2017电信大数据应用白皮书_34页_1mb

电信大数据应用白皮书（2017年）总结

核心内容概述

本白皮书由中国通信标准化协会下属的电信工作组发布，旨在分析电信大数据的应用发展情况，探讨其标准化、合规性、政策基础、法律风险、商业模式及未来发展趋势，并提出相应的行业发展策略。白皮书指出，电信大数据作为重要的基础性资源和生产力，具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。

主要观点

• 电信大数据应用现状：我国电信大数据应用起步晚于国外，但发展迅速，呈赶超态势。当前，大数据在内部运营和外部商业应用中均有布局，其中内部应用更为成熟。
• 应用领域：电信大数据重点应用于零售、医疗、金融、政务和智慧城市等领域，形成用户画像，提供精准营销、信用分析、安全预警等服务。
• 数据优势：电信大数据具备数据规模大、类型丰富、准确性高、基础设施完善等特点，是推动大数据应用的重要资源。
• 发展挑战：包括市场应用需求尚未成熟、数据交易缺乏规范、行业协同能力不足、数据安全标准缺失、数据管理能力待提升等。
• 标准化进展：国内外多个标准化组织已开始推进电信大数据的标准化工作，包括ITU-T、CCSA、ISO/IEC、NIST等，部分标准已发布或进入在研阶段。
• 合规性要求：电信大数据应用需遵循相关法律法规，确保数据采集、存储、传输和使用过程的安全与合规，包括用户授权、数据分类、安全管控等。
• 商业模式：大数据产业链包括数据源、基础设施、软件系统和应用服务等环节，电信企业应根据自身优势选择合适商业模式，如基础设施供应、应用服务供应等。
• 发展趋势：电信大数据应用正迎来快速发展机遇期，未来在金融、政务、交通、旅游等领域应用将更加深入；非结构化数据（如视频）分析成为新趋势；物联网、人工智能、AR/VR等技术推动大数据应用发展；个性化大数据服务将成为新的市场增长点。

关键信息

一、电信大数据应用情况

1. 国内外发展对比：国际运营商早在2011-2012年开始布局，我国则在2013-2014年逐步明确大数据作为战略方向。
2. 应用领域：重点布局零售、医疗、金融、政务和智慧城市。
3. 内部与外部应用：内部应用更为深入广泛，包括精准营销、网络优化等；外部应用受限于隐私和安全，发展尚不成熟。
4. 运营策略：专业化和独立化运营是主要策略，如西班牙电信、Verizon、新西兰电信等均成立专门的大数据部门或子公司。

二、标准化与合规性

1. 标准化进展：
   • ITU-T：已发布Y.3600标准，正在推进多个相关标准。
   • CCSA：已发布多项行业标准和研究课题，如《大数据需求、场景及架构研究》。
   • ISO/IEC：正在制定《大数据概述及词汇》、《大数据参考架构》等标准。
   • NIST：发布多项大数据相关标准，并开展标准化路线图研究。
   • 数据中心联盟：已发布多项电信大数据标准，并开展标准符合性测评。
2. 合规依据：
   • 遵循《促进大数据发展行动纲要》、《电信和互联网用户个人信息保护规定》、《网络安全法》等法规。
   • 明确数据采集、使用、流通的安全管理要求。
3. 安全管理制度：
   • 建立统一接入平台、数据加密、访问控制、安全审计等机制。
   • 数据泄露需立即通知用户并上报相关部门。
4. 数据来源及转移：
   • 分为禁止转移、安全转移和监管环境下可使用三类。
   • 授权流程需明确，确保数据使用可追溯。

三、政策基础与法律风险

1. 政策支持：
   • 国家鼓励大数据发展，将电信大数据作为重点支持领域。
   • 推进数据资源开放共享，支持跨行业应用。
2. 法律风险：
   • 数据收集、使用需遵循合法、正当、必要原则。
   • 禁止非法出售或提供个人信息，需进行安全评估。
3. 风险控制策略：
   • 建立数据安全管理制度，加强内部人员管理。
   • 完善数据存储、传输、访问等环节的安全防护。
   • 建立应急响应机制，保障数据安全。

四、商业模式

1. 六大商业模式：
   • 数据源供应
   • 基础设施供应
   • 软件系统供应
   • 数据服务供应
   • 数据交易市场
   • 产业支撑服务
2. 电信企业商业模式定位：
   • 数据源供应：市场空间小，建议只针对政府和大型企业。
   • 基础设施供应：具备先天优势，应作为基础模式发展。
   • 软件系统供应：技术要求高，建议谨慎发展。
   • 数据服务供应：发展潜力大，是重点拓展方向。
   • 数据交易市场：政策环境未明朗，建议暂不考虑。
   • 产业支撑服务：适合与行业咨询、创新孵化等结合。

五、发展趋势

1. 快速发展机遇期：预计2017-2020年复合年均增长率保持在30%左右，2020年产值达500亿元。
2. 热点领域深化：金融、政务、交通、旅游等领域应用不断拓展，未来将走向业务合作与产品开发。
3. 非结构化数据应用：视频等非结构化数据将成为大数据的重要组成部分，挖掘潜力巨大。
4. 新技术推动：物联网、人工智能、AR/VR等技术将提升大数据应用能力，拓展新场景。
5. 个性化服务兴起：未来将向个人客户拓展，提供健康管理、消费分析等个性化服务。

六、发展策略

1. 整合行业资源：建立统一目录，打破数据壁垒，推动跨行业应用。
2. 强化安全管控：制定统一标准，明确各方责任，建立安全机制。
3. 实现数据资产化：提升数据管理能力，加强数据平台建设，提高运营效率。
4. 专业化独立运营：成立专门部门，推动业务流程和运营模式革新，加强对外合作。

总结

电信大数据具有广阔的应用前景和重要的战略价值，但其发展仍面临市场培育、标准化建设、安全合规、数据管理等多重挑战。未来，随着技术进步和政策支持，电信大数据将在金融、政务、交通、旅游等领域不断深化应用，非结构化数据分析和个性化服务将成为新趋势。电信企业应加强内部数据管理能力，推动数据资产化，构建安全合规体系，并探索与外部企业合作，拓展大数据商业模式，实现“变现”和价值最大化。