客观的来说，运营商的数据资源是比较全面的，基于这类数据，能更立体的描述客户，也许还能回答我们在移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么。
下面就从技术、业务角度简要解读下最具价值的运营商的八类数据(当然运营商的数据远不止于此)，这些数据在运营商内是被安全的保存的，用户不用担心个人隐私会被泄露，如果要开放这些数据，也需要征得个人的同意和授权，我仅仅希望通过运营商的数据的一些解释来表明，运营商大数据对于未来社会的推动作用是巨大的，如下：
1、位置
其实运营商有多种定位客户的手段，潜力很大。
(1)以手机附着的基站位置来判定用户的位置，城镇的误差在几百米，农村、山区在1公里以上;
(2)以MR数据来判定用户的位置，主要基于多个基站与手机的信号的距离衰减来定位，目前误差已可以做到几十米;
(3)WLAN热点定位、应急车、无人飞机等等：也许是几米哦。
因此，并不是运营商不拥有精准的位置数据，更多的在于投入成本的考虑，比如MR数据，涉及所有基站测量数据的搜集整合，会涉及系统的标准化和扩容。
但通过运营商的位置等信息，可以帮助用户带来生活的极大便利，举个例子，比如你想买房吧，买在哪个地段呢，以前你可能只能依赖于特定的媒体或房产商的忽悠，但卖瓜的说瓜好到底有多少真实性呢？，你可不希望所住的小区基本是一帮小年轻，每天三更半夜的活动，你也不希望每天听到广场舞，你希望是高端商务区，周边邻居用户好歹是一群白领，又比如政府想规划一条路啊，想建立一个发电站啊，企业想开个店啊，广告主想租一个户外媒体广告啊，所有的场景大家都希望了解周边的人群情况，判断下这些人群是否是你的目标客户哦，而所有这些，运营商的数据就可以帮到忙。
2、身份
当前国家要求手机实名认证，无论是手机、宽带都会提供更多的信息，数据的准确度是很高的。也许银行会说我的客户资料更靠谱吧，但运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证，这是一般银行及其它企业无法比拟的。通过身份信息，可以帮助金融机构快速的判定用户的信用程度，贷款也许不再像以前那么困难，在银行，小贷，保险，投资各个领域，运营商的数据都具有极大的应用潜力，可以有效推进社会诚心体系的建立，阿里现在推出了芝麻信用，实际上就是通过身份相关信息的分析，来测算你的信用程度，从而为不同用户提供不同等级的服务。
3、上网
移动互联网时代大家将衣食住行信息都搬到了线上，所有的上网数据都以BIT的方式传给运营商以便计费，包括访问了什么网址，下载了什么应用，访问了什么内容等，这些信息都蕴藏着极大的价值，堪称网上生活的记录仪，当前部分运营商业开始尝试提供访问明细详单查询服务，以帮助用户理解自己的上网消费行为，不仅如此，在用户允许的条件下，运营商基于这些数据的挖掘，还可以高效的撮合需求方和提供方，比如帮助女性化妆品公司将它的新产品推荐给喜欢时髦化妆的女性，而不是乱发广告，帮助出版商向用户推荐他感兴趣的书，而不是将卖的最火的玄幻类书籍推荐给一个老人读者，让垃圾广告滚蛋吧，这个就是大数据的魅力，可以真正做到个性化服务。
4、社交
运营商拥有天然的社交数据，即通信交往圈(含语音，短信及彩信等)，在一定程度上，其粘性是远高于QQ等交往圈的。
(1)通信交往圈：基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，很容易得到任何一个用户的社交特征，比如某人的影响力，人与人之间的亲密程度，人群之间的上下属关系，甚至可以得到人脉路径，理论上，任何两个人都可以通过多个中间人的传递而认识对方哦。
(2)簇群网络：中国移动话务经营近几年最成功的产品是什么？，那就是推出了虚拟网，家庭网，亲情网，校讯通系列以簇群为核心的产品，这些产品一方面极大的提升了存量客户的稳定度，另外一方面，基于这些数据天然的形成了以工作，家庭和朋友的社交网络，这些社交数据是运营商巨大的金矿哦。
相信未来，通过用户之间的历史交往分析，能帮助找到遗失的朋友和曾经的用户，让志同道合的朋友聚合在一起，让陌生的双方有缘千里来相会;通过历史的连接，可以追踪到失信用户的踪迹，帮助维护公司正当权益;通过社交异动分析，可以找到欺诈电话和欺诈用户的规律，让欺诈无处遁形，从而让社会更加和谐。有次路过相亲大会，发现有大量的人聚集在那里，还在到处贴小纸条招亲哦，如果有了大数据，我想一定会让大家更快找到心仪的对象。
5、支出
用户每月愿意在通信上怎么花钱，能够深刻的反映用户的很多特征。
(1)支付能力：ARPU即用户每月的消费总额(当然周期也可以到每天)，这个数据很有价值，因为它一定程度代表了某人的消费能力，我们曾经将这个数据作为重要变量以区分商务人士，发现其效果远远好于其他注册的一些信息，一些消费的变化还能微妙的感觉用户，比如每到月底有些用户的消费会突然降下来，说明这个用户属于消费敏感型哦。
(2)消费类型：运营商有客户最为详实的消费账单，账单中的每个费用项是有业务含义的，比如流量费，短信费、语音费、新业务费等等，这些信息都能反映用户的一些特征，比如流量很多说明喜欢上网，没流量说明是老人、打工仔、农民的可能性会大点。
通过用户支出额度、支付及时性、欠费情况等的分析，可以构建用户信用模型，为金融企业提供风控服务，通过消费类型的判断，可以帮助更好的刻画用户，让企业减少广告投放的盲目性，比如一个ARPU不到30元的男性用户就不要考虑投放宝马汽车广告了，一个消费敏感型的用户商家可以考虑多发些打折优惠券，说不定他会更感兴趣。
6、通信
运营商通过每次通信行为数据(包括语音，短信或彩信)的记录进行计费，这个数据其实也有很大的价值，除了可以了解用户的通信使用情况(比如本地，漫游，长途，国际等)，还可以通过对端解读更多的信息，从而为用户提供更为便利的服务，比如运营商发现用户喜欢煲电话粥，就会推荐虚拟网，亲情网等产品，让大家享受更为便捷的通信服务，实际上，未来，运营商可以联合更多的企业，为用户提供更多贴心的服务，比如发现用户经常打快餐电话，会结合位置推荐适合你的快餐店，同时将快餐企业的优惠券及时推送给你，让每个人都能享受到价格公道的服务。当然，通信中蕴藏的巨大数据价值还有待我们去挖掘，这里仅作抛砖引玉。
7、终端
移动互联网时代，我们每天面对最多的是什么，终端，是的，掌握了终端的数据，你就理解了很多行为，也理解了终端产业的发展，而运营商天然就有终端的基因。
(1)手机终端：基于移动通信协议，每次你使用通信业务，你的终端信息就需要上传到运营商的网络中，并被忠实的记录下来，这个信息我们一般叫作(IMEI)，是这款终端全球的唯一标识。每个厂家在生产终端时，都有自己特定的IMEI的格式，这就是在当前移动互联网中准确识别你终端型号的基础，任何终端的使用，变更，都被运营商系统准确的记录下来，因此，关于终端的大多数分析运营商都能做哦。
(2)平板终端/PC：如果你通过固话宽带上网，我们的系统记录的是你的网卡标识MAC，照样能够识别出你哦，也许你会说MAC无法判别PC或PAD型号吧，好吧，我告诉你浏览网页的时候还有个数据叫UA，他暴露了你的终端型号哦，甚至是操作系统。
基于这些数据，能帮助各类企业理解终端产业的发展情况，比如任何一款终端的使用情况，用户使用特征，发展趋势，用户换机周期等等，从而帮助终端企业改进产品，从而为用户带来更喜爱的产品;还能维护公平正义，杜绝一些终端厂商销售造假，比如双11销量的造假，在运营商的数据里，有真实的用户终端使用记录，是否造假，一查就明哦。
8、时序
基于运营商数据的多样性，比如通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，可以了解更多规律，从而提供更多服务。比如，基于大量通话时序分析可以找到诈骗电话和短信的规律，从而实现精准的定位，在欺诈发生的时刻进行拦截，这些规律包括某个电话交往圈很多，对端都不一样，每次通话模式类似等;也可以对于防止银行卡盗刷提供支持，比如发现当前刷卡的POS机所处位置时间与该卡归属户主号码当前所处位置时间无法匹配等。
当然，运营商的大数据远不止于上面几类，其大数据全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值。当前国家发布了《促进大数据发展的规划纲要》，将数据上升到国家基础性战略资源的高度，提出要加强顶层设计和头筹协调，大力推动公共数据互联网开放共享，消除信息孤岛，很多省也提出了推动大数据产业的相关举措，比如贵州成立了国内首家大数据交易所。
作为大数据的拥有者，运营商更应该承担其相应的责任，在确保客户信息安全的条件下，通过开放共享的方式，积极参与大数据生态体系的建立，通过创造大数据价值应用，有效得连接个人，企业和政府，让大数据真正服务于社会。
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1.大数据时代，主要需要什么类型的人才？
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2.对于大数据开发的学习，最经典的学习路线是什么？
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3.Hadoop是什么，主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
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4.大数据在各行业的应用和趋势
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5.大数据人才定义和分类
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