“大数据”这个概念，从最早由全球知名咨询公司麦肯锡在2011年6月提出以来，已经过去了5年时间。作为亿级“数据金矿”的拥有者，电信运营商自然也不甘落后，5年来不断积极尝试各类大数据应用。在大数据概念刚刚兴起的几年中，电信运营商的大数据应用探索由于数据存储、应用平台的分散、缺乏统一规划及相关数据类人才等原因，还明显落后于互联网企业，仅有的应用也主要集中在内部传统业务发展、提高运营效益上。但随着国家对运营商提速降费的不断要求，手机渗透率趋近饱和，传统通信业务利润空间被不断压缩，而电信运营商通过3-4年的积累，数据质量、数据治理、数据标准等内部的能力建设已经趋于成熟，因此，通过数据服务提升收入对外变现的需求越来越强烈，也越来越迫切。
在这种背景下，我国三大电信运营商从2015年开始纷纷试水数据开放，不断加快对外合作步伐，走上“大数据变现”的道路。可以说，国内三大运营商在大数据对外应用领域已经从最初的“懵懂”逐渐发展至如今的“萌芽”阶段。因此，本文试图对我国三大电信运营商近两年大数据对外变现的成功案例和经验进行总结与归纳，并对其特点与行业特征进行初步分析。
金融征信
运营商大数据对外变现应用最早以及应用最多的领域就要数金融征信了。随着2013年“互联网金融”横空出世，各类互联网信贷及理财产品如雨后春笋般层出不穷。3年后的今天，随着国家逐步升级的监管，一大批P2P及小微信贷企业的倒下，用户更加理性，市场逐渐走向成熟，用户征信的重要性也越来越突出。数据表明，超过60%的信用贷款坏账来自于借款者利用互联网这一虚拟平台进行的身份包装，如虚假的工作证明、收入证明、居住证明、社会关系等。而传统金融行业的征信评估虽然已经发展很成熟，但其数据来源单一，无法全面刻画和分析借款用户的社会属性、交际属性和行为属性等，这也对提高征信评估的全面性和准确性产生了制约。
运营商数据恰恰能够很好地填补这类数据的空白。电信运营商通过自身业务能够获取大量有价值的用户数据，除了传统的通话记录、交往圈数据之外，还可以全时段地获取用户的位置信息、移动轨迹、上网行为数据、App使用数据等关键信息；如果结合运营商的固话及固网资源，甚至能够对用户的家庭属性进行分析。这类数据对于传统的金融征信数据而言，在数据维度及饱和性方面均有非常大的提升，也凸显了运营商在征信服务中的竞争力。征信公司和银行在使用运营商数据进行的征信评估后，可以从用户的地理位置、浏览行为、人际关系、支付能力、通话习惯等多个维度迅速对于借款人提供的申请信息进行交叉核验，发现风险点。无论是中国移动、中国联通还是中国电信，都已经进入征信市场。2015年5月，中国电信旗下的天翼征信公司获得企业征信牌照；2015年10月，中国移动也宣布与招商银行启动征信合资公司的筹备工作。中国联通更是早在2015年3月就与招商银行合资成立了招联消费金融公司。同时，三家运营商也都纷纷与其它互联网征信公司合作，共享数据资源。
除了征信领域外，运营商数据也在小额贷款发放上获得了一定实践。2015年11月，四川移动与多类型金融机构合作开发了个人信贷服务平台“移动手机贷”，并与8家全国性金融机构合作，上线了满足不同用户需求的“白条现金贷”、“分期购机消费贷”等6大类型信贷产品。截至2016年8月，放款规模已突破1.1亿元，注册用户数达34.02万。
除了在征信评级和信用风险方面的应用，运营商数据还能更进一步，有效帮助金融机构如银行等挖掘潜在目标客户。银行通过与电信运营商的数据输入，再利用运营商的大数据分析能力，也能够为银行自身业务挖掘未来的潜在用户。中国联通与上海银行通过数据合作，共同设计银行办卡潜在用户的挖掘模型，成功帮助上海银行发展了1万新用户，这算是运营商大数据在金融领域另一个角度的成功应用。
旅游
电信运营商对外大数据变现的另一大应用领域就要数旅游行业了。从2015年起，已经有不少运营商在省级层面，通过提高信令数据的实时性与准确性，与当地政府部门及各旅游相关单位在节假日旅游管理预案、应急机制制定、节假日出游建议、以及旅游相关收入定价方面进行合作，利用大数据获得价值。
北京移动与北京市旅游局合作，向旅游局提供各景区中北京移动用户的位置信令数据，从而估算每个景区当前的游客数量，旅游局再与各景区合理承载人数进行对比，就产生了“旅游舒适指数”这一指标。游客可以通过北京市旅游局的官方网站实时查询北京各城郊区40个景点景区的旅游舒适指数，从而调整自己的出行策略。上海联通也与上海市徐汇区旅游局进行合作，对区内公共设施和主要景点人流量变化进行系统性检测，向其提供人流量数据，帮助其在制定旅游事业发展规划、黄金周等突发大客流事件应对预案、提高旅游设施的服务水平等方面进行决策。而江苏移动在2015年打造的“智慧洞察平台”也为全省30个景点提供大数据支撑，仅2015年暑假期间监控游客就达1.3亿人次。
在具体的景点门票定价策略方面，运营商数据也有直接的应用空间：故宫、长城等景点于2014年开始展开与北京移动的合作，通过北京移动的探针基站获取用户信息，及时调整门票销售策略以及对应的营销策略，获得了良好的应用成果。
实体零售与广告
运营商数据在实体零售与广告行业也得到了一定应用。在零售商的实体店选址与广告商的户广告牌投放选址过程中，过去需要雇佣人力对某一商圈的覆盖区域、用户消费水平、以及人流量等数据进行调查研究。运营商通过将用户位置信息与移动位置轨迹数据信息与合作伙伴开放，能够帮助线下广告商和零售商自动获得相关信息，并且能够以周或月为周期不断进行更新，以符合广告高时效性的要求。
上海联通利用其数据优势，与GFK户外广告屏进行合作，通过联通提供的用户流量轨迹及人口结构特征，GFK在陆家嘴地区的30块LED屏幕能够根据不同时间段经过其覆盖区域的人口特征，调整其广告内容。此外，上海联通也与上海烟草公司进行合作，通过分享门店附近人流量数据及其它相关信息，对17家上海烟草公司的直营门店选址及营业能力形成对应的调整方案。
政府管理与决策
电信运营商庞大的用户基数，还能够帮助政府在交通管理、人口管理与决策等方面提供相应的辅助信息。
在交通管理方面，虽然交通管理部门拥有准确度非常高的线圈数据、出租车采集数据等，但用户基数相对较小，覆盖面窄。因此，交通管理部门利用运营商的无线定位数据进行辅助，能够更加及时、准确、全面地掌握某地的路况信息，通过用户开关机、通话等信令数据，在交通高峰期，以及各类交通突发事件中，帮助高速公路公司和交通厅估算通过率，发现拥塞和事故。中国移动在成渝高速以及南京的智慧城市等项目中，就通过模型进行评估，识别同行用户。
在人口管理与决策方面，运营商能够通过对用户终端及其信令数据监测，获取终端信号的消失、出现时间，统计获取外来人口的来源构成，再根据不同的出行方式的信令数据特点及规律，分析进出本区域的人口出行方式构成。上海联通与上海市统计局进行合作，向统计局提供用户移动轨迹信息，用于监测金桥出口加工区常住人口的变化情况。上海联通以周和月为单位定期向统计局更新数据，提供浦东地区不同时间段的人口总量、人口结构、迁入迁出量、工作地分布以及用户迁移轨迹等数据信息。
人力资源
运营商大数据在人力资源领域的应用是近两年一个比较新的应用方向。猎头公司、招聘网站利用电信运营商丰富的大数据信息，向用人单位提供更加全面的应聘者履历。新形态猎头公司“51猎头”已与国内运营商中国电信达成合作，在现有大数据猎头服务的基础上，引入用户互联网行为，共同构建人力资源领域候选人数据模型与背景调查，打破传统人力资源行业的信息不对称，降低企业的用工风险与成本。运营商提供的互联网访问行为数据，在脱去隐私和敏感信息之后，与51猎头共同进行挖掘。双方通过对用户历史行为数据的交叉分析和索引处理，能够把一个用户的消费能力、学习指数、跳槽热情、作息指数、决断力、享乐指数、投资能力、娱乐偏好、勤奋程度、运动指数等近二十项属性进行标签化，这些属性最终又拆解组合成性格、行为、习惯等几个数据化维度，结合用户原有的格式化简历，就得到了一份叠加了全网画像的立体化简历，极大提升HR对候选人的认知深度和广度，帮助企业的人力资源部门提高决断的精确度。
运营商大数据变现的特征总结与未来机遇
通过这两年来三大运营商在对外数据开放变现的实践案例中，我们不难发现以下特点：
1.东西发展不均衡：从上文各案例可以看出，由于人口密度、信息化水平及领导创新意识等原因的限制，三大电信运营商已经落地的大数据变现还主要集中在经济发达的直辖市和东部省份，在经济相对发展程度稍低的中西部地区，运营商大数据变现的实践仍然较少。当然，这也代表在中西部地区大数据变现在未来有着许多机遇与市场空间。
2.实践规模较小：除金融征信行业外，目前电信运营商大数据对外变现在其它行业的实践案例切入点和应用规模都比较小，仍然鲜有高层面、大规模的全面数据对外开放案例。这个现象可能与我国电信运营商目前的分级管理组织架构、以及在用户隐私保护与数据所有权方面的顾虑和限制有关。
2015年9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，指出大数据应用有五大方向，包括社会治理、经济运行、民生服务、创新驱动与产业发展，表明了国家对于大数据在行业中应用的积极支持态度。可以预见，在不伤害用户隐私，不损害电信安全的前提下，未来我国电信运营商的对外数据开放与数据变现将逐步扩展到更多的行业。