大数据时代的到来既是悄悄的，又是波澜壮阔的，人们还没有完全反应过来时，大数据时代已经到来。

　　很多互联网或者移动互联网公司认为，他们有自己网站的流量、访问量、访问时间、访问内容等，基于这个数据，公司可以直接指导运营，看起来逻辑是完整的，但是实际上这是在残缺数据基础上的描述，可以用于管理评估，不可能做到消费者洞察，也不可能做好数据挖掘和精准营销。

　　在二战期间，盟军为了减少空军的损失，希望在飞机上容易被击中的部位加防护板，在对所有参战归来的飞机中弹部位分析之后发现：中弹最多的地方是机翼。是不是需要在机翼上增加防护板呢?结果是：不，因为这个分析是建立在“参战归来的飞机”的基础上，不是所有参战飞机的基础上，一位参战的将领说了一句名言：“所有机头中弹的飞机都没有飞回来!”

　　现在互联网公司靠自己网站访问情况的分析就是在“参战归来的飞机”的基础上进行的解读。这个道理很浅显：任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集，无论这个子集多么全面，分析多么深入，都是子集，不是全集。对于企业来讲，竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值(自己的数据当然很重要)，因为哪些是“没有飞回来的飞机”，而且从量级上讲，对于所有公司都一样，自己拥有的数据远远小于全集数据。看起来的全数据恰恰是残缺数据。

　　综合所有可以产生大数据的企业并对之进行分析后，可以看到，在移动互联网领域，只有运营商的数据是“全面的”，但是又是分属三个大的集团：移动、联通、电信，而且各个地区数据收集方式、应用的语言、系统的建构方式都是不同的，因此希冀全数据进行分析至少现在还没有做到。

　　那是不是因此就无法进行有价值的分析呢?不是，因为每个运营商至少拥有一个细分市场的全集数据，对于所有移动互联网企业来讲，三个子集的简单相加就是全集，任何一个的分析与挖掘都是必要而且有益的。

　　大数据并不是简单的数据采集，而重在经营，最终以提高用户发展及产品销售成功率为目的。这就需要技术与运营相结合衍生出新的生产模式，才能获得大数据的投资建设。对于如电信运营商等数据量特别巨大的大数据的挖掘和使用，显然其背后所蕴含的能量是倍受关注，依靠哪种模式，如何使用，是当今业界讨论最为热门的话题之一。

　　运营大数据的价值

　　大数据是个完整的运营及成长体系，并非任何企业都具备大数据挖掘分析运营的基因，只有运营商的数据是相对“全面”的。电信运营商拥有很详细的个人信息数据，包括用户属性数据，上网行为数据，上网内容偏好数据，用户消费数据，用户通信行为数据等等。基于用户行为分析、行为理解、行为预测的客户深度洞察，将数据封装为服务，形成可对外开放、可商业化的核心能力，从而实现商业模式的创新，一直是运营商所期望的美好蓝图。

　　对于电信运营商而言，其传统业务是为电信消费者提供网络服务，承担了数据传送者的重要职责。在完成传统业务的同时，电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源，具有进行基于大数据的业务的独特优势。消费者随时都在向电信运营商发送碎片化的行为数据(如基站接入数据、上网流量数据)，这些数据在电信运营商的系统中，反映为各种日志数据、基站数据和流量数据等。

　　基于这些数据结果，运营商可以发挥的空间非常大。

　　1.企业决策指导：运营商可以利用用户数据，加以运用成熟的运营分析技术，有效提升企业的数据资源利用能力，让企业的决策更为准确，从而提高整体运营效率;

　　2.客户关系管理：经过数据挖掘分析，可从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等;

　　3.精准营销推荐：在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，如果能利用好数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，未来盈利可以来自于客户增值部分的分成。

　　当然，这或许只是冰山一角，大数据不会因为数据存储本身带来价值，需要在深入理解用户行为，并经过数据分析与数据挖掘之后，其价值才能真正体现出来。总而言之，通过对各类数据进行挖掘和分析，可以得到基于消费者群体和个体的数据，进而得到消费者心理和行为特征的知识。通过对这些知识的合理运用，电信运营商便可以改进现有的商业模式和创造出新的商业模式。

　　大数据运营模式创新

　　众所周知，全球电信市场如今正在发生深刻变革，电信运营商过去在整个ICT产业中的主导权正逐步被分化，转型移动互联网已成为行业共识。而转型的突破口则是基于目前的管道优势，建立应对存量市场的运营体系，搭建智能管道驱动流量经营成为普遍选择。在此基础，运营商需要把握大数据时代的机遇，这样才能有效利用和分析大数据获得洞察能力，从而加速推进自身的转型。

　　大数据在运营商中的应用可以涵盖多个方面，包括企业管理分析如战略分析、竞争分析，运营分析如用户分析、业务分析、流量经营分析，网络管理维护优化如网络信令监测、网络运行质量分析，营销分析如精准营销、个性化推荐等。比如广东联通运作的WO+分享聚合分发平台，就是立足于庞大用户数据基础的多向性网络分发平台，可以将运营和渠道相结合的深度开放，实现全渠道、全运营、全合作的产业内容快速聚合与精准传播分发。

　　除了内部数据之外，运营商还可以尝试与外部数据打通互联，共同运营，比如互联网的用户邮箱，社交网站的用户关系， 运营商的用户通讯录，银行的用户消费，运营商的位置(基站)，地理应用的位置与手机号关联等等。通过更多不同的尝试，将电信运营商大数据的价值发挥的淋漓尽致。运营商有其他互联网企业无法掌握的其他企业的数据，不只是单一网站数据，这对分析来讲是极大的优势，如何运用好这类行为数据，并加以归纳是运营商的未来分析的方向。

　　事实上，目前国外运营商已经开始将自己手握的海量用户数据变现，将用户的位置、旅行、上网流量习惯等信息提供给合作的第三方。比如Verizon 推出的 Precision Market Insights服务，跟合作方共享面向商场、体育馆、广告牌业主等特定场所手机用户的活动和背景信息。比如，NBA 球队菲尼克斯太阳队就是这项服务的客户之一。太阳队用它来找出来观看比赛的人群住在哪里，从而加强其他地区的广告营销。

　　然而，运营商在大数据运营方面并不是毫无弊端。首先，虽然运营商的数据较“全面”，但是又分属三个大的集团：移动、联通、电信，而且各个地区数据收集方式、应用的语言、系统的建构方式都是不同的，因此希冀全数据进行分析至少现在还没有做到;其次，传统运营商更重视市场人才，对数据人才重视程度不够，相关储备做的并不到位;此外，由于机制原因，与市场化的企业相比，运营商的速度是缓慢的，很多方面无法放开手脚大胆去做，依然徘徊在投资与收益、数据与转换价值模式认识不清的道路之上。

　　大数据将会是带动未来生产力发展和创新以及消费需求增长的指向标，企业所能获取的具体信息正在不断增长，多媒体、社交媒体、物联网都将极大地增加企业未来所能获取的信息量。许多行业领军者已看到了其带来的前所未有的潜力和重大意义。

　　必须承认一点，大数据时代是电信运营商的重大机遇。电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源和独特优势。如果电信运营商不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。只有积极调整思路和部署，制定出针对性战略，最大程度地提升电信运营商的效率，才能在未来的发展中占据产业制高点。

　　对于数据建模的几个经验与建议

　　根据多年的建模经验提出一些分析思路。

　　第一，时间和空间的解构是移动互联网改变社会生活的最基本的特征，如何将时空进行分解是分析的最重要的组成部分;

　　第二，偏好分析如何与线下行为进行有效连接是数据挖掘成败的基础;

　　第三，数据叠加过程中需要特别注意无效分析与虚假建构，因为消费者的日常行为几乎全面相关;

　　第四，机器识别与人工智能的运用会带来诸多的庸余资料与无法识别的资料，而这些资料的识别与剔除对于建模来讲是难点;

　　第五，社交网络分析框架需要突破可视化的展示框架，真正解决社交网络的模型构建。

　　最近一直在对运营商的数据进行分析与建模试探，也想借此机会跟业界分享几个困惑：网站解析后的分类需要攻关，简单分易，复杂分难，大而化之易，精细探测难;中文文本数据挖掘还是瓶颈;社交网络分析与行为分析的连接需要新思维。