首先，目前運營商是分級管理的，集團公司、省公司、市公司、縣公司，逐級展開，特別是在省公司層面，各地運營商幾乎獨立，各地的支撐系統都不是來自一家供應商，數據結構存在差異，且很難統一，造成資源難以共享。
其次，每家運營商的大數據都“不全面”，大數據最重要的特點就是大而全，這樣從數據里面提取的信息才具有價值。但由于國內三家運營商的數據并未共享，由此在進行商業利用中就會存在很大的問題，不利于充分發揮運營商大數據的最大價值。如何在保護自身利益和用戶隱私安全的前提下，打造一個完善的數據庫成為運營商亟需解決的問題。此外，運營商們在開始積累數據的時候就不夠長遠眼光，因為數據數量過大，存儲成本過高，運營商們曾經處理掉很多現在看來非常寶貴的數據，這些都不可能再生。
最后，大數據業務作為一種新型業務，在經營中需要更多的互聯網思維，而這也正是運營商目前最缺乏的。運營商迫切需要用互聯網思維武裝自己，才能讓自身的大數據創造出最大的價值。
目前大數據在電信運營商的應用可以分為對內和對外兩個部分。對內，利用大數據來增強自身的商業模式，具體包括利用大數據進行網絡管理和優化、細分市場產品研發、精確營銷、客戶挽留、企業精細化管理等；對外，國內外電信運營商正在嘗試將數據貨幣化，利用大數據發現新的商業模式，發揮數據外部性的社會和經濟價值。
從國內外運營商的實踐探索來看，面向行業的市場洞察服務是目前做得比較多的經營方式，利用大數據分析挖掘技術提供行業、市場上的動態趨勢，以此為各行業營銷策略的優化提供有力的支撐。比如：為酒店行業提供商旅顧客的入住與分布評估，為戶外廣告公司提供廣告效果的評估，向交通衛生部門提供人口流動信息等等。
運營商大數據應用模式實例（資料來源：移動通信）
國內三大運營商對于大數據的發展進度并不相同，由于中國聯通早期完成IT系統的“兩極化”改造，因此在數據收集和平臺規模上都更勝一籌，聯通建成的中國聯通（貴安）云數據中心是目前全亞洲已投產的規模最大的倉儲式數據中心。中國聯通從2012年成立數據中心部門開始，通過3年的建設運行，已經搭建了全集團一體化運營銷售體系及大數據產品開發體系。據悉，目前中國聯通的大數據中心已經采集了包含31省移動用戶位置數據、4G LTE數據、上網日志以及10010客服電話錄音數據等全國各類數據共20PB，2016年規模將提升到150PB。
中國電信運營著世界上規模最大的固定網、寬帶網和CDMA網絡，其IDC業務國內領先，可為大數據提供高質量的基礎設施，而高速率的光纖還可以為大數據提供高帶寬傳輸能力。中國電信將大數據能力定位于對外開放合作，其成立的“燈塔大數據”行業應用平臺已經面向八大行業，尋求大數據的深度合作，重點強調了其在大數據領域的3種角色定位，分別是多元數據整合、打造能力平臺、創新行業應用。
而中國移動擁有全世界第一的網絡規模和用戶數，擁有最龐大的用戶信息大數據。同時，中國移動還是國內云計算的先行者和倡導者，其推出的“大云”大數據平臺致力于打造端對端大數據解決方案。近期，中國移動再次向互聯網金融領域發起了沖擊，在深圳前海與招商局聯手設立了試金石信用服務有限公司，新公司注冊資本3個億，充分利用自己8億移動用戶數的優勢，實現大數據價值變現，這也是中國移動在“互聯網+”轉型的一次新嘗試。
總體而言，國內運營商的大數據發展方面都取得了不錯的成果，在對內應用中已經比較成熟，對外應用則還有巨大的發展空間。從長遠來看，運營商從流量經營轉向大數據經營是大勢所趨，運營商應該積極面對當前的機遇和挑戰，正視并改進自身的不足，加強商業模式探索，才能讓自身的“金礦”帶來更大的財富。
運營商大數據業務發展建議
（1）規范自身數據平臺架構，打造大數據分析處理應用平臺
目前數據分散在總部和省公司的B、O、M三大支撐系統和業務系統中，難以進行跨域綜合分析和全網端到端分析。OSS 域網管數據共享平臺在數據采集層、存儲和處理層、共享層上缺乏總體規劃思路；BSS 域大數據平臺架構主要基于應用驅動建立，不適應大數據業務發展需要。
因此運營商一方面應在內部進行大數據資源和能力的整合，打通各渠道的數據節點，統一大數據存儲和分析口徑；另一方面應設計一套大數據分析處理應用平臺，作為現有數據倉庫系統的有益補充，形成企業大數據統一匯聚平臺。筆者這里建議運營商采用當前比較流行的基于X86開放平臺的Hadoop為代表的NoSQL分布式方案(具有如下特點：高性能、海量存儲、高擴展性、高可用性)，以提升系統海量數據和高并發任務處理性能，提升系統可擴展性。
（2）建設大數據平臺
互聯網時代對大數據應用最為迫切的無疑是眾多的互聯網企業，但互聯網企業在大數據平臺的建設上往往會花費很長的周期，社交網站龍頭企業Facebook花費三四年時間建立大數據平臺，全球最大職業社交網站Linkedin耗時6年才建立起大數據部門。運營商具有天然的資金和基礎設施優勢，更容易構建大數據平臺，運營商可以通過收取租金來獲得收入。
此外，如前文所述，由于用戶數據分散在幾家不同的運營商身上，因此運營商的數據目前都還不夠“全面”，這就對企業進行開發場景化的數據產品時會造成很大的影響。如企業想對某商圈的用戶進行分析，如果只用某家運營商的客戶數據進行分析，結果未必是最準確或最優的。而如果要同時和多家運營商進行合作的話，不僅在商業合作程序上會變得更復雜和麻煩，而且不同運營商之間的數據規范也不一致，這些都會讓企業在進行分析的時候增加大量的成本。因此，運營商應積極探索打造一個大數據資源共享平臺的可能性，統一運營商的數據規范，為企業進行分析開發提供更便利的條件，同時也有利于實現大數據的變現。
（3）購買第三方數據資源，為企業提供更多的數據產品
運營商除了將自身大數據賣給其他公司外，還可將自有數據結合購自第三方的數據（如互聯網標簽服務公司、地理位置信息服務公司等），通過數據挖掘算法生成結果數據集，為企業客戶提供更個性化的數據資源和產品。
（4）開發數據資源，開展大數據競賽活動
目前運營商自身的數據在進行直接分析和研究的過程中會遇到很多的問題，雖然可能會消耗更多的人力和物力，但整體來講運營商并不缺少把這些數據進行清洗、轉換和建模研究的人才。運營商更缺的是把這份“金礦”更好地商業化運用的想法，而很多創業公司和行業專家往往具有好的想法，但缺少數據資源。因此運營商可以為這些公司和人才提供更多的機會，在保證用戶隱私的前提下，開放API接口供企業和感興趣的用戶接入數據進行分析。同時，也可以舉辦類似大數據競賽的活動，如前幾個月上海聯通舉辦的“沃+開放數據應用大賽”就是一個很好的例子，不僅能得到很多好的想法和比較成熟的產品應用，還能提升自身的品牌形象和影響力。
（5）探索更多可行的商業模式
最后，運營商應該將大數據和不同行業業務的實際情況結合起來，在不同行業推出更多的行業應用，比如在最近比較熱門的金融征信、工業4.0、醫療健康、智能交通、智能家居方面。此外，運營商還可以進一步開拓思路，可以將大數據應用于人工智能開發：通過大數據分析不斷進行人工智能產品的開發，如谷歌的智能駕駛等；或者是應用于法律行業，讓普通人更了解一個律師的業務能力，為大眾挑選律師提供幫助，同時還能基于公開信息，對司法體系產生對“同案不同判”的監督作用。
相信在“一切拿數據說話”的時代，只要運營商把握住機會，積極探索更多可行的產品和商業模式，一定可以在新的時期大有可為。（賽立信通信研究部 張萌）
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