2017年-中国信通院_电信大数据应用白皮书2017年_36页_1mb

电信大数据应用白皮书（2017年）总结

核心内容概述

电信大数据作为数字化时代的重要资源，具有广泛的应用价值。其在推动经济发展、改善公共服务、支持行业创新等方面发挥着关键作用。白皮书全面分析了电信大数据的应用现状、优势、挑战，以及标准化、合规性、商业模式、发展趋势和应对策略。

主要观点与关键信息

一、电信大数据应用现状

1. 发展较快：我国电信大数据应用虽起步晚于国外，但成长迅速，处于快速发展期。
2. 应用领域广泛：重点布局在零售、医疗、金融、政务、智慧城市等领域。
3. 内外部应用同步推进：对内应用更为深入，如精准营销、网络优化等；对外则主要通过数据产品和服务实现价值变现。
4. 运营模式专业化：通过成立专门的大数据部门或子公司，实现更灵活的运营。

二、电信大数据应用优势

1. 数据规模大、类型丰富：涵盖用户属性、使用行为、位置信息等，数据覆盖深度和广度不断拓展。
2. 数据基础设施成熟：拥有全国覆盖的数据中心和稳定的传输网络，具备良好的数据存储与传输能力。
3. 应用价值广泛：可直接支撑经济发展和公共服务，如人口迁徙分析、城市交通管理、商圈选址等。
4. “电信级”标准保障安全：长期遵循严格的电信标准，为数据安全保障奠定基础。

三、电信大数据应用面临的挑战

1. 市场需求不成熟：用户对数据价值认知不足，数据交易缺乏规范。
2. 行业协同不足：各企业各自为战，缺乏统一规划和合作机制。
3. 数据安全标准缺失：在数据采集、存储、传输、应用等环节缺乏统一标准，存在较大的安全风险。
4. 数据管理能力不足：传统“烟囱式”系统难以满足大数据的多样化和高并发处理需求，软件开发能力有待提升。

四、标准化与合规性

1. 国际标准化进展：ITU-T、CCSA、ISO/IEC、NIST等组织在大数据标准化方面取得初步成果。
2. 数据资源标准化：数据分为用户数据、企业内部数据、合作企业数据和外部数据，需统一管理与分类。
3. 技术处理标准化：包括数据加密、存储方式、接口规范、数据模型等，需建立统一标准。
4. 安全管控标准化：建立统一接入平台、明确数据使用范围、制定安全协议、完善安全管理制度。
5. 合规性依据：需遵循《促进大数据发展行动纲要》《网络安全法》《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法律法规，保障数据安全和用户隐私。

五、商业模式分析

1. 产业链结构：分为数据源、基础设施、软件系统、应用服务等四个环节，以及产业支撑服务。
2. 主要商业模式：
   • 数据应用服务供应模式：提供数据分析服务，市场前景广阔。
   • 数据交易平台模式：构建开放平台，实现数据交易，发展潜力大。
   • 数据软件技术服务供应支撑模式：提供软件系统，支撑数据管理。
   • 数据基础设施建设服务模式：提供数据中心、云计算等服务，市场较为成熟。
   • 数据源供应模式：提供原始数据，适合政府公共服务领域。
   • 产业支撑服务模式：提供资金、技术等支撑，推动行业发展。

六、发展趋势

1. 迎来快速发展期：随着技术进步和政策支持，电信大数据将进入稳步发展阶段。
2. 金融、政务、交通、旅游等领域深化应用：未来将从数据支撑走向业务开发合作。
3. 非结构化数据成为新趋势：如视频、音频、图片等，将成为电信大数据的重要组成部分。
4. 物联网、人工智能、AR/VR等新技术推动发展：增强数据规模和价值，拓展应用场景。
5. 个性化大数据服务兴起：未来将面向大众市场，提供健康管理、消费分析等个性化服务。

发展策略建议

1. 整合行业数据资源：建立统一资源目录，打破数据壁垒，打造具有广泛影响力的应用案例。
2. 强化数据安全管控：明确各方安全责任，建立安全评审机制、加密机制和安全事件处理机制。
3. 实现数据“资产化”管理：提升数据运营能力，强化数据存储、分析、管理等基础能力。
4. 专业化和独立化运营：设立专门部门或子公司，构建独立的大数据运营体系，拓展外部合作模式。

总结

电信大数据在推动经济发展和改善公共服务方面具有重要价值，其应用发展正处于快速上升期。然而，市场培育、行业协同、数据安全和管理能力仍是主要挑战。通过标准化建设、合规性管理、商业模式创新和专业化运营，电信大数据有望在未来实现更广泛的应用和更高的价值变现。