电信大数据应用白皮书（2017年）_37页_2mb

电信大数据应用白皮书（2017年）总结

核心内容概述

本白皮书由数据中心联盟大数据发展促进委员会电信工作组发布，旨在系统分析电信大数据的应用现状、标准化进展、政策基础、法律风险、商业模式及发展趋势，为电信大数据的健康发展提供策略建议。白皮书指出，电信大数据具有规模大、类型丰富、应用价值广泛等特点，是推动数字化转型的重要资源。

主要观点

一、电信大数据应用情况

1. 发展现状

   • 电信大数据应用在国内起步较晚，但发展迅速，呈现赶超态势。
   • 2013-2014年，国内运营商逐步将大数据定位为转型和创新的重要方向。
   • 当前，电信大数据在金融、政务、零售、旅游和智慧城市等领域应用广泛，但外部应用范围仍受用户隐私保护和数据安全限制。

2. 应用领域

   • 国内外运营商重点布局零售、医疗、金融、政务和智慧城市等垂直领域。
   • 国内运营商在金融和零售领域表现突出，而国外更注重智慧城市和医疗。

3. 内外部应用差异

   • 电信企业内部应用更为深入，包括精准营销、网络优化、服务改进等。
   • 外部应用仍处于初级阶段，受数据安全、隐私保护等因素制约。

4. 运营策略

   • 专业化和独立化是电信企业大数据业务发展的主要策略。
   • 成立专门的大数据部门或子公司，如西班牙电信的“动态洞察”、Verizon的“Precision Marketing Division”等。

关键信息

二、标准化与合规性

1. 标准化进展

   • ITU-T、CCSA、ISO/IEC、NIST等组织已开展电信大数据相关标准制定工作。
   • ITU-T发布《Y.3600》标准，明确大数据功能需求与能力要求；CCSA推动《电信互联网大数据开放平台标准化研究》等课题。

2. 技术标准化要点

   • 数据资源需分类管理，包括用户数据、企业内部数据、合作企业数据和外部数据。
   • 技术处理需加密、脱敏、日志记录，以及分布式存储和内存数据库的使用。
   • 建立统一的数据共享服务目录和接口规范，以提升数据处理效率和安全性。

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》《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法律法规。
   • 数据转移需分为禁止类、安全类和监管类，确保数据使用合法合规。
   • 授权流程需明确，包括数据使用目的、范围、方式等，并保留授权记录以备追溯。

政策基础与法律风险

三、政策基础分析

1. 国家政策支持

   • 国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家基础性战略资源。
   • 多项政策鼓励电信大数据在金融、政务、交通等领域的应用，并强调数据安全与信息保护。

2. 法律风险

   • 数据收集、使用、流通需严格遵守“合法、正当、必要”原则。
   • 非法出售、提供个人信息将面临法律处罚，甚至刑事责任。
   • 《网络安全法》规定数据需在境内存储，向境外提供需通过安全评估。

3. 法律风险控制策略

   • 建立数据安全管理制度，规范数据收集、使用和共享行为。
   • 完善数据存储与传输安全体系，加强访问权限控制和安全审计。
   • 建立应急响应机制，及时通知用户并报告重大安全事件。
   • 加强内部人员管理，防止数据泄露和非法行为。

商业模式

四、商业模式分析

1. 主要商业模式

   • 数据源供应：提供原始数据，如用户行为、位置、消费等。
   • 基础设施供应：提供IDC、云计算、数据传输等服务。
   • 软件系统供应：提供Hadoop、MPP数据库等大数据软件系统。
   • 数据应用服务：提供精准营销、信用分析、客流统计等服务。
   • 数据交易平台：构建开放数据交易平台，进行数据交易和管理。
   • 产业支撑服务：为大数据发展提供资金、技术、影响力等支持。

2. 电信企业商业模式定位

   • 基础设施供应是电信企业大数据应用的基础模式，依托其网络和存储优势。
   • 应用服务模式是重点拓展方向，市场需求大，技术要求高。
   • 其他模式如数据源、交易等存在安全风险或市场空间有限，非重点。

发展趋势

五、发展趋势分析

1. 快速发展机遇期

   • 大数据产业已进入稳步发展阶段，电信大数据应用迎来重要机遇。
   • 预计2017-2020年，我国大数据产业复合年均增长率将保持在30%左右，电信大数据应用将加速。

2. 热点领域深化应用

   • 金融、政务、交通、旅游等领域的大数据应用不断拓展。
   • 未来将从数据支撑服务向业务开发合作发展，如与金融机构共同开发基于大数据的金融产品。

3. 非结构化数据应用兴起

   • 视频、音频、图片等非结构化数据将成为电信大数据的重要组成部分。
   • 随着4G普及，移动视频流量占比将超过75%，推动非结构化数据分析发展。

4. 新兴技术驱动应用创新

   • 物联网、人工智能、AR/VR等技术将为电信大数据应用提供新动力。
   • 物联网扩展数据规模，人工智能提升分析能力，AR/VR创造新应用场景。

5. 个性化服务成为新方向

   • 面向大众市场的个性化大数据服务将逐步兴起，如健康管理、消费管理等。
   • 未来将通过物联网和人工智能技术实现对单个用户数据的全面覆盖与深度分析。

发展策略

六、发展策略建议

1. 整合行业数据资源

   • 建立统一的电信大数据资源目录，推动数据资源整合与共享。
   • 打造具有广泛影响力的行业应用案例，引导市场培育。

2. 强化数据安全管控

   • 明确各方主体的安全责任，制定统一的安全标准和应用规范。
   • 建立周期性安全评审机制，加强访问控制、加密存储和安全审计。

3. 实现数据资产化管理

   • 提升数据运营能力，构建统一的数据管理平台。
   • 通过数据资产化，提炼位置、身份、支付、社交等多领域的应用价值。

4. 专业化与独立化运营

   • 建立独立的大数据运营部门或子公司，推动业务创新。
   • 与互联网公司、大数据服务商等开展合作，拓展外部应用市场。

结语

电信大数据作为数字经济的重要组成部分，其应用和发展具有广阔的前景。然而，数据安全、隐私保护、行业协同和政策法规仍是当前面临的主要挑战。通过标准化建设、合规性管理、商业模式创新及专业化运营，电信大数据将在未来实现更大价值，成为推动社会经济数字化转型的重要力量。