大数据时代跟着BAT后面跑不理智，运营商要闯出自己的一条路

大数据运营商数据变现

傅一平 | 2016-07-20 14:29

【数据猿导读】大数据时代，运营商要闯出一条自己的道路，跟着BAT后面跑显然不理智，运营商首先要学会理解时间这个字段的价值，理解的越透，详单数据的价值就几何层级的上去了，光是语音通信数据，能够创造的模型好过大多数互联网社交数据

最近浙江移动做了个反通讯信息欺诈模型，部分场景的准确率已经做到了95%以上，覆盖率75%以上，不少人来问，怎么做到的?

跟着BAT等公司屁股后面跑显然是不理智的，运营商等传统企业在诸多方面有很多差距，但每个企业都有自己的数据特色，每个企业的建模师也拥有垂直领域的专业知识，这个是企业拥有的差异化优势，套用一句老话，需要走有自己特色的数据掘金之路。

现在运营商不能说差钱，很多底层技术也能买来或拿来，笔者觉得更多是在建模创新思维上的差距，固然我们需要学习互联网，但不能人云亦云，否则，没前途，也没钱途，被人家做烂的东西，再去捡，没啥空间。

运营商要闯出一条自己的路，在数据创新上突破是一条可行之路，因为人家做不到，起码在现阶段，基本还没有竞争对手，笔者提四个方面，也是最近的一些思考，知道的人自然知道，不知道的人也可以琢磨下，为什么笔者这么提：

时间序列

运营商习惯做状态分析，所有的指标都是用日的状态或月的状态来统计指标值，它习惯将时间作为一个常量来对待，建模中基本不用作特征变量，无论是基础模型，还是融合模型，YYYYMMDD及YYYYMM的表都是建模的标配，实际上，它在简化模型的同时，也丢掉了大量的价值信息。这种以传统KPI指标为核心的建模方式，早就应该扔到历史的垃圾桶去了。

为什么会这样，原因很多，笔者列出几个，一是传统业务需求简单，状态统计即可，没人关注时序，二是数据处理能力不够，运营商以前搞搞决策树、逻辑回归还可以，真要搞点针对海量时序清单数据的算法，的确勉为其难，三是主动意识，运营商的建模师很少，事务性工作的确偏多，没有人有精力专门研究这个。

大数据时代，运营商首先要学会理解时间这个字段的价值，理解的越透，详单数据的价值就几何层级的上去了，光是语音通信数据，能够创造的模型好过大多数互联网社交数据。

事件模型

在数据建模上缺乏长远规划，回想起来的确太可惜了，贻误了很多时机。比如运营商做高中毕业生模型，优势有多大大家都清楚，考试位置+分数查询，做不准也难，反问一下，为什么以前不做，如果5年前做，那这一代大学生的营销挖潜再也不是难事，而且一搞就是可以持续4年，有些人一直可以做到博士毕业，甚至留校。

再比如，我们一直通过线上数据找用户偏好，比如XX明星粉丝，挖了老半天，也觉得效果一般，但某明星在杭州办个演唱会，也没人会关注下这是搜集数据的一个好契机，又如各种重大节日，都是抓用户特征建模的好时机，我们都错过了，由此可见一般。

现在大家都在提事件营销，那也只是一次营销机会，但如果知道如何打造事件模型，那是一劳永逸的事情，但这类数据是需要运营的，珍贵的数据并不仅仅是看得到的那一部分，有很大一部分数据在冰山下，是需要我们建模拿到的，金矿也不是躺着就能赚钱的，关键是，要有人能看到这个机会，以前笔者提建模一定要自己搞，也是这个原因，因为这个是持续性的事情，没人能比自己做得更好。

时间、空间和用户三维模型

笔者以前说过，运营商建模的想象空间是远超BAT的，有人真正做过运营商位置时序数据的无监督的聚类模型吗，笔者一直也很好奇，如果针对运营商每天千亿的信令(结合用户)做个聚类，会得到怎样的一个震撼结果，我们可以想象，如果可以，是不是可以真的颠覆传统的产品导向的建模方式，真正的从用户出发去寻找潜在的场景呢?

运营商的B域，O域数据只要结合，就是三个维度的数据矩阵，给予每个人无限的遐想，在技术层面，当然我们会面临挑战，但有挑战就有机遇，这个机遇只有运营商的建模师、架构师能够享用到，也是很幸福的事情。

从反伪基站，反刷单，反支付欺诈诸如此类，从传统的产品营销到真正的用户营销，时空模型的确可以给予革命的机会。

互联网那些模型

互联网的很多模型，包括搜索引擎(含爬虫，索引，排序等等)、自然语言处理、语音识别、深度学习、逻辑回归等，运营商要拿来主义，开始不用自己搞算法，能用就可以了，百度等基于搜索引擎创造了售卖关键字查网页赚广告费的模式，运营商COPY这个引擎，做一些转化，完全可以做售卖关键字用户模型，只不过，查询的网页变成了用户，即使对于内部营销，那也是巨大价值的事情，运营商没必要跟着互联网公司学广告标签的方式，可以自成一派。

又如语音识别，对于运营商客服投诉的自动记录、自动分类及分析有很大的帮助，客服的机器换人肯定也是未来的趋势，这些互联网公司拥有的模型，只要有一个用好，就可以产生巨大的价值。

再如深度学习，我已经知道一些广告合作伙伴在用它来提升推荐能力了，但我们由于能力欠缺，还摸不着门道，也没人来研究和实践，的确是再次落后了。

大数据时代，无所谓传统企业和互联网企业，大家是平的，没人会因为你底子薄就给你多点时间，运营商也不再是在通信领域里自己过家家，我们面临残酷的市场竞争，要搞数字化业务，就必须跟上技术创新的步伐。

结语

提了四点，想表达的是，运营商需要能真正重视建模工作，从数据建模中找到创新的契机，要说商业模式，大家互相COPY是很容易的，同质化也是很容易的，数据贬值也是很容易的，客户看重的，实际是数据中蕴藏的价值，而这些价值，大家现在能看到的估计也基本看到了，剩下的冰山下的那大部分，需要运营商自己去挖掘并告诉客户，不能总是说客户你自己想吧，需求是需要创造出来的，这才是未来真正的竞争力，也是差异化所在，实际上，大多数传统企业自己都搞不清楚到底大数据对它有多少价值，运营商现在需要扎实的做好模型团队的建设工作，将这个能力牢牢掌握在自己手里，现在搞运营变现是积累经验，对外变现赚钱倒真不是最为关键的，自己能力起来了，内部精益运营提升一个点，那也是不得了的事情。

回过头来再谈反通讯信息欺诈模型，实际上它采用了一个跟Alphgo类似的原理，即双网络来提升识别准确率，两者是有异曲同工之妙的，但算法远没有Alphgo那么复杂，思路好实用就行了，不是吗?但即使是这个，你用传统的方式做，准确率也是死活上不去的。

最后，数据建模这个能力无法一蹴而就，运营商在谈数据变现和数据优势的时候，需要冷静的思考下，持续的挖矿能力有没有，没有，就需要虚心的学习和实践，要有一定的耐心，现在还不晚，但如果还不起步，就只能把数据卖成白菜价了，那是杀鸡取卵的做法，对于整个行业都非常不利，那种将大数据打个包作为通信产品附属品售卖的方式，更是可笑至极。

来源：数据猿

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