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首先，第三条曲线变得越来越紧迫
最近，总理关于宽带降价和提速的理论引发了对运营商的又一次批评。近年来，围绕运营商的负面话题层出不穷，受欢迎程度远远高于其他国有企业。为什么像水、电、煤这样的经营者，不仅关系到国计民生，还能在日常生活中安安静静地生活呢？对于这个问题，有些人将其归因于愚蠢、过度宣传和过度承诺；一些人将其归因于更多的钱、令人羡慕的净利润、数千亿的购买和相关的产业链，导致了太多的利益相关者。
最近，微信上的一篇文章从行业角度指出了这个问题，即三家电信运营商都承载着一个“过重”的移动互联网行业，与其他任何行业相比都无法拉动就业和经济转型，这也是总理关注的最终目标。总理基本上不会主动关注水、电和煤，除非它们有大问题。
材料力学告诉我们，物体的重载导致更强的应力、结构变形和不稳定。一个行业也是如此。如果负荷过重，压力和指责肯定会增加，产业链会进一步分裂，不断动态调整，直至出现与之对应的稳定结构。
未来通信行业的稳定结构是什么？不可能得出简单的结论，可以引入更多的竞争对手，从供应方提高服务能力，转移服务利润；通信业务有可能继续下沉，成为国家发改委定价的纯渠道。无论哪一点，依赖交通的收入/利润模式对运营商来说越来越不可持续，第三条曲线变得比以往任何时候都更加紧迫。
近年来，运营商一直在探索并向第三条曲线转型。除了政府和企业应用程序以及数字内容之外，大数据已经吸引了越来越多的关注，这很可能成为与数字内容同等重要的第三条曲线。
其次，运营商数据的价值已经逐渐清晰
对于所有声称参与大数据的互联网公司来说，他们的前景和价值可以从两个方面来判断，一是他们是否有稳定的数据源，二是他们是否有可持续的流动性，包括在数据理解和应用方面积累的经验。就数据采集而言，由于自身用户规模庞大，大型互联网企业已经充分挖掘了自身用户的电子商务交易、社交活动、搜索等数据，并且已经拥有稳定安全的数据资源。对于其他大数据公司，目前有四种数据采集方法:
首先，利用广告联盟的竞价交易平台。例如，如果你从广告联盟购买一家搜索公司的广告空间10，000次，那么基本上搜索公司会给你100，000个机会来选择，每个机会实际上都包括一个客户的肖像描述。如果你大量购买，你可以积累一些互联网用户数据，这些数据可能不会实时更新。这就是为什么用户的搜索关键词通常与其他网站的推荐内容密切相关。实质上，搜索公司通过广告联盟间接披露用户的搜索肖像数据。
其次，使用用户cookie数据。Cookie是数据(文本文件。txt格式)由服务器临时存储在用户的计算机中，以便服务器可以识别该计算机。互联网网站可以使用cookie来跟踪和统计用户访问网站的习惯，例如何时访问、访问哪些页面以及在每个页面停留多长时间。也就是说，以合法的方式，网站只能查看与该网站相关的cookie信息，而以非法的方式或浏览器制造商，则有可能获得客户的所有cookie数据。真正的大规模网站有自己的数据处理方法，不依赖cookies。cookies的真正价值应该是他们可以在不登录的情况下识别客户，而且他们是老用户，在什么时候访问过什么内容，而不是简单的游客。
第三，使用应用联盟。应用是从用户移动终端获取数据的有效手段。sdk插件嵌入在app中，这样用户在使用app内容时可以及时将信息汇总到指定的服务器上。事实上，当用户无法访问它时，应用程序也可以知道用户终端的相关信息，包括安装了多少应用程序和什么样的应用程序。单个应用用户的规模是有限的，数据量也是有限的。然而，如果一家数据公司将其sdk嵌入数万乃至数十万个应用程序中，获得的用户终端数据和一些行为数据将达到数亿个数量级。
第四，与数据来源稳定的公司开展战略合作。以上三种方法得到的数据都存在完整性和连续性的缺陷，数据价值有限。英美烟草巨头自身的价值链相对健全，其数据实现渠道相对完整，因此不会轻易将数据输出给第三方合作(收购除外)。政府机构的数据要么是免费的，要么是保密的，所以不会有商业合作。拥有互联网(包括移动互联网)完整渠道数据资源、缺乏实现手段和能力的运营商自然成为大数据合作的第一目标。
通信网络是互联网和移动互联网的应用载体，其渠道数据涵盖了互联网和移动互联网的所有行为。对这些行为数据的解释为全面解释“消费者黑箱”提供了最完整、最准确的数据基础。
根据传统的消费行为理论，用户(消费者)对产品和服务的选择是一个复杂的多类别竞争过程。用户的购买决策过程是未知的，就像一个黑匣子。用户首先受到外部刺激的刺激，外部刺激是经济、政治、技术和文化中不可控的宏观外部刺激，可控的企业营销组合是指产品、价格、渠道和促销，然后是黑箱购买决策过程。之所以说它是一个黑匣子，是因为真正的购买决策特征和心理是未知的，很难完全、全面地把握它们。在传统经济环境中看到的实际上是在用户选择之后。
在互联网环境下，所有的行为都将在法庭上得到证明，用户购买决策的构成将从未知逐渐变为已知。例如，在电子商务消费中，我们可以将用户的浏览记录、购物车记录和商品价格比较记录与最终的购买决策联系起来，并勾勒出用户的消费决策过程。即使链接的来源是搜索广告渠道或自我传播渠道，也可以客观地进行评估。
可以看出，作为互联网尤其是移动互联网渠道的载体，运营商的数据在电子商务(甚至所有业务)用户活动和促销中发挥着重要作用。例如，一个排名靠后的电子商务网站有超过1亿的会员，但真正活跃的不到20%。如果你能知道其余80%的用户在其他电子商务网站的行为，它的价值是不言而喻的。同时，运营商的位置和行为轨迹信息以及实名制带来的真实身份信息，对于信用报告、精准广告、区域交通统计和区域商业价值评估都具有重要的参考价值，也是目前许多运营商和省级公司积极探索的方向。
尽管方向很明确，但以下三个问题让运营商在实现大数据方面步履蹒跚。
第三，有三个原因影响运营商大数据的实现
首先，当前数据值尚未达到高度关注的水平
在信贷申请方面，2015年1月，央行发放了8个准信贷许可证，极大地促进了信贷市场的发展，越来越多的企业开始关注。然而，事实上，每年有200万个p2p交易，涉及有限的信用需求。即使有其他消费信贷，与要承担的风险相比，目前的市场需求和价值还不足以让运营商的决策者关注并下定决心涉足信贷领域。在广告领域的应用是一样的。目前，节目广告(dsp)只占整个显示广告的一小部分，其中rtb广告只占节目广告的一小部分，涉及移动终端的比例甚至更小。虽然多屏幕互动的效果，移动终端上的数据对于pc端的精确广告也是有价值的，事实上，将pc与移动终端精确关联的比例并不高，而百度据说相对较高，不到40%。总体而言，现阶段运营商数据实现的市场价值还没有引起相关决策者的足够重视。
当然，如果运营商真的像私人互联网公司，他们不会轻易错过这个讲故事的机会。即使他们烧钱，这也是一个刺激市场和提高股票价格的好主题，其影响超过暴风科技的dt策略(报价300431，咨询)无数倍。例如，信用信息的真正应用不是互联网金融，70%或更多的应用将用于信用经济或信用生活。
2015年3月，在巴塞罗那通信展上，有一家从事电子商务的北欧小公司klarna(可在线获得)。Klarna的电子商务不同于一般的电子商务。用户注册身份后，他们不需要与银行账户或支付宝相关联。通过信用交易，他们首先购买喜爱的商品，klarna向商家预付资金。然后，在一定时间内，用户可以通过各种方式(包括邮寄)偿还欠款。其欠费风险控制主要来自大数据，至少一旦你恶意欠费，第二次欠费就不那么方便了。
第一次听到首席执行官克拉纳的演讲，我觉得在像中国这样一个信用严重短缺的国家生存是不可能的。仔细想想，但事实并非如此。过去，银行只根据贫困学生的身份向他们发放信用卡。没有任何东西可以抵押，他们可以提供数以千计的信用额度。事实上，恶意拖欠这些学生的比例在总信贷消费必须在一个可控的水平。在一个个人信用越来越受到重视的社会里，像这样的信用经济肯定有广泛的空，这也是klarna迅速筹集到数亿美元并被追捧的重要原因。
最近，阿里的“芝麻信用”得分与旅行社办理新加坡和卢森堡签证有关，这是信用生活的一种申请形式。事实上，如果将信用评级结果添加到拼车和租车中，业务量将进一步提高，用户体验和保障将进一步增强。
其次，信息安全是不可逾越的门槛
如果市场前景可以通过画蛋糕来预测，那么信息安全是运营商实现大数据的最难门槛。
2013年7月19日，工业和信息化部发布了《电信和互联网用户个人信息保护条例》，明确规定了“用户个人信息”的定义。指电信运营商和互联网信息服务提供商在提供服务过程中收集的信息，如用户名、出生日期、身份证号、地址、电话号码、账号和密码等，这些信息可以单独或与其他信息结合识别用户，也可以识别用户使用服务的时间和地点等信息。“可追溯到使用个人终端服务的时间和地点的信息也是个人信息，其收集应遵循必要性原则，其使用应遵循告知和获得用户同意的原则，并且显然不允许披露或披露
根据这一规定，目前，互联网上的许多数据收集和交易都处于这一规定的边缘，甚至有或多或少的违规行为。华为在2015年3月巴塞罗那通信展的大数据解决方案中，有一个特殊的模块来满足防御条款的要求，允许客户选择打开或关闭个人信息(或部分个人信息)。
如果严格遵守这一条款，任何与客户号码或终端相关的个性化和准确的广告推荐都将处于边缘，尽管一些风险可以通过肖像或标签来避免。中国电信率先应用大数据，并在开放dmp业务规范基本原则第1条中列出了安全原则，如“进入大数据能力平台的用户属性数据和行为数据必须脱敏，脱敏后的数据不得包含与其他数据关联后可以直接或间接追踪真实用户信息的内容”，但在实际应用中，如果不能与用户终端关联，如何应用于rtb实时精准广告推荐？
在这一规定的影响下，任何可以追溯到个人或终端的数据实现应用，以及与第三方的实现合作，都将具有不可预测和不可控制的风险。即使是用户授权的信用申请也经常会出现安全事故(合作方在非合作申请领域申请数据)，扩大的媒体将成为运营商无法承受的负担。
从未来趋势来看，即使大数据应用专家呼吁新的数据伦理，这些法规也只会越来越强，因为它与个人信息保护有关。外国运营商在实现大数据方面缺乏成功经验的原因主要是受此限制。例如，verizon的pricision insight服务与合作伙伴分享特定场所(如购物中心、健身房和广告牌所有者)手机用户的活动和背景信息。因为只有2%的用户愿意提供自己的信息，实际应用价值大大降低。
第三，端到端流动性不足
如果运营商拥有自己完整的端到端流动性，如独立申请信用照片和推广信用申请，如独立经营广告业务，如广电通、阿里妈妈和百度，拥有独立的广告货币化渠道，所有用户数据都在自己的系统中流动，那么所有风险都可以控制。因为外部提供的是评分结果，即推荐的广告内容，而不是用户的行为特征数据。
然而，问题是英美烟草在大数据应用之前有一个盈利渠道。就像微信用户、朋友分享和精准的订阅广告一样，数据货币化渠道是直接接触用户的核心能力，这不是简单的投资就能获得的。说起这个，我觉得有点委屈。运营商的大数据就像蒙古的煤矿和稀土，他们自己无法消化。只有把它卖给中国或通过中国火车卖给海外，它的价值才能实现。
除了流动性渠道外，还存在流动性不足的问题，这与运营商自身密切相关，即面向应用的数据理解和模型应用能力，这实际上更重要，需要持续的资源投入。
这也是当前的问题。一方面，需要资源来训练数据理解和模型应用的能力。这里特别强调实际应用，因为脱离实际应用的研究投资无助于提高实际数据模型的能力。例如，在对在线日志的解释中，可以针对特定的应用场景，对与一些电子商务网站的行为相对应的url代码进行深入的爬虫分析。只有通过参与信用模型及其应用，才能检验虚拟影响因素与真实情况的一致性。例如，打更多电话的人的综合信用评分可能不是更高，而是更低。另一方面，由于缺乏外部合作，很难了解真实的数据需求，同时也缺乏支持持续资源投入的已实现收入。
四.合作试点是解决之道
虽然步履蹒跚，但广阔的前景仍然吸引着运营商和省级企业积极探索、大胆创新。受去年上海踩踏事件的影响，目前政府和旅游部门对区域交通统计与报警的应用正如火如荼，其他应用领域也在逐步积极探索。
在数据分析方面，有一个古老的经验法则:70%-80%的数据分析工作花费在数据收集和准备上，只有20%-30%的时间花费在分析本身上。在开始处理大数据时，这个比率估计会更低。识别大数据的有价值部分以及如何以最佳方式准确提取这些部分至关重要。事实上，探索和优化应用模型也是一个重要的过程。
大数据公司通常会定期显示一些洞察报告，这是理解和实践的良性循环，无论这些洞察报告有多微不足道。一方面，这些不规则的洞察报告让人们对这个过程感兴趣；另一方面，数据的应用领域和价值在不断探索，已建立的应用模型在不断完善。
