運營商的大數據問題出在哪兒_數據分析師考試

大數據已經從概念階段上升到了實際使用階段，越來越多的企業在通過大數據進行產品開發和營銷指導，而通信運營商也開始對手里握著的金礦感興趣。不過，就如同以前很多業務開發一樣，運營商掌握資源不假，但能否把資源變成產品卻是未知數。在大數據應用中也是一樣，目前運營商的進展仍然不佳。

毫無疑問，運營商手中的大數據無與倫比，甚至比互聯網巨頭們還要多。只是，要想把這些數據利用起來，卻不如互聯網公司容易。運營商的大數據問題出在哪兒呢？

數據積累時間長

但質量不佳

與互聯網公司相比，運營商手中的數據更具有普遍性，甚至幾乎囊括了所有的社會個體?？墒怯捎谶\營商多年來經營業務相對集中，數據主要與通信消費行為領域相關，數據的范圍相對較窄，在使用上受限很大。此外，運營商在開始積累數據的時候眼光就不夠長遠，因為數據數量過大，存儲成本過高，運營商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。

在數據結構上，運營商原來存儲數據主要用來作為向用戶收錢的證據，對于與收錢關系不大的項目往往很少留存，這樣就造成了很多數據缺陷，而這些缺失的數據對于大數據應用看起來更重要。

可以這樣講，阿里巴巴早就想好用數據來賺錢，所以處處留心收集和積累數據，當時機成熟的時候就會推出相應的數據產品。而運營商原來只想著用數據來算錢，到了需要用數據掙錢的時候就發現自己原來丟掉了西瓜。

應用場景不夠

缺乏業務突破點

運營商多年以賣卡收話費為生，與用戶的接觸主要是收取話費和做好服務，專業化非常強，對商業社會的各個方面了解不足，手中有數據也不知道應該用到哪些地方。

互聯網公司早已經脫離原有的業務范疇，紛紛交叉跨界，在面向社會的方方面面布局業務，這也就產生了對相關數據的現實需求。比如，阿里巴巴開始要做好電商，就需要分析賣家和買家的行為數據，以便通過精確營銷和廣告等數據應用賺取收入。后來，為了堵住刷單、治理造假等行為漏洞，更是要通過數據分析來檢測和治理，進入互聯網金融領域之后，要進行信貸客戶的信用評價和行業景氣預測，電商大數據就更有了新用場。

與互聯網公司全面布局不同，運營商的業務范圍很窄，即便有些非通信業務，也幾乎用不到通信行為數據等進行分析使用。所以，這些數據怎么用，自己首先都沒有用處，也就難以發現在社會上的新應用前景和創新點，只能跟著互聯網公司創新的步伐去模仿。

不會造勢

缺乏應用的成功案例

很多人都知道，百度與央視在春節期間推出的春運遷徙大數據，通過形象的數據展示全國人民回家過年前后的交通情況和旅游狀態。螞蟻金服更是在今年提出建設中國信用日的概念，通過多個超市信用消費來獲得了社會廣泛關注。

這些活動看起來都具有公益性質，幾乎不會有任何的收入?？墒?，正是通過類似的被大家普遍關注的社會事件，這些公司的大數據能力和產品得到了社會認可，為未來這些能力的變現提供了最好的社會啟蒙教育。

曾經有一位運營商高管在央視節目中說，該通信公司在幾年前就曾經通過大數據分析的方法為政府處置某地火車站滯留旅客問題發揮了關鍵性作用。但是，這些事件也僅僅停留在公司內部的功勞簿上，公司因為種種原因都不會對外公開，社會上根本就不知道運營商能通過大數據做到哪些服務，更談不上有更深入的項目合作。

數據不統一

難以發揮整體性的作用

由于歷史和現實的原因，運營商的數據還存在自身缺陷，這些缺陷嚴重制約了大數據的使用，在機制和體制解決之前，都很難有本質上的改變。

首先，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。

其次，即便數據可以通過系統建設實現全景視圖，但在分級管理平臺分隔的情況下，大數據應用時依然很難整體操作。數據不是分割的，但人是分隔的，在解決一些全局性問題的時候就無能為力。

還有，作為運營商，首先考慮的問題不是如何利用數據，而是要保護數據的安全。保護數據安全是所有擁有數據的企業和單位義不容辭的責任，可互聯網公司更具有使用數據的沖動，也更敢于探索數據使用新場景，而運營商卻將安全置于過重的地位，甚至為此畏首畏尾，自然浪費了好多資源。實際上，只要使用得當，完全可以做到兼顧安全與使用。