產業鏈視角下的運營商大數據商業模式定位分析

宿天嬌

（北京郵電大學，北京 100086）

產業鏈視角下的運營商大數據商業模式定位分析

宿天嬌

（北京郵電大學，北京 100086）

基于大數據產業鏈及其衍生商業模式，對國內外典型運營商在各個商業模式下的案例做了簡要總結，并對運營商數據資產、硬軟件能力和商業模式的發展空間及風險等各方面結合大數據進行分析，從模式選擇、能力建設和應用推廣三個角度提出了對策建議。

大數據 產業鏈 商業模式 電信運營商

2 大數據產業鏈概述

2.1 大數據產業鏈各發展模式的界定

在大數據的產生到大數據實際應用的整個流程，可以把大數據產業鏈分為數據源提供、大數據基礎設施提供、大數據軟件系統提供、大數據應用服務這四個主要環節，同時還有大數據產業支撐這個輔助環節。從而產生了在各個環節的商業模式形態，即數據源提供模式、大數據基礎設施提供模式、大數據軟件系統提供模式、大數據應用服務模式、數據交易市場模式、大數據產業支撐服務模式[3]。大數據產業鏈及其衍生模式如圖1所示。

（1）數據源提供模式

各類互聯網企業、正在發展中的物聯網/網關供應商、智能手機等各種智能終端廠商、政府公共機構、各類平臺服務供應商都在不斷產生并擁有大量數據資源，他們均是數據源的潛在提供者。

（2）大數據基礎設施提供模式

大數據的基礎設施包括硬件基礎設施（如包含數據存儲設備和計算設備的數據中心）和網絡基礎設施。傳統電信運營商、阿里、騰訊、百度等自行建設大數據基礎設施的企業都可以被看作大數據基礎設施的提供商。

（3）大數據軟件系統提供模式

參與大數據軟件系統環節的數據庫提供商、大數據軟件提供商、數據計算軟件提供商、數據挖掘工具提供商都是大數據軟件系統的提供者。

（4）大數據應用服務提供模式

大數據的應用服務包括針對企業日志數據的分析、大數據廣告媒體提供、商業智能類服務和針對行業和政府公共服務的行業分析、政府電子政務智慧交通等場景化應用服務。

（5）大數據市場交易提供模式

在國家政策的積極推動、地方政府和產業界的帶動下，貴州、武漢等地開始率先探索大數據交易機制，目前已經成立的部分大數據交易機構均屬于該類型。

（6）大數據產業支撐服務提供模式

一種通過應用大數據技術從而提供更精準和有效的培訓、廣告、運營、咨詢等專業化服務的商業模式。

圖1 大數據產業鏈及其衍生模式

2.2 大數據產業鏈各發展模式的發展現狀

目前，大數據基礎設施、軟件系統和應用服務供應產業鏈經過幾年的發展，均已初具規模，市場較為成熟。數據源供應模式的主要方式還是企業應用自身數據，數據交易較少，暫無相關統計結果，數據交易市場的市場規模暫無相對準確的數據。利用大數據進行的產業支撐服務目前一般融合在其他產業支撐服務之間，暫未形成獨立的市場與服務類型。

從圖2可以看出，目前大數據服務的主要市場還是集中在基礎設施供應和數據應用服務供應上，在2014年兩者的市場規模都達到了百億美元。另外，大數據軟件系統供應模式的市場規模近年來保持高速增長，年同比增速都在15%以上，預計在2017年將達到58億美元的市場規模。

圖2 全球大數據產業鏈各商業模式市場規模

3 運營商大數據商業模式的發展定位分析

可以看出，大數據有很多發展模式供運營商選擇，而運營商要想充分利用好自身擁有大數據基礎設施和數據資源的先天優勢，則必須針對各主要商業模式的特征，分析其發展要求和市場空間，并結合自身優勢和劣勢，從而尋找出最合適的商業模式。大數據產業鏈商業模式對比分析如表1所示。

表1 大數據產業鏈商業模式對比分析

3.1 運營商數據源供應模式

數據源模式要求數據資源掌握多，同時要求有很高的標準化技術，數據處理分析技術門檻低。電信運營商的數據資源掌握的量級大，截至2016年12月底，我國移動電話用戶總量已經達到13.06億，寬帶接入用戶總量達到2.13億，可以運營的大數據資源是各行業中量級最大、價值密度最高的數據資源之一。但是這個模式涉及到較大的安全隱私風險，且目前市場空間不大，主要是自行使用或提供給公共部門，因此當前僅適用于為提供公共服務的政府部門來提供數據，未來可以更多地與更上層的數據應用場景相結合來發揮出數據資源的最大價值。

3.2 運營商基礎設施供應模式

運營商在基礎設施供應上存在天然的優勢，其數據存儲服務器的建設規模處在各個行業前列。以數據中心為例，截至2016年11月，約有69%的數據中心機房被三大運營商占據[4]，這些設施可以被廣泛地用來支持云存儲等各類內外部基礎設施需求。另外，網絡基礎設施建設是運營商獨有的優勢，這為其提供了優質的數據傳輸的網絡資本。運營商可以通過向需求方提供大數據基礎設施，從而與其建立牢固的聯系，為雙方在更高層次的大數據合作奠定基礎。

3.3 運營商軟件系統供應模式

這個模式對企業軟件開發的能力要求高，需要投入較多的人力資本。雖然運營商本身的軟件開發能力相對IT企業處于劣勢，但是可以避開劣勢，與大數據軟件開發企業合作，從而實現優勢互補和數據資源的共享。例如，2015年中國電信與IBM公司合作，中國電信基于自身數據資源和網絡基礎設施，結合IBM在軟硬件和端到端服務方面的能力，向企業級客戶提供了優質的SAP云服務。

3.4 運營商應用服務供應模式

大數據服務供應模式市場需求大且種類豐富，需求定制化程度高，有很大的需求空間，但是對企業的硬軟件資源和能力要求最高，可以作為未來的發展方向。運營商數據服務供應是其向數字化轉型的重要思路，將成為其利用大數據獲取經濟效益的核心路徑。目前國內三大運營商在該領域嘗試頗多，并且初步都取得了比較好的成果，目前該領域正處在爆發期，各個行業都有機會利用自身優勢攻占細分市場甚至掌控全局的主動權。

中國聯通旗下的智慧足跡大數據平臺，通過大數據技術手段，對北京市區及周邊熱點區域，在區域消費者、競爭對手、營業廳飽和度、區域地價及通勤等方面完成了全方位的大數據分析，協助北京聯通完成了“自營廳新建、自建他營廳回收及老廳改造”三項工作。

3.5 運營商數據交易市場模式

數據交易市場近三年在中國剛剛起步，雖然成長空間很大，但政策環境尚未明朗，相關法律制度基本處于空白狀態。運營商可以適當嘗試參與甚至建立交易市場以充分發揮自身海量數據的優勢。

截至2016年9月1日，貴陽大數據交易所交易額累積突破1億元，交易框架協議近3億元，已發展會員超500多家，可交易數據產品近4 000個[5]。運營商可增加對大數據交易市場的關注，對標貴陽大數據交易所來規劃有運營商特色的數據交易市場。

3.6 運營商產業支撐服務模式

通過大數據提供產業支撐服務存在著豐富的創新空間，是運營商不能忽視的探索方向。對運營商而言，既可以把產業支撐服務當做其發展轉型的一個重要風向，開發一直想涉足的咨詢服務領域，如德國電信巨頭T-Mobile推出的“智慧網絡”服務，已經開始為能源、醫療、交通等行業提供基于大數據的咨詢服務；同時，運營商還能充分利用其雄厚的資金優勢，通過探索該領域的創新孵化投資，實現其大數據服務水平的提升。

4 國內運營商發揮大數據資源和基礎設施優勢的路徑

運營商要充分利用手中海量的大數據資源和深厚的大數據基礎設施積累，根據大數據各主流商業模式的基本特點，深入分析相關產業的發展階段和市場空間，結合自身優劣勢，選擇最適合的商業模式，從內外部同時著力，實現突破。

4.1 模式選擇：大力發展大數據應用服務

電信運營商在尋找自身在大數據產業鏈商業模式定位的過程中，可以將基礎設施服務供應作為切入點，合理發揮好自身數據源積累的優勢，引進外部合作，從而實現優勢互補和數據資源的共享。要保持自身基礎設施供應的優勢，在寬帶網絡和移動網絡設施傳輸的基礎上提供大數據傳輸；要合理利用自身云基礎設施儲備和IDC建設的先動優勢，提供云空間租用等類似基礎設施供應模式業務；在基礎設施供應模式的基礎上，著力開發大數據應用服務，充分發揮海量大數據資源優勢，為原有的政企客戶提供更專業的基于大數據的服務，從安全、旅游、交通等各個細分領域入手，創立屬于運營商的大數據應用服務。

4.2 能力建設：建立開放共享的大數據資產管理體系

電信運營商要樹立數據資產的意識，從制度上完善數據資產的標準化管理和權責明確，并盡快在企業運作中貫徹實施。首先，要完成數據認識的統一，大數據的應用部門要與大數據供應部門做好協同，在大數據的定義、口徑、編碼等方面，形成統一的規范與標準。其次，要完成數據的規范管理，必要時可設立專門的數據資產管理部門來進行協調與負責，同時提前明確在與其他公司合作過程中數據資產的安全規范、數據接口等問題。然后，可以適當聚焦大數據的投資力度，在數據采集和存儲等方面合理加強投資建設，在數據的時效性與廣泛性方面盡早形成優勢。最后，要豐富大數據來源，既要著力于自身現有大數據平臺建設，也要考慮接入外部數據源，確保企業大數據體系的完備。

4.3 應用推廣：由內而外推動大數據產業發展

為了實現大數據的經濟價值，電信運營商在制定發展路徑時，應綜合考慮內外部現狀和趨勢。對內方面，運營商首先要成為自身大數據服務的使用者，利用自身數據完成高質量大數據分析，從而改善自有業務水平、提升流量經營能力、降低運維和營銷費用，為企業效率提升提供科學指導。在對外方面，運營商應成為大數據服務的供應商，實現公司大數據資源和能力的輸出，面向政府、企業和公共服務部門提供大數據應用服務，落實好國有企業對社會應有的責任。

5 結束語

隨著大數據技術和應用的不斷發展，電信運營商應在大數據產業鏈中明確自身發展定位，在合法和高效利用好自身數據資產和基礎設施的前提下，通過合作、開放和共享提升自己的軟硬件能力和服務水平，盡早在大數據產業領域成為領導者。

[1] 中國信息通信研究院. 大數據白皮書（2016）[Z].2016.

[2] IDC. RICH DATA&the Increasing Value of the INTERNET OF THINGS[EB/OL]. [2017-06-01]. https：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-digitaluniverse-2014-china.pdf.

[3] 朱敏. 互聯網+背景下大數據產業鏈模式分析[J]. 互聯網天地, 2016(3)： 13-14.

[4] hang編輯. 我國數據中心現狀及未來發展趨勢[EB/OL].(2016-11-08)[2017-06-01]. http：//www.jifang360.com/news/2016118/n017289023.html.

[5] 劉鵬. 2017年貴陽大數據交易所力爭交易額突破3億[EB/OL]. (2017-03-07)[2017-06-01]. http：//www.gygov.gov.cn/art/2017/3/7/art_22008_1134802.html.

[6] 維克托·邁爾·舍恩伯格. 大數據時代[M]. 杭州： 浙江人民出版社, 2013.

[7] 喬宏明. 運營商在大數據產業中的定位芻議[J]. 移動通信, 2014,38(13)： 15-18.

[8] 徐葳. 讓大數據基礎設施更智能[J]. 軟件和集成電路,2016(8)： 34-35.

[9] 呂良成. 電信運營商大數據資源應用及變現探析[J]. 通訊世界, 2016(13)： 75-76.

[10] 李玲. 大數據時代下運營商如何驅動數據的“智慧運營”[J]. 通信世界, 2015(23)： 32-33.

[11] 武超則. 運營商大數據產業鏈迎機遇[N]. 中國證券報,2014-11-27(A13).

[12] 張云帆. 電信運營商大數據發展策略與價值挖掘[J].移動通信, 2016,40(5)： 20-23. ★

Analysis on Commercial Mode Orientation of Operators’ Big Data From the Perspective of Industrial Chain

SU Tianjiao
(Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100086, China)

The speci fi c cases in different commercial modes for operators at home and abroad were summarized brie fl y based on the industrial chain of big data and its derived commercial mode. Different aspects including the data asset,software and hardware capability, developmental space of commercial mode and risk were analyzed according to big data. The countermeasure and suggestion were put forward from three angles of mode selection, capability construction and application promotion.

big data industrial chain commercial mode telecommunication operators

10.3969/j.issn.1006-1010.2017.17.017

F626

A

1006-1010(2017)17-0092-05

宿天嬌. 產業鏈視角下的運營商大數據商業模式定位分析[J]. 移動通信, 2017,41(17)： 92-96.

1 引言

2017-06-13

責任編輯：文竹 liuwenzhu@mbcom.cn

宿天嬌：碩士研究生就讀于北京郵電大學經濟管理學院國際商務專業，研究方向為信息產業經濟、國際通信服務貿易等。

隨著智能設備的加速普及和萬物互聯的不斷實現，人們全面步入了數字化時代，全球大數據市場處于持續快速發展階段。2015年，我國大數據核心產業的市場規模達到115.9億元，增速達38%，2016年達到約168億元，增速接近45%，可以預見，中國大數據市場將維持高速的增長趨勢[1]。據國際數據公司（IDC）統計，媒體、互聯網數據量占比為1/3，政府部門、電信企業數據量占比為1/3，其他金融、教育、制造、服務業等數據量占比為1/3[2]，可見電信運營商擁有并持續產生著大量的質量較高的結構化和非結構化數據。雖然運營商對大數據的關注、投入與實踐活動開展得較早，但在當前的大數據產業中，處于領頭羊位置的公司始終是谷歌、亞馬遜和國內的“BAT”以及其他專注該應用領域的企業，鮮有國內運營商的身影。因此，更好地定位電信運營商在大數據產業鏈中的商業模式，對于充分利用電信運營商擁有的大量優質數據資源與豐富的數據基礎設施儲備有著重要意義，本文將對此進行探討。