坐擁海量數據的運營商大佬，如何走出商業變現之路？

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10月26日，第一財經旗下DT財經發起的數據社群——數據俠聯手復旦大學大數據研究院人文社科數據研究所，共同舉辦了以「大數據商業應用解析與未來展望」為主題的公開課。課上，數據俠聯盟成員、中國電信大數據產品經理、2016年SODA大賽（上海開放數據創新應用大賽）冠軍汪科科，以中國電信的海量數據為例，向復旦大學的同學們與數據俠社群的數據愛好者們介紹了大數據商業化的方法論。

本文根據汪科科的演講內容整理而成，通過對中國電信的海量數據類型、產品服務以及商業化程度等方面的介紹，幫助大家更好地了解目前大數據商業化的情況。

所謂「電信運營商在整個大數據產業鏈當中如何實現數據外部變現」，即為數據怎麼變成錢。

運營商作為一家數據源公司，與阿里巴巴等大型互聯網公司一樣，它的數據分為兩部分使用：

一部分用於「內部賦能」

一部分用於「外部變現」

下文的內容將圍繞運營商的數據怎麼嫁接在其他公司或產業上，為他們帶來價值增量這個角度展開。

▍大數據產業變現路徑

大數據產業如何變現？很重要的一步是我們要了解大數據產業鏈。理解了大數據產業鏈，企業才能知道在整個產業鏈當中我在哪裡？我的客戶在哪裡？我離我的客戶有幾步？如何才能縮短我和客戶的距離？

從供需的角度來看，整個大數據產業鏈分為有數據的人、有技術的人和用數據的人三部分，大數據變現就是要把「數據和洞察挖掘能力轉換成服務」，為使用者帶來增值。

總體來看，大數據產業鏈包括數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘以及數據應用和消費四個部分。在這四個部分當中，運營商處於產業鏈的基礎層，即數據源端，在整個大數據產業變現路徑當中，運營商是非常重要的一環。

▍運營商的數據類型

得益於自身服務的寬度，運營商的優勢在於完成了大數據行業中部分核心數據的匯聚和打通。有很多數據在運營商這裡先天就是打通的，不需要再找第三方數據來進行打通。上海電信大數據覆蓋了1000萬移動手機用戶、500萬固網寬頻用戶、300萬IPTV家庭用戶、800萬固定電話用戶和700萬電信賬單用戶。不同類型的用戶為上海電信提供了不同的數據。

互聯網類的行為數據

上海電信大數據覆蓋的這些用戶，每天都會產生各類互聯網行為數據，包括固網側、移動設備側以及WiFi方式上網所產生的行為數據等。在使用互聯網或移動互聯網時，用戶的行為會在信息高速公路的管道中留下痕迹，如通過網路看書、看抖音視頻等，這些痕迹都可以被運營商收集到，形成大量的互聯網類行為數據。

位置數據

為了給用戶保證7×24小時不間斷的通信服務，運營商與用戶保持了7×24小時的不間斷連接，與此同時也就可以獲得7×24小時的移動位置數據。除了運營商之外，很多移動互聯網公司，包括APP產品的互聯網公司，也會提供移動用戶的位置數據，但如果用戶在後台將位置許可權關閉，這些企業就不能夠獲取用戶的位置數據。相比於這些企業，運營商的優勢就在於能夠獲取7×24小時不間斷的移動位置數據。

通信行為數據

通信型數據包括兩種，一種是話音數據，一種是簡訊數據。這部分數據擁有非常高的潛在價值。通信的數據量可以涵蓋出一個人的社交圈，哪些人是經常聯繫的，哪些人在不同時間段之內是周期性聯繫的，通過模型可以分析出哪些是你的同事，哪些是你的家人。

C2C（Consumer To Consumer）的簡訊在互聯網社交時代雖然已經被微信等社交軟體取代，但仍有一部分人喜歡使用簡訊發送信息，因為它強制性地一定會到屏幕最前面，讓對方看到。

電視行為數據

今年9月份，三大運營商的運營商電視（包括IPTV及中移動的OTT電視）在全國4億電視使用人口當中已達到2.2億，超過有線電視成為最大的電視服務供應商，因此，運營商通過電視服務的提供獲得了海量電視行為數據。

基礎信息數據

除了以上4類數據外，隨著實名制的普及，運營商的數據也包括了用戶姓名、手機號、家庭地址、身份證號等基礎信息數據。

▍信息安全保護的兩條紅線

運營商採集數據的體量非常大，僅上海一地的日數據增量就超過14TB，但上海電信在使用數據的時候卻有一套非常嚴格的程序，來保證底層源數據的安全。

在日常大數據業務開展過程中，我們必須各類嚴格的操作數據接觸和操作流程，其中有兩條絕對不可逾越的紅線。第一是數據不能出門，第二是數據脫敏後才能使用。姓名、手機號、身份信息、不同時刻出現的行為數據等原始數據不可從運營商機房出去；同時任何可反溯到用戶個體的數據也絕對不可離開運營商的機房。在具體使用數據時，必須要先對數據進行脫敏，即把數據和個人的關聯脫離，放到物理隔離的環境里，才能進行數據分析。

運營商在信息安全和個人用戶的隱私管控上是非常嚴格的，不能窺探個人隱私。

▍運營商數據能力有哪些？

五年前運營商們剛開始做大數據外部變現的時候，都認為非常簡單，只要通過貴州大數據交易中心、上海大數據交易所這樣合規的數據中間交易機構就可以持續地獲得外部收入，但在實際操作過程中發現事情往往有許多複雜的問題。運營商的數據要外部變現，必須要將數據和客戶的需求拼裝成能力，然後再利用這些能力給不同的客戶賦能。

大數據平台搭建能力

大數據外部變現賦能的階段，基本上稱為三步：

第一步：洞察

第二步：營銷

第三步：預測

大數據它不是一個獨立的閉環產業，它一定要嫁接在某一個產業上。能夠提升某個產業的效率、節約成本或是獲得更多的商業機會，這樣大數據才能產生更大的商業價值。

如何利用數據為客戶帶來價值？首先要分辨出你做出來的東西到底誰來買單？是政府機構需要，還是商業機構需要，然後針對不同的客戶需求提供相應的解決方案。為了做到「因人而異」，運營商必須具備一支基於自身數據應用的經驗豐富的設計架構團隊，擁有利用豐富的數據展示可視化手段進行大數據平台搭建的能力，才能釋放數據的能力，給其他產業賦能。

多數據關聯能力

在大數據這個行業當中，我們掌握的永遠是一部分的數據，想要達成一件事情，往往需要不同數據之間的交換。運營商先天擁有一個完整的賬號關聯繫統。比如一個家庭的主寬頻賬號，下面關聯了手機賬號、IPTV賬號等，運營商通過自身的數據能力，能夠將用戶線上和線下的標籤關聯起來，構成比較完整的數據閉環。

用戶標籤構建能力

數據的商業化，必須要先標籤化。運營商數據的標籤類別包括用戶基礎信息類、OD位置類、行為偏好類、消費能級類和資信類等。通過用戶標籤的構建，將基站語言、UI欄位等轉化成用戶能夠聽懂的內容，然後才能將數據進行商業化。

數據爬蟲能力

爬蟲數據是運營商開展大數據時對自身數據的有效補充，通過商業化的爬蟲能力能為運營商帶來穩定的數據採集途徑。

大數據空間地圖網格化能力

空間是一個包容性的容器，可以把多維的數據包容在以空間為基礎的地理大數據上面，同時產生很多有意思的分析。大數據空間地圖網格化，能夠解決用戶隱私數據保護和數據脫敏問題，比如說在做上海人流結構分析時，我們將整個上海按500x500m，分成了3萬多個格子，這樣就不需要用到個人的數據，而是人流的軌跡，這同時也是一次數據脫敏，利用空間地圖網格化，可以在不侵犯用戶隱私數據的同時能夠利用數據進行商業性分析。

大數據空間地圖網格化提供了業界數據共享的一個共通規則，不同數據源可以將數據放到網格里，產生不同的化學反應。

大數據營銷、用戶畫像能力

用戶畫像是整個大數據營銷當中非常重要的一環，基於用戶畫像，運營商可以做非常多的洞察類的商業應用。用戶畫像通常在兩個環節使用，第一是廣告投放，第二是新產品規劃。

舉個例子，某乳業公司要對20-35歲的女性白領推出一款常溫酸奶，在產品規划過程中，會遇到這些問題：中高檔人群的基量有多少？這個人群是否存在？新產品相對於傳統酸奶而言具有什麼樣的特色？它的市場空間有多少？價格如何定位？潛在目標群價格承受能力如何？

通過運營商的大數據資源和能力，我們就可以準確的回答該乳業公司對目標客群的定性定量分析，從而規避在新品設計初期的市場預判風險，決定新產品要不要做、在什麼渠道投放廣告、使用什麼廣告術語、通過什麼渠道整合提高目標人群觸達率等，達成良好的營銷效果。

大數據諮詢服務能力

通過數據監測，運營商可以為客戶提供一套完整的諮詢服務方案。比如用戶在各類互聯網平台上的行為，能夠通過運營商的數據進行追蹤，找到用戶是從哪個流量入口進入，他停留了多長時間，有沒有退出產品去看競品，有沒有產生加購行為等痕迹，通過用戶行為分析，為客戶提供相對應的諮詢服務方案。

大數據區域洞察能力

運營商覆蓋的人群和數據，能夠達成商圈消費行為、商圈店鋪結構、商圈網路行為、競爭對手情況、商圈人群屬性等區域洞察。

利用大數據區域洞察能力，運營商能夠為各行各業在營銷、風控、技術等環節提供相應解決方案，如精準營銷獲客、用戶標籤補足、風控標籤等。

大數據綜合服務運營能力

運營商數據要實現外部變現，為客戶提供專業服務，要具備用戶畫像服務團隊、專業諮詢團隊、業務數據分析團隊、業務分析團隊和個性化服務團隊。對於傳統運營商業務來說，這些都是新的挑戰，必須將專業機構人才放到團隊里，才能提供一個比較完整的解決方案。

▍運營商大數據變現的具體應用案例

目前運營商數據外部變現的方式，主要集中在規劃、營銷、商圈和風控四大部分，具體包括智慧社區、智慧旅遊、智慧雙創園區、智慧商圈、智慧展會、智慧交通、智慧城市、智慧政務及智慧氣象等應用。

智慧社區方面，通過電信提供的NBIOT網路和各類物聯網設備，可以對小區人流出入狀況、車輛出入狀況和公共區域等進行高效的監控和智能管理。

智慧旅遊方面，通過人流的監測了解當地旅遊市場的各地遊客來源地構成、連續的旅遊路徑分析等相關狀況。

智慧雙創園區方面，通過電信數據和客戶自由數據的拼接，產生匯聚和碰撞，得出甲方需要的解決方案的價值。

智慧商圈則能實現精準營銷、用戶畫像分析和選址研究等商業分析。

智慧展會在展會前、中、後三個環節提供不同的數據服務。

智慧交通方面，把人的數據和物的數據連接起來，分析城市內通勤及出行、城際間通勤及出行、道路擁堵狀況、公眾用戶畫像和網路行為偏好。

智慧城市方面，打造空間數據地圖，以500x500m網格上的人流數據為基礎，輔以各類POI（Point of Interest）數據，輸出一系列城市數據地圖產品。

智慧政務提供智慧110研判、交通客流監控、金融電訊反欺詐和輿情安全服務。

智慧氣象為氣象局提供全方位的人文洞察，包括老百姓對氣象播報的評價如何、用戶手機里安裝了哪些氣象APP、在什麼時間看氣象等。

▍結語

運營商在整個大數據產業當中猶如一個數據農場主，為了能實現數據的高效變現，它成為了一個向客戶提供全案服務的供應商。運營商的大數據要成功外部變現，不能像過去一樣只賣原材料，因為目標客戶不知道原材料會給他帶來什麼價值。所以運營商在大數據外部變現的業務路徑上，需要把數據和服務融合，配備許多專業團隊，綜合原數據、標籤、解決方案、項目以及服務等，給客戶提供可選的全案解決方案。

註：以上內容根據數據俠汪科科在數據俠公開課的演講實錄整理。圖片來自其現場PPT，已經本人審閱。本文僅為作者觀點，不代表數據局立場。

作者 | 汪科科

題圖 | 站酷海洛

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