1.2.2 电信运营商开展大数据经营的现状分析
大数据和流量都可以看成是信息，大数据经营和流量经营均可理解为信息经营。电子科技大学周涛教授对有过相关论述：大数据 1.0 是利用内部数据解决内部问题；大数据 2.0 是利用内部数据去解决外部问题，或利用外部数据解决内部问题；大数据 3.0 意味着大数据进入了一个以共享交易为特征的时代，出现了大数据公共平台服务提供商（大数据服务提供商）[3].大数据就像是产品一样创造价值，通过可控的手段将大数据在各范围内被收集、交换、传输、分析和应用，并在各个层面创造价值。
从另一个方面看，大数据经营就是要将海量的数据，通过处理和分析增强数据的透明性和可用性，深化数据的使用范围、扩大数据的流动效益，从而创造更大的利用价值。大数据经营可以为客户提供战略分析、竞争分析、用户分析、精准营销、个性化服务等，使电信运营商在快速变化、数据爆炸时代实施”去管道化“提升企业核心竞争力的有力工具。
目前，电信运营商以大数据经营具有其他行业无可比拟的优势，凭借多年积累下来的网络运营数据和用户业务数据，已经为其堆积了巨大的数据资产。主要体现在：一是数以亿计的通信用户给电信运营商提供了海量、多元和明确的数据。
诸如用户在办理固定电话和手机入网手续时需要提供年龄、性别、单位等实名信息；用户多年的业务资费、通话双方基本信息等基本消费信息；还有通过运营商的基站定位可以精确获得用户的地理位置信息等。二是电信运营商可以较好的处理分析数据，电信运营商基于庞大的、真实的数据信息，并能有效分析，可以更加精准、更加直观、更加高效地掌握用户需求，提供的大数据产品和服务更有指向性。三是通过电信运营商的通信网络可以有效、实时、完整的保证数据。
大数据服务提供商采用的是双向渠道，一边向用户提供普通服务，另一边将以大数据为中心的服务提供给专有客户。目前已有一些典型的电信运营商大数据应用的案例：
案例一：瑞士电信公司通过大数据进行客户保有。根据电话拨打频率情况分析发现，通话用户跟网络社交一样，通话用户群也有一个或多个社区领袖。此外，他们还发现，社区领袖使用某个运营商的号码，会导致他的社交圈都使用该运营商的号码。运营商可向社区领袖提供一定的优惠、折扣，不用向大众市场实施优惠，这样就有利于节省公司的营销成本，提高用户捆绑效率，实现客户保有。
案例二：西班牙一家电话公司推出的 Smart Steps 项目，该项目就是给客户提供数据信息服务。类似某个超市想在某个地区要开个新店，就需要了解该地区每天各时间段的人流信息、年龄层次、停留时间长短等信息，Smart Steps 项目就通过当地归属的移动终端，通过大数据平台分析，精确分析上述信息并得出结论，针对性非常强，指导意义也非常重要。
案例三：电信运营商的数据信息与客户分析融合。例如，”用户甲在某运营商多年的消费情况“这一数据，若被某银行使用作为批准个人贷款的征信依据之一，除了为某银行产生”降低坏账风险“的价值外，运营商的大数据平台会增加关于用户甲从某银行获得贷款、使用的相关记录，从而丰富了用户甲的数据信息、提升了相关数据的可信度。通过大数据平台，数据提供商和使用商都在为该平台增加更多的数据资产，提高数据的利用价值。
上述都是将流量转化为大数据资产的典型案例。电信运营商的流量业务可以直接转化为大数据业务，在向一般用户提供固有网络的同时，也可以从一般用户的流量使用中获得大数据信息。网络管道、流量资源都将成为电信运营商获取大数据信息的重要渠道和手段。利用一个基础产品，获得两种经营获利模式，这是解决成本收益困境的办法。
综上，在这种经营模式下，首先个人用户的数据不因使用而减少，伴随着使用频率的增多价值反而变大，达到边际成本递减，边际报酬递增。大数据经营将成为解决流量经营价值困局的良方。
大数据的发展与应用，为电信运营商带来机遇的同时也带来了压力。运营商开始计划把握通信技术大规模普及的契机，获得更为丰富的数据资源，再将这些数据资源的价值加以挖掘和提炼，充分利用大数据带来的巨大潜力和机遇[4].
总体来看，未来电信市场的一个重要方向是运营商将利用大数据来推动转型。从下图可以看出，目前中国各电信运营商的硬件增速较慢，而以云计算和大数据为代表的软件和服务已成为电信业 IT 投资亮点。
根据计世资讯预测，未来三年，中国电信业大数据应用市场将保持快速增长势头，到 2015 年，电信业大数据应用市场规模预计将达到 18.3 亿元。
可见，电信运营商利用大数据发展市场经营是大势所趋。媒体市场调研公司Informa Telecoms &Media 有一份调查结果指出，全球约有 48%的电信运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总 IT 预算的 10%,并且在未来五年内将升至 23%左右，成为运营商的一项战略性优势[5].
目前，我国三家主要电信运营商在开展大数据经营时，在数据采集系统、数据仓库建设、资源共享、通信技术制式、用户隐私保护以及商业运营模式上均存在着问题：
第一，原始数据种类多，通过单一技术难以实现数据处理分析。目前，基于数据采集系统的数据模型在各电信运营商中都不同，且很难达成一致。电信运营商只能通过结构化的数据实现处理，而无法进行非结构化、半结构化的数据（如网页、聊天记录）的处理，对分析系统提出了不同以往的处理要求，要在声音、图片、文字等多重架构下的数据海洋中，探寻数据价值，在互联网类业务发展要求下无法实现，对电信运营商的数据产品也形成了障碍。
第二，电信运营商的业务数据复杂化。现在各运营商的传统数据仓库难以满足日益增长的业务数据所带来的存储、计算需求，伴随着业务发展和数据信息的增加，这就会加大数据仓库的存储和处理压力，也会加大对数据仓库的管理难度，此外由于数据仓库无法线性扩容，扩容成本也会相应增高。
第三，国内电信运营商系统分散建设，难以实现资源共享。电信运营商是市场竞争关系，各运营商都有自身的经营分析系统、信令监测系统，在通信技术制式、信息监测、网络流量监控和上网日志留存等环节也均有不同。在各运营商内部，大数据系统也涵盖多个部门，需要协同支撑建设。这些原因都造成了大数据资源的共享困难。
第四，用户隐私保护也制约着大数据经营的发展。当网络成为社会普遍的生活方式后，个人数据的流动性与暴露风险大大增加了，各种潜在的风险都隐藏在大数据信息中。由于个人隐私问题越来越被用户关注和重视，个人作为数据的提供者与各数据公司想掌握大量数据信息成为了矛盾，这都会影响大数据的采集和使用，需要在法律层面对客户信息搜集有法案地系统保护，防止客户资料泄露。
第五，电信运营商还没有明确大数据商业运营模式，没有多样化的应用需求。
由于电信运营商在数据资源、基础资源、平台资源上拥有先天优势，已掌握的、可用的数据信息是海量的，但是这些数据将作为产品推销给客户，怎么样推销，怎样将数据资产转化为自身利益，如何将数据研究转化为成本收益，这些问题都需要电信运营商不断摸索解决。电信运营商转变传统经营模式，创新盈利手段，开展大数据分析服务、移动营销等高端大数据业务，也需要伴随着大数据的技术成熟和应用推广，这也需要培养企业和个人用户使用习惯和运营商自身的影响力。
1.3 研究内容
1.3.1 研究思路
本课题结合大数据应用的影响，在信息通信技术融合和流量经营专项研究的基础之上，试图提供一个全面、深刻理解大数据价值的逻辑，研究湖北移动公司向大数据服务提供商转型的渠道，将大数据作为资产，创新其商业模式和盈利模式。
本课题总体上按照”提出问题、分析问题、解决问题“的基本研究思路，主要从以下四个步骤入手：
第一，认真研读国内外大数据及运营商大数据经营相关研究的参考文献，深刻领会每篇文献所提出的思想和解决问题的方法，以此保障在理论与实践紧密结合的基础上提出大数据经营破解湖北移动公司流量价值困局的解决方案；第二，通过市场调研、资料查阅等各种方式和手段尽可能搜集到大数据及电信运营商的详细信息，并对信息进行整理归纳，力保能全面、客观的对湖北移动公司通过大数据经营来破解流量价值困局进行诊断；第三，利用网络效应、边际效应、边际成本、SWOT 分析等理论，对湖北移动公司流量经营的价值困局的原因进行深入分析，并给出初步的解决思路；第四，根据上述分析和论证的思想，对初步提出的建议和方案进行细化，设计出一套符合湖北移动公司自身特点的大数据经营破解流量价值困局的改善方案，并运用在实际工作中指导实践，检验效果。
本文主要基于理论与实证相结合的方法，一方面充分运用管理学、市场营销学中 SWOT 分析、网络效应、边际效应、边际成本以及数据挖掘等通用理论，另一方面切实结合湖北移动公司的发展现状，从而确保所提出的方案具有一定的科学性和实际操作性。
1.3.2 论文框架
本课题吸收了国内外研究者关于大数据经营的相关优秀理论及先进企业先试先行运用大数据经营的案例，同时结合管理学、市场营销学和数据挖掘等相关理论的基础上，分析了湖北移动公司流量价值困局的现状及存在的问题，并提出了一套针对大数据经营破解湖北移动公司流量价值困局的改善方案。
本文从”大数据“开篇，从”湖北移动公司流量经营的现状分析“入手，从解决实际问题的角度出发，对”大数据驱动的湖北移动公司流量运营策略研究“进行了展开，并提出全面的改善方案，全文共分为五个部分：
第一部分：绪论。该部分通过介绍本文的研究背景、意义和国内外研究现状与态势，简要说明了本文的研究思路和方法、主要内容及结构框架。
第二部分：相关理论介绍。以市场营销、大数据的基本理论为基础，对相关的理论做简要的阐述，对国内外最新研究现状做出综述，为本文研究湖北移动公司流量经营现状问题以及通过大数据经营的解决对策提供了理论基础。
第三部分：湖北移动公司流量经营现状分析。结合湖北移动公司的实际情况和流量经营的特点，指出湖北移动公司流量经营需要解决的问题，让读者有一个较为直观的了解，为下一步进行对策设计打下基础。
第四部分：湖北移动公司流量经营的大数据战略。通过 SWOT 分析，指出其存在的问题，提出以大数据驱动的湖北移动公司流量经营战略，明确系统化、有针对性的解决办法，并建立一套科学的、适应企业战略发展需要的措施，突出大数据在湖北移动公司的运用，验证方案的实际效果。
第五部分：结论与展望。总结本文所主要做的工作，并对提出的大数据经营进行反思，分析其不足之处和下一步需要进一步研究的方向，并就本文不足之处做出说明，为今后的研究提供参考。
