电信与金融行业是被称为具有最大价值数据的行业，但这两个行业在大数据应用与变现方面远远落后互联网公司，究其原因，有运营商内部管理体制的制约，也有外部环境的压力影响。通信行业的大数据变现与应用究竟该如何实现突破呢？
随着通信业的迅猛发展，电信用户趋向饱和，人口红利逐渐消失，同时通信技术的快速发展与市场的激烈竞争，导致语音资费快速下降，电信运营商传统收入急剧下滑。此外纯流量营销加剧运营商沦为通信管道，与互联网公司相比，电信运营商缺乏内容运营，因此需要找到新的收入来源与收入增长点。面对积累的大量信息，电信运营商最终必然会选择数据服务，推进信息消费。
一、电信运营商有哪些数据？
大数据的4v特征（volume、velocity、variety、value），首先就是指数据量特别大。经过二十来年的积累，电信运营商的数据覆盖范围特别广，数据量也非常大。从数据的主体角度来看，电信运营商的数据有个人客户数据、家庭客户数据、企业客户数据三种类型；从数据的来源看，有自身数据和外部数据，自身数据包含运营商采集后成为自身数据的客观数据（如用户身份信息），以及在生产经营中产生的数据（如通话话单、上网记录等），外部数据也可分为外部单位寄存在运营商的数据（如idc外部单位托管的网站）和企业生产中采集到的外部数据（如用户上网访问的网页内容、视频本地缓存）；从数据的属性来看，电信运营商数据有用户基础性数据、用户通话数据、用户上网数据、用户的地理位置信息等等。这些数据为电信运营商大数据应用提供了基础。
电信运营商拥有的数据量也非常大。首先表现为用户基数大，据工信部公布的2016年上半年通信业经济运行情况，我国电话用户总数达到15.19亿户，移动宽带用户8.38亿户，固网宽带用户2.78亿户，仅用户基本信息就需要存储1pb的空间。其次用户产生的数据量大，东部某一省级运营商仅家庭宽带用户一个月的上网日志dpi数据就达到300t。第三，电信运营商现已纳入存储的数据比重还是比较小，3/4g、wlan、家庭宽带的上网数据保存还不到20%，大量数据因存储空间和成本原因被丢弃。
二、电信运营商大数据服务方式
大数据的真正价格不在数据的“大”，而在于“有用”，有价值。电信运营商海量的数据只有经过处理、分析，并对外提供服务，才能体现出其价值。
（一）对内以市场营销为主，辅助生产管理
电信运营商大数据对内服务是指为运营商各部门生产与管理提供服务，包括对外的市场营销推广和对内的管理支撑：
市场推广：挖掘分析单客户或客户群的偏好，提供个性化的通信、内容等信息服务，及时、准确进行业务推荐，指导一线的市场营销与业务推广，并增加用户的信息消费以及对运营商的粘性。如客户画像、精准营销、实时营销和个性化推荐；
网络优化：利用大数据分析技术，对基站选址、室分建设、故障排查、网络流量流向及趋势等进行判别，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率，实现降本增效；
决策支持：可以通过业务、资源、财务等各类数据的关联分析、趋势分析等，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争情况，辅助领导对关键问题的决策，如关键事件舆情等。
（二）对外以行业为条线提供daas服务
电信运营商所拥有的数据具有基础性，且内容全面、服务应用范围广，因此在确保用户隐私保护的前提下，对数据进行深度加工，脱敏后数据可以daas方式对外为各行各业提供信息变现服务，为运营商创造新的价值。
政府行业：电信运营商向政府行业提供的大数据服务的方式主要为专题报告，针对特定时段、特定事件提供纸质化报告，供政府决策参考，如春节人口流动报告、黄金周旅游业报告等。
金融行业：电信运营商可以向金融行业输送个人通信征信信息，弥补个人金融信用信息的缺失，提高个人信用的完整性；利用人口流动与驻留的数据，供营业网点选点参考。
交通行业：利用通信信令信息，为交通提供位置信息，辅助交通出行；提供人流迁徙图，辅助交通管理部门决策公交排向、站点设置等。
媒体广告：利用上网日志和用户标签信息，分析上网用户的喜爱偏好，提供针对性的促销、优惠活动，在满足用户需求的前提下提高媒体宣传准确率。