京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据变现,电信运营商只需往前迈一步
经过多年的技术积累和市场培育,大数据已经从“炒作”走向落地。全球主流的电信运营商普遍认识到大数据所蕴藏的高价值,开始积极探索如何将手中掌握的大量数据资源变现。目前,电信运营商的大数据探索主要集中在如何利用大数据分析用户行为、优化网络质量和推动业务创新等方面。数据堂创始人、CEO齐红威在接受《人民邮电》报记者采访时指出,这些对于大数据的内部利用,往往需要对原有系统进行大规模改造,而且无法直接快速地带来收入的增长,其实电信运营商可以用另一种思路,在基本不改造现有系统的情况下,立竿见影地获得可观的收益。
国务院为大数据发展“定调”
齐红威具有十多年的数据挖掘研发应用经验,曾任NEC中国研究院研发部部长、高级研究员。“大数据的本质特征并不是‘规模大’”,他阐述了对于大数据的理解。
现在人们对于大数据的认识普遍存在着误区,认为当数据量达到一定量(TB级或PB级)就是大数据,其实不然,区分大数据与海量数据的标准并不取决于其数据量,从技术上讲,“非结构化”数据才是大数据最典型的特征。现实生活中80%的数据都是非结构化的,解读这些数据,蕴藏着巨大的商业价值,这才是大数据。从商业模式上讲,大数据就是移动互联网产生的大量的关于人的数据。
近日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,讨论并通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,对消除信息孤岛、支持大数据产业发展、强化信息安全等提出了明确要求。
齐红威认为,这是一个极大的利好消息。“大数据作为全球发展的战略资源,未来将像石油一样,影响到世界格局。对于中国而言,大数据是国家战略转型升级的基础,依靠数据和互联网相结合的方式,减少中间环节,提升传统行业运作效率。以前,一些地方政府或者企业虽然都认识到大数据的价值,但对于发展大数据仍心存顾虑:能不能做?做到什么程度?‘红线’在哪里?《纲要》的推出相当于政府给大数据发展定了调——不仅要做,而且要做大做强。”
大数据变现的闭环已经形成
2014年是大数据的商用元年,许多行业开始利用大数据真正地产生价值,齐红威认为:“现在很像电商井喷式发展前的2006年、2007年,市场培育已经完成,生态圈初具规模,商业模式逐渐成熟。价值万亿的大数据市场的大门已经打开。”
齐红威将大数据生态圈划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四部分,实现从”数据流“到”资金流“分享共赢的商业运作模式。
其中,云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力。
数据服务商则提供各种数据,包括政府大数据(公安、交通等)、行业大数据(电信、金融、电力等)、互联网大数据(互联网企业的用户数据、互联网公共数据)以及线下大数据等。
“现在网络上随时都在产生海量的数据,但线下的许多资源都还没有被数据化,这些数据同样价值连城。”他透露,数据堂独家推出了一款名为“众客堂”的众包平台,普通用户可以通过该应用上传照片、录音等提供线下的数据并获得一定的酬劳,目前“众客堂”的众客数量在全球范围内已超过40万。这些线下数据已经开始产生价值,例如,自拍照帮助美颜相机优化美颜程序;大量的购物小票分析出商品的价格走势和促销信息;语音数据帮助语音交互系统提高识别准确度等。
数据应用商则利用经过初步处理的大数据开发各类应用,例如征信、个性化旅游和交通服务等。他认为,“数据应用商将‘百花齐放’,规模有望达到数万家。”
数据服务商是大数据变现闭环形成的关键,具有三大功能:第一,连接数据提供商和应用商的纽带,免去了双方一一洽谈的麻烦;第二,汇总大数据的平台,将各领域数据提供商的大数据整合、融合起来,将产生1+1大于2的价值,实现数据增值;第三,对大数据进行初步分析、过滤和分类,“数据服务商从提供商那儿收来的是‘小麦’,但应用商需要的是‘面粉’,所以服务商就要完成把‘小麦’加工成‘面粉’的工作。”
“简单地说,数据服务商就相当于‘数据银行’,接收各方的‘存款’,再将这些‘资金’包装成不同的产品后贷款给有需要的人,搭建数据共享的‘生命线’,达成商业共赢,实现大数据变现的闭环。”齐红威表示。
记者了解到,数据堂是国内首家也是唯一一家在新三板上市的大数据服务商,团队的主创人员都有着十多年在大数据领域的技术积累,并在大数据产业发展过程中有着先发优势,经过多年的数据源积累,已获得金融征信、交通地理、人工智能、商家货价等多领域的大数据,与国内外多家数据提供商和应用商建立了合作关系,摸索出一套适应我国国情的商业模式。
电信运营商如何从“数据银行”提现
“电信运营商坐拥着一大片未被开发的‘油田’。”齐红威认为,电信运营商拥有着海量的高价值数据,例如掌握着用户的各类地理位置信息、商业活动、搜索历史和社交网络信息等大数据,具有维度丰富、群体性强、连续性好、网络行为全覆盖和关联性强等独特优势,“关键是如何将这些大数据变现,实现数据价值。”
齐红威逐一分析并回应了目前电信运营商在发展大数据时普遍存在的几点顾虑:
一是“能不能做”的问题。现在国家已经明确表示要大力支持大数据发展,在政策方面为电信运营商发展大数据铺平了道路。
二是“投入与收益”问题。与数据服务商合作,电信运营商几乎不需要改造现有系统就可以通过大数据获利,预计产生的价值有望达到亿万元级别。
三是“竞争”问题。数据服务商只生产“面粉”不生产“面包”,不会与电信运营商形成业务竞争。
四是“数据安全”问题。数据堂独创了一种模式——不“取走”数据提供商的数据,只是将软件嵌入到数据提供商的系统中,最终只生成数据结果,经数据提供商审核后再将相关结果提供给数据应用商,这就有效地消除了可能出现的信息泄漏风险。
齐红威表示,阻碍电信运营商挖掘大数据价值的障碍已经被一一清除,他们只需“向前迈一步”,即可拥抱蕴藏着无限商机的大数据时代。
“如果说大数据的发展是一场数万米的马拉松比赛的话,那么现在才刚刚跑了1000多米。”但齐红威同时指出,大数据发展已进入高速发展期,2015年将是各方布局大数据的关键时期,未来两三年将初步奠定大数据市场的格局,大数据将迎来超过十年的上升期。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27