政策支撐保障大數據產業的可持續發展。

        2012年10月，中國計算機學會和中國通信學會均成立了大數據專家委員會，從行業學會的層面來組織和推動大數據的相關產學研用活動。運營商可以依托該平臺推動企業內部大數據的發展。

        （2）大數據技術架構與算法的研發

        根據2012年美國市場調查咨詢公司（Gartner）發布的新興技術曲線，大數據技術正處于“期望膨脹期”，距離真正成熟尚需2~5年。電信運營商應抓住機遇加強技術研發，在開源技術的基礎上，發展適合運營商的大數據技術；同時應積極對技術標準做出貢獻，掌握技術主動權。在技術的拓展可主要集中在三個方面：（a）大數據的采集與傳輸技術。采集技術是指基于智能管道和物聯網的大數據獲取技術和算法；大數據傳輸技術研究應注重海量數據傳輸的安全可靠性，解決調度與控制問題。（b）大數據的存儲與分析技術。存儲技術主要指面向海量數據文件的有效存儲與讀取能力、大數據的新型表示方法和去冗降噪算法；分析技術的拓展方向應包括數據可用性和可計算性，計算復雜性問題，研究求解算法，進行高效處理等。（c）大數據的隱私安全技術。在大數據時代，如何保護用戶隱私安全不僅是法規層面需要解決的問題，也是電信運營商在技術層面亟待解決的問題。

        （3）大數據支撐運營中心

        運營商要充分發揮大數據的價值，首要條件是具備采集、融合、存儲、分析海量數據的能力。電信運營商可以在現有經分系統或數據倉庫的基礎上，針對目前數據采集散亂、采集深度不足、分析能力不足的問題，構建數據集中、平臺統一的省級或全國級大數據支撐運營中心，為大數據的應用與商業化提供精確支撐。大數據支撐運營中心可以設置如下邏輯架構。

        數據采集層：通過建設數據采集聚合網關，匯聚跨地區、跨系統的采集的豐富數據源。

        數據融合層：建設海量結構化數據、非結構化數據以及流數據處理能力，建立數據標準化體系，進行統一處理和存儲。

        數據應用層：通過構建不同的數據挖掘與分析模型，融合結構化數據，形成數據倉庫，對外提供統一服務能力。

        資源管理層：提供統一監控、資源管理與運營等功能。

        （4）大數據應用與商業化

        大數據應用與商業化是大數據發展的核心價值與落腳點。電信運營商擁有極其豐富的數據資源，相比互聯網公司更具天然優勢。對大數據進行全面、深入、實時的分析和應用，以客戶體驗為核心發展流量經營，是電信運營商應對新形勢下挑戰避免淪為啞管道的關鍵。

        通過大數據助力業務創新，提供市場營銷與客戶服務的精準支撐能力。在互聯網社會中，擁有數據，就擁有了了解用戶行為的基礎，從足夠多數據的疊加中可以探知一個人的過往行為，同時可以精準的預測出其未來的需求。通過對海量的行為和內容數據處理，可以獲得用戶的時間、位置、業務、終端等基礎信息，分析出用戶的身份、興趣、社交圈等，這樣可以開發出很多新的增值業務。

        通過大數據提升企業管理水平，提供透明管控與科學運營的精準支撐能力。運營商可以融合市場、財務、網絡等多個系統產生的海量數據，將相關聯的數據進行處理分析，有利于運營商更全面、更準確、更快速地獲得企業運營數據，為投資決策和網絡優化方案提供更多視角。

        通過大數據發展開放合作平臺，開辟新的商業模式，助力電信運營商轉型。電信運營商可以通過大數據支撐運營中心發展開放合作平臺，為廣大開發者提供海量數據資源，發揮大數據的價值，將數據作為資源，進而提升的運營商利潤增長點。

        大數據技術的發展及規模商用，使得電信運營商能夠充分挖掘管道內容，創造新的業務增長模式，應對“去電信化”的趨勢，轉型為綜合信息服務提供商，成為未來大數據時代中最大的贏家。但在推動商業化應用的過程中還應全面認識大數據的內涵，避免陷入單純的計算能力和存儲能力建設，要清醒認識大數據發展的成熟度，客觀分析用戶的應用需求，避免過度建設。