通信世界网消息(CWW) 随着“提速降费”的推进和4G网络的成熟，去年下半年以来我国移动用户的移动数据业务使用量突飞猛进地增长，例如仅仅是2015年底到2016年2月，用户DOU就从389M增长到546M，增长幅度约为40%。这一增长表明，用户对于数据业务的使用习惯正在形成，运营商多年来所致力于的流量经营已经显现成效。

但是一个众所周知的问题是，运营商在流量业务方面的“剪刀差”不断拉大，用户DOU虽然大幅度增长，但是ARPU值增长幅度却十分有限。

在近日由人民邮电出版社举行的“2016年中国信息通信大数据大会”上，爱立信（中国）商业咨询部总经理袁道唯发表演讲。针对上述问题，他提出，大数据将成为未来运营商的主体业务，运营商从目前的流量经营向数据经营转型正当其时。

大数据将成运营商主体业务

近年来，大数据已经从最初的讨论落地到实践层面，三大运营商在大数据领域均有了实际行动。例如，中国联通从2013年开始建设大数据平台，目前正在打造全集团一体化运营销售体系及大数据产品开发体系；中国电信对内对外均开展了大数据建设，其中对外的名为“灯塔大数据”，能够提供精准营销、数据分析等产品服务；中国移动则成立了大云产业联盟，以省公司开展大数据业务。

观察上述进展，袁道唯认为，随着产业各方的推进，炙手可热的大数据已经从概念走向落地，且融入到众多新概念之中。

梳理大数据的发展，可以发现大数据和数字化这个传统概念是相辅相成的，数字化最早从1995年开始出现，经过数字媒体、电子商务两个阶段的发展，目前已经进入到智能互联时代。随着数字化的深入发展，大数据产业环境日渐成熟。尤其是5G和以IoE为代表的万物互联时代到来后，实体行业的服务流程和数据将发生重构，届时数据更是以指数级速度增长。

就当下来看，一些新的动向正在大数据领域出现，最典型的就是随着非结构化数据的爆发，“认知计算”迎来了崭新局面。4月，AiphaGO与世界围棋冠军的交战引发人们热议，而在大数据领域，人们所关注的是随着人机智能的出现，非结构化数据占比会大幅提升，这为大数据带来了挑战。

在这样的新形势下，运营商将面临哪些机遇，又能发挥怎样的作用？首先，随着AR的到来，原子级连接、自然化交互、沉浸式体验等的出现，网络上的数据量爆发式增长，运营商管道压力陡然增加，因此虽然业界普遍认为5G到2020年才会试商用，但是数据的爆发式增长使得5G商用时间很可能提前，运营商需要为此做好准备。

其次，袁道唯认为，运营商从流量经营向数据经营升级转型已是正当其时。他甚至明确提出，未来大数据将成为运营商的主体业务。

从流量经营到数据经营

谈起从流量经营向数据经营的转变，袁道唯提出，从全球运营商的经验来看，流量经营遭遇瓶颈和天花板的担心不无道理。例如，台湾大哥大4G商用两年DOU增长4倍以上，但是ARPU几乎不变。单纯的流量经营初期成效显著，但是后期会遭遇4G需求价格弹性效应快速递减的影响和管制因素的影响，因此运营商需要在流量经营之外寻求其他方法。

此外，互联网企业正在管道层面对传统运营商形成竞争新态势。在美国，谷歌、IBM等已经获得了FCC颁发的基础运营商资质，其中谷歌已经开始了光纤网络建设。因此，未来的网络不一定属于传统运营商，面对管道层面的危机，运营商也需要寻找新的出路。

针对运营商的内外危机，袁道唯建议其将流量中有价值的数据拿出来做文章，从流量经营向数据经营转型升级。

data和big data尽管只有一词之差，内涵却大不相同，因为并不是所有的data都可以自然而然成为big data，为此运营商需要研究大数据及其处理方法。袁道唯建议运营商进一步提升大数据的战略高度，从个体化数据、机构化数据、“鸟瞰化”数据3个纬度对数据进行梳理，通过研究大数据实现路径和模型，充分把握物联网爆发所带来的海量数据的机遇。

如何将大数据变现是运营商大数据运营的关键，这其中基于大数据的产品开发和设计是关键。袁道唯认为，运营商的数据平台不仅是运营平台，更是新型产品品类。基于对现网数据的整合挖掘，信息数据平台不仅能够支撑营销活动、提供信息帮助决策，更重要的是将可以提供新型的产品品类，满足融合的跨行业数据需求。这些产品如某地区的实时人流量监测、节假日旅游景点访问人数预测、疾病扩散范围预测等。面向未来，运营商立体网络下基于大数据的场景化智能交互服务也将成为可能。

面对大数据的浪潮，包括运营商、IT厂商、互联网公司在内的各方都已经行动起来。与互联网商比较，运营商具有明显的数据能力优势，也面临着不可忽视的挑战。例如运营商掌握了用户关键的身份数据、位置数据、行为数据等，但是大量数据为非结构化数据，较为分散，缺乏深度分析，实时性也相对较差。相对而言，运营商的优势更为明显，相比于其他数据源机构和企业，运营商对于所有的数据品类都有触及。

袁道唯建议，电信运营商应利用和放大自身数据源优势，在数据服务提供上形成差异化竞争优势。对于大数据的思路不要局限在精准营销等典型范围内，更要有“数据衍生”的概念。他举个新兴数据公司的例子，利用各类卫星图中的夜间灯光强度与分布来分析区域GDP，利用高空俯瞰的停车场车辆动态信息来预测百货公司季度收入，而利用运营商基站的信号衰减数据建模预测局部降雨量，更是欧洲运营商与爱立信合作的探索案例。