PK BAT 运营商大数据更有价值

谈起大数据，必然要提到BAT等互联网公司，它们在大数据领域是先发者，不过这也很正常，因为它本身是有数据基因的，其天然的在线性，其血液中流淌着BAT的血，并通过BAT的形式来售卖自己的产品和服务，它如果不提大数据，不提DT，反倒是不正常了，况且它的数据处理能力和应用成熟度也是领先的。但是，从对整个社会的价值角度讲，其数据也是很受局限的，而运营商的数据也许更有代表性和竞争力。

运营商数据更具优势

当然，BAT等互联网公司的数据也具有自己的优势，比如对于自己从事的垂直领域数据具有较大的发言权，但从全面性、完整性等角度讲，运营商的数据也许更有代表性和竞争力，为什么呢？

因为运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都以BAT的形式流淌在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规模优势就越大。

运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。

运营商承担着相当大的社会责任，从偏远地区不惜成本的建立基站可见一般，运营商也在不断践行这些责任。前段时间中国移动和招商银行准备建立征信公司就是起步的象征，但是一般不会看到互联网公司会有分享数据的行为，数据基本是在它的体内循环，毕竟是竞争所在，而三家运营商虽然业务上有竞争，但从大数据角度来讲，是互补的，可以形成良好的合作生态。

客观地来说，运营商的数据资源是比较全面的，基于这类数据，能更立体地描述客户，也许还能回答我们在移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁？我在干什么？这是很多企业的数据难以比拟的。

极具价值的运营商数据类型

下面从技术、业务角度简要解读最具价值的运营商的八类数据（当然运营商的数据远不止于此），这些数据在运营商内是被安全保存的，用户不用担心个人隐私会被泄露，如果要开放这些数据，也需要征得个人的同意和授权，希望通过运营商的数据的一些解释来表明，运营商大数据对于未来社会的推动作用是巨大的：

位置 其实运营商有多种定位客户的手段，潜力很大。以手机附着的基站位置来判定用户的位置，城镇的误差在几百米，农村、山区在1公里以上；以MR数据来判定用户的位置，主要基于多个基站与手机的信号的距离衰减来定位，目前误差已可以做到几十米；WLAN热点定位、应急车、无人飞机等，误差也许是几米。

因此，并不是运营商不拥有精准的位置数据，更多的在于投入成本的考虑，比如MR数据，涉及所有基站测量数据的搜集整合，会涉及系统的标准化和扩容。

但通过运营商的位置等信息，可以帮助用户带来生活的极大便利，例如买房时大家都希望了解周边的人群情况，了解周边所有环境等，所有这些，运营商的数据都可以帮上忙。

身份 当前国家要求手机实名认证，无论是手机、宽带都会提供更多的信息，数据的准确度是很高的。也许银行会说其客户资料更靠谱，但运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证，这是一般银行及其他企业无法比拟的。通过身份信息，可以帮助金融机构快速的判定用户的信用程度，贷款也许不再困难，在银行，小贷，保险，投资各个领域，运营商的数据都具有极大的应用潜力，可以有效推进社会诚心体系的建立，阿里巴巴推出了芝麻信用，实际上是通过身份相关信息的分析，测算信用程度，从而为不同用户提供不同等级的服务。

上网 移动互联网时代大家将衣食住行信息都搬到了线上，所有的上网数据都以BAT的方式传给运营商以便计费，包括访问了什么网址，下载了什么应用，访问了什么内容等，这些信息都蕴藏着极大的价值，堪称网上生活的记录仪，当前部分运营商业开始尝试提供访问明细详单查询服务，以帮助用户理解自己的上网消费行为。不仅如此，在用户允许的条件下，运营商基于这些数据的挖掘，还可以高效地撮合需求方和提供方，比如有范围地将相关广告发送给目标群体，远离无效的垃圾广告。这是大数据的魅力，真正做到个性化服务。

社交 社交运营商拥有天然的社交数据，即通信交往圈（含语音，短信及彩信等），在一定程度上，其粘性是远高于QQ等交往圈的。

通信交往圈：基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，很容易得到任何一个用户的社交特征，比如某人的影响力，人与人之间的亲密程度，人群之间的上下属关系，甚至可以得到人脉路径。理论上，任何两个人都可以通过多个中间人的传递而认识对方。

簇群网络：中国移动话务经营近几年最成功的产品是什么——虚拟网、家庭网、亲情网、校讯通系列以簇群为核心的产品。这些产品一方面极大地提升了存量客户的稳定度，另外一方面，基于这些数据天然地形成了以工作、家庭和朋友的社交网络，这些社交数据是运营商巨大的金矿。

相信未来，通过用户之间的历史交往分析，能帮助找到遗失的朋友和曾经的用户，让志同道合的朋友聚合在一起，让陌生的双方有缘千里来相会；通过历史的连接，可以追踪到失信用户的踪迹，帮助维护公司正当权益；通过社交异动分析，可以找到欺诈电话和欺诈用户的规律，让欺诈无处遁形，从而让社会更加和谐。

支出 用户每月愿意在通信上怎么花钱，能够深刻地反映用户的很多特征。

支付能力：ARPU即用户每月的消费总额（当然周期也可以到每天），这个数据很有价值，因为它一定程度代表了某人的消费能力。

消费类型：运营商有客户最为详实的消费账单，账单中的每个费用项是有业务含义的，比如流量费、短信费等信息都能反映用户的一些特征。

通过对用户支出额度、支付及时性、欠费情况等的分析，可以构建用户信用模型，为金融企业提供风控服务，通过消费类型的判断，可以帮助更好地刻画用户，让企业减少广告投放的盲目性，比如一个ARPU不到30元的男性用户就不要考虑投放宝马汽车广告了，一个消费敏感型的用户商家可以考虑多发些打折优惠券，说不定他会更感兴趣。

通信 通信运营商通过每次通信行为数据（包括语音，短信或彩信）的记录进行计费，这个数据其实也有很大的价值，除了可以了解用户的通信使用情况（比如本地，漫游，长途，国际等），还可以通过对端解读更多的信息，从而为用户提供更为便利的服务，比如运营商发现用户喜欢煲电话粥，就会推荐虚拟网，亲情网等产品，让大家享受更为便捷的通信服务。未来，运营商可以联合更多的企业，为用户提供更多贴心的服务。当然，通信中蕴藏的巨大数据价值还有待我们去挖掘，这里仅作抛砖引玉。

当然，运营商的大数据远不止于上面几类，其大数据全面性、多维性、中立性、完整性是其他企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值。当前国家发布了《促进大数据发展的规划纲要》，将数据上升到国家基础性战略资源的高度，提出要加强顶层设计和头筹协调，大力推动公共数据互联网开放共享，消除信息孤岛。作为大数据的拥有者，运营商更应该承担其相应的责任，在确保客户信息安全的条件下，通过开放共享的方式，积极参与大数据生态体系的建立，通过创造大数据价值应用，有效地连接个人、企业和政府，让大数据真正服务于社会。