随着大数据产业支撑能力和应用能力的日益增强，大数据的研究与应用引起了各国政府的高度关注。近年来，中国大数据取得一定的发展，呈现出政府扶持、企业协作的特点，但总体上，中国仍处于大数据探索起步时期。其中，电信企业所拥有的数据资源丰富，电信大数据在推动经济发展、改善公共服务等方面，具有广泛的应用价值。电信大数据的应用发展既是促进大数据产业发展的重要内容，也是电信企业数字化转型发展的重要方向。
大数据是运营商数字化转型核心
根据Ovum发布的报告显示，大数据和分析对运营商数字化转型的许多方面都至关重要。因为它能改善业务运营方式，实现敏捷的业务和IT流程，将新业务更快地投放市场，并且积极妥善的应对竞争对手的营销活动；同时为客户提供最佳解决方案，以及节省资本支出和运营支出。而具有实时数据收集、处理和分析功能的大数据分析引擎，可以从所有虚拟和物理网络组件中提取数据并对其加以分析，以了解用户所请求的服务、制定正确的策略。
根据数据中心联盟发布的《电信大数据应用白皮书》显示，综合国内外情况来看，2011～2012 年间，国际运营商领先开始进行大数据业务布局，打造大数据应用平台，从内部应用大数据支撑运营起步，以基于位置的对外精准营销服务为突破点，不断丰富和深化在零售、医疗和智慧城市等多个垂直领域的数据应用和价值变现。经过近5年发展，国际运营商大数据运营能力已逐渐成熟，大数据应用市场正处于稳定发展期。
我国电信大数据呈赶超态势
目前，海外电信运营商主要是通过成立专门的大数据业务发展部门或新公司，来实现更加灵活的大数据业务开发和对外合作机制。如西班牙电信率先成立名为“动态洞察”的大数据业务部门；Verizon 成立了基于大数据分析的精准营销部门 Precision Marketing Division；新西兰电信成立独立的大数据子公司Qrious。
与国际运营商相比，我国三大运营商在2013~2014年间，先后逐步明确将大数据业务定位于公司转型与创新发展的重要战略方向，通过构建大数据能力平台、设立大数据业务专业化运营团队等措施，逐步形成大数据应用发展基础能力。
比如，中国联通对内在市场监控和分析、业务流程优化、网络规划、产品优化、个性化推荐、客户体验等方面形成了数据服务能力，从2013年开始，中国联通基于这些数据能力，建立起针对不同类别客户的数据模型，比如2G转3G模型、3G转4G模型、4G用户流量提升模型、存费送费模型、存费送业务模型、国际漫游用户识别模型、用户离网预警模型等，通过这些模型提炼出客户的不同通信行为特征，从而优化和精准匹配相应的通信业务产品；对外提供了商业数据服务能力，形成五大类主要商业模式，发展以群体性信息为基础的大数据产品应用，如行业洞察、位置服务、征信、大数据处理能力开放、RTB广告投放等。
中国电信与2014年组建了专业的大数据运营团队，并将大数据作为转型战略3.0的重要组成部分。近日，中国电信还发布了“星图”、“鲲鹏”和“飞龙”全新大数据产品体系，并对外提供大数据服务。其中，星图是金融大数据风控平台、鲲鹏是旅游大数据平台、鲲鹏是地产大数据平台。
同样，中国移动基于大数据构建了欺诈防范技术体系，在2分钟至10分钟可以识别号码源、来源区域、受害人集中地等，同时实现高风险等级，将影响大的境外异常号码源实时阻断。另外，中国移动大数据精准平台在中国贵州、河南等地应用，为精准扶贫提供了依据。在濮阳，中国移动大数据精准扶贫系统仅上线半年，就纳入了29万户、102万名人口成为帮扶对象，是推进扶贫工作的有力抓手。
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