移動監控大數據存儲7種商業價值模式應用

        移動互聯網時代，數據爆炸式增長后帶來巨大的流量，運營商在收入上卻沒有得到相應的提升，還面臨著數據流的附加值被互聯網公司“吸”走的挑戰，面臨淪為管道的尷尬。在接下來的移動互聯網的競爭中，運營商要怎么辦？對于電信運營商而言，大流量、大數據帶來更加嚴峻的考驗，但是同時機遇往往與挑戰并存，運營商手中所掌握的海量數據，也是產業鏈上其他環節望塵莫及的。另外，高效的信息分析能力，將幫助運營商在日益激烈的市場競爭中準確決策，深度挖掘流量和數據價值，從而擺脫“管道化”風險。

　　隨著互聯網、移動互聯網、物聯網、云計算的興起以及移動智能終端的快速普及，運營商的網絡獲得了更完整的用戶數據。例如在用戶層面，除了常見的年齡、品牌、資費、入網渠道等基本信息外，數據還包括上網時間、上網地點、瀏覽內容偏好、各種應用的使用時間等；在終端層面，包括IMEI、MAC、終端品牌、終端類型、終端預裝了哪些應用、終端的操作系統、終端的尺寸等。此外，還有諸如Web瀏覽記錄、傳感器信號、GPS跟蹤和社交網絡信息等數據。按《爆發》一書中的說法——“爆發展示的是一種思維方式，而不是預測方法。從物理學到人類社會大數據時代我們的行為確實可以預測，我們在享受一些免費服務的同時，出賣自己的喜好。”從這些龐大的用戶數據中，可以分析出不同用戶的行為習慣和消費喜好，并最終提高經營效率。

　　運營商已深刻認識到大數據的重要性，在企業內部已經利用大數據實現精確化營銷和精細化運營。中國移動就通過對用戶數據的MOU（平均用戶通話時長）、業務收入等數據分析后，提供比較精準的模塊支撐，極大地方便了營銷人員的日常營銷。如針對漫游費比較多的用戶，就推薦漫游套餐；對經常用手機上網的用戶，就推薦流量包。通過對用戶行為的分析，提供IM服務，如飛信、飛聊等。在經營分析系統中，深度挖掘融合市場、集團、客戶、客服、網絡、財務數據，為業務和決策部門提供較完備的用戶數據分析，使公司決策由“經驗型”轉為“分析型”，實現了精細化運營。

　　然而，這些是遠遠不夠的。運營商雖然開始嘗試對外提供數據服務，卻停留在提供原始數據層面，這對于大數據是嚴重浪費。就海量數據，提供高附加值的數據分析服務，將數據封裝為服務，形成可對外開放、可商業化的核心能力，實現商業模式的創新，才能使運營商真正挖掘到大數據這一金礦。筆者認為，至少有以下7種模式是運營商可以實踐的。

　　模式1：數據存儲空間出租

　　企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易于使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩云業務。

　　要提升差異化的競爭能力，運營商應該在數據分析上下工夫。對于個人文

　　件存儲應在提升關系鏈管理、提升個人效率上下工夫；而在企業服務上，將其從簡單的文件存儲、分項逐步擴展到數據聚合平臺，未來的盈利模式將有無限可能。

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