运营商大数据运营两大发力方向：数据整合共享 强化商业合作

大数据产业在2017年开年即再度热起来。全国信标委大数据标准工作组工业大数据专题组近日发布了《工业大数据白皮书》，推进工业大数据标准的研究制定，支撑工业转型发展。河南省发改委近日印发了《河南省大数据产业发展引导目录（2017年本试行）》，要求各地市按照目录中列出的大数据产业领域，抓紧谋划一批重大项目，建立重大项目库，推动大数据产业集聚发展。各行业的大数据应用新闻事件也频频见于近期媒体报道，各地运营商的旅游消费相关大数据也陆续公布。

笔者认为，大数据是运营商数字化转型的大脑，对于运营商转型发展具有重要意义，其多年服务大量客户所积累的海量数据，无疑为其带来了大数据应用和服务驱动增长的巨大机遇。笔者提出了通过精细化运营、创新型业务拓展、构建大数据生态平台增强产业链掌控地位的策略，抓住大数据发展的宝贵契机。当前，运营商大数据运营还存在哪些障碍，如何突破这些障碍？

大数据运营的五重障碍

尽管运营商在大数据领域已经开始投资和初步运营，但国内运营商大数据业务发展，仍然存在诸多的困难。

——整体投入产出

较大的投入和不确定的收益，使多数大数据应用缺少“性价比”；在大数据平台的建设和维护上，运营商都投入了不少的资源，目前在收入上仍旧难以出现基于运营商大数据的“现金牛”产品。

——信息安全问题

信息安全一直是一个无法逾越的关键问题。由于运营商数据中包含了大量的客户基本信息，其中涉及大量的个人隐私，一旦泄露并被不法分子利用，会给客户和运营商带来不可估量的损失。从国内的市场来看，由数据泄露引发的信息安全事件，在媒体的推动下，会对运营商造成较大的负面影响。因此，运营商在数据开放与对外合作方面一直都很保守和谨慎。

——互联网企业运营能力更强

运营商在大数据平台建设层面起步较早，但是对于大数据的跨行业应用和大数据产品化层面却步伐较慢，BAT及众多的互联网公司通过各种数据获取方式已经在积极地布局大数据产业。

——数据整合和管理

数据在组织中因为不同线条和部门的存在而处于割裂状态，拥有数据的部门之间往往缺乏顺畅的数据共享机制，加上各种烟囱平台的存在，数据的标准可能都有不兼容的情况，如何实现跨业务、跨平台的关联与整合成为运营商最大的挑战。同时，由于互联网上大量非结构数据的存在，运营商还面临着将非结构化数据与结构化数据进行统一、整合的挑战。这一系列的挑战使得运营商的数据一直处于分散和休眠的状态，无法真正发挥其潜在价值。

——人才培养与激励

能力和机制更是运营商绕不开的门槛。大数据属于技术密集型领域，技术专家（解决建模与架构）和复合型人才（解决跨行业的问题）的匮乏一直困扰着运营商，虽然短期可通过合作的方式解决，但长期来看还需自建团队实现能力内化和储备。而这往往需要在人力资源的开发、核心人才的引进以及激励机制的革新等方面下功夫。

需打破传统管理模式壁垒

为了更有效地发掘大数据的机会，笔者认为，运营商需要在以下方面对其运营行为作出改变：

——数据整合

将企业内部分散于不同业务部门和不同业务流程的数据进行集中和整合。在不少运营商内部，固网和移动的业务是相互独立的，甚至各区域分公司的客户和运营数据也尚未整合。这些数据的整合将能使运营商对自身的用户状况有全面了解，并且对广告商这样的潜在客户具有巨大价值。

——快速准确

相较于数据的规模与数量，运营商应当更关注数据的质量和处理速度。建立可迅速扩展的数据管理与整合能力，将有助于在保障客户隐私的前提下变现数据的价值；再者，着眼于建立大数据应用的试点经验积累，可以将大数据分析首先应用于内部项目：无论是通过客户群细分和个性化服务组合来提升营收，还是通过流程与运营模式优化提高效率、降低运营成本，内部的试点项目将有助于相关能力的提升、经验的积累和成功案例的打造，从而为进一步服务于合作伙伴或客户打好基础。

——数据共享

在运营商内部建立有效的数据共享方式，推动基于大数据的创新产品常态化，对于有能力的研发部门提供足够的资源支撑，同时对于有价值的大数据产品建立奖励机制，加快大数据产品化的速度。

——建立机构

在运营商内部，有步骤地组建大数据技术研究、产品开发和运营的团队。

——加强合作

快速推进运营商商业级大数据平台的建设和运营，加速大数据产业链发展；借助联通自身的客户大数据和物联大数据，吸引更多的商业伙伴共同开发大数据产品。

笔者认为，运营商当前面临三个战略性任务：在来自传统玩家和颠覆型玩家（比如OTT产品）的压力下捍卫自己的核心业务和客户群，建立可以在数字化领域发挥功能的基础设施（超越销售和一线客服）以及运营和商业模式，通过使用当前数据资产和伙伴关系来追求新机会，从而优化和改善客户体验。运营商在数字化转型的过程中，大数据是一个重要的抓手和支撑，借助大数据推动数字化历程，从采集、存储、分享、共享和应用层面，打通运营商传统的管理模式和壁垒，为其他潜在的新型数字化业务提供经验。同时，大数据本身也是极具价值的新型数字化业务，通过大数据带动运营商走向价值经营之路。

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