忘記數據變現，運營商大數據才有未來

一家是中國智能手機出貨量第一，一個是中國互聯網社交用戶數第一，同在深圳的華為和騰訊這倆家巨頭，在今年8月份卻為了爭奪用戶數據而「大打出手」。

孰是孰非，外界並不好給出直接的結論；但透過此事，我們可以發現，產業界圍繞著數據的爭奪已是刺刀見紅。作為企業乃至國家未來最有價值的資產，如何打好大數據這張牌已經成為關鍵。在這個群體中，既有互聯網巨頭，也有傳統ICT廠商，更多的還是創業型公司。

「大數據時代，最重要的是讓每個人做最好的自己。」中國電信北京研究院副總工、雲計算與大數據研發事業部總監楊明川在接受C114採訪時表示。在他看來，運營商擁有豐富寶貴的大數據資產，但受到各方面原因的限制，並沒有充分發揮出應有的價值。「運營商應該摒棄『數據變現』這種傳統思維，而是要綜合雲計算、大數據與人工智慧等技術，形成自主研發的產品與服務能力，進而與行業應用相結合，讓運營商的大數據能力迸發出真正的價值。」

運營商的大數據上半場

在很多人看來，運營商的大數據資產非常令人羨慕，但實際的應用情況卻不是很樂觀。

楊明川認為，運營商的大數據首先是體量大，僅以中國電信為例，其每天可以處理300TB的數據，處理規模已經達到國內領先水準；其次是價值高，具有很強的多維性，網路數據、信令數據、位置數據、業務數據等維度特徵多，覆蓋範圍比較廣。

但楊明川也清醒的認識到，運營商的大數據有著短板，那就是深度不夠。運營商大數據是圍繞著個體，單個人自有數據為主要的數據對象，面臨著數據隱私和數據孤島的難題；同時，運營商數據服務通常以標籤和報告類為主，無法深入行業嵌入業務流程，發揮數據更大的價值；第三，運營商的數據以結構化數據和半結構化數據為主要處理類型，現在無法處理更高級的非結構化數據，也無法通過深度學習先進技術去挖掘數據背後更深的價值。

另外一個無非避免的問題就是數據平台的分散，運營商尚沒有像BAT那樣實現完全意義上的數據大集中。不過，中國電信很早就意識到了這個問題，推出了集團統一的大數據平台，中國電信的燈塔大數據研發團隊也進行了技術攻關，實現了通過ID關聯將不同來源、不同設備上的數據打通。「關鍵是要解決集團—省分大數據平台的分層構建問題，用分層解耦的方式保持平台的一致性，防止出現數據孤島。」

體現在產品層面，中國電信目前形成了天翼大數據4+1產品體系，分別是風險管控、精準營銷、區域洞察和智慧運營。其中，前兩個雖然形成了較大的收入規模，但更多是以標籤查詢的方式對外提供服務，沒有真正深入到行業的核心流程和關鍵環節；而後兩個則是以統計級的數據分析結果來進行服務交付，忽略了個體價值，應用場景受到了限制；在PAAS平台方面，由於數據項目承擔周期長，售前工作很複雜，運營商尚沒有足夠的動力把行業做精做深。

下半場，忘記數據變現

在楊明川看來，運營商要想在大數據的戰場上取得勝利，就必須要重新審視過往的戰略。

「我個人並不完全認同『數據變現』的概念，這個理念太傾向於數據本身，大數據未來的成長空間不在於數據變現，而是用數據來解決行業問題。」楊明川說，「運營商之前所推出的大數據產品服務，更多的考慮是數據自身的價值，未來要考慮數據之上的模型構建與價值釋放。」

楊明川認為，運營商要想踢好「下半場」的比賽，必須要充分利用好物聯網、雲計算、人工智慧以及自身連接性數據的價值，基於數據的打通找到更豐富的場景，使得數據與能力更深入到客戶的業務流程中，讓數據/能力和客戶內部的數據發生融合。

首先，充分利用運營商數據具有天然的連接性特性，找到各種數據背後的ID對應關係，實現數據打通關聯，起到1+1大於2的功效；其次，充分利用物聯網所帶來的萬物互聯機遇，拓展數據源的種類和來源，豐富運營商的大數據應用場景；第三是人工智慧，利用人工智慧技術所帶來的能力提升，通過機器學習、深度學習與自然語言處理等技術，讓數據釋放價值；第四是實現大數據與雲計算的結合，把數據嵌入到業務流程，按需提供計算能力和存儲能力，可以把人工智慧訓練的能力用雲的方式解決，用雲的方式為客戶提供服務和數據。

他舉了中國電信目前在做的一個畜牧業案例。在這個案例中，中國電信針對肉牛的細分領域，向政府和企業提供不同的服務：面向政府主要是解決精準扶貧、安全溯源和植被保護，面向養殖企業是防畜走失和精細放牧和可追蹤。「我們基於物聯網、人工智慧、大數據打造了一套自主研發的解決方案，同時為政府和牧民根據各自的需求提供了多種技術產品。」

通過這樣的創新，政府實現了有效監管和地方品牌塑造，養殖企業可以實現生物資產管理的實時監控，消費者也可以買到產品可溯源的放心保障。基於智能化服務，中國電信把傳統的畜牧業實現了信息化基礎設施的改造，其創新價值已經走出了畜牧業，還開始與金融行業出現了結合，中國電信所提供的大數據服務，也為金融行業在畜牧業風控方面起到了很好支撐。

運營商不必妄自菲薄

中國電信在肉牛養殖上的成功案例，說明運營商完全可以拋開「數據變現」，有能力做的更好。「與BAT等相比，運營商並不處於劣勢，大家基本上是同時到達大數據戰場上，關鍵是看誰掌握更多的數據資源，誰更了解客戶，有創新的想像力，持續研發的投入。」

如果有人認為上述案例的成功，還是拜運營商網路能力所賜，那麼中國電信北研院最近做的某公安行業客戶的案例則更難說明問題。「以前，我們在公安行業所提供的服務，普遍都是寬頻、手機、警務通等連接類業務，價值是比較低的。」楊明川說，「而現在，我們為某地公安局所提供的服務則是人工智慧與大數據的結合性解決方案，得到了用戶的高度認可。」

引入該方案之後，民警再也不用為以往存在的案件信息分散、案件線索甄別困難、能根據經驗進行警力部署及核錄工作的安排等問題煩惱。該系統融入了更多高可用性人工智慧演算法模型，其中用於命名實體識別的長短時神經網路模型，準確率能夠達到91.6%，用於情感分析的CNN模型，準確率能達到75%，用於警情犯罪數據的預測模型，準確率能夠達到92%。

為方便辦公，系統還新增了自動撰寫、分級發送警情周報的功能，2秒完成5、6個民警一周的工作任務，大大提高了工作效率。有效解決目前中國城市公共治安管理普遍面臨的數據體量大、處理效率低、多維警情數據線索發現難度大等問題。

在談到該系統的後續演進時，楊明川認為，未來將以場景化的智能硬體為能力載體，加強準確度的提升以及分散式計算的適應能力等方面的優化，使用遞歸神經網路的犯罪預測模型等新演算法模型，提高對犯罪規律的把握和預判，「我們的目標就是打造一個AI版的福爾摩斯。」

通過這兩個案例，我們可以發現，運營商在大數據領域同樣具備競爭力。「我們具備獨特的網路大數據資源，這是任何行業外玩家所不具備的；運營商還具備強大的基礎資源，以及國有企業所帶來的天然身份認同，都是我們的核心競爭力。」楊明川總結說。「大數據的未來在於融合，AI/雲計算/物聯網等技術要素，必須要有行業應用緊密結合，需求就擺在面前，而我們要做的就是一個難關一個難關的去攻克。」

在楊明川看來，作為運營商的研究機構，北研院的理念就是創新，「我們希望通過技術上的創新，以及與行業應用的結合，為垂直行業做出更大價值，也實現自我的轉型與突破。」

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