一、电信数据的应用领域

对内（27.27%）：支撑电信公司运营管理。

对外：金融（15.55%）——征信服务。参考UP值。

　　   零售（14.55%）——制定营销策略。参考终端销售情况。

　　   政务（12.73%）——舆情分析，搜寻追踪。参考语音，短信，位置信息，上网日志信息。

　　   旅游（10.91%）——位置信息的变动分析旅游热点。参考终端信令的变动。

　　   智慧城市（9.09%）——智能硬件的使用信息。物联网芯片接入。

　　　交通（7.27%）——位置信息变动。参考终端信令的变动，移动速度等信息分析。

　　　体育（1.82%）——热门体育。上网日志分析。

　　　游戏（1.82%）——热门游戏。上网日志分析。

二、电信大数据应用的优势

1、数据规模大、类型丰富，数据覆盖深度和广度不断拓展。

　　用户量大，产生的数据达到PB级；实名制认证，唯一ID，数据具备公信力；数据形式多样，包括通话数据、位置数据、用户属性数据、用户上网数据、手机消 费数据、终端数据等，数据类型涵盖结构化的用户基本信息数据、半 结构化的用户访问日志数据、非结构化的流媒体数据等。

2、数据基础设施发展迅速，数据存储和传输能力优势明显。

　　存储设施基础夯实，网络通信可靠有保障。

3、数据应用价值广泛，能有效促进经济发展、改善公共服务

　　电信网络是信息化社会的基础支撑，承载大量国民经济活动。电信大数据与各行各业的融合应用可直接支撑我国社会和国民经济发展的方方面面。

4、“电信级”标准与规范能力奠定数据安全保障基础

　　电信业从诞生之日起，就是基于严谨的电信级标准框架协议而构建的，安全、稳定的“电信级”标准已深入电信业的基因。目前，我国运营商在数据 获取、存储、处理、管理、交易等多个环节，已经逐步形成了明确的大数据业务发展规范。

三、电信大数据应用面临的挑战

1、市场应用需求有待培育，数据交易缺乏规范化管理

　　除了精准营销、金融征信等个别领域，医疗、教育、交通等大部分垂直领域的应用需求仍处于较低 水平，客户对于电信大数据应用价值、应用方式的认识不足，市场培育和开发的压力仍较大。同时，全国性的大数据交易市场建设仍处于初级阶段，在交易渠道、交易方式、数据定价和技术支撑等多个方面均存在盲区，大数据交易过程中各细分领域的专业化水平低，服务能力不足，而且相关政策法规还处于构建期，整个大数据交易过程的规范化管理能力明显不足。

2、行业协同能力不足，应用拓展缺乏统一协调规划

　　目前的电信大数据应用仍处于各自为战的态势，各家电信企业缺乏协同，力量分散，绝大部分应用案例规模小、范围窄、 层次不高，缺乏突出性的社会影响力，制约了电信大数据的应用拓展。

3、数据安全标准仍存在多方面缺失，风险管控压力大

　　当前，大数据安全领域的相关标准仍处于探索期，涉及电信大数据应 用的安全规范更是存在较多空白。在缺乏行业统一安全标准和管理规范的情况下，单纯依靠企业自身管控，会带来较大的安全管控风险。

4、电信企业数据管理能力有待提升，软件开发能力短板仍较突出

　　电信企业传统的数据系统是“烟囱”式建设，数据分散在各个系统中，缺乏统一的数据存储管理标准，“三域”数据整合仍处于建设阶段，不同领域的数据壁垒仍较为明显，而且系统改造难度大，短期内难以改变。同时，现有的数据采集和应用分析能力是基于传统结构化数据形成的，难以满足大数据业务的海量数据存储和非结构化多样性数据计算要求，数据需求响应速度慢，个性化分析能力不足。此外，传统电信业务的多层级运营架构，难以适应大数据业务的灵活运营特点和快速创新趋势。对我国电信企业而言，发展大数据业务在组织架构、人才储备和运营流程等方面均面临较大的转型调整压力。

注：本文参考《电信大数据应用白皮书2017版》

电信大数据应用介绍