近幾年，隨著移動互聯網的快速發展，大數據成為行業當之無愧的網紅，電信運營企業是大數據發展應用的生力軍。據統計，截至2017年，我國運營商主要在九大領域布局大數據業務，分別為電信、金融、零售、政務、旅游、智慧城市、交通、體育和游戲。然而，雖然當前大數據的業務場景眾多，但卻尚未完全釋放出應有的商業價值。未來運營商該如何更好地將大數據變現，使其真正為第三條曲線貢獻價值呢?
最佳市場機遇在哪里
Gartner對全球100多家運營商的13個垂直行業、140多個大數據案例進行研究，描繪出了大數據變現的四象限圖。其中，橫軸代表該行業產生大數據收入的機會;縱軸代表運營商在未來5年內獲得收入的機會。可以看出，最有利于運營商變現的領域就是右上角的第一象限：廣告/市場營銷、醫療健康、智慧城市應用。
哪些數據更容易變現
對于運營商而言，哪些數據更容易變現呢?總體而言，有四類數據值得關注：
第一類是基于BSS系統的用戶身份和通信類數據。包括用戶開戶時的身份信息，話費情況即通話、短信與流量費用的構成，套餐種類，甚至終端類型等。
第二類基于運營商OSS系統的用戶行為數據。包括用戶通過手機上網、聊天、玩游戲、瀏覽網頁等行為產生的數據。
第三類是基于用戶LBS的位置數據。如果說前兩類均偏線上的話，那這類數據偏向線下，與用戶線下的使用場景密切相關。可用于線下商家營銷、人口流動、公共安全、城市規劃等。
第四類是在物聯網場景下產生的2B和2C數據。這里主要指物聯網場景下的“物”和“人”兩類大數據：“物”的大數據——如來自儀表收集的水、電、氣數據，傳感器收集的氣候、污染數據，資產貨運的跟蹤數據;“人”的大數據——如人體健康、生活習慣或運動的數據，這些數據在醫療保健、可穿戴設備、智能家居領域有極大的價值。
理想變現模式有哪些
縱觀全球，大數據的變現模式主要包括6種：
一、提供原始數據：運營商將大數據進行匿名化等一系列脫敏處理后，有償提供給第三方合作伙伴。
二、提供數據開發平臺：運營商構建一個大數據平臺，在平臺上提供Hadoop平臺、應用程序開發、預測分析/機器學習等模塊功能，供外部開發者或公司使用。
三、廣告/營銷變現：包括線上廣告和線下廣告兩種模式。線上廣告就是利用大數據進行精準廣告投放。SKT構建了一個高階的玩法，建立了Syrup ad大數據廣告平臺，讓廣告投放者與廣告發布者在平臺生態中實現共贏。線下廣告就是結合LBS進行線下的商家推薦、優惠券推介等。
四、提供企業定制化分析：根據企業的特定需求，以項目形式開展特定的大數據定制化分析。例如英國的某車險公司想了解汽車碰撞現場的場景，沃達豐提供了“汽車碰撞重建分析”，還原了汽車碰撞時的力度、天氣、交通流量、事故位置、車速等。
五、提供行業解決方案：針對整個行業的普適性解決方案，這種方式復用性更強，因此變現能力也更強。例如SK電訊的Geovision，基于人口、銷售、地產、商業信息等大數據為眾多小型企業提供商業區域選址分析服務。
六、提供基于物聯網方案的大數據增值服務：運營商不針對大數據服務直接收費，而是將其作為一整套物聯網解決方案中嵌入的重要一環間接收費。例如在貨運和資產跟蹤中，收集貨物的位置、溫度、濕度、撞擊、掉落等數據，從而提供貨物/資產跟蹤和管理服務。
未來之路在何方
為何當前難以實現大規模的變現呢?綜合分析之后可以發現，運營商當前的組織架構和運營體系需要調整，可從五個方面入手。
第一，升級IT架構和體系。運營商需要將結構化和非結構化的元素以及支撐、分析工具集成在一起。而當前運營商還存在IT系統不兼容的問題，難以集成，對于數據的導入、存儲、分類和呈現功能不盡理想，因此需要大力調整和升級。
第二，建立專門的大數據組織架構。設立首席數據官是很有必要的，在運營商龐大的體制內，需要有專人站在全局的角度，在數據收集、數據管理和數據分析方面制定戰略。同時，需要對大數據的發展進行權衡取舍，選擇最有價值的細分領域重點發展。
第三，建立公司大數據資源池。目前公司大數據散落在各個系統中，需要建立專門的大數據資源池，將其篩選、整理、整合和錄入。只有建立了有價值導向的大數據資源池，才能快速定制形成項目。
第四，構建大數據價值評估機制。價值評估直接關乎激勵。大數據的價值包括直接貢獻的收入和間接貢獻的收入。直接貢獻的收入即大數據解決方案、項目所產生的收益;而間接貢獻的收入可能包括，因提高了生產效率、鞏固了合作伙伴關系，或者大數據作為解決方案的一部分從而產生的收入。
第五，做好大數據隱私風險防控。做好用戶的授權知情通知，將數據進行分級分類管理并進行脫敏處理。建立大數據“收集-處理-傳輸-加工-輸出”全流程的操作規范，并且可以識別每個環節的經手人，此外還應建立應急風險賠償機制等。
來源：中國信息產業網-人民郵電報
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