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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09