经营分析系统的三生三世(五)

尚儒客栈2021-11-20 15:14:23


  早在十几年前,中国移动就着手建设了以数据仓库技术为核心的经营分析系统。这几年大数据的话题非常火爆,业界也非常关注运营商在大数据领域的探索和实践。


  今天是"世界电信与信息社会日",主题是"发展大数据,扩大影响力(BigDataforBigImpact)",所以这个连载的最后一篇,说说我对运营商大数据的理解。


  第五部分:大数据的梦想


  工欲善其事,必先利其器。大数据平台是面向未来的竞争工具,所以必须要分析未来竞争需要哪些能力,目前的系统和技术存在哪些不足。


  【运营模式】


  很多现在所谓大数据才能解决的问题,其实,在移动的经营分析系统里,早就已经实现。


  所以,有人以为把经营分析系统换个名字,就是大数据系统了。


  实际上,真要把经营分析系统升级为大数据系统,就是要在两级经营分析系统的数据和应用基础上,进一步扩展数据源,将技术发展和实际需求统筹考虑,在对运营模式进行优化的基础上,以务实的态度做好支撑和服务。


  对于传统的通信业务来说,两级运营体系有比较突出的优势:既能发挥属地化经营的优势,灵活地开展属地营销和服务;又能够在规划、研发等方面发挥整体优势,对全网的运营状况进行管控。


  两级数据仓库体系支撑的是中国移动两级运营模式:省级经营分析系统满足属地化运营和竞争要求;一级经营分析系统满足总部在策划、管理方面的需要。


  如今,在总部和属地公司之外,分析系统又多了两类使用者:专业公司和大数据变现。


  互联网的发展和创新的驱动,使"集中化"成了运营商关注的热门话题。


  运营商总部仍是管理机构,虽然关注大数据,但在具体的运营和分析层面并不见得有什么本质性变化。


  而独立于传统运营体系之外的专业公司,对集中化的大数据需求,是分析系统需要关注的重点。


  另外,全网数据的使用者不仅是内部客户,很多外部的数据使用者也是系统发展的重要驱动力,对于他们来说,对集中化的期望值更高。


  与此同时,省公司对于数据的理解越来越到位,重视程度越来越高,分析系统不再仅是评奖创新的工具,而是对营销、服务和管理工作进行全面支撑。


  况且,对于运营商来说,即便是自主创新的亮点频出,即便是在与互联网竞合过程中故事不断,真正挣钱养家的还要靠属地化运营的传统业务。


  所以,未来的运营商大数据体系中,属地化的支撑能力仍要保留,作为发展重点;同时要根据三类客户(集团、专业公司、外部数据使用者)的需求特点,以集中式的方式进行数据支撑服务。


  【数据范畴】


  在数字化时代之前,通信网里传输的其实也是数字。


  只不过,彼时这些数字的业务表现是话音,所以运营商记录的用户行为信息,只有通话时间、时长、通话地点、通信对象等,数据量虽大,但是种类并不多。


  所以,在话音时代,系统在数据复杂性方面的工作,其实并不多。


  而当进入到流量时代以后,移动互联网拓展到工作、生活的方方面面,以各种方式呈现出来,信息和数据的复杂性暴增。


  一方面,用户的上网行为产生了大量数据,包括用户的通信习惯,偏好于哪些网站和哪类APP,在网上进行的是什么操作,这些信息或是在通信通道中留下痕迹,或是通过解析技术识别出来,客户的行为更加全面而透明。


  另一方面,各种网站、网页的信息丰富多彩,变化多端,这些网页的内容信息也是很多分析挖掘工作的重要基础数据。


  所以,业务部门对数据的需求越来越复杂。


  在业务部门看来,有了数据能不能做好业务,是我的事;但有没有数据,就是你IT部门的问题。


  数据嘛,多多益善,谁能保证哪块云彩有雨?


  除了数据在规模和类型两方面同时拓展,技术也成了一个重要变量。


  几年前,TB是海量数据的代名词;可现在,不少个人和家庭用户都用到上百T的存储,各行业对大数据概念的重视和投入,推动相关的信息技术发展日新月异。


  在技术高速发展的阶段,如何运用这些新技术,是非常需要技巧的。


  比如,要在全国大规模推广的,最好是比较成熟的技术,否则学习成本太高,一旦选择失误将造成严重损失;但对新技术的跟踪和尝试也非常必要,一旦跟不上技术军备竞赛,就可能在使用效果方面落后于竞争对手。


  所以,未来的运营商大数据体系中,对于数据在采集、传输、解析、转换、存储等环节的实现成本和技术先进性,必须全面权衡利弊,再结合数据生命周期和数据价值方面的差异,选择相对合理的技术方案和运营模式。


  具体来说,有些技术含量比较强的事情,就没有必要31个省重复做;有些技术不成熟把握性不强的事情,就可以现在局部试点,再集中做或者推广做。


  【价值体现】


  今年4月的一次研讨会上,中国人民银行征信管理局领导做总结讲话,谈到此前8家社会机构开展的个人征信业务,虽然试点两年多,但还是离市场需求、离监管要求有巨大差距,因此不能发牌照。


  此番讲话一出,让大数据的从业者无不心中一凛。


  利用大数据开展征信业务,是前几年大数据产业发展的一个重要方向。现在,这条路还能走下去么?


  当年,业界爆炒大数据概念的时候,最先说的就是大数据变现。


  不少从业者认为,通过对客户数据的全面分析,就可以形成完整的客户信息试图。以各个维度和指标对客户进行分群,就可以将这些信息销售出去了。


  当谈及信息安全问题的时候,从业者辩解说:销售出去的信息是脱敏的,或者干脆就是全量的趋势性数据,并不会危及客户隐私。


  但当客户信息泄露事件越来越多,大量的诈骗、骚扰影响了人们的正常生活,这种解释又有多少可信度?


  从业人士都清楚:数据越精准价值越高,趋势分析报告只能是叫好的广告宣传,卖不了几个钱。


  而大数据变现的法律风险问题,我以前在《大数据的达摩克里斯之剑》里分析过:


  数据是用户产生的,所以用户拥有数据的一部分产权,你搞大数据变现,把属于用户的数据卖出去了,用户授权给你了么?是不是把销售所得分一些给用户呢?


  类似的,就是征信业务。


  通过对客户行为信息的处理和分析,形成这个客户的信用值,再将信用评估值提供给其他企业。对这种用信用等级将客户分群的方式,征信管理局的领导是如何评价的呢?


  "把人群分成三六九等,将来在各个方面受到的待遇不一样,恐怕有问题。有歧视性的安排,这种安排、这种理念、这种做法是政治上不正确,不能保障社会的公平与正义。"


  "从保护个人隐私权益方面,所有信息使用应该授权,应该特定用途,特定授权,不能一次授权反复使用、多次使用、无限使用。"


  有人说,这么做是把大数据的应用之路全堵死了,按照这样的标准,没有什么大数据应用是合法的。


  但在我看来,在现实中真正利用大数据把事情做好的,不是利用大数据做精准营销,更不是简单地销售客户信息,而是把数据转换为业务,为客户造福。


  前几天,我恰好看到这样一则新闻:


  今日头条的系统里,记录了哪些人浏览点击过哪些新闻网页。如果后来有官方发布信息澄清某些不实情况,系统就会将这条辟谣帖推送给看过谣言贴的人,这就是今日头条利用大数据辟谣的案例。



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