大数据将改变企业之间的竞争模式，未来的企业，将都是数据化生存的企业，企业之间竞争的焦点将从资本、技术、商业模式的竞争，转向对大数据的争夺，这将体现为一个企业拥有的数据的规模、数据的多样性以及基于数据构建全新的产品和商业模式的能力。

　　2015年11月28日，百年中国电信依然保持着对时代脉搏的敏锐性，正式发布中国电信“天翼大数据”品牌，并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。

　　这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。

　　天翼大数据的运营主体是中国电信云计算公司，这家于2012年成立的专业化的云计算公司，按照中国电信内部的部署，在2014年就成立大数据产品线，负责大数据产品的研发和运营。

　　大数据与云计算深度捆绑，对云计算公司而言，多了一个抓手，更重要的是多了一个理顺内部机制，整合资源的正当理由。

　　定位：大数据基础设施运营和数据资源提供商

　　中国电信内部曾经有过关于定位的讨论，最终的结论是：成为大数据基础设施运营和数据资源提供商。

　　在中国电信看来，大数据产业链比较漫长，中国电信必须聚焦自己的核心优势，成为产业链的一环，那么在定位选取上，按照中国电信的新三者理论，定位于基础设施和数据资源提供商顺理成章。

　　但是在何谓基础设施上，中国电信的选择是：云计算。

　　对此中国电信在公开场合很少明确的提及，但是在2015年9月份国际电信联盟批准的由中国电信主导的首个大数据标准ITU Y.3600中，对大数据与云计算的关系做了清晰的描述“大数据需要高性能的数据处理、分布式存储以及各种所需的工具来完成上述所提到的大数据生态系统，而云计算则是起到了大数据技术和服务推动者的作用，工作负载的突发性使得云计算技术更加适合大数据应用，基于云计算的大数据生态系统能够很有效地支持大数据，为大数据应用带来更多的好处”。

　　从这个角度，由中国电信的云计算公司负责大数据业务，也是顺理成章。为此云计算公司规划了大数据PaaS服务，“向客户按需提供大数据应用所需的计算、存储资源以及数据汇集、处理、展现等专业服务。”

　　客户依据自身大数据应用需要租用大数据PaaS基础能力，亦可进行大数据分析、处理、应用的定制化开发。

　　另一个定位，数据资源提供商，并不能简单的理解为中国电信主要提供数据，还有一个重要定位就是他也是数据产品提供商，这就是为什么我们看到在天翼大数据品牌下，有精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品。

　　制度安排：集约运营+百花齐放下的现实选择

　　理想的大数据运营制度是集中化的运营。

　　即由中国电信的大数据运营主体云计算公司统一负责。但是在2014年中国电信曾经出台过一个大数据领域深化改革方案中选择了更加现实的、适合电信运营商体制的方案，即“统筹管理、两级运营”的大数据运营体系。

　　这个方案出台当时的背景是，中国电信经过多年的大数据实现，发现面临：数据分散，资源整合难度大；大数据管理规则和运营体系未建立，职责分工不清，无法形成全集团合力；产品体系和资费标准等不完善的困境。

　　为了调动省公司的积极性，在大数据平台建设上，中国电信不得不选择在云计算公司之外，允许有条件的省公司建设本省大数据平台，这个条件的秘诀在于：申请建设省级大数据平台的省公司必须完成省内数据采集汇聚，并上传到集团平台。

　　比如在2015年11月3日，上海电信就宣布将实行“大数据T计划”，建设“上海电信大数据实验平台”，开放一个月的通用网络历史数据，包括固网网络数据、移动网络数据和基站定位数据，数据量总计超过35TB。

　　由于上海电信是对外合作，因此其经营必须遵守中国电信集团公司要求的集约化原则，即数据产品、资费及合作方等由集团统一管理。

　　客观的说，两级运营百花齐放，对于现有的体制来说，是最好的制度安排。

　　但是在对外合作上，中国电信依然继续坚持集约化原则。

　　在运营上，除非得到中国电信集团公司的正式许可，省公司方可以开展区域性的对外经营，其他面向全网的经营主体只能是云计算公司。

　　当然， 对内部的大数据应用，中国电信的集约化运营采取了根据现实的制度安排，即：各省公司根据本省情况自主开展，并上报集团公司备案，由集团公司统筹应用开发和推广。

　　发展路线：技术储备、平台建设与应用创新

　　2015年，中国电信对外曾经公开宣称，在其内部实施躲到“200多项大数据应用”，用于企业的管理和业务，“对效率和服务的提升起到了积极的作用”

　　早在2013年6月，中国电信就在国际电信联盟ITU-T主导制定了云计算基础设施需求(Y.3510)、IaaS服务功能需求(Y.3513)等多项标准，同时积极主导推动制定大数据即服务参考架构、云间互联参考架构等相关国际标准。

　　中国电信的北京电信研究院在这其中功不可没。灯塔大数据是北京电信研究院面向公众开放的一个大数据项目，这是电信运营商的研发机构在大数据上一个积极尝试，根据官方自述，灯塔大数据行业应用平台是通过整合中国电信自有数据、互联网数据和线下数据，创建了业内领先的大数据行业应用平台以服务于市场研究、广告、汽车、金融、人力资源等行业领域为主。

　　如果观察云计算公司的大数据平台，我们可以发现与灯塔项目的很多相似性，比如在数据产品领域。

　　2014年，中国电信把大数据的重点放在了解决数据资源整合汇聚、集团平台建设上。按照规划，在2014 年底完成北京、上海、江苏、浙江、安徽、福建、广东、重庆、四川、陕西等10省数据汇聚，2015年6月底完成全国31省数据汇聚。

　　2015年9月份，东方国信发布《关于中标中国电信集团大数据汇聚平台项目的公告》，宣布中标中国电信集团大数据汇聚平台项目，该项目是是中国电信集团实施大数据经营战略所 需构建的核心软件平台项目之一，通过采集和一点汇聚集团数据资源，以实现中国电信集团层面的大数据一点集中，面向内外部应用，提供大数据整合和基础数据加工、处理能力，满足大数据对内、对外数据经营的需求。

　　或许据此我们可以合理推测，中国电信的大数据汇聚进展顺利，已经基本完成内部数据的汇聚。

　　在2015年11月28日，中国电信对外正式发布天翼大数据品牌，或许间接的证明了这一点。

　　产业生态思路：以重点行业覆盖和快速规模化为目标

在大数据生态建设上，中国电信保持了身段柔软、低姿态的姿势。

中国电信明确提出要“以云计算分公司为基础探索混合所有制”，优先考虑合作良好的实力企业组建合资公司，通过引入战略投资，激发合资企业的创新活力。

在行业大数据应用方面，中国电信则明确提出要“鼓励以合资、收购、参股等多种形式开展合作”。

进入中国电信重点行业视野的，重点服务于等行业，主要包括互联网、金融、咨询、零售和政府等行业。中国电信的理由是主要依据以下三点判断：与电信互补性强；行业内竞争激烈；具有特殊行业需求。

　　因此，我们看到，在中国电信的大数据产品规划中，风险防控产品主要服务于银行、保险、征信、P2P等金融机构，在贷前风险防控、贷中风险管理、贷后风险追踪等方面提供大数据服务；区域洞察产品基于中国电信用户位置标签数据，为道路交通、区域人流分析、商业选址分析、智慧城市建设、智慧旅游建设等领域提供数据服务。

　　政府是中国电信极其看中的行业，2015年10月，中国电信贵州分公司计划在三年内投资30亿元，其中就包括共同搭建“云上贵州·贵阳平台、贵阳政府数据共享交换平台、贵州省互联网交换中心”。

此外，大数据共同成长计划是中国电信从生态角度寻求规模化的重要方向，中国电信牵头与中国企业大数据联盟的大数据共同成长计划，致力于促进大数据产业生态圈的建立。

商业模式：挑战与机遇

大数据能够变现的能力目前还很脆弱。

这种脆弱主要是与大数据所需要的高投入和运营成本相比。即时是互联网巨头，也缺乏有效的数据变现模式。但是海外运营商的实践或许多少能够给我们一点启示。

提升内部效率是运营商大数据项目的基础。当前运营商自身的业务和服务面临新的挑战，大数据在改善内部语音通信和数据增值方面可以发挥作用，比如精准营销、客户维系、业务创新等。比如SK电讯成立SK Planet，处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失。

在对外变现上，零售领域的基于商圈人流特征、消费特征和客户标签的精准营销；改善交通效率；提高政府社会治理水平都可以被列为大数据的盈利生态圈。

但是短期看来，其收益和价值可能还难以支持大数据的高投入和高运营成本。

对中国电信而言，经过其拥有超过2亿的移动和固定用户规模，但是怎么变现始终是个巨大的挑战，单纯从中国超过9亿的移动互联网用户的占比看，2亿用户的大数据的商业价值需要更多的探索。

中国电信的大数据已经走出了全新的一步，能否梦想成真呢？其实我保持积极乐观的态度，至少，中国电信迈出了第一步。