回顧過去
 

在運營商的系統(tǒng)里，流轉(zhuǎn)著各種數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)，正在變得越來越值錢。

 

 

運營商擁有的數(shù)據(jù)，有很多的類型，比如：

 

1.客戶的身份信息，包括用戶的姓名、身份證信息、消費能力。

 

2.交互的流量等。

 

3.客戶的行為信息，包括行動軌跡，出行情況，作息時間，各類APP的使用頻次等。

 

4.客戶的附加屬性，包括終端的使用和更換情況，對新業(yè)務(wù)和各種產(chǎn)品體驗的偏好等。

 

除了這些基本信息，還可以基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和交叉，形成更多的數(shù)據(jù)集合和分析能力，比如將終端信息和客戶信息放在一起，就能看到：什么樣的客戶喜歡使用什么樣的終端，各種終端用戶在通信方面的表現(xiàn)和特點是什么，各類品牌終端的客戶忠誠度如何等等。

 

這些數(shù)據(jù)的分析和展示，具有非常高的商業(yè)價值，技術(shù)實現(xiàn)方面的難度也并不大，只需要進(jìn)行簡單的多維建模分析，就能看到結(jié)果。而同時擁有這么多類型的數(shù)據(jù)和信息的，以前除了電信運營商，誰能做到？

 

 

世人都曉數(shù)據(jù)好，唯有質(zhì)量做不高。

 

在IT不發(fā)達(dá)的時代，要處理和存儲海量用戶的海量數(shù)據(jù)，需要巨大的計算能力才能做到。

 

在過去，似乎只有金融和電信行業(yè)，才可能擁有這么豐富的IT資源。而將數(shù)據(jù)從生產(chǎn)系統(tǒng)中抽取出來，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化清洗、轉(zhuǎn)換、加載，用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計，更是一筆巨大的開銷。

 

對于絕大多數(shù)企業(yè)來說，能把生產(chǎn)數(shù)據(jù)處理好，就已經(jīng)很不容易了，對于數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的問題，即使有心，也是無力。

 

2003年開始，中國移動建設(shè)兩級數(shù)據(jù)倉庫體系，在生產(chǎn)系統(tǒng)之外，構(gòu)建分析專用的經(jīng)營分析系統(tǒng)。

 

雖然生產(chǎn)系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)也是完整的，但很多數(shù)據(jù)只是紀(jì)錄并不會使用，比如用戶入網(wǎng)時登記的身份證信息和地址信息，經(jīng)常出現(xiàn)錯漏。當(dāng)把數(shù)據(jù)導(dǎo)入進(jìn)經(jīng)營分析系統(tǒng)時候，會對這些"無用"的數(shù)據(jù)進(jìn)行稽核和過濾，在入口解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，及時發(fā)現(xiàn)，及時修復(fù)。

 

從那個時候起，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題就一直是IT部門的核心工作，隨著技術(shù)演進(jìn)和業(yè)務(wù)拓展，以及分析主題的演化，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題也在不斷發(fā)展。

 

最初，數(shù)據(jù)倉庫里都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、賬單、話單，以及各種業(yè)務(wù)的使用記錄，都按照統(tǒng)一的格式和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行存放和處理。

 

后來，數(shù)據(jù)的類型越來越多，很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)也進(jìn)來了，包括用戶的詳細(xì)投訴記錄、瀏覽的網(wǎng)頁信息等等。所以，運營商要不斷嘗試采用新技術(shù)，來解決這些新數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題。

 

由于持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，又持續(xù)投入資源去解決質(zhì)量問題，因此相對于眾多的數(shù)據(jù)提供者，運營商的數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確性方面也是有優(yōu)勢的，這方面的價值，相信從事數(shù)據(jù)處理工作的人士會有更深的體會。

 

 

巧婦難為無米之炊，用這句話來描述數(shù)據(jù)分析工作，是再恰當(dāng)不過。

 

如果沒有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，再牛的算法和專家也難有用武之地。相對于完整性和準(zhǔn)確性，運營商數(shù)據(jù)的持續(xù)性更令人垂涎，因此能支持跨時間段的歷史分析，不管當(dāng)時你有沒有想過做分析，那些數(shù)據(jù)當(dāng)時產(chǎn)生了，同時也保留了下來。

 

前幾年，每個人都有過這樣的經(jīng)歷，走在街上被攔住邀請參與問卷調(diào)查活動，填完表格之后給點兒小禮品；再有就是收集整理各種分析報告。許多咨詢公司的調(diào)查報告，都是這樣采集數(shù)據(jù)的。

 

這些方式的時效性非常差：數(shù)據(jù)來自某一個時間點，一旦時間點變了，就必須再次收集類似的信息，甚至要做場景重現(xiàn)，這樣做不僅成本高，而且數(shù)據(jù)的偏差也會比較大。

 

運營商在這方面擁有得天獨厚的優(yōu)勢，可以用"取之不盡用之不竭"來形容：用戶隨時產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隨時進(jìn)行處理，處理結(jié)果可以自動化地周期性地展示出來。

 

也就是說，別人花很大力氣搞到的數(shù)據(jù)，只可以賣一次；而運營商只需要自動采集，數(shù)據(jù)就隨用隨取，源源不絕。

 

運營商的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，不僅僅是管道商的先天優(yōu)勢，也在于當(dāng)年對于數(shù)據(jù)運營的先知先覺，以及十幾年來的不斷積累。

 

展望未來
 

在大數(shù)據(jù)越來越被重視，價值越來越大的今天，運營商在數(shù)據(jù)運營方面的價值空間反而下降了。這并不僅僅是運營商自身的問題，也受到很多其他因素影響。

 

 

運營商在十幾年前就啟動了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的建設(shè)，嘗試?yán)脭?shù)據(jù)提高運營效率，降低運營成本。但在實際運營中，真正利用數(shù)據(jù)來確定工作目標(biāo)和指導(dǎo)工作內(nèi)容，是最近幾年才真正火起來。

 

究其原因，還是運營商的市場環(huán)境比較特殊。

 

電信運營商的市場規(guī)模超大，同時份額和實力又嚴(yán)重不均，強(qiáng)者衡強(qiáng)，弱者很難翻身。移動再強(qiáng)大就有被拆分的危險，聯(lián)通再弱小也不會消失。這樣的市場格局，用不用數(shù)據(jù)分析，都沒有實質(zhì)區(qū)別。

 

曾經(jīng)我們在一個地區(qū)，進(jìn)行了一個對比試驗：A組聘請專業(yè)分析公司，結(jié)合數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)營銷策略，然后去執(zhí)行；B組采用傳統(tǒng)的營銷方式，花了A組聘請外部資源等量的錢，作為營銷資源投放出去。

 

事實表明：B組的實施效果優(yōu)于A組。

 

這個試驗并不能說明數(shù)據(jù)分析沒有價值，但這樣的案例體現(xiàn)出，電信運營商的市場競爭還處于比較初級的階段，這樣的環(huán)境，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析工作的價值未能充分體現(xiàn)出來。

 

所以，這些年來，數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用更多只是出現(xiàn)在創(chuàng)新評獎的舞臺上，實際應(yīng)用的情況并不好。

 

運營商對數(shù)據(jù)價值的利用進(jìn)展緩慢，但別人卻在這方面突飛猛進(jìn)，前期積累起來的經(jīng)驗和優(yōu)勢逐漸被消弭，被超越。

 

如今，運營商在這方面可真不敢說是領(lǐng)先者了。

 

 

前面總結(jié)出完整性、準(zhǔn)確性和連續(xù)性，是運營商數(shù)據(jù)價值的優(yōu)勢所在；但此消彼長，如今這些優(yōu)勢和價值也在削減。

 

比如，https的普及和推廣，讓運營商的管道價值大幅降低，這是很多人還沒有意識到的問題。運營商不能再合法地獲取用戶與應(yīng)用之間的完整通信信息，傳輸加密后，只有通信的兩端（客戶和網(wǎng)站）知道做了什么事情，運營商則被屏蔽了。

 

舉個例子，運營商只知道什么時間段用戶登錄了淘寶，不能再獲取用戶瀏覽了哪個商品，下了哪些訂單。運營商斥巨資購買建設(shè)的DPI（深度包解析）工具和系統(tǒng)，有毫無用武之地的危險。

 

運營商的數(shù)據(jù)少了，可是其他家的數(shù)據(jù)卻越來越多。

 

一方面，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司，以終端為代表的入口企業(yè)，都在收集自身的數(shù)據(jù)和通過入口的數(shù)據(jù)；

 

另一方面，出現(xiàn)了很多第三方的大數(shù)據(jù)公司，比如通過給企業(yè)搭建大數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用服務(wù)，來獲取數(shù)據(jù)的百分點，通過SDK讓APP們主動提供數(shù)據(jù)的Talking Data。此外，還有從廣告咨詢等領(lǐng)域做起，收集各方的數(shù)據(jù)的泰一指尚等等。

 

相對于運營商，這些公司對數(shù)據(jù)的追求更積極，意愿更強(qiáng)烈，收集數(shù)據(jù)的效果也更好。

 

 

雖然經(jīng)過了十多年的發(fā)展，但運營商對大數(shù)據(jù)的理解仍然十分有限，數(shù)據(jù)分析能力不足，大量的工作還要依托外包合作。

 

這不僅是因為IT技術(shù)力量有限，或者對數(shù)學(xué)算法的掌控能力不足，更多還受限于對業(yè)務(wù)的理解和場景模型的設(shè)計能力。業(yè)務(wù)部門不懂技術(shù)，IT部門對業(yè)務(wù)理解不足，相互之間溝通不暢，又缺乏技術(shù)和業(yè)務(wù)合一的高手，這些都阻礙了運營商在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進(jìn)一步的發(fā)展，守著金山挖不出寶藏。

 

如今，運營商也意識到了這個問題，因此大力倡導(dǎo)自主研發(fā)，希望自主掌控核心，著力培養(yǎng)自己的IT人員和技術(shù)能力。但運營商目前的技術(shù)體系和專業(yè)人才，多是基于網(wǎng)絡(luò)和通信的，對IT的理解有限，要在CT環(huán)境里，培養(yǎng)大量真正的IT人才，這談何容易。

 

還有一個問題，是信息安全。

 

直到現(xiàn)在，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的法律問題仍存在較大的不確定因素。在開放數(shù)據(jù)和保護(hù)隱私的矛盾中，在合法與守法的邊界模糊的情況下，對個人隱私保護(hù)更加嚴(yán)苛的歐美國家，勢必比中國發(fā)展得慢；國企出身的中國運營商，勢必比互聯(lián)網(wǎng)公司規(guī)矩得多；如果安全方面出了問題，中國移動承擔(dān)的壓力一定比另外兩家更大。

 

因此，從短期來看，在大數(shù)據(jù)開放以及數(shù)據(jù)變現(xiàn)方面，運營商求穩(wěn)求全的心態(tài)，還將持續(xù)限制其數(shù)據(jù)價值的社會化。