Page 26 - 网络电信2018年1/2月刊上

运 营 商 专 栏

量数据存储和计算要求，数据需求的响应速度较慢，个性化数 建大数据应用平台，促进电信大数据的外部应用和价值变现。
据分析能力略显不足。 3.内外部应用相结合
2.传统组织架构不适应 大数据内外部应用相结合，把握经济转型机遇，发挥产业
传统电信业务的多层级运营架构，难以适应大数据业务的 支撑作用，实现创新发展。电信运营商首先必须在企业内部树
灵活运营特点和快速创新趋势。大数据业务具备典型的移动互 立“大数据”理念，实现大数据在市场营销、网络建维和企业
联网产品特征，与传统电信业务有较大差异，需要更加灵活的 管理等多领域的内部应用，逐步提升数据运营能力；对外要利
运营管理模式。大数据业务运营均是以产品为核心，整合此前 用“互联网+”发展机遇，把握智能化发展趋势，大胆创新，灵
分散在各部门的设计研发、营销推广和客户服务等运营环节， 活合作，发展产业支撑作用，探索电信大数据在生产、生活各
进而构建专业化的大数据业务运营监管体系。对我国运营商而 领域的广泛应用机会，如“大数据+双创”、“大数据+智慧城
言，发展大数据业务在组织架构、人才储备和运营流程等方面 市”等。
均面临较大的转型调整压力。 4.加强数据安全监管
3.数据安全管控压力大 明确主体安全责任，制定安全交易和使用规范，建立全
电信大数据应用的安全标准仍存在多方面缺失，安全管控 程全网的大数据安全管控机制。电信运营商要建立严格的数据
压力大。数据安全是大数据应用发展最基本和最重要的前提条 安全管控机制，明确大数据业务相关各方的数据安全责任，每
件。电信大数据涉及用户个人隐私，在用户数据安全和信息保 个数据安全控制环节均落实到人；制定清晰的数据安全使用标
护方面要求严格，如何在服务交易过程中，有效规避数据安全 准，对电信大数据的使用权限、使用范围和使用方式等，进行
风险，切实做好数据安全管理和保障，是电信运营商发展大数 严格的规范化管理；建立有效的投诉机制和惩罚机制，并利用
据业务必须面对的重大挑战。当前，大数据安全领域的相关标 IT手段做到全程全网的数据安全使用管控与源头追溯。
准仍处于探索期，涉及电信行业大数据的安全规范更是存在较
多空白，在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下，单纯依靠
运营商自身管控，会带来较大的安全风险。
4.数据应用市场需求仍有待培育
电信大数据应用需求还有待培育，数据交易市场不成熟，
缺乏规范化管理。电信大数据业务的市场应用需求仍不成熟，
除了精准营销、金融征信等个别领域，医疗、教育、交通等大
参考文献
部分垂直领域的应用需求仍处于较低水平，客户对于电信大数
[1] 工业和信息化部. 大数据产业发展规划(2016－2020 年)[R]. 北京: 工业和信息化部, 2017.
据应用价值、合作方式、运营流程、业务模式的认识不足，市
[2] 于洪涌, 闻剑峰, 蔡鑫, 邱晨旭. 基于大数据的IPTV 精准营销方案研究与应用[J]. 电信科学,
场培育和开发的压力仍较大。同时，全国性的大数据交易市场
2016,12: 37-42.
建设仍处于初级阶段，在交易渠道、交易方式、数据定价和技
[3] 洪健山,刘欢.基于电力客户投诉行为分析的差异化服务策略研究[J]. 电力需求侧管理, 2015,
术支撑等多个方面均存在盲区，大数据交易过程中各细分领域
17(6): 42-47.
的专业化水平低，服务能力不足，而且相关政策法规还处于构
[4] 王远征, 吴峰, 夏明镜, 覃兵.电信宽带用户离网大数据预测实例[J].电信技术, 2016,10: 83-
建期，整个大数据交易过程的规范化管理水平偏低。
87.
[5] Jiangdong Lu. Research on enterprise knowledge management system based on computer big
五、电信运营商大数据资源应用的策略建议 data processing[J]. RISTI-Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao,2016,
1.强化大数据生产力
9(E7): 281-293.
重视数据资源，实现数据“资产化”管理，强化基础能力
[6] 王洋, 顾佩月.移动通信大数据资源价值化运营研究[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程
建设，快速形成大数据生产力。电信运营商要强化对于数据资
版),2016,3:347-350.
源的基础性和战略性认识，通过数据“资产化”管理的方式，
[7] 穆致君, 何阳, 杨丹. 运营商的大数据业务发展模式分析[J]. 现代电信科技, 2016,46(1):
强化数据资源的内部整合，打通各渠道数据节点，实现数据定
8-12.
义、存储编码和分析口径等多方面的数据统一管理标准；加强
[8] Fei Su,Yi Peng, Xu Mao, Xinzhou Cheng, Weiwei Chen.The research of big data architecture
数据基础能力平台建设，强化数据存储能力、数据分析能力、
on telecom industry[C].Qingdao: 2016 16th International Symposium on Communicationsand
数据需求响应能力、数据视图输出能力、数据安全保障能力
Information Technologies, ISCIT 2016, 2016, pp.280-284.
等，形成大数据生产力。
[9] 孙丽娟. 运营商大数据变现实践[J]. 通信企业管理, 2016.7:44-48.
2.创新变革运营模式 [10] 赵永良, 付鑫. 基于大数据的售电业务运营监测分析探索[J]. 电力信息与通信技术, 2016,
以大数据产品开发为核心来整合资源，实现独立化、专业
14(8): 52-57.
化和平台化运营。电信运营商必须突破现有组织架构的限制，
[11] Haina Ye, Xinzhou Cheng, Mingqiang Yuan, Lexi Xu, et al. A survey of security and privacy
建立专业化的大数据运营部门，与传统业务在商业模式、支撑
in big data[C]. Qingdao:2016 16th International Symposium on Communications and
流程和考核方式等方面进行全方位的区隔，实现大数据业务的
Information Technologies, ISCIT 2016, 2016, pp: 268-272.
独立化运营；同时，以平台化为重点方向，利用自身数据资源
[12] 中国信息通信研究院. 大数据白皮书(2016)[R]. 北京: 中国信息通信研究院, 2017.
和基础设施优势，与大数据产业链各环节服务商共同合作，构
26 网络电信 二零一八年一、二月