运营商大数据从概念到实现，只用了数年时间。随着企业智能化转型需求逐渐深化，各项技术算法渐次成熟，以运营商大数据为首的智能通信时代已经到来。武汉华科数通资深从业人员今天就来告诉你，大数据时代下半场的变革者，运营商大数据营销服务有什么优势。

大数据的上半场大家都在争夺用户，也就是数据，下半场争夺的是什么？是大数据的变现能力。前一阶段，企业只知道大量收集数据，对数据价值尚不明确。到了下半场，运营商大数据横空出世，开始让数据可视化，更具有精确性，产生一定的价值。

大数据是一个宝藏，同时又是一个荆棘丛生的地方。运营商大数据公司有别于互联网公司的地方在于，客户和数据的真实性（所有用户号码都已经实名制）。

其次运营商大数据模型建立中，不同的场景也可以有不同的应用方式，比如在金融场景中，交易单每时每刻都在发生变化，信用卡申购、资金流入流出、人员后台的操作，对这些产生的信息加以捕捉和识别，然后建立模型并筛选，得到的精准数据才是真正对企业产生核心价值的数据。

金融行业里的实体关系包括了个人客户、账户、产品、商品、资产、合约、手机号、设备等等，这张图谱量非常之大，同样，这张知识图谱构建起来之后，可对应的应用场景非常之多，包括潜在关系、群体的识别、个体的分析、知识的推理等等。其中一个典型的场景是事件传导，当一家企业发生了一件事，无论好坏，怎样以量化的方式去计算这个事件在这张网络上的传播，关联的企业和个人会受到什么样的影响？举个具体例子，在金融公共领域，一个客户发生了违约，如何寻找他的关联关系进行追踪？这些都是我们的知识图谱所适用的典型应用场景。

运营商大数据的服务流程，包括数据的采集、分析、存储、加工等，中间层是数据资产管理平台，包括同一标准的数据治理体系、源数据的管理、数据生命周期管理和新型数仓。再往上一层是用户画像、身份信息等等。最上面一层是统一的数据服务接口，对数据、技术、模块和对企业管理的认知，通过接口对外输出。

首先，需要全站的技术支撑体系。在体系构建过程中，由以前独立的离线分析系统演进到现在的在线生产系统，生产的过程需要业务全流程端到端的技术支持，包括集成、交换、治理、开发、标签以及共享等，来构建数据中台的基础支撑。

其次，需要全域的数据智能体系。数据不联动起来，无法创造更多的可以想象的空间和价值，因此在这里需要构建全域的数据资产管理体系，包括数仓的全域化、模型的行业化、数据的标签化和数据的资产化。只有把数据能全域打通，才能形成数据的资产。但是这个过程中需要构建统一的标准，数据、模型来构建对服务的支撑。

最后，需要全面的服务运营体系。数据是动态的，随着业务的推进在逐渐丰富，所以我们需要有一个队伍，按照一定的方法形成服务体系和运营体系，构建工具、标签、开放模型。

这三个部分加起来构成了完整的运营商大数据营销服务。