✪干货|电信运营商数据价值跨行业运营的现状与思考

作者 | 黄文

一、电信运营商数据资源概况与比较优势

电信运营商作为信息社会的综合信息服务商,拥有天然的数据管道优势,运营商的网络系统与业务平台中数据详细记录了人在现代化社会的信息指纹(如图1)。

图1 电信运营商数据概况

运营商客户的上网和通话行为、位置轨迹等都以BIT的形式流淌在运营商的管道里,而且这些数据是长期积累在运营商的数据管道里的。

因此,电信运营商数据的丰富性、连续性、完整性具有得天独厚的优势,具体来说,运营商数据具有“真、大、快、活、全”五大特点(见图2)。

同时,在跨行业应用领域,运营商数据在数据补全、交叉验证等方面也有明显优势。

图2 电信运营商数据的特点与优势

另外,相对于BAT来说,电信运营商的数据仍然有一定的优势(见图3):

图3 电信运营商数据与BAT的比较

二、运营商大数据跨行业应用的形势研判

数据的跨界融合是释放数据价值的必由路径。数据具有天然的外部性,数据主体认为没有价值的信息在其他数据需求方来说可能存在很大价值。

比如,我们买房的数据对装修装饰机构、房产中介机构是非常有价值的,已经被房地产开发商等在我们不知情的情况下被变卖多次。

当前,国内各行业的数据壁垒是广泛存在的,数据的开放与融合对于促进社会信息文明、释放数据红利,造福国计民生是大有裨益的。促进数据合理合法的开放与流动已成为政府和业界的广泛共识。

目前,国内正在兴起的大数据交易所、大数据产业联盟就是顺应这一趋势而形成的。我们有理由相信,数据的跨界融合与流动,是推动大数据产业应用落地、释放数据价值的必由之路。

国内企业级SaaS应用的春天即将到来。近两年来,SaaS因其采购成本低、使用简单方便、功能与使用场景契合度高等特点,在2B市场正取代传统的软件服务形态,逐步成为企业服务的重要力量。

SaaS(Software as a Service),软件即服务,是基于互联网快速发展而产生的面向最终用户的产品服务模式,而移动互联网的普及更是加快了SaaS的发展进程。

我们看到,2014年之后,随着移动互联网的高速普及以及企业管理需求被发现,加之资本市场加速了在企业服务领域的布局,无论是在投资力度还是在数量方面在加码企业服务市场,企业级SaaS都迎来了高速发展时期。

据权威媒体分析,2015年,中国SaaS市场融资总额达到40亿元,累计上百起投融资事件,IDG、红杉等多家投资机构开抢2B项目,抢占赛道。

2015年,在资本的刺激之下,企业级服务市场开始井喷,一个万亿级的蓝海市场正在形成。据艾媒咨询报告显示,2015年国内企业级SaaS市场规模达到200亿元人民币,增长率高达70%。

在企业高效运营管理需求、移动互联网应用条件不断成熟等多方因素推动下,市场规模仍将保持高速增长,预计2016年市场规模将超过300亿元人民币。

我们相信企业级SaaS服务市场明媚的春天真的来到了,大数据行业的面向行业客户的企业级SaaS服务市场也必将迎来井喷期。

运营商数据跨行业应用场景丰富、前景广阔。运营商数据因其真实性、连续性、完整性等特点,在国内大数据领域已成为一支具有重大影响力、不可或缺的力量。

运营商最有价值的数据主要是身份信息、位置数据、上网日志、社交信息等,这些数据在其它行业中能找到非常广泛的应用场景(见图4)。

比如:运营商大数据+交通,可应用于交通实时监测和城市公交线路规划等;运营商大数据+金融,可应用于获客、风控等场景;运营商大数据+旅游,可应用于景区客流监测与预警等;运营商大数据+零售,可应用于商圈价值评估、门店选址等。

图4 运营商大数据的跨行业应用场景与方向

三、运营商自身实践大数据跨界运营存在诸多挑战

当前,运营商数据跨界运营市场正处在萌芽期,电信运营商及其子公司、亚信等第三方系统集成商、征信机构等多方势力均在参与其中。

中国联通和中国电信在数据对外跨界运营服务方面目前胆量和力度较大,但这个市场只有在中国移动业动作起来时才会迎来真正的春天。

目前,中国移动先进省份(如浙江)已经在落实自主运营了,个人认为这块市场还有1-3年的窗口期,有实力的厂商应加紧布局、抢滩卡位。

运营商自身实践大数据跨界运营存在着诸多挑战。前面提到,运营商大数据跨界运营领域存在多种力量的角逐,运营商自己也在耕耘这个细分领域。那为什么说第三方还有机会呢?

这与运营商自身的体制有较大关系。运营商自身在大数据跨界运营方面面临多方面的挑战:

挑战一:有数据难整合。

运营商虽然坐拥海量数据,但数据在组织中却因为不同线条和部门的存在而处于割裂状态,拥有数据的部门之间往往缺乏顺畅的数据共享机制,加上各种烟囱平台的存在,数据的标准可能都有不兼容的情况,如何实现跨业务、跨平台的关联与整合成为运营商最大的挑战;

同时,由于互联网上大量非结构数据的存在,运营商还面临着将非结构化数据与结构化数据进行统一、整合的挑战。

这一系列的挑战使得运营商的数据一直处于分散和休眠的状态,无法真正发挥其潜在价值。

挑战二:有需求难操作。

对运营商而言,信息安全一直是一个无法逾越的关键问题。由于运营商数据中包含了大量的用户基本信息,这其中涉及大量的个人隐私,一旦泄露并被不法分子利用,会给用户和运营商带来不可估量的损失。

从国内的市场来看,有数据泄露引发的信息安全事件,在媒体的推波助澜下,极有可能成为让运营商跌入万劫不复之地。因此,运营商在数据开放与对外合作方面一直都很保守和谨慎。

挑战三:有想法无承载。

即使不考虑数据质量和隐私风险,运营商实现大数据变现还需要面对组织和流程上的空白。大数据应用是一个系统工程,其开发、建设、产品、营销、运营等环节都需要有具体的部门去承载和落实。

然而,国内运营商现实的问题是,已有的组织架构和流程规范都是基于传统业务来制定的,对于大数据这样的新兴领域,往往都是基于各自的理解或资源的分布,各省市公司都缺少统一的运营规范和模式范式,更无法形成自上而下的力量来贯穿,如散兵游勇一般。

挑战四:有机会难实施。

抛开组织和流程的问题,能力和机制更是运营商绕不开的门槛。大数据属于技术密集型领域,技术专家(解决建模与架构)和复合型人才(解决跨行业的Know How)的匮乏一直困扰着运营商,虽然短期可通过合作的方式解决,但长期来看还需自建团队实现能力内化和储备。

而这往往需要在人力资源的开发、核心人才的引进以及激励机制的革新等方面下功夫。

总而言之,由于制度规范、业务模式、技术对接、人才储备等诸多限制,运营商大数据在跨界运营领域仍是步履蹒跚的。

靠运营商自身的力量是无法很好地完成与其它行业客户的端到端的业务打通的,因此,这位第三方公司提供了很好的参与机会。

四、运营商大数据跨行业运营的策略与路径

以下笔者站在第三方公司角度,来谈谈如何接入到运营商大数据跨界运营这个细分领域中。具体的指导思想可概括为:重点关注四大行业、深入三个业务领域,建立深度合作运营方式,跨越四道障碍,实现从0到1的跨越。

运营商大数据跨界应用需重点关注四大行业:金融、交通、旅游、零售。如下表1:

表1 运营商大数据的四大应用行业

运营商大数据跨界运营最有价值的三大领域:征信、RTB和客户洞察(如图5)。

运营商数据因其真实性、维度丰富、覆盖面广等特点,对于在央行无信用记录的用户来说是一个很好的增信补充,金融机构借助运营商数据能对贷款客户进行信用评估和分级,决定贷款与授信策略;RTB全称是Real Time Bidding即实时竞价,是时下互联网广告领域最流行的新名词。

RTB主要特点在于:一方面基于大数据技术可以协助广告主投放过程更加精准、透明、高效、可控,从而投放效果ROI更高;另外一方面基于实时竞价机制可以协助互联网媒体获得更高的收入。

相对于互联网企业,运营商在RTB最大的优势在于其拥有网络管道优势上的大数据,除了客户的基本属性之外,还有大量的、实时的客户互联网行为数据;客户洞察,即基于运营商的数据能为行业客户提供了解其自身用户的一面窗口,完善客户画像标签体系、打破信息不对称,帮助行业客户加强自身客户的深入洞察。

图5 运营商数据最有价值的三大应用领域1图5 运营商数据最有价值的三大应用领域

运营商大数据跨界运营落地的关键是要建立运营商数据跨界运营平台,数据产品设计与运营是运营商数据价值释放的关键。

该数据服务平台承载的任务是运营商数据的深度加工与分析展现(如图6),最终以B/S架构的形成SaaS服务,为行业客户提供三个层面的价值:告诉客户他们所不知不知道的(信息价值)、告诉客户他们可以做什么(决策价值)、帮助客户做他们不能做到的(操作价值)。

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图6 数据跨界运营平台的业务逻辑与价值实现

作为第三方,为深度嵌入行业客户的业务价值链,建议与运营商采取深度合作运营的模式:即第三方与运营商形成战略合作关系,在运营商的数据环境下,搭建开放的数据挖掘平台,运营商输出数据、提供存储能力和计算能力,第三方公司在这个平台上进行数据挖掘建模与数据产品加载工作,数据建模成果、数据产品应用输出的收益由运营商和第三方公司共享。

在此模式下,第三方获取运营商数据,并对运营商数据进行深度加工,形成有行业意义的数据产出物,并以SaaS服务的方式提供给行业客户,最终实现多方共赢的局面(如图7)。

图7 深度合作模式

基于运营商数据政策的限制,应采取的技术架构如下图8:

图8 跨界运营平台的技术架构

运营商大数据跨界运营是一个比较难短期见效的市场,需要持续关注、耐心经营。做好这块市场需要跨越四道障碍:数据依赖、用户隐私、商业模式和无缝对接(如图9)。

数据依赖指的是第三方对运营商数据有较强的依赖关系,一旦运营商掐住了数据管道,该模式的可持续性就存在很大的风险;

用户隐私是指当前环境下,如何合理有效的做到万无一失的避免用户信息泄露、保障信息安全,理论上是没有问题的,但实际上还是面临很多的不确定性;

商业模式是指目前仅仅与运营商在数据层面开展合作,对运营商自身的主营业务没有形成有效的刺激,这种业务模式对运营商的吸引力还是有限,需要寻求更多的、更好的商业模式;无缝对接指的是在实际落地过程中,要对接多个客户、多个平台,要打通业务链条还是存在很多困难的,需要参与各方精诚协作,才可能克服困难、实现突破。

图9 运营商数据跨界运营需跨越四道障碍

五、结束语

运营商大数据跨界运营是一个全新的领域,虽然参与方都处于步履蹒跚的状态,但广阔的前景仍然吸引着众多参与方在积极探索、大胆创新。

大数据需要边干边学、实践中调整,就如站在河边永远学不会游泳一样,运营商大数据跨界运营的实践比什么都重要。

先合作试点,在项目中摸索出合作模式和解决方案,在解决方案的基础上提炼出数据产品,专心、专注、创新运营,才可能实现从0到1、从1到N。

声明:本文系网络转载,版权归原作者所有。如涉及版权,请联系删除!

原文发布于微信公众号 - 智能算法(AI_Algorithm)

原文发表时间:2016-11-24

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