運營商大數據對外價值變現的十大趨勢

做者 | 傅一平 
來源 | 與數據同行

最近中國移動提出了DICT戰略，顯示其在政企市場進一步拓展的雄心，在這個背景下，從新探討下運營商的大數據變現頗有意義。雖然近半年「大數據圈」彷佛有點風聲鶴唳，但對於合法合規的進行大數據業務的企業來說沒有什麼影響。

下面筆者就結合自身實踐，給出將來2-3年運營商大數據價值變現的十個趨勢判斷，僅表明我的見解，但願於你有所啓示。

一、行業服務邊界不斷拓展

依託於運營商潛力巨大的數據資源和政企市場渠道資源，通過多年的市場培育和拓展，當前運營商大數據業務從原來的金融、旅遊等行業逐步拓展到政府、旅遊、交通、教育、商業、招聘、醫療等各個各業。

運營商ICT業務在推動中，也孕育了很多大數據業務的商機，大數據業務則反過來促進了ICT業務的發展，由於大數據除了業務價值，還有必定的社會品牌效應，二者經過融合能夠造成協力。

隨着企業數字化轉型的加快及產業互聯網的崛起，做爲將來社會基礎設施的大數據，將與雲計算、人工智能、物聯網、區塊鏈一塊兒，在行業領域開疆擴土，其應用的邊界幾乎是無限的。

二、進入行業應用的深水區

大數據在行業領域擁有着巨大的潛力並不意味着運營商就能分得多少杯羹。雖然運營商大數據業務當前在金融、旅遊等行業已經有所斬獲，但這些行業低垂的果實基本要被摘光了。

以金融爲例，4-5年前運營商切入的驗真，失聯觸達等業務，當前仍然是運營商大數據變現的主力，但金融行業並未如運營商原先預料的那樣，在貸前、貸中、貸後中給予運營商更多的機會，運營商不少變現業務模式的拓展基本是停滯的，起碼不夠快。

在大量的其餘行業領域，運營商每每只能作到走馬觀花，而沒法積少成多，好比業務的復購率很低。

從定性的角度講，運營商對於行業的理解仍是比較淺的，其大量的行業應用遊走在企業的核心生產流程以外，大數據彷佛是奢侈品，而不是必需品，所以粘性是不夠的。

以金融驗真這個業務爲例，其附加值並不高，且容易被替代，想一想這幾年對於金融行業的理解又增長了多少呢？這些都是須要反思的地方。

筆者曾經在智慧交通相關文章中提到：運營商的數據在不少領域實際上是頗有前途的，但必須深耕，要理解這個行業的業務，通曉這個行業的算法，不停的打磨產品，從而逼近核心。

能夠這麼說，運營商大數據將很快進入行業應用的深水區，爲了順應這個趨勢，運營商須要創建專業化的組織去攻堅克難，挑戰很大。

三、與互聯網公司的競爭加重

互聯網應該沒有把運營商當成主要的大數據競爭對手，但運營商進入這個領域會跟互聯網公司造成事實上的競爭，不管是新零售，智慧交通等等，進入者都會感覺到互聯網巨頭的壓力。

好比運營商要爲大型商超提供數據服務，但互聯網公司早就捷足先登，新零售是互聯網出的概念，當運營商還在進行自身渠道的艱難轉型時，互聯網公司線下商業的版圖已經規劃好了，固然也包括了大數據業務。你到商超談，人家一開口就提XX通怎麼樣怎麼樣。

固然還不只僅是這些。

不管是互聯網公司在To G上自頂向下的推廣策略，還有諸如城市大腦單一採購來源的霸氣，都在說明巨型互聯網公司在這些領域的影響力。

運營商要得到機會，得動用一切可用的資源，發揮本身數據的差別化價值，由點及面去尋找機會。實踐證實，管道數據的價值是巨大的，但巨型互聯網公司的數據也愈來愈好，這是不得不面對的現實。

四、從要素驅動向要素+能力驅動轉型

運營商當前在大數據變現上的突破只能說摘取了低垂的果實，但這種經過簡單數據加工造成的數據產品競爭力是不夠的，也是不可持續的。

好比作智慧交通，若是位置精度和覆蓋度不夠，連速度都測不許，根本作不出高質量的數據產品。

應該來說，運營商曆來就沒有現成的、高精度的、能夠到用戶級別的位置數據，粗精度的原始位置數據將來可能連支撐運營商本身的業務轉型都不夠，運營商須要充分挖掘現有位置數據的潛力，經過建模等方式把較爲精準的位置模型作出來，纔能有基本的大數據變現底蘊。

位置精度的提高雖然是一小步，但倒是對外大數據變現的一大步。位置準了，運營商對於人們整個線下生活的理解就準了，不管是客流，路網，OD等等都再也不話下。

如今運營商依靠數據資源這個要素能走出第一步是不錯的，但光靠資源驅動已經不夠了，能力必須過來接棒，沒有能力加持的運營商大數據變現前景暗淡。

所以，運營商大數據變現將來再也不是躺着掙錢，而是要從原始數據的驅動向數據+能力雙驅動轉型，這個能力包括人才、技術、數據、產品、運營等等，這是無可置疑的。但若是隻是空喊着口號不敢探索嘗試，則也許連能力提高的機會都沒有。

五、持續強化大數據合做的生態

大數據變現從底向上涉及平臺、數據、建模、產品、方案、渠道、諮詢、運營、安全等一系列的內容，運營商沒法一手包辦，所以必須創建合做的生態。

從業務的角度看，缺少渠道合做夥伴、缺少行業解決方案對於運營商都是很現實的挑戰，最大的痛苦莫過於不知道商機在哪裏，不知道本身想作的這個數據或產品有沒有前途。運營商不可能瞬間將現有的客戶經理隊伍轉爲數字化產品的銷售隊伍，畢竟知識結構的要求不同。

雖然能夠採起MVP的方式推動，但一方面試錯的成本擺在那裏，運營商也並無資本爲其背書，另外一方面時間成本也大了點。如今不少運營商都有合做夥伴招募計劃，這是很好的嘗試，但符合要求的合做夥伴仍是太少了。

從開放的角度看，中國移動的夢網曾經創造過輝煌，但開放這句口號不是隨便喊喊的，你得創建一套標準，清晰的告訴別人你有什麼能力，而後如何能方便的接入。

好比當咱們在互聯網大會展現城市實驗室產品的時候，發現仍然有那麼多的人驚訝於運營商居然還能作這個，就說明咱們在開放這條道上還有很長的路要走。

而當筆者第一次訪問阿里雲網站的時候，其較好的使用體驗給我留下了深入的印象，隨後按期的營銷推送起碼說明是用心的，又好比筆者第一次使用騰訊雲域名申請時，其後騰訊雲客服的電話調研也是很及時的。

所以，可否跟更普遍的合做夥伴創建鏈接，可否創建起開放的平臺，可否確保信息的安全，在很大程度上決定了運營商大數據變現的蛋糕能作多大。

六、經過集中化得到溢價能力的趨勢將增強

因爲歷史緣由運營商的大數據實際是分省存儲和運營的，這跟互聯網公司自然的集中統一的數據基因是徹底不一樣的。雖然一些運營商在集中化上作了不少努力，但相對互聯網公司，仍是有一些差距。

各省本地化作一些產品雖然帶來了靈活性，但形成了事實上的重複開發，這種模式在創新階段其實沒什麼問題，但最大的問題是各個省可否有足夠的資源去保證產品的持續優化，不管從數據的角度，仍是從運營的角度看，咱們都須要必定的集約化機制來確保高效低成本的運做。

但這還僅僅是一個方面。

另外一方面，相較互聯網，因爲數據的割裂，運營商基於單個省的數據作出的產品溢價能力不高，每每只能服務於特定區域，在不少競爭中會處於劣勢，好比當前運營商基於位置數據的應用不少，但爲何上網數據的變現卻不多呢？

這個不只僅是簡單的https問題，更是由於客戶對於上網數據的訴求基本是全國的，沒有地域的概念，這讓運營商失去了不少突破的機會。

所以，運營商的大數據在一個省創新後迅速全網複製是一直要堅持的策略，而基於集中化的數據進行創新是提高產品競爭力的一個關鍵。

七、運營商DICT戰略將使得大數據得到更大支持

隨着數字經濟的發展和行業數字化的進步，傳統產業轉型升級的需求強勁，運營商和雲服務提供商，均在強化雲、網、端、邊協同，推出「雲+網+DICT」智能化解決方案，幫助企業實現更深層次的數字化轉型。

運營商的政企2B市場是當前關注的焦點，而云+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的關鍵，這意味着將來各類資源會逐步會向DICT傾斜，大數據須要抓住這個機會，經過DICT的融合來促進大數據業務的規模化發展，所謂「借勢」。

另外，當前三大運營商已經宣佈了5G商用，中國移動也發佈了了「5G+」計劃，其中包括「5G+AICDE」計劃，「5G+AICDE」是將5G做爲接入方式，與人工智能（AI）、物聯網（IoT）、雲計算（Cloud Computing）、大數據（Big Data）、邊緣計算（Edge Computing）等新興信息技術深度融合，準備打造以5G爲中心的泛智能基礎設施。

5G時代人和物、物和物之間的鏈接產生的數據類型將會更多，5G更密集的基站布點意味着更高的定位精度，5G業務形式更加多樣意味着管道中的數據內容會爆發性增長，運營商對於客戶行爲的刻畫能力將進一步增強，每項垂直5G行業應用都將會與大數據有着千絲萬縷的關係，這些對於運營大數據的發展是利好。

八、日益趨緊的數據安全要求對於運營商既是挑戰也是機遇

運營商雖然擁有海量的數據，但不少省公司並未實質性的開展大數據業務，不少是基於安全的考量。即便是正在開展大數據變現業務的運營商省份，合規合法經營也是其開展大數據業務的底線，運營商對於大數據的業務創新是相對保守的。

事實上，運營商當前能開展的各項大數據新業務，都須要通過內部極其嚴格的法律、安全多道審覈，加上行業、集團、省出臺的各類安全管理規範的約束，還有按期的安全檢查，都讓運營商大數據業務從一出生就經歷着內部一輪輪的安全洗禮。

2019年持續發酵的各類信息安全事件讓大數據圈彷佛如履薄冰，但其打擊的仍是各類違法經營和黑市交易。事實上，通過新一輪的洗盤，運營商也許會面臨較以往更好的商業環境，數據可能會變得更爲稀缺，畢竟之前黑市的數據交易會致使良幣驅逐劣幣的現象，固然這也只是一種猜想。

能夠確定的是，將來國家對於信息安全管控的趨緊會使得大數據業務的創新變得更具挑戰性，但合規合法的進行大數據價值挖掘，助力中國經濟高質量發展始終是主流，運營商雖然會面臨安全上的挑戰，但也有更多的機會。

九、運營商大數據對於TO C業務的探索不會中止

互聯網公司TO C業務前期是靠錢燒出來的，畢竟消費者是趨利的，擁有高體驗的產品和必定基礎的用戶後，互聯網公司纔有了珍貴的海量數據，這個時候大數據纔有用武之地，反過來賦能業務發展，這是互聯網公司應用大數據的本質。

運營商自然就有大數據，但大數據變現的實踐仍是告訴咱們，運營商的數據維度仍是不夠豐富，好比缺少消費數據，而巨型的互聯網公司經過應用的豐富不斷積累着更多維度的數據。

事實上，當前運營商的數據維度拓展基本是停滯不前的，若是不加以改善，在不久的未來，運營商的數據優點會逐步變小，最終會影響到產品的競爭力。

如今運營商創建了不少專業公司，好比中國移動的咪咕，有人會質疑這些公司可否賺錢，姑且不從戰略的角度思考這個問題，即便站在大數據的角度看，這些公司的拓展可以讓運營商擁有更豐富的數據，這就頗有價值。最近中移金科成立了，支付數據對於DT有多重要不用解釋吧，所以意義是很深遠的。

其實作大數據產品的，哪一個沒有點TO C的夢想？但願運營商能基於本身的資源優點，結合大數據的差別化特色，可以打造出真正的既賣座又叫好的TO C產品。

十、運營商對於低價值密度的大數據處理能力要求會大幅提高

運營商的DPI數據具備典型的大數據特徵，有潛力但價值密度低，但這個數據是運營商除位置數據之外最珍貴的數據，不少人說這個數據在運營商變現中實際沒啥應用場景，或者言必稱https，那是比較業餘的說法。

隨着5G時代的到來，對於DPI數據的有效開採挖掘對於運營商大數據變現是核心的基礎工做之一。

首先，DPI這個技術原生是爲網絡優化服務的，好比不少字段對於數據變現沒有價值，可否考慮更高性價比的處理手段？這個就須要運營商針對性的進行研究，好比從客戶洞察、精準營銷和價值變現的角度去高效低成本的採集管道中的數據。

其次，5G海量、低延時、非結構數據的特色，將進一步促進數據存儲、處理和分析技術的進步，即便是當前的4G，從採集到應用的時延也是比較高的，很難達到場景式營銷的要求，並且保留的週期也很是有限。

最後，5G大數據的價值密度將進一 步下降，對AI的能力要求將更高，即便是針對當前的4G數據，運營商的NLP等能力儲備也是不夠的，所以要儘快補足短板。

固然，以上十個趨勢只是筆者的我的判斷，受限於本身的能力和視野，以上談的確定有不少不到位的地方，權當筆者拋磚引玉，若是能引起一點思考，那就更好了。