20170331-数据中心联盟-信息技术行业：电信大数据应用白皮书2017年_37页_1mb

电信大数据应用白皮书（2017年）总结

核心内容概述

电信大数据作为重要的数据资源，具有广阔的应用前景和显著的经济价值。白皮书系统分析了电信大数据在国内外的应用现状、优势、挑战、标准化、政策法律风险、商业模式和发展趋势，提出了促进电信大数据价值应用的发展策略。

主要观点与关键信息

一、电信大数据应用情况概述

1. 发展现状

   • 我国电信大数据应用起步晚于国外，但成长迅速，呈现赶超态势。
   • 运营商逐步构建大数据能力平台，推动大数据在市场营销、网络优化、运营管理等领域的应用。
   • 金融、政务、零售、智慧城市等成为重点应用领域，其中金融和零售并列首位。

2. 应用优势

   • 数据规模大、类型丰富，覆盖深度和广度不断拓展。
   • 数据基础设施发展迅速，具备良好的存储与传输能力。
   • 数据应用价值广泛，能有效促进经济发展、改善公共服务。
   • “电信级”标准与规范能力为数据安全保障奠定基础。

3. 面临的挑战

   • 市场应用需求尚不成熟，数据交易缺乏规范化管理。
   • 行业协同能力不足，应用拓展缺乏统一规划。
   • 数据安全标准缺失，风险管控压力较大。
   • 电信企业数据管理能力有待提升，软件开发能力存在短板。

二、电信大数据标准化与合规性

1. 标准化进展

   • 国际组织如ITU-T、CCSA、ISO/IEC、NIST等已开展相关标准化工作。
   • ITU-T已发布《Y.3600》等标准，CCSA开展多个研究课题，涉及数据安全、平台架构、合规性等。

2. 标准化技术要点

   • 数据资源标准化，涵盖用户、企业、合作、外部数据等类型。
   • 技术处理标准化，包括数据加密、存储、汇聚、共享等环节。
   • 安全管控标准化，要求建立统一接入平台、完善授权流程、明确安全责任。

3. 合规性标准化

   • 遵循《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》等法律法规。
   • 数据来源、转移方式、授权流程等均需符合合规性要求。
   • 建立数据泄露通知制度和安全事件应急响应机制。

三、电信大数据应用的政策基础与法律风险

1. 政策基础分析

   • 国家鼓励大数据发展，将大数据提升为国家战略资源。
   • 《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划》等文件支持电信大数据应用。
   • 政策强调数据安全，要求建立安全等级保护制度。

2. 法律风险分析

   • 数据收集、使用、共享需遵循合法、正当、必要原则。
   • 禁止非法出售、提供个人信息，限制关键信息基础设施运营者向境外转移数据。
   • 数据安全事件需及时通知用户并报告相关部门。

3. 法律风险控制策略

   • 建立数据收集、使用、共享的安全管理制度。
   • 构建数据存储、传输的安全保护体系。
   • 建立数据安全事件应急响应机制。
   • 明确内部管理体系，加强员工培训与责任追究。

四、电信大数据应用的商业模式

1. 主要商业模式

   • 数据应用服务供应模式：为政府、企业、公众提供大数据分析服务。
   • 数据交易平台模式：通过平台交易模式提供数据并获取收益。
   • 数据软件技术服务供应支撑模式：提供大数据软件系统，如Hadoop。
   • 数据基础设施建设服务模式：提供IDC、云计算、数据传输等基础设施服务。
   • 数据源供应模式：提供原始数据，如用户属性、位置信息等。
   • 产业支撑服务模式：为大数据产业发展提供资金、技术等支撑。

2. 商业模式定位

   • 基础设施供应是电信企业大数据应用的基础模式。
   • 应用服务模式是重点拓展方向，市场空间大、能力要求高。
   • 其他模式存在不足，如数据源供应存在高风险，软件系统供应对开发能力要求高。

五、电信大数据应用的发展趋势

1. 快速发展机遇期

   • 大数据产业进入稳步发展阶段，技术基础不断夯实，产业环境持续优化。
   • 2017-2020年，我国大数据产业复合年均增长率预计保持在30%左右。

2. 热点领域应用深化

   • 金融、政务、交通、旅游等领域应用不断深化，从数据支撑走向业务合作。
   • 电信大数据与金融机构合作，推动金融产品创新。

3. 非结构化数据分析成为新趋势

   • 随着4G网络发展，视频、图片、音频等非结构化数据将成为电信大数据的重要组成部分。
   • 机器学习、人工智能等技术推动非结构化数据的挖掘与应用。

4. 新兴技术推动应用发展

   • 物联网、人工智能、AR/VR等技术为电信大数据应用提供新动力。
   • 物联网推动数据规模增长，人工智能提升数据分析能力，拓展应用领域。

5. 个性化大数据服务成为新领域

   • 未来将面向大众市场，提供个性化服务，如健康管理、消费分析等。
   • 随着物联网和可穿戴设备普及，数据覆盖范围更广，分析能力更强。

六、电信大数据应用的发展策略

1. 整合行业数据资源，促进对外应用协同发展

   • 建议建立统一的电信大数据资源目录，打破数据壁垒，推动跨行业合作。

2. 强化数据安全风险管控，明确各方主体安全责任

   • 制定统一安全标准，建立安全评审机制，加强数据访问控制与加密管理。

3. 实现数据“资产化”管理，提升数据运营能力

   • 强化数据资源的战略意义，构建统一数据管理平台，提升存储、分析、响应、安全保障等能力。

4. 专业化和独立化运营，拓展对外创新合作模式

   • 建立独立的大数据运营体系，推动与互联网公司、软件服务商等合作，拓展市场应用。

总结

电信大数据具有显著的规模优势和应用潜力，是推动数字化转型和“互联网+”战略的重要力量。然而，其发展仍面临市场培育不足、行业协同困难、安全标准缺失、数据管理能力不强等挑战。通过标准化建设、合规性管理、法律风险控制和多元化商业模式探索，电信大数据有望在未来实现更广泛的应用和更高的价值转化。