在云计算、大数据以及移动性的技术的发展浪潮影响下，电信运营商业务中的IT系统已经开始扮演越来越重要的角色，从后台支撑系统逐渐向着核心业务系统转型。来自经济学人信息部的调查显示，一半以上的受访企业主要依赖IT部门提高运营效率。在所有受访者中，具有最高效能的公司，即那些财报表现优于其同行的公司，为IT在其业务的关键领域确定了不同的角色。2013年，运营商将投入更多的财力和人力改造IT系统。
在今年的“IT月”报道中，我们将从大数据、云计算、IT集中化以及安全等四个方面重点探讨，运营商是如何利用这些技术把IT系统变成公司业绩增长的新引擎。
如今看来，“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”形容大数据的宣传效果不足为过，而代表其释放价值有点夸大其词了。
“Verizon去年10月着手研究大数据。对于Verizon来说，大数据还是一个新生事物，处于探索阶段。其实，在一项技术尚未产生规模效益之前，运营商是不会轻易改变其IT基础设施架构的。”Verizon顾问杨俊杰在接受《通信产业报》(网)记者采访时表示。
不过，作为Verizon Marketing部门的CRM顾问，杨俊杰认为大数据代表了运营商IT系统的未来走向。就是在去年10月，美国Verizon成立精准营销部门Precision Marketing Division。
目前，多家咨询公司给出分析报告，认为电信和互联网是大数据最有作为的两个细分市场。“作为网络的经营者，运营商掌握着用户最为全面的信息。如果对这些数据进行深度利用，将给运营商带来显著的价值。”多位受访者向记者表示。
美国管理学家、统计学家爱德华·戴明说过，“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”全球范围内的电信运营商正在用行动来实现网络“说话”的目标。
管道就是数据金矿
分析报告显示，智能终端的发展带来了运营商数据流量的指数级增长，在过去18个月中，移动互联网流量增长了近10倍。而另一份来自思科的数据报告则显示，2001年，全球IP流达到1EB所需时间为一年，而发展到2013年，时间大幅缩短仅仅需要一天，2016年再次缩短至半天。
运营商的网络每天正在产生巨大的信息量。以上海电信举例，徐家汇商圈每分钟产生8万条位置更新的信息，整个上海市每小时有300万次移动电话呼叫，每天有70TB-100TB的数据访问量，每天有30亿次互联网点击量。显然，这些巨大的信息量背后就是一座数据金矿。
“这些信息全部产生于运营商的管道。管道就是运营商掘金大数据的金矿。在这个管道中，运营商将获得三类最有价值的信息，分别是移动用户的位置信息、信令信息以及网管和日志。”中兴通讯大数据总工程师叶云在接受《通信产业报》(网)记者采访时说。
位置信息已经开始让西班牙电信获益。在成立大数据部门后，西班牙电信推出首款产品“智慧足迹(Smart Steps)”，该产品对某个时段和某个地点的用户流量和其关键影响因素进行分析，并将洞察结果面向政企客户提供。
这些洞察结果可为零售商在新店设计和选址、商品促销方式等提供决策支撑，从而帮助零售商更好地洞察客户需求，提升营销业绩。
而通过针对位置和信令数据建模，运营商还可利用大数据支持公共事务。中国移动项目经理何鸿凌介绍，运营商可以建立用户“时-空”特征分析模型，根据历史信息和当前信息，服务于交通规划、重大活动和突发事件。
大数据来临之前，运营商进行数据分析的来源更多基于BSS系统和CRM系统。“相比于BSS系统来说，管道产生的数据更具价值。”叶云说。
Teradata中国区通讯行业总经理吴传宇举例向记者进一步阐述了网络侧数据的重要性。他讲到，Teradata和某个运营商合作，评估用户对运营商服务的满意度。最早基于BSS数据来评估，分析结果显示，用户满意度很高，交费及时，几乎无投诉率。
然而现实情况却是这家运营商的用户离网率持续提升。于是，Teradata建议引入OSS侧的信令数据进行综合评估。信令数据显示发现很多用户其实经常打不通电话，或者频繁发生掉线，下载内容速度也非常慢，用户感知非常差，这也是导致用户离网的关键原因。
“BSS系统关注的更多是营销类数据。因此，运营商要做大数据，必须将BSS侧和OSS侧数据相融合，形成全网数据。”吴传宇表示。
山西移动便通过引入网络大数据，和BSS侧数据融合，精确观察了微信、手机QQ、米聊等OTT业务对运营商传统业务影响究竟有多大，并制定了正确的市场决策。
然而，要实现BSS域和OSS域的数据融合，运营商却遇到了挑战。电信运营商的IT架构通常被人比喻成“烟囱式”架构，数据孤岛大量存在。要想对这些数据进行规模整合，并不是一件容易的事情。
中国移动研究院首席科学家曾在微博上表示，“尽管电信运营商具有对用户行为进行分析的天然条件，但是运营商基于基础设施自底(能力和技术)向上(市场需求)的业务发展模式和运营商传统上以事件驱动的业务体系结构的约束，至今难以产生直接的市场价值。”
对此，吴传宇表示，厂商推出的大数据解决方案正在弥补这一缺陷。