隨著“提速降費”的推進和4G網絡的成熟，去年下半年以來我國移動用戶的移動數據業務使用量突飛猛進地增長，例如僅僅是2015年底到2016年2月，用戶DOU就從389M增長到546M，增長幅度約為40%。這一增長表明，用戶對于數據業務的使用習慣正在形成，運營商多年來所致力于的流量經營已經顯現成效。
但是一個眾所周知的問題是，運營商在流量業務方面的“剪刀差”不斷拉大，用戶DOU雖然大幅度增長，但是ARPU值增長幅度卻十分有限。
在近日由人民郵電出版社舉行的“2016年中國信息通信大數據大會”上，愛立信（中國）商業咨詢部總經理袁道唯發表演講。針對上述問題，他提出，大數據將成為未來運營商的主體業務，運營商從目前的流量經營向數據經營轉型正當其時。
大數據將成運營商主體業務
近年來，大數據已經從最初的討論落地到實踐層面，三大運營商在大數據領域均有了實際行動。例如，中國聯通從2013年開始建設大數據平臺，目前正在打造全集團一體化運營銷售體系及大數據產品開發體系；中國電信對內對外均開展了大數據建設，其中對外的名為“燈塔大數據”，能夠提供精準營銷、數據分析等產品服務；中國移動則成立了大云產業聯盟，以省公司開展大數據業務。
觀察上述進展，袁道唯認為，隨著產業各方的推進，炙手可熱的大數據已經從概念走向落地，且融入到眾多新概念之中。
梳理大數據的發展，可以發現大數據和數字化這個傳統概念是相輔相成的，數字化最早從1995年開始出現，經過數字媒體、電子商務兩個階段的發展，目前已經進入到智能互聯時代。隨著數字化的深入發展，大數據產業環境日漸成熟。尤其是5G和以IoE為代表的萬物互聯時代到來后，實體行業的服務流程和數據將發生重構，屆時數據更是以指數級速度增長。
就當下來看，一些新的動向正在大數據領域出現，最典型的就是隨著非結構化數據的爆發，“認知計算”迎來了嶄新局面。4月，AiphaGO與世界圍棋冠軍的交戰引發人們熱議，而在大數據領域，人們所關注的是隨著人機智能的出現，非結構化數據占比會大幅提升，這為大數據帶來了挑戰。
在這樣的新形勢下，運營商將面臨哪些機遇，又能發揮怎樣的作用？首先，隨著AR的到來，原子級連接、自然化交互、沉浸式體驗等的出現，網絡上的數據量爆發式增長，運營商管道壓力陡然增加，因此雖然業界普遍認為5G到2020年才會試商用，但是數據的爆發式增長使得5G商用時間很可能提前，運營商需要為此做好準備。
其次，袁道唯認為，運營商從流量經營向數據經營升級轉型已是正當其時。他甚至明確提出，未來大數據將成為運營商的主體業務。
從流量經營到數據經營
談起從流量經營向數據經營的轉變，袁道唯提出，從全球運營商的經驗來看，流量經營遭遇瓶頸和天花板的擔心不無道理。例如，臺灣大哥大4G商用兩年DOU增長4倍以上，但是ARPU幾乎不變。單純的流量經營初期成效顯著，但是后期會遭遇4G需求價格彈性效應快速遞減的影響和管制因素的影響，因此運營商需要在流量經營之外尋求其他方法。
此外，互聯網企業正在管道層面對傳統運營商形成競爭新態勢。在美國，谷歌、IBM等已經獲得了FCC頒發的基礎運營商資質，其中谷歌已經開始了光纖網絡建設。因此，未來的網絡不一定屬于傳統運營商，面對管道層面的危機，運營商也需要尋找新的出路。
針對運營商的內外危機，袁道唯建議其將流量中有價值的數據拿出來做文章，從流量經營向數據經營轉型升級。
data和big data盡管只有一詞之差，內涵卻大不相同，因為并不是所有的data都可以自然而然成為big data，為此運營商需要研究大數據及其處理方法。袁道唯建議運營商進一步提升大數據的戰略高度，從個體化數據、機構化數據、“鳥瞰化”數據3個緯度對數據進行梳理，通過研究大數據實現路徑和模型，充分把握物聯網爆發所帶來的海量數據的機遇。
如何將大數據變現是運營商大數據運營的關鍵，這其中基于大數據的產品開發和設計是關鍵。袁道唯認為，運營商的數據平臺不僅是運營平臺，更是新型產品品類。基于對現網數據的整合挖掘，信息數據平臺不僅能夠支撐營銷活動、提供信息幫助決策，更重要的是將可以提供新型的產品品類，滿足融合的跨行業數據需求。這些產品如某地區的實時人流量監測、節假日旅游景點訪問人數預測、疾病擴散范圍預測等。面向未來，運營商立體網絡下基于大數據的場景化智能交互服務也將成為可能。
面對大數據的浪潮，包括運營商、IT廠商、互聯網公司在內的各方都已經行動起來。與互聯網商比較，運營商具有明顯的數據能力優勢，也面臨著不可忽視的挑戰。例如運營商掌握了用戶關鍵的身份數據、位置數據、行為數據等，但是大量數據為非結構化數據，較為分散，缺乏深度分析，實時性也相對較差。相對而言，運營商的優勢更為明顯，相比于其他數據源機構和企業，運營商對于所有的數據品類都有觸及。
袁道唯建議，電信運營商應利用和放大自身數據源優勢，在數據服務提供上形成差異化競爭優勢。對于大數據的思路不要局限在精準營銷等典型范圍內，更要有“數據衍生”的概念。他舉個新興數據公司的例子，利用各類衛星圖中的夜間燈光強度與分布來分析區域GDP，利用高空俯瞰的停車場車輛動態信息來預測百貨公司季度收入，而利用運營商基站的信號衰減數據建模預測局部降雨量，更是歐洲運營商與愛立信合作的探索案例。
京公網安備 11010502049343號