大数据安全问题待解 运营商对数据变现欠把火

       随着移动互联网的普及，通信产品正在从大一统的标准化产品走向富有特色的个性化产品阶段，随之而来的是用户需求呈现碎片化特征。在这种情况下，通过大数据技术发掘长尾市场，甚至每个用户的需求特点，是面对新用户市场特征的盈利之道，对于运营商、互联网服务提供商皆是如此。


      目前运营商利用大数据首先可以改善运营效率，其次可以拓展新业务。本期《通信世界》邀业内专家共同探讨相关话题。


      规模商用尚待时日


    《通信世界》当前国内运营商在大数据上的应用有哪些典型场景？与国外运营商对大数据的应用有哪些不同？


       司文博：目前，国内三家电信运营商在大数据应用上都有很强的意识，对大数据技术的投资不断增加，对大数据应用也都有发展规划，但实践方面仍然集中在大数据的研究和试点工作，距离大数据的规模商用还有一段距离，尤其是盈利模式还相对模糊。


       三大运营商所做的基本事情是构建大数据基础设施平台，从现有的网管系统和经营分析等系统着手，推动大数据分析能力的建设，从而达到支撑网络优化、提升用户体验、精准营销以及业务创新。目前，相对创新的案例是国内某省份运营商通过实时分析处理用户海量数据，依据客户偏好适时进行精准广告投放，改变广告业务传统的粗犷式营销模式，实现了对广告业务精准投放的“流量变现”和“数据变现”。


       而与国外大数据应用相比，我国对大数据的深度挖掘分析还是相对缺乏，且大数据对外开放能力不够。比如，基于位置信息的数据服务已得到了较多国外运营商的青睐，AT&T、Verizon、德国电信和沃达丰等都在获得用户许可的前提下，通过处理并出售用户位置相关数据直接获取收益，或者开放API和第三方公司合作运营创造盈利。日本NTT利用大数据解决方案，建设生命参数采集和分发平台，支撑行业大数据应用创新。法国运营商Orange、西班牙运营商Telefonica提供了基于大数据监测和决策支撑服务，通过数据分析，提供更加易用的数据，帮助客户把握重大变化趋势。


       因此，国内运营商应在对内提供精细化运营支撑的同时，积极探索对外数据变现能力的提升。


       数据标准化、管控、服务能力缺失


     《通信世界》大数据本身包含着多项技术，同时运营商网络环境及基础设施也十分复杂，在您看来，目前运营商在大数据采用方面存成哪些现实难题？运营商的解决思路是什么？


       金峰：对于国内运营商，其面临着的难题包括：数据量过大；历史数据未得到有效整理；数据分散在各个省公司、各个系统当中，未得到有效整合。所以运营商的思路是先建立大数据平台，对最近的历史数据进行整理，对长期数据则不再整理。同时逐步推进集约化运营模式，将分散系统予以整合。


       尚斌：运营商存在的现实难题主要包括：数据标准化程度低，不能满足数据集中化分析的要求；系统竖井建设、粗放管理，未对数据使用统一规划和管控，同时数据采集、存储、分析各环节均存在重复，数据服务能力缺失；系统建设依赖厂商的传统数据仓库解决方案，难以满足海量数据处理需求，随着数据量增长成本将变得不可控。


       可以采取的应对举措包括：构建公司级的数据运营和管控体系，建立数据管理流程，推进数据标准化；统一采集，重点解决DPI重复采集问题，并构建企业级大数据中心，推进数据“统一存储、统一分析、统一服务提供”；构建基于开源的自主研发和运营支撑能力，促进能力内化。


       期待政策规范数据隐私


     《通信世界》实际上大数据的价值挖掘是来源于数据，然而在当前我国环境下，数据的开放、交易涉及到隐私和安全性等问题，您认为产业链上下应该如何联手化解？


        金峰：目前，实际已经形成了数据交易产业链，从数据搜集、数据汇总、数据处理、数据销售等均有主体，但相关主体并不过多声张。凡是被曝光的涉及搜集用户数据并进行交易的，都必然引起用户强烈反感。


        因此，需要有政策规范数据搜集、交易的行为。同时应该规定，原始数据只能进行一次搜集，不允许交易用户原始数据（即二次搜集），而能够交易的内容只能是数据处理结果。


       司文博：第一，寻求政府支持。电信运营商应积极寻求政府的支持，高度重视大数据信息安全，推动政府部门牵头启动大数据立法，解决大数据信息权属与隐私保护问题；制定大数据技术与运营标准，规范大数据安全体系。通过政策支撑保障大数据产业的可持续发展。


       第二，依托行业协会开展相应的工作。中国计算机学会和中国通信学会均成立了大数据专家委员会，从行业学会层面组织和推动大数据的相关产、学、研、用活动。中国电信发起的“中国企业大数据联盟”就是很好的平台，运营商可以依托该平台推动大数据的发展，制定数据安全标准，保护用户隐私。


       第三，技术保障支撑。在大数据时代，如何保护用户隐私安全不仅是法规层面需要解决的问题，也是在技术层面亟待解决的问题。而对于隐私及安全性问题技术解决方案，还需电信运营商进一步研发。


       第四，创新商业模式。运营商在利用数据获益的商业行为中，通过匿名数据处理可规避隐私风险。运营商也可仅提供大数据技术能力平台，采取提供能力而不提供源数据的模式，在不同的应用层次规避风险。


       尚斌：对于这个问题我认为，当前大数据的隐私争议不在于隐私被使用了，而在于被滥用了。用户自然会权衡出让隐私的利弊，并作出是否允许隐私被使用的决定。如果大数据服务提供商因隐私顾虑而扼杀业务创新，那么只会在竞争中落后，所以，对于包括运营商在内的所有企业应该将注意力集中到利用个人数据创造更智能的业务，使用户心中的天平偏向业务价值，这才是解决之道。


        因此，我觉得产业链应该联手制定数据隐私使用规范，使个人信息在消费者允许的前提下被搜集和使用，而消费者则可以从中获得额外价值作为回报，惟有如此，才能推动大数据的良性健康发展。