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电信行业大数据浅析

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党瑞华

【摘要】大数据给人们的生活工作带来了深刻的影响。本文通过介绍大数据特征、大数据在OTT、国外电信行业的应用成功案例，对国内运营商在大数据领域现状及所面对的问题进行了分析研究。

【关键词】大数据；电信行业；电信运营商

一、大数据概念

随着计算机全面融入社会生活，尤其是21世纪以来，网络信息技术的加速发展和应用，物联网、移动互联、社交网络、电子商务等大大拓展了互联网的疆界和应用领域，各种数据正在迅速膨胀并变大，大数据应运而生。

亚马逊网络服务、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。它应具备4V特征：

Volume（数据体量巨大）：根据IDC检测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020年之前会继续保持下去，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。Variety（数据类型繁多）。数据不仅来自多种渠道，而且内容包括所有格式。而这些数据包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据，并且半结构化和非结构化数据所占份额越来越大。Velocity（处理速度快）。数据被创建和更新的速度快，时效性要求高，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。Value（价值密度低）。随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，数据信息海量，但其价值密度较低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，大数据中单条数据可能无价值，无用数据多，但综合价值大。

二、电信行业大数据概述

在大数据如火如荼的时代，OTT行业走在了前面，尤其是BAT。2014年全年阿里实现商品成交总额2.3万亿元人民币，承载了超过8%中国全社会消费品零售总额，活跃买家数达到了3.34亿，占据中国网民的一半，大数据对阿里来说就是一个大金矿。经常淘宝购物的人都知道，淘宝会根据你的购买和浏览记录推荐相关的产品，同时利用大数据辅助淘宝店主营销并做收益分享。微信也会针对个人推送相应的广告产品。

反观國内运营商，仍然处于大数据的准备阶段。随着互联网和移动互联网的发展，电信行业传统话音业务日益萎缩，数据业务大幅增长。运营商的网络每天正在产生巨大的信息量，这些数据储存在运营商的BSS、OSS和MSS三域中，涵盖生产运营、网络承载和企业管理三方面。作为网络的经营者，运营商掌握着用户最为全面的信息，从大数据角度来看这就是一座数据金矿。如果对这些数据进行深度利用，将给运营商带来显著的价值。

三、国外电信行业大数据现状

国内外运营商已经意识到自身数据资产对内运营、对外变现的巨大价值，积极开展各种试点探索，通过基于运用以上自有大数据，国外电信行业不乏成功案例，大数据的成功应用主要体现在一下四个方面。

（一）客户保有方面：例如韩国SKtelecom新成立公司SKPlanet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失；美国T-mobiles采用Information-TheDataIntegrationCompany平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半。

（二）流量运营方面：流量收入的不断增长，语音收入的不断下降，促使运营商们在全球范围内积极探索，并初步形成了三种流量经营模式。

第一种模式即将流量经营的核心聚焦在挖掘用户的商业价值上，沃达丰代表了此类模式。在与华为合作时，就聚焦在改善用户体验上，希望借此使用户乐于使用沃达丰的网络，提升沃达丰的数据流量，以此来实现与其他竞争对手的差异化竞争优势。

第二种模式聚焦精细化运营，以俄罗斯的MegaFond电信公司为代表。他们通过识别和细分业务流量，把业务流量与用户、带宽、位置乃至时间等关联，然后通过提供差异化的服务，而将流量收益最大化。MegaFon无疑已成为流量经营的成功者，也是全球第一个独立部署全网联动的流量经营系统的运营商。通过部署基于实时计费触发、灵活数据业务计费和差异化流量控制的VGS解决方案，MegaFon实现了业务和流量的打包销售，推出了一系列捆绑套餐，包括公平流量使用套餐、带宽加速套餐、郊区套餐、邮件套餐、体育套餐以及基于浏览器的Opera-mini套餐等，从而有效增加了数据业务收入，提升了用户数。这些精细化运营的举措，最终促使MegaFon成为俄罗斯第二大运营商，并在数据业务收入上占据俄罗斯“第一名”，拥有最高的ARPU。

第三种模式侧重于商业模式创新，代表性的运营商有日本的KDDI和新加坡的StarHub。他们通过整合应用提供商和服务提供商，创建新的电子渠道，鼓励更多应用运行于其网络上，刺激流量的增长。

（三）客户服务与营销方面：Vodafone公司基于交