大數據在物理學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。如今通訊大數據也在當下扮演著越來越重要的角色。

根據CNNIC發布的《第37次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2015年12月，網民中即時通信用戶規模達到6.24億，較2014年底增長了3632萬，占網民總體的90.7%，其中手機即時通信用戶5.57億，較2014年底增長了4957萬，占手機網民的89.9%。

圖　2014-2015年即時通信/手機即時通信用戶規模及使用率

即時通信是什么

即時通信(instant message，IM)是指能夠即時發送和接收互聯網消息等的業務。即時通信的功能日益豐富，逐漸集成了電子郵件、博客、音樂、電視、游戲和搜索等多種功能。即時通信不再是一個單純的聊天工具，它已經發展成集交流、資訊、娛樂、搜索、電子商務、辦公協作和企業客戶服務等為一體的綜合化信息平臺。

主流即時通信開始探索新業務，其他即時通信仍需拓展用戶

微軟、騰訊、AOL、Yahoo等重要即時通信提供商都提供通過手機接入互聯網即時通信的業務，用戶可以通過手機與其他已經安裝了相應客戶端軟件的手機或電腦收發消息。

即時通信的網民使用率依然保持各類應用最高，且用戶規模還在不斷提升，以市場份額作為區分的不同即時通信發展方向呈現很大差異。對于主流即時通信來說，由于用戶使用率已經基本見頂，其發展方向開始由滿足用戶的基礎溝通需求轉向對新業務的探索，進而形成提升用戶黏性基礎上的價值外延；而對其他即時通信工具來說，通過挖掘垂直用戶需求進而提升用戶規模依然是其發展重點。

主流即時通信廣告業務增長顯著

即時通信的廣告業務在2015年獲得了顯著增長。一方面，PC端即時通信工具與電商網站的聯系更加緊密，通過即時通信的用戶畫像可以獲取更加清晰的用戶潛在購物需求，為電商網站輸送流量。另一方面，手機端即時通信的廣告模式受到廣泛認可，微信朋友圈和陌陌的廣告僅上線一年就為各自的廣告業務營收做出了較大貢獻，企業公眾號也逐漸成為商家產品營銷過程中的標配。如圖

移動支付功能輔助即時通信連接各種民生服務

首先了解移動支付是什么

移動支付也稱為手機支付，就是允許用戶使用其移動終端(通常是手機)對所消費的商品或服務進行賬務支付的一種服務方式。單位或個人通過移動設備、互聯網或者近距離傳感直接或間接向銀行金融機構發送支付指令產生貨幣支付與資金轉移行為，從而實現移動支付功能。

移動支付將終端設備、互聯網、應用提供商以及金融機構相融合，為用戶提供貨幣支付、繳費等金融業務。

移動支付主要分為近場支付和遠程支付兩種，所謂近場支付，就是用手機刷卡的方式坐車、買東西等，很便利。遠程支付是指：通過發送支付指令（如網銀、電話銀行、手機支付等）或借助支付工具（如通過郵寄、匯款）進行的支付方式，如掌中付推出的掌中電商，掌中充值，掌中視頻等屬于遠程支付。

此外，即時通信從基礎功能向外延伸的態勢更加明顯

在提升用戶黏性的同時逐漸成為連接用戶生活中各類服務的綜合性平臺。在為用戶提供基礎的信息溝通服務之余，即時通信服務不斷致力于移動支付領域的開拓，并以此為紐帶連接用戶的購物、出行、娛樂類商業需求和醫療、政府辦公、公共繳費等民生服務。未來，即時通信將作為網民日常生活中最為基礎的應用類型，在更多生活場景下體現其作為信息溝通工具的價值。

在大數據時代，通信行業處于一線。運營商可以利用大數據提升管道智能化水平，更加精準地洞察客戶需求，提升行業信息化服務的能力和水平，提供數據挖掘和分析相關的新業務與服務。

這意味著巨大的數據量——需要密切跟蹤的客戶、 實時獲得數據，尤其是在呼叫中心和其他面向客戶的渠道中獲得。

通信公司的大數據和信息資產具有更大的潛在價值。 原因很簡單，因為他們擁有更多的數據。大數據可為通信行業提供幫助。

2015年是國內通信大數據啟動之年

通信大數據2015年將開啟移動電話用戶普及率達94.5 部/百人，數據變現成運營商重要轉型方向。2014 年我國移動電話用戶達12.86 億戶，用戶普及率達94.5 部/百人，市場已趨飽和；OTT 業務沖擊導致短信和語音收入下滑，流量業務增量不增收。運營商亟需基于海量數據資產和規模龐大的用戶資源進行業務轉型。 

覆蓋近13 億移動電話用戶，通信大數據價值高。通信大數據覆蓋近13 億移動電話用戶、1642 萬WLAN 用戶和2.04 億寬帶用戶。由于實名制開戶要求，運營商留存的用戶數據真實準確；運營商記錄用戶從入網到離網的全生命周期數據，有能力基于歷史數據對用戶進行全面分析。

認為2015 年是國內通信大數據啟動之年。運營商內部大數據應用已久，數據對外運營事宜也早有規劃，2014 年開展試點，2015 年工作會明確將推出相關產品。我們認為2015年是國內通信大數據啟動之年。

通信大數據產業鏈與商業模式框架已現，合作雙贏是基調。產業鏈由數據提供商、基礎設施提供商、技術服務提供商、大數據服務運營商四個環節組成。我們判斷運營商將采取與合作伙伴分成的模式運營大數據，預計數據授權環節占4 成、技術分析服務環節占2-3 成，尋找客戶并提供大數據服務環節占3-4 成。此合作模式將為運營商開創新的收入來源，也為合作伙伴打開發展空間。

貴陽大數據交易所掛牌是里程碑事件，中國聯通加入大數據交易商聯盟。通信大數據市場規模將迅猛增長，預計2017 年近40 億。2015 年4 月14 日貴陽大數據交易所正式掛牌運營標志中國大數據市場帷幕正式拉開，今后數據價值將回歸，數據交易行為將得以規范。

2015 年運營商趨于謹慎，預計市場規模4.6 億；2016/2017 年，運營商數據價值有望廣獲各方認同，應用場景和應用行業不斷增加，市場規?？焖侔l展，預計2016 年增幅164%達12.1 億，2017 年增幅225%達39.4 億。

因此，問題就變成了如何利用這些大數據？

1、集中對事務型數據和交互數據進行一流的大數據分析。

2、通過更好地了解用戶行為， 360 度的全方位掌控節約成本。

3、將切實可行的數據交給接觸實際客戶的人員。

4、基于大數據進行預測的準確性如何？

應當牢記的是，雖然大數據在檢測相關性上十分有效，但它無法解釋這些相關性是否有意義?！肮雀枇鞲汹厔荨保℅oogle Flu Trends）是一款基于谷歌搜索關鍵詞預測流感病例數量的機器學習算法就很好地說明了這種局限。一開始這種算法似乎總能準確預測哪些地方流感更流行，但是時間一長，其錯誤率變得十分高。這可能是因為谷歌流感趨勢的算法未能考慮某些特定參數，例如，在當地新聞報道流感爆發的時候人們比平時更可能去搜索流感信息，即使流感爆發地點遠在十萬八千里以外。

5、對大數據的依賴是否導致道德或公平性問題？

企業應當評估那些納入分析模型的因素，并在這些模型的預測性價值和公平性考量之間取得平衡。例如，某家公司可能會認為那些住所離公司近的員工的流動性更小。但是，另一家公司很有可能基于種族歧視的原因不將員工住所遠近作為其雇傭算法的參數，尤其是在那些不同社區有不同的種族構成的地區。而這兩種做法都可能導致公平或道德問題，都不應當受到鼓勵。

6、使用的數據模型是否導致偏見？

在大數據生命周期的收集和分析階段，企業應當注意偏見是否被予以了適當考慮，并采取措施克服它們。例如，如果某家公司使用的算法只將那些來自頂尖大學的學生納入計算范圍，以幫助其做出雇傭選擇，那么它在招募過程中就可能存在預設的偏見。

7、數據集是否具有代表性？

企業應當考慮其數據集是否遺漏了有關特定人群的信息，并采取步驟解決此種代表性不足或代表性過度問題。例如，如果某個企業將其服務鎖定為通過某種應用或社交網絡進行交流的群體，這家公司可能會忽略那些對科技產品并不精通的人群。

數據變現成運營商重要轉型方向

由于實名制開戶要求，運營商留存的用戶數據真實準確；運營商記錄用戶從入網到離網的全生命周期數據，有能力基于歷史數據對用戶進行全面分析。

通信大數據產業鏈與商業模式框架已現，合作雙贏是基調。產業鏈由數據提供商、基礎設施提供商、技術服務提供商、大數據服務運營商四個環節組成。運營商內部大數據應用已久，數據對外運營事宜也早有規劃。

電信運營商擁有海量的數據，如何運營好這些數據，如何實現數據資產變現，這是目前不少運營商關注的課題。近日，Teradata天睿公司大中華區通信行業解決方案資深總監姜欣在接受記者采訪時認為，運營商大數據變現需要新的思維、新的架構、新的運營方式。

姜欣認為，電信行業近年來受OTT、管道化、資費調整等因素的影響，受到的沖擊很大，傳統業務利潤下滑趨勢明顯。未來要尋求新的增長點，一定是從數據資產的角度出發。運營商守著數據的金礦，如何從里面挖掘出一桶桶貨真價實的黃金，這是未來發展的重要方向。

從能力角度分析，電信行業屬于整體IT實力比較強的行業，也最早開始挖掘、發現數據的價值。經過15到20年的發展，特別是以經營分析為核心的數據平臺的發展，運營商內部的能力建設已經趨于成熟，數據質量、數據治理、數據標準，這些關乎資產自身質量的工作，基本上已經做得比較成熟。運營商有資本沉下心來考慮，到底利用數據來做什么。

姜欣表示，目前運營商有三種數據可以形成變現。第一種是業務交易數據、流程性數據、交互式數據。從變現形式來看，第一個層面，就是能力平臺，比如位置平臺、信用平臺，這些都是運營商基于自己的數據做的一些能力組件。像銀行在用位置平臺的時候，可以用來選址，可以看用戶的流動；交通部門可以看到用戶乘坐汽車、地鐵的情況。這都是能力平臺的變現。

第二種是分析能力的變現，比如行業的分析報告，運營商基于自身的數據可以形成銀行業、房地產業、零售業的報告等。另外，運營商還可以做出一些針對性的報告，比如某銀行的市場競爭分析報告等。

第三種是合作運營。運營商一直想做的其實是運營的變現，運營商利用海量的數據，為第三方用戶提供定制化運營的服務，收入按一定比例進行分成。這種是相當于合作運營的方式。

大數據要有專門的部門去運營，必須打破信息孤島、各自為政的組織架構，這在電信行業逐漸達成共識。以中國移動為例，中國移動已經考慮在省級公司建立大數據中心，大數據中心是省級公司的二級部門，集團也有類似的考量。這樣的組織一旦確立，這個部門的職責，主要是做大數據的分析和運營。它的平臺一級由原來的IT部門，比如業務支撐系統來承建，上層數據價值的釋放、挖掘，以及對外怎樣去變現，全部交由大數據中心這個新的部門來做。其KPI考核已經不再是用戶新增數、用戶保有量、用戶收入ARPU等。其背負的KPI就是數據到底變成了多少錢。這樣的KPI考核，就會推動這個部門每天都去考慮這些數據怎么變現，這將大大推動運營商大數據向其他行業的拓展。

大數據運營需要行之有效的商務模式，而目前無論是運營商，還是與之合作的企業、政府相關部門，都在進行嘗試。姜欣表示，數據變現究竟是以包月的形式進行結算、以計件的形式進行結算，還是以聯合運營的方式進行結算，目前運營商和第三方行業都在摸索的過程中，需要經過時間的沉淀，才能形成合適的方式?？赡苁且环N，也可能是幾種方式的組合。但不管是面向大客戶、政府還是個人，這三方面如果都有市場，都得到了認可，也形成了固定的商業模式，那么未來運營商在數據資產變現上一定能夠達到更好的效果。 （來源：人民郵電報）

分析運營商的大數據商業模式主要有：

（ 1） 傳統模式： 經營分析該模式下，運營商會聘請第三方公司對于 BOSS 系統進行運維，過去， BOSS 系統主要側重于 BSS系統的運維，更偏重于對網絡使用情況及用戶電話、賬單等信息的分析。 這類分析能夠幫助運營商提升網絡使用效率、更好地服務客戶等。

（ 2）第三方分析：在大數據時代下，傳統的經營分析系統遇到挑戰，運營商會考慮如何更好地使用其大數據。我們看到，運營商仍然會采取之前 BOSS 系統的方式，自身采購硬件設備，并交由第三方進行運維和分析。目前來看，運營商已經開始采購 Hadoop 產品，由于 Hadoop 存在定制化，因此，運營商也會傾向于將后續運維等工作交由 Hadoop 產品的提供者。

（ 3）精準營銷：在運營商根據用戶的 ARPU 值、地域、個人信息等大數據進行分析后，可以進行精準營銷。目前，這類合作通常是與第三方進行合作。由第三方提出有效模型與算法，在運營商數據庫中進行運行，并得出符合要求的人群，運營商通過開放接口對其進行精準營銷。在該過程中，第三方無法獲得用戶的準確信息。根據我們的調研，某運營商省分公司通過這種合作方式，使得其金融產品推銷電話的成功率已高達 5%。

以聯通為例， 沃門戶與晶贊科技已經就廣告進行合作， 包括 PC 客戶端， Wap 客戶端等，涵蓋首頁、內容頁頂部通欄和底部通欄、合作頻道等。 合作方式為：聯通負責廣告素材的審核，而晶贊科技提供全套廣告解決方案。 晶贊具體負責從前期（包括位置及類型在內的廣告位價值挖掘） ，到后期（銷售、投放、制作及管理）的各環節并引入 DSP 平臺。 該類合作即屬于運營商大數據時代下的精準營銷。

（ 4）第三方合作運營商與第三方合作的方式將不僅限于精準營銷。 聯通已經與招商銀行成立“招聯消費金融公司”，共同面向互聯網金融領域。該合作模式下，聯通主要貢獻的是其所擁有的龐大且真實的信息以及基于大數據所能分析出的結果。我們認為，金融行業對于大數據的需求較為迫切，因為其牽涉的潛在受益或損失成本較高；此外，也由于其此，該項合作能夠為大數據分析帶來較高溢價，是典型的效用定價而非成本加成定價。我們認為，運營商與金融行業的合作探索步伐將會加快。

此外，我們認為，運營商目前積極涉足物聯網、尤其是車聯網，這類合作將需要對于大數據進行有效采集與分析，同樣將是運營商大數據未來積極發展的方向。

總結：以上內容小編認為，通信大數據時代下網民中即時通信用戶規模將會不斷壯大，在運營商獲得海量數據資產和規模龐大的用戶資源時，運營商的業務轉型也就成了當務之急。