運營商大數據從概念到實現，只用了數年時間。隨著企業(yè)智能化轉型需求逐漸深化，各項技術算法漸次成熟，以運營商大數據為首的智能通信時代已經到來。武漢華科數通資深從業(yè)人員今天就來告訴你，大數據時代下半場的變革者，運營商大數據營銷服務有什么優(yōu)勢。

大數據的上半場大家都在爭奪用戶，也就是數據，下半場爭奪的是什么？是大數據的變現能力。前一階段，企業(yè)只知道大量收集數據，對數據價值尚不明確。到了下半場，運營商大數據橫空出世，開始讓數據可視化，更具有精確性，產生一定的價值。

大數據是一個寶藏，同時又是一個荊棘叢生的地方。運營商大數據公司有別于互聯網公司的地方在于，客戶和數據的真實性（所有用戶號碼都已經實名制）。

其次運營商大數據模型建立中，不同的場景也可以有不同的應用方式，比如在金融場景中，交易單每時每刻都在發(fā)生變化，信用卡申購、資金流入流出、人員后臺的操作，對這些產生的信息加以捕捉和識別，然后建立模型并篩選，得到的精準數據才是真正對企業(yè)產生核心價值的數據。

金融行業(yè)里的實體關系包括了個人客戶、賬戶、產品、商品、資產、合約、手機號、設備等等，這張圖譜量非常之大，同樣，這張知識圖譜構建起來之后，可對應的應用場景非常之多，包括潛在關系、群體的識別、個體的分析、知識的推理等等。其中一個典型的場景是事件傳導，當一家企業(yè)發(fā)生了一件事，無論好壞，怎樣以量化的方式去計算這個事件在這張網絡上的傳播，關聯的企業(yè)和個人會受到什么樣的影響？舉個具體例子，在金融公共領域，一個客戶發(fā)生了違約，如何尋找他的關聯關系進行追蹤？這些都是我們的知識圖譜所適用的典型應用場景。

運營商大數據的服務流程，包括數據的采集、分析、存儲、加工等，中間層是數據資產管理平臺，包括同一標準的數據治理體系、源數據的管理、數據生命周期管理和新型數倉。再往上一層是用戶畫像、身份信息等等。最上面一層是統一的數據服務接口，對數據、技術、模塊和對企業(yè)管理的認知，通過接口對外輸出。

首先，需要全站的技術支撐體系。在體系構建過程中，由以前獨立的離線分析系統演進到現在的在線生產系統，生產的過程需要業(yè)務全流程端到端的技術支持，包括集成、交換、治理、開發(fā)、標簽以及共享等，來構建數據中臺的基礎支撐。

其次，需要全域的數據智能體系。數據不聯動起來，無法創(chuàng)造更多的可以想象的空間和價值，因此在這里需要構建全域的數據資產管理體系，包括數倉的全域化、模型的行業(yè)化、數據的標簽化和數據的資產化。只有把數據能全域打通，才能形成數據的資產。但是這個過程中需要構建統一的標準，數據、模型來構建對服務的支撐。

最后，需要全面的服務運營體系。數據是動態(tài)的，隨著業(yè)務的推進在逐漸豐富，所以我們需要有一個隊伍，按照一定的方法形成服務體系和運營體系，構建工具、標簽、開放模型。

這三個部分加起來構成了完整的運營商大數據營銷服務。