伴随着中国智能手机市场的井喷，移动数据也迎来了春天。
从2003年开始，中国移动就开始研究和推进终端数据的采集和分析工作，要求设备供应商在交换机产生的话单中，加入该用户的IMEI(International Mobile Equipment Identity，国际移动设备标识的缩写)信息。
也就是说，凡是2003年之后用了中国移动的，都默认的提供了用户和终端的对应关系，只要用户用新终端打一次电话，运营商就能发现用户用的什么手机。(IMEI里面包含了厂商、机型、产地、序列号等信息，是手机的唯一识别号码。)
最初的时候，尤其是山寨机盛行的时候，有的厂商根本就没有进行IMEI的设置，甚至个别机型还可以任意变更IMEI代码，识别的准确性不高。系统刚上线时，有超过一半的终端是无法进行识别的。
后来，各方都加大了对IMEI规范性、准确性的管理力度，数据源准了，终端分析的精准度和客观性才有所提高。如今，IMEI的全网准确识别比例已经超过了90%。
客户资料的准确性，也有一个逐渐提升的过程。在实名制全面推行之前，运营商侧对客户的画像往往是分析出来的结果，并不完全准确。而如今，号码和客户的对应关系完全规范化，分析的精准度也进一步提升了。
再后来智能手机井喷，各色App层出不穷，又诞生了大量的客户的行为和标签数据。这些信息主要来自于业务支撑系统记录的用户通信使用记录、网络侧采集的用户活动状况，以及用户在进行通信时产生的上网信息。
为了将这些信息和记录采集、处理、存储，运营商不惜巨资搭建支撑系统，以求准确地进行客户分类和画像。
移动终端大数据价值何在?
接下来， 我们从移动互联网时代的商业入手。
移动互联网浪潮之前，中国社会阶层分级还并不明显，很多市场还存在着垄断资源的强势卖。方，移动互联网之后，一起都反了过来。各个消费市场出现了明显分级以及领域细分，同时互联网技术更一步的成熟，也降低了行业门槛，导致激烈的竞争。
上边所讲的，是移动互联网时代商业形态的前提。
在这个前提下，截取精准流量、降低运营成本、察觉市场动态变得之前更加重要，因为整个社会的效率都得到了空前提升。如果不这么做，企业的生产时间就会低于社会平均必要生产时间。说简单点，那就意味着亏损(成本过高，销量过低，生产效率差，恶性竞争)。
大数据是规避这些情况的好方法，企业可以在产品出炉前，就找到用户，并且获悉用户的情况与诉求，做有针对性的开发(在此之前，一个产品的诞生，往往伴随着异想天开，而非客观市场需求，因为没人知道客观市场需求究竟是什么)。
这给现代企业规避了大量风险与不可知情况，使得商业系统的运营更趋于有迹可循。
但这些数据的积累并非一朝一夕之功。而数据的拥有者们在比较早的时候，对于终端分析等数据的处理分析和展现都是在移动内部，以内部报表或者分析报告形式在小范围传播。不仅内部有数以千计的交叉校验规则来检查数据的真实性，而且经过这么多年的持续积累和分析工作，如果数据有异动，就会有分析人员会同技术人员判断处理。
这使得数据(足够大、足够精准)和数据分析能力(场景化解读足够专业)都变成了稀缺资源，乃至于有声音说数据是新时代的资产。
如何深耕数据的价值?
首先要把数据进行分类：
第一类叫网络基础信息数据，包括你的终端信息，你的网络信息，甚至包括 WIFI 和 IP 网点信息，这属于网络基础信息。这一部分数据有价值，但是要做大量的深加工。
第二类叫应用相关的信息，大量嵌入移动信息里面去，打开多少次，使用多长的时间，留存多长时间，活跃怎么样，目前市场上的第三方企业对于应用该类数据，还不见头绪。这里的数据存在大家一直在讨论的“数据孤岛”，各方都把自家的数据保护的严严实实。现在的企业具备了数据思维以后，都在想办法利用这类数据完善自家的产品。
之所以如此分类，是因为现在的情况是的很多数据本身是运营的过程中产生的。也就是说在当初在产生这些数据的时候，一点都没有考虑到以后还要分析这些数据。所以这就带来了一个新问题，如何把这些数据变现?