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最近杭州FH放假，闲来无事一直在思考这个问题，想不到好办法，因此将当前的思考写下来，大家也帮忙参谋参谋，非常浅显，欢迎拍砖。
对于运营商等传统企业，本身拥有很多数据，虽然当前大数据对外变现很热，但对内变现在当下似乎更有现实意义，一定程度讲，当前大数据对内变现更为重要，为什么？
一是从收入角度看，在信息安全界限有待进一步明确前提下，在现有的机制体制下，对外变现商业模式有限，对外变现的收入也是杯水车薪，当前应以探索获取经验为主；
二是从传统业务讲，现在公司的核心存量业务提升的确到了一定瓶颈期，需要新的变革力量，大数据是其中一种，可能带来的效益是巨大的；
三是企业内的大数据意识渐起，看到了管理者和一线的期望，没有任何理由退却。
但跟其它大多数企业一样，大数据对内运营也面临困局，但在公司传统多级组织、机制、流程短期基本不变的情况下，如何寻求突破？
要知道传统企业不是白板一块，搞大数据必须尊重现状，找到切入点，难度比一些互联网企业更高一点，毕竟无法轻装上阵。
由此突然想到了王安石变法，在皇帝老子全力支持的前提下，如何突破重围，让变法落到实处，带给国家和老百姓以实惠？
假设我是王安石（大数据运营团队），我该怎么办？
以下就方法为上、自底向上、无为而治三个方面谈谈看法。
Part 1 方法为上？
大数据对内变现，如大数据营销，涉及企业的营销策划、目标定位、营销执行、营销反馈整个长流程，横跨多个部门多个层级多个岗位，可以说，牵一发而动全身，对于这么一个多目标的系统，如何才能实现大数据的变革？
由此想到了罗辑思维有一期讲到变法，有两种类型：效率性变法、活力型变法，分别对应单目标系统和多目标系统。
效率性变法靠权力推动，强调一定是先画蓝图，在施工，蓝图不对，一定会失败。它有两句台词： 第一句，我正确。 第二句，所有反对我的都并不正确。这种做事的方式对于集中精力干好一件事情是有效的，比如集中全国资源搞定原子弹，集中精力办好奥运会，集中精力搞好杭州FH，效率性变法有一个特点就是目标明确，权力驱动。
活力型变法可参考邓小平改革三论：猫论、摸论、不争论。 猫论：白猫黑猫抓到老鼠就是好猫。 摸论：摸着石头过河。 不争论：不要整什么意识形态，是是非非。之前看过腾讯做微信的过程就是活力型的方法：各地研发部都做微信的项目，而不是定各种战略之类的，谁做得好谁就胜出，最后广研部张小龙胜出。
活力型变法的启示就是面对目标太多，职责不清，相关利益千丝万缕的情况下，需要摸着石头过河。
很多企业转型用的恰恰是效率性改革的方法，成立各种战略委员会，每天讨论战略，用最多的资源不遗余力的推进，最后往往距离效率的目标越走越远。
感觉大数据本身并不是一个目标，而是一种手段，其在各个方面都可以产生价值，针对这种手段，到底如何使用，则每个企业不太一样，没有可借鉴的直接经验，对于这么一项看不清楚，但可能对于企业的很多方面都有价值的新东西，显然，活力型的做事方式似乎更适用它。
因此，大数据要获得成功，不是靠领导号召一下，全民营销就可以的，因为，它连基本的做事规范和手册都没有，这个跟很多传统企业的强调效率型的突进做事方法有所不同。
我们能在方法上翻身吗？
Part 2 自底向上？
传统企业的大数据对内变现，要尊重现状，实际在进行着改良主义的改革，就是不激进，不依靠顶层设计，而是依靠一线自发的力量和智慧来发展，企业上层运营管理更多的时候是将好的东西扩大推广。
这种方式面临很大的挑战，因为自底向上颠覆传统企业工作方式，我们能做好吗？这里提五点，也是最近感触较深的：
一是找准课题。不要神话大数据，关于大数据的应用场景，应该尊重企业的现状，某些企业渠道弱一点，某些企业拓客选择弱一点，某些企业流程长一点，因此大数据的发力方向各不同，总是要实事求是，有的放矢。
以宽带营销为例，搞清楚到底企业的短板在哪里，如果短板在宽带资源上，就不要硬拉着大数据上马，那也是性价比极低的事情，如果是客户发现，那么大数据可能就有用武场景。
感觉跟互联网企业还是差距很大，我们的需求调研，似乎在道上做得可以，但术上没有套路，调研往往是开个会讨论下，甚至凭着个人感觉就开始做专题项目了，缺乏严谨的论证。
二是启动效应。大数据作为新鲜事物，一线不一定明白怎么做，大数据运营者需要能主动给出一线建议，提供一些初步的东西，比如模型，产品等等，因为玩大数据还是有门槛的，说得再多，听得再多，也不如你实实在在做个东西摆在面前有说服力。
启动并不是一件容易的事情，大数据必须要有团队，如果没有一个能牵头做出活物的团队，没有成功的可能，不要搞什么虚拟组织啥的，一般价值不大，要做就专业一点，负责到底。
三是结果导向。很多情况下，大数据开始是搞不过一线的经验的，一线的执行人员，在长期的营销中已经总结出了一套行之有效的办法，大数据有它的优势，比如速度，准度，而传统方式往往顺应流程，实操性较强，我们在大数据应用中，也是跟传统方式博弈的过程，需能海纳百川，取长补短。
无论是一线面上对你如何满意，你的模型成功率多高，或者产品多么绚丽，评估大数据运营成功与否，只能数据说话，如果难以带来实实在在的效益，就难说成功，好的东西，一线追着你要，东西不好，就一边玩去。
四是反馈优化。大数据的价值发挥必然涉及到业务、数据、平台、产品、建模、安全等各个方面的协同，要有足够的钉子精神，在运营中去优化大数据策略和场景，并持续迭代。
传统企业其实做到这一点很难，因为一是大量的线下活动导致搜集数据并不容易，数据质量参差不齐，二是传统营销的流程还是很长，我们没法快速将一个创新数据想法进行论证，数据优化迭代周期还是太长，三是一线地域差异偏大，推进不快。说白了，我们还不是一个数据驱动的公司，要让其适应数据化的营销方式任重而道远。
五是转换心态。以谦卑之心去做运营，但我们似乎丧失了这个机能？举个例子，前段时间为一线开了大数据租户，但2个礼拜后，都没有使用量，偶然一个情况了解到，原来一线使用出了点小问题，但也不好意思来问，一方面一线似乎还是把运营者当成了布道者，另一方面我们也不关注到底有没真正服务到位，将自己的东西强加给对方就了事了。
很多现象反映出我们运营上的傲慢，有些行事的习惯根深蒂固，而我们自己却无法意识到，无怪乎外面人会说，传统企业缺乏互联网基因。
我们能否有真正的服务客户意识？
Part 3 无为而治？
但靠大数据运营团队能带来大数据的繁荣吗？
还不能，起步可以，但无法持久，这能解释以前很多数据类项目失败的原因。
以传统企业的BI为例，很多BI习惯于给鱼，无法给渔，这是症结。市场变化万千，实际不可能有人比一线更懂需要什么，做得再快，也跟不上一线的节奏。
大数据运营应该是让更多的人参与进来，让应用百花齐放，你可以是发动机，但绝对不要成为台上唯一的那个人。如果企业骨子里没有大数据的种子，就没法带来真正的大数据繁荣。
正如互联网的平台化思维，传统企业需要打造一个大数据开放共享平台和机制，企业内任何人都能以租户的形式在这个平台自主进行建模、产品开发、数据发布等工作，你要做那个推手，成为大数据的使能者，你的使命就是让更多的人成为你平台的客户，从而形成一个生态。
迪斯尼公司建造游乐园，作为乐园设计师，怎么才能设计出最科学，最符合游客需求的路线呢？答案是先不要设计，铺上草，让游客们自己走，走的多了，你把那个不长草的地方铺上路就行了。
这就是无为！无为不是不为，而是后为。要相信“星星之火，可以燎原”。
大道至简，传统企业大数据对内变现就好比改革，先从一个点撬动，然后一边变革，一边接收反馈，修正之前出现的问题，然后做成平台，然后推广，前人其实已经摸索了很多，总结了很多，但真正要领会其真谛，能付诸实践，又是何其困难，思想的禁锢还是让我们像井底之蛙一样，在无边的黑暗中去寻找光明。
行文很乱，随便看看，感谢阅读。
经验3265 分贝0 家园币7794 在线时间：905 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：1044428
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总体思路是对的，在目前安全界限不确定的前提下，互联网和运营商的大数据应用更倾向于内部的精准营销，出发点始于撬动一个点最后发展成一个业务、一个产业；
大数据提供的是数据支撑，后市场时代，没有数据支撑的市场营销注定落於下风，只不过目前还没那么急切；
互联网在大数据运用上领先一步，但是运营商的“大”数据确实互联网企业所不具备的，大数据的价值正在慢慢被发掘，大数据发展到最后估计会和深度学习、智能学习融合。
小心蝎子，蛰一下很痛的
经验145 分贝0 家园币433 在线时间：229 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：1014781
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大数据+AI+深度学习会撬了很多人的饭碗，那个时候才是这个行业的变革时期
经验4040 分贝0 家园币10369 在线时间：1471 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：219720
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大校, 积分 4040, 距离下一级还需 1960 积分
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简单来说，假设通话和流量都不允许收费，运营商怎么开辟新的收入？
项目管理师，一级建造师，CFA，微信公众号：持保称德
经验815 分贝0 家园币2090 在线时间：1131 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：52002
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一级军士长, 积分 815, 距离下一级还需 85 积分
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用户、时间、空间、管道、终端、平台、内容构建起来以人为本的生态环境。
把握人性，从人性角度（好色 饕餮 贪婪 懒惰 愤怒 妒忌 骄傲）出发思考商业模式、从门口的野蛮人角度来抢夺生意、从用户参与贡献发展扩张生态环境。
运营商现阶段利用手中的大数据可以做好内部变现，外部公益的两件事情！内部提升企业效率、外部树立行业形象。内部变现主要集中在网络提升、生产经营方面。外部公益维护社会秩序、参与城市规划、实时热点发布、保障抢险救灾。
运营商要从信号（）管道的传送者向用户IP内容的管理者转变。是时候需要一场升维思考，降维攻击的思维转变了。
挖掘用户传送内容的价值，取之于民用之于民。做一个内容服务平台。挖掘用户、时间、空间、终端价值，做一个广告服务平台。为善去恶是格物，做一个安全监管平台。
一点拙见！
经验601 分贝0 家园币1792 在线时间：89 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：278432
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赞同。一线需要的是真真有价值的数据。
经验8410 分贝0 家园币22599 在线时间：5128 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：166112
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别整那么高大上的，我就提一个需求，大数据如何发现代理商放号任务造假，计算酬金能否不经人工审核，交给大数据系统？
经验1040 分贝0 家园币3620 在线时间：527 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：240758
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银行有那么多用户信息、用户用卡行为信息，怎么也没见搞大数据
&因为银行躺着就把钱挣了，有危机感的银行应该会搞类似支付宝那样的或自家大数据平台APP，利用手中的资源可以强推&
经验755 分贝0 家园币1523 在线时间：79 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：464399
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路过，看看
经验14 分贝0 家园币26 在线时间：4 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：804033
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需要从根子上解决。
经验7 分贝0 家园币23 在线时间：7 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：1270730
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其实对内应用和对外应用除了数据不需要买之外，遇到的问题也没什么两样。前两天参加一个房地产大数据论坛，大家提到80%的销售最关心的还是拿到潜在购房客户的电话号码，而对很多地产大数据应用并不感兴趣，因为这些应用和他们完成销售指标的关系不够直接。对内应用也是一样，大家关注的是提升自己的绩效指标，而大数据应用还处于起步阶段，对于商业模型的认识可能还不够深刻，数据可能也存在比较多的缺陷，产品还需要不停地结合生产实际进行优化，刚开始时可能只能提供一定的辅助作用，实际使用者也许觉得价值不大，参与的积极性也不高。
在这种情况下，企业对于大数据的态度尤为重要，在外部行业来说，有的企业重视大数据应用，起步早，逐步积累了经验，逐渐就会形成有价值的应用和模型。对外的商业应用其实好办，大家做出产品，然后找到有这样前瞻性的客户进行销售。而对内的应用，主体反而很模糊，首先如果公司管理层关注的力度不大，那可能就难以推进了，如果管理层很重视，又存在实施主体的问题。大数据部门拥有数据，前端部门有数据应用需求，需要具体的产品把需求和数据连接起来，那么谁来做这个产品呢，如果大数据部门来做，和对外销售的产品相比，就存在一个问题，如何衡量这个对内产品的绩效呢，如果这个方面没有明确的办法，大数据部门显然没有积极性在这件事情上投入很多资源，而前端部门，他们有需求，但要具体落实却缺少开发人员，除非有一个开放和灵活的大数据分析支撑系统让他们自己去做分析，但同样这个系统如何建设，还是需要高层的推动，而且我认为，在没有很多的大数据应用实例基础上，这个系统建设的政治意义可能高于实用意义，投入了资源却不能产生好的应用，反而会磨灭应用部门的积极性。
另外电信产品的性质，就像水电这种基本生活资源，用户认知度高，但产品体验的差异性小，人格化因素少，会导致竞争的关键因素集中在价格上，大数据发挥作用的余地可能不大，目前行业内的应用也主要集中在网络优化和服务上。
在具体推进上，我觉得可以采用类似划小的办法，鼓励运营商前端人员和大数据人员建立合作团队，共同就一些需求构建应用模型，到生产实践中去检验，产生的效益，可以给团队成员相应的奖励，同时明确大数据部门的绩效评估办法，当大数据对内运营确实产生了价值，被大家所认可时，就能进一步进行系统性的规划
经验13622 分贝0 家园币28172 在线时间：1442 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：740030
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运营商做云服务有天然优势，不明白为什么不大力发展，只想着收线路租用费、月租吗
&我们这里能当上领导岗位的全是关系，没有例外。这些人十有八九水平都很差，看集团公司强如李刚都黯然离去了............&
经验17 分贝0 家园币41 在线时间：3 小时最后登录：帖子：精华：0注册时间：UID：1052101
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eachfans88 发表于
银行有那么多用户信息、用户用卡行为信息，怎么也没见搞大数据
因为银行躺着就把钱挣了，有危机感的银行应该会搞类似支付宝那样的或自家大数据平台APP，利用手中的资源可以强推
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scnc001 发表于
运营商做云服务有天然优势，不明白为什么不大力发展，只想着收线路租用费、月租吗
我们这里能当上领导岗位的全是关系，没有例外。这些人十有八九水平都很差，看集团公司强如李刚都黯然离去了............
&这个应该是集团公司或省公司考虑的问题。尸位素餐的的确很多，需要的就是螺丝钉一样的角色，没有多大的发挥空间&
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······电信运营商该如何利用大数据
作者: 通信信息报来源: 新浪科技 16:45:19
大数据市场前景广阔。市场研究公司MarketsandMarkets最新发布的一份报告预计，从2013年到2018年，全球大数据市场将会出现年均26%的增长率，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。
从网络数据到云计算，再到大数据，互联网时代真的变了。如今全球范围内的许多企业都在进军大数据应用市场，同时，大数据也为电信运营商带来了新的盈利空间以及新的挑战。
大数据“美好时代”来临
互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。
如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。
在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的云计算、奇虎36的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。
在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通过云技术、大数据构建了电商帝国……大数据引发的信息融合正在改变着IT企业的发展方式。
大数据时代运营商迎新机遇
在众多的IT企业中，乘着大数据的春风，运营商也迎来了新的发展机遇。现如今，互联网的发展已经深化到了移动互联网阶段，运营商在大数据领域具有先发优势。
运营商的用户数量巨大。运营商凭借多年积累下来的网络运营数据和用户业务数据，已经为其堆积了巨大的数据财富，这是移动互联网企业难以望其项背的。相对于互联网数据，运营商拥有的用户数据优势明显。首先，用户在办理固定电话和手机入网手续时需要提供实名信息，诸如年龄、性别、单位等；其次，运营商能够掌握用户的电信业务消费信息，诸如电信业务类型、业务资费、通话双方基本信息等；再次，运营商基于位置的电信服务可以精确获得用户的地理位置信息；最后，运营商拥有庞大的用户互联网访问量信息。基于这些信息，运营商完全可以通过深挖用户需求来创造新的商业价值。
可见，运营商利用大数据来经营市场是大势所趋。电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media前不久出示了一份调查结果指出，全球约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。
因此，运营商如果能够通过技术创新，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，势必称霸移动互联网。不过，随着互联网企业不断地推出互联网公司端，运营商的优势也在慢慢减弱。运营商尽管已经占了先机，但面临的挑战也不小。
运营商应用互联网思维拥抱大数据
移动互联网时代讲求不断创新、不断革命。腾讯很聪明，手机QQ和微信左右手互动，得心应手。马云也很厉害，自己把自己拆了，搞了20多家的垂直小公司，业务搞得生龙活虎。沃尔玛的尿片与啤酒的案例更有创意——沃尔玛通过数据分析发现了一个有趣的现象：尿片与啤酒的销量总是成正比。于是该公司做了一次大胆尝试，当把两类商品摆在一起时，其销量会变得更大……运营商要把客户吸引过去，需要持续地创新，用互联网的思维把用户大数据平台建设好。虽然目前运营商们都在谈“去电信化”，但与互联网巨头们相比，运营商仍缺乏互联网运营经验，对终端的掌控力度也不足，业务创新能力相对落后。业内人士认为，面对移动互联网带来的庞大的数据挑战，电信运营商的转型之路必须要围绕海量数据所带来的商机作深度挖掘和分析。
其实，运营商可以利用大数据分析用户的电信业务数据，深度挖掘用户需求，建立业务模式。比如，可借鉴互联网企业的关联推荐技术，运营商可向用户推荐电信关联业务，实现精细化营销。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给用户购买商品提供了便利，另一方面运营商也可从中增加广告收入。
大数据时代，带给用户更好的业务体验是掌握产业链话语权的关键，因此，只有在大数据分析的基础上进行商业模式创新和业务创新，运营商才能在激烈的竞争中立于不败之地。
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运营商大数据变现为何步履蹒跚
　　欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji　　文/刘自强　　一、第三条曲线日渐迫切　　最近总理的宽带降价提速论，又掀起了一阵针对运营商的批判。近几年来围绕运营商的负面话题此起彼伏，火爆程度远超其他国企。为什么运营商不能像水电煤一样，既关系国计民生，又在日常生活中隐形，悄悄地过好自己的日子呢？对于这个问题，有人归结为人傻，过度宣传过度承诺；有人归结为钱多，让人眼红的净利润、数千亿的采购与相关产业链拉动，导致利益相关者太多。　　最近微信上有篇文章，从产业的角度指出了问题所在，那就是三家电信运营商承载了一个“过重”的移动互联网产业，该产业对就业以及经济转型的拉动是其它任何行业所无法比拟的，这也是总理关注的最终目的，总理基本不会主动关注水电煤，除非它们出了大问题。　　材料力学告诉我们，物体承载过重，导致应力变强，结构变形，不稳定。一个行业也是如此，如果承载过重，压力与指责一定增多，产业链也会进一步裂变，不停地动态调整，直至与之相符的稳定结构出现。　　什么是未来通信行业的稳定结构？无法简单下结论，有可能引入更多的竞争者，从供给方面提升服务能力，让渡服务利润；有可能通信业务继续下沉，成为国家管控发改委定价的纯管道。不管是哪一点，对运营商而言，依靠流量的收益/盈利模式越发不可持续，第三条曲线变得前所未有的紧迫。　　近几年来，运营商一直探索并向第三条曲线转型，除了政企应用、数字内容外，大数据越来越受到广泛关注，很有可能成为与数字内容同等重要的第三条曲线。　　二、运营商数据价值逐渐明晰　　对于所有号称涉足大数据的互联网公司而言，可以从两方面判断其前景与价值，其一是否有稳定的数据源，其二是否有持续的变现能力，其中包含数据理解运用的经验积累。就数据获取而言，大的互联网企业由于自身用户规模庞大，把自身用户的电商交易、社交、搜索等数据充分挖掘，已经拥有稳定安全的数据资源。那么对于其它大数据公司而言，目前大概有四类数据获取方法：　　第一、利用广告联盟的竞价交易平台。比如你从广告联盟上购买某搜索公司广告位1万次展示，那么基本上搜索公司会给你10万次机会让你选取，每次机会实际上包含对客户的画像描述。如果你购买的量比较大，积累下来也能有一定的互联网用户数据资料，可能不是实时更新的资料。这也是为什么用户的搜索关键词通常与其它网站广告位的推荐内容紧密相关，实质上是搜索公司通过广告联盟方式，间接把用户搜索画像数据公开了。　　第二、利用用户Cookie数据。Cookie就是服务器暂时存放在用户的电脑里的资料(.txt格式的文本文件)，好让服务器用来辨认计算机。互联网网站可以利用cookie跟踪统计用户访问该网站的习惯，比如什么时间访问，访问了哪些页面，在每个网页的停留时间等。也就是说合法的方式某网站只能查看与该网站相关的Cookie信息，只有非法方式或者浏览器厂家有可能获取客户所有的Cookie数据。真正的大型网站有自己的数据处理方式，并不依赖Cookie，Cookie的真正价值应该是在没有登录的情况下，也能识别客户身份，是什么时候曾经访问过什么内容的老用户，而不是简单的游客。　　第三、利用APP联盟。APP是获取用户移动端数据的一种有效手段，在APP中预埋SDK插件，用户使用APP内容时就能及时将信息汇总给指定服务器，实际上用户没有访问时，APP也能获知用户终端的相关信息，包括安装了多少个应用，什么样的应用。单个APP用户规模有限，数据量有限，但如某数据公司将自身SDK内置到数万数十万APP中，获取的用户终端数据和部分行为数据也会达到数亿的量级。　　第四、与拥有稳定数据源公司进行战略合作。上述三种方式获取的数据均存在完整性、连续性的缺陷，数据价值有限。BAT巨头自身价值链较为健全，数据变现通道较为完备，不会轻易输出数据与第三方合作(获取除外)。政府机构的数据要么全部免费，要么属于机密，所以不会有商业性质的合作。拥有完整的互联网(含移动互联网)的通道数据资源，同时变现手段及能力欠缺的运营商，自然成为大数据合作的首选目标。　　通信网络作为互联网、移动互联网的应用承载，其通道数据涵盖所有的互联网与移动互联网行为，这些行为数据的解读，为全面解读“消费者黑箱”提供最为完备、准确的数据依据。　　传统的消费行为理论认为，用户(消费者)对产品和服务的选择是一个复杂的多种类的竞争过程。用户的购买决策过程是未知的，就像黑箱一样。用户先受到外部刺激，一方面是经济的、政治、技术、文化方面的不可控的宏观外部刺激，另一方面是产品、价格、渠道、促销的可控的企业营销组合手段的刺激，然后就是一个黑箱的购买决策过程，之所以说是黑箱是因为真正的购买决策特征、心理是未知的，难以完整、全面的把握，传统经济环境下所看到的实际上是用户选择后的结果或反应，多少人购买了，多少人使用了，以及口碑或满意情况。　　互联网环境下，一切行为都将成为呈堂证供，用户的购买决策构成由未知逐渐变为已知。比如电商消费中，我们能从用户的浏览记录、购物车记录、商品比价记录与最后的购买决策关联，能够勾勒出用户消费决策的过程。甚至链接的来源是搜索广告渠道还是自传播渠道，都能客观的进行评价。　　由此可见，作为互联网尤其是移动互联网通道的载体，运营商的数据对电商(甚至所有商家)用户活跃与销量提升具有重要的作用。比如某排名靠后的电商网站，其会员用户过亿，但真正活跃的不足2成，如果能知晓剩余的8成用户在其它电商网站的行为，其价值不言而喻。同时运营商的位置与行为轨迹信息、实名制导致的真实身份信息，对征信、精准广告、区域人流量统计、区域商业价值评估都有重要的参考价值，也是目前不少运营商省公司积极探索的方向。　　虽然方向已经明确，但以下三个方面的问题让运营商的大数据变现步履蹒跚。　　三、三个原因影响运营商大数据变现　　第一、当前的数据价值仍未到引起高度重视的程度　　对于征信应用而言，2015年1月份央行发布八家准征信牌照大大促进征信市场的发展，越来越多的公司开始涉足关注。但实际上每年200万笔的p2p交易，其中涉及的征信需求有限，即便加上其它的消费信贷，如果局限于互联网金融，与要承担的风险相比，当前市场需求与价值不足以让运营商决策层重视并下定决心涉足征信领域。广告领域应用也是一样，目前的程序化投放广告(DSP)本来就只占总展示广告的一小部分，其中的RTB广告在程序化投放广告中又只有一小部分，其中涉及到移动端的比例就更小。虽然多屏互动效果，移动端的数据对PC端的精准广告也有价值，但实际上能够准确关联PC与手机终端的比例不高，据说百度相对较高，也不到40%。总体而言，现阶段运营商数据变现的市场价值未能引起相关决策层足够的重视。　　当然如果运营商真是如私人互联网公司一样，一定不会轻易错过这样的讲故事机会，哪怕是烧钱，也是振奋市场提升股价的良好题材，影响力超出暴风科技DT战略的无数倍。比如征信的真正应用不在互联网金融，70%或更多的应用将用于信用经济，或者信用生活。　　2015年3月份，巴塞罗那通信展上有个北欧小公司KLarna(网上可以查到)，是做电商的。KLarna的电商和一般电商不同，用户注册身份后，不需要关联银行账户，不需要支付宝，凭借的是信用交易，先买喜欢的商品，由KLarna垫付资金给商家，然后在一定期限内，用户可以通过多种方式(包含邮寄)将欠款还上。其欠费风险控制主要来自大数据，至少你恶意欠过一次后就不会那么方便欠第二次。　　第一次听到KLarna CEO的演讲，觉得在中国这样信用缺失严重的国家不可能生存。仔细想一想，其实不然。过去银行给穷学生发信用卡，凭借的也只是一个身份，没有任何可抵押的东西，就可以给几千的受信额度，实际上这些学生的恶意欠费占总信用消费的比例，一定在一个可以控制的水平之内。在一个个人信用越来越受重视的社会，类似这样的信用经济一定有广阔的空间，这也是KLarna快速融资数亿美金并受追捧的重要原因。　　最近阿里的“芝麻信用”分数与旅行社办理新加坡、卢森堡的签证进行关联，这是信用生活的一种应用形式，其实，更广泛的想一想，目前的拼车、租车如果加入信用评级结果，业务量一定进一步提升，用户体验及保障也会进一步增强。　　第二、信息安全是绕不过去的门槛　　如果说市场前景可以通过画饼进行预期的话，那么信息安全是制约运营商大数据变现的最艰难的门槛。　　日工信部发布的《电信和互联网用户个人信息保护规定》，其总则中明确提出“用户个人信息”的定义“用户个人信息，是指电信业务经营者和互联网信息服务提供者在提供服务的过程中收集的用户姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号和密码等能够单独或者与其他信息结合识别用户的信息以及用户使用服务的时间、地点等信息”，能够追溯到个人终端的使用服务时间、地点信息也属于个人信息，其采集要遵行必要性原则，起使用要遵行告知并取得用户同意的原则，而且明确不得泄露、篡改或者毁损，不得出售或者非法向他人提供。　　按照该规定，目前互联网上的众多数据采集与交易都在规定的边缘，甚至或多或少存在违规现象。2015年3月华为在巴塞罗那通信展上的大数据解决方案中，专门有一个模块，满足防守条款要求，也就是允许客户选择公开或关闭个人信息(或某个部分的个人信息)。　　如果严格按照该条款，任何能够关联到客户号码或终端的个性化精准广告推荐都是行走在边缘地带，虽然以画像或标签化方式能够规避其中的部分风险。中国电信在大数据应用上走得较领先，也把安全性原则列在开放DMP业务规范基本原则第一条，如“进入大数据能力平台的用户属性数据与行为数据必须脱敏，脱敏数据不得包含能够直接或与其他数据关联后可间接追溯真实用户信息的内容”，但实际应用中，如果不能关联到用户终端，如何应用于RTB实时精准广告推荐？　　受该规定的影响，任何能够追溯到个人或终端的数据变现应用，与第三方进行变现合作均存在不可预料难以管控的风险。即便是经过用户授权同意的征信应用，往往蹦出一例安全事件(合作方将数据应用在非合作应用领域)，媒体放大后就会成为运营商不可承受之重。　　从未来的趋势看，即便大数据应用专家呼吁新的数据伦理，但关系到个人信息保护，其规定只会越来越强。国外运营商之所以少有大数据变现成功经验，大多受此制约。如Verizon的Pricision Insight服务，跟合作方共享面向商场、体育馆、广告牌业主等特定场所手机用户的活动和背景信息。因为只有2%的用户愿意提供自身信息，实际应用价值大打折扣。　　第三、端到端变现能力不足　　如果运营商能和BAT一样，有自己完整的端到端变现能力，比如独立申请征信拍照并推广征信应用，比如独自经营广告业务，如广点通、阿里妈妈、百度一样，独立的广告变现渠道，所有的用户数据流转在自身的体系内，那么一切风险都变得可控。因为对外提供的是评分结果，是推荐的广告内容，而不是用户的行为特征数据。　　但问题在于，BAT是先有变现渠道，后有大数据应用，就如先有微信用户群、先有朋友圈分享，后有精准feed广告一样，数据变现渠道是一项直接到达用户的核心能力，并不是简单投入就能获取的。　　说到这儿，感觉有点憋屈，运营商的大数据就如蒙古国的煤矿与稀土一样，自身消化不了，只能靠卖给中国或通过中国的火车卖到海外，才能实现价值。　　除了变现渠道之外，还有一项变现能力存在不足，该能力与运营商自身密切相关，那就是面向应用的数据理解与模型应用能力，该部分能力其实更为重要，更需要持续的资源投入。　　目前的问题也在于此，一方面需要资源投入锻炼数据理解与模型应用能力。这里特别强调面向真实应用，因为脱离真实应用的研究性投入并不能给实际数据模型能力提升产生多大帮助。比如对上网日志的解读，只有针对具体的应用场景，才有可能对某些电商网站的行为对应的URL代码进行深入爬虫分析。只有参与到征信模型及应用中去，才能检验想象中的影响因素与真实情况的一致性，比如打电话多的其综合信用评分可能不是更高，而是更低。另一方面缺少外部合作，较难理解真实数据需求，同时缺少变现收益来支撑持续资源投入。　　四、合作试点是解决之道　　虽然步履蹒跚，但广阔的前景仍然吸引运营商省公司积极探索、大胆创新。受去年上海踩踏事件的影响，目前面向政府、旅游部门的区域人流量统计与告警应用如火如荼，并逐步向其它应用领域积极探索。　　在数据分析方面，有一个很老的拇指法则：数据分析工作有70%-80%的时间花在收集和准备数据上面，仅有20%-30%的时间花在分析本身上。在刚开始处理大数据时，这个比例估计会更低。确定大数据中有价值的部分，并确定如何最优而精确地提取这些部分，非常关键，其实这也是探索并优化应用模型的重要过程。　　大数据公司通常定期展示一些洞察报告，就是边理解边实践的一种良性循环，不管这些洞察报告多么微不足道。这些不定期的洞察报告一方面让人们保持这一过程的兴趣，一方面不断探索数据应用领域与价值，不断完善既定的应用模型。　　就如站在河边学不会游泳一样，大数据变现应用实践比什么都重要。否则空对着自身的数据通过想象的方式去研究，无法真正锻炼变现能力。在当前缺少变现渠道的情况下，与有限合作伙伴在一定范围内的试点才是正确的解决之道。
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中国移动集团公司数据部项目经理
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