2016年4月20日，“中国信息通信大数据大会”于北京召开。在本次大会上，工业和信息化部通信发展司司长闻库、中国通信信息化部副总经理兼CTO范济安、中国电信云计算中心主任赵慧玲等嘉宾出席了本次大会。
华院分析技术（上海）有限公司总经理兼产品部经理唐岳岚
以下是唐岳岚演讲实录：
大家好！我是华院分析的唐岳岚，首先非常感谢受邀参加中国信息通信大数据的大会。说起华院和通信业之间有关数据分析和挖掘的合作历史，其实真的可谓是历史源远流长；早在02年的时候，华院就已经跟我们运营商当前面临的海量数据如何进一步分析客户内在的需求，客户的特征，进而去发现客户存在什么样进一步的行动，比如他的购买，消费等等，进行对应的数据分析挖掘，那个时候相应的合作已经开始了。走到现在，华院也算是跟随着通信业，跟随着整个信息产业风风雨雨，走过十来年了。华院本身是基于数据挖掘作为一个主营业务，走了十几年的公司，我相信国内只有这么一家公司仅做数据分析和挖掘作为主营业务，风风雨雨走了十几年的一个公司。
走到现在，华院也是在跟运营商之间进行更多的关于大数据的一些探索。在整个运营商过程中，目前大数据时代，大数据现在运营商已经有海量的数据，这个大数据给运营商能带来什么样的一些机遇呢？比如我的业务能怎么样进行一些发展，我的流量能怎么样更好的进行变现，包括我们对应的数据分析、开放怎么样进一步开放，举个很简单的例子，现在周三周四晚上，可能大家会发现很多客户的流量在对应海量的一些增长。包括淘宝对应的一些购买量也在大量的产生，为什么呢？原因仅仅最近大家都在追《太阳的后裔》，从而导致互联网端发生爆发性的增长。联通也谈到怎么样更好的将这些数据进行一些分析挖掘，对应一些标签，去输送给各行各业。这里面对运营商来说，我现在已经有海量的数据，打的标签已经是几千甚至上万个了，各行各业的，教育的、信用的、营销的或者房地产的等等各种各样的数据都有，对运营商来说，运营商也在不断反思。这些海量的数据目前对我，对各行各业，对整个社会究竟能怎么样去产生更好更大的价值呢？为什么很多时候我们打出来的，我储存的海量数据，我有各种各样的一些标签和对应的各种各样的分析，但是我们其实很清醒的看到，在现在号称大数据的时代，大数据真正产生对应的变现价值其实是很少的。
我们反过来也在洞察，到底大数据是什么？大数据的价值到底在哪里呢？华院我们认为所谓的大数据也就是全数据，它其实强调什么？它在不同的场景，不同的地点，不同的时刻，针对不同的客户和业务，将其业务和服务购买的可能性进行对应的洞察，进行很好的量化，并且探寻以最小的成本来满足客户个性化需求的方式，从而实现成功的营销、业务变化等一系列目标。这种能力的构建，是在对客户需求、业务不同维度，在不同场景下的一种信息的识别、捕获、运用乃至于扩展的能力，它不仅仅是指我对数据的一些收集、计算、分析，由此对整个大数据以及它应用变现的精髓，今天上午也提到的，基于场景的客户微营销的分析，去真正发现客户内在的需求，这种微分析，由同一需求匹配的客户群，匹配差异的营销策略，整个大数据的核心是基于业务场景的数据层次，去关联无限业务。我们完整客户信息的大数据架构应该具有次序，具有层次，具有关联的三大特点，去运用大数据的关联性，从属性行为角度，去洞察客户内在需求。既然大数据是全数据，全方位、全时段，首先给一个特定的用户群，你可以洞察其行为特征和需求偏好，可以指导他对应的一些业务。
假定说什么是80后？可能一谈到80后，就是能够去定位出他通常提到的是什么样的创业，通常去哪些网站，追的是什么样的剧，喜好的是什么样的一些衣服颜色，追求的是什么样的潮流等等，这是对客户群的定义。在谈到某些需求的时候，比如我要卖某一个服装或者卖某一场电影，它背后的人群到底是什么样的人群？这个电影与此关联的有什么样的行为？它会有什么样的一些行动，能够帮助我更好定位对应的目标人群。再去一些行为特征，比如我们刚才提到的，假定上网聊天，上网聊天背后假定说经常提到的欧巴，谁会经常提到欧巴？提到欧巴背后的人群是什么样的？提到欧巴，背后会采取什么样的一系列行为，都是我们需要去洞察大数据的一些核心。
大数据的特点，它是在于基于业务场景去聚焦客户的个体，一动一静，我们在谈时间维度上某一个点某一个点，动是基于不同的时间点，以及时间的序列，所产生的相关性，根据客户的规则的语境，来识别客户的动态。比如举个例子，来到西单，到西单购物的客户群，到西单的客户可能有很多，但是实际上每个客户背后是有不同属性，不同特征以及不同的其他点。有可能到西单商场，如果是一对年轻情侣，我们需要给他发送一个电影券的优惠，告诉你现在上面在放一个什么样的爱国大片，如果你现在去的话，甚至可以订到比较好的场次或者比较好的座位。也许是三口之家，给你发送小孩的优惠，商店附近有某些地方第几层楼是小孩学习的一些场景，或者一些游乐的场景，如果进入到西单的话，他是一个外地游客，附近有什么样的旅游点，长城的优惠券、故宫的优惠券等等，虽然同样来到西单商场这么一个点，但实际上他背后的客户属性以及背后可能对不同客户属性，可能会采取一系列的行为以及他受激发的诱引因素一系列的探索，从而去满足我们客户个性化需求的一些运营和营销。
我们看在通讯产业整个来说，我们大数据核心，其实今天上午就技术层面已经谈到了很多，我怎么样去整合各种数据源，怎么对数据进行一些聚合、分析、挖掘，去打上各种各样的标签。接下来可能整个通讯产业或者整个不同的运营商更多的需要去探索，我怎么样基于我的业务，基于我的场景，进行对应的一些服务的分发，进行对应的一些更好的数据价值的变现。这种变现可能是需要一系列的大数据产品，不管是之前的标签模型构建，或者我的业务场景的构建，或者对应的一些服务分发的通道，最终我们会形成基于通讯产业大数据运用的五项基本能力。首先是运营商数据整合的能力，其次是规模化数据管理的能力，再是多维标签的输出，各种各样标签的输出，包括垂直应用场景的运用，信用的运用，服务的运用等等，最终也会有一些精细化的微营销，最终会构成基于通讯产业运营商大数据的能力。跨数据的数据聚合能力，除了运营商自身的数据，它本身也会整合各种各样的数据，比如房地产的数据，银联的数据，电商的数据，车牌的数据，零售业的数据，以核心行业数据为核心，逐步构建自己核心体系，形成一个行业竞争的壁垒。
再去进行一个规模化数据管理能力，现在我们了解，各家运营商都已经在逐步打造自己的DMP对应的平台，不管是对应的标签，背后各种各样的模型，包括对应的展示的一些面板，以及与第三方与省级各层次对应的一些接口。他会构建各种多维的标签，我观察到现在各方面的运营商他的标签很多还是基于行业打造的比较多，金融行业或者营销行业或者服务行业，目前还没有基于产品定向、竞品定向、人群定向，基于更细维度应用层面的标签的构建。当然我相信这个进一步站在运营商，他会进一步进行一些优化，会实现对应的标签的构建，以及实现标签的超市。因为以后不断有各种各样的标签，通过机器学习也罢，或者更深层次的数据分析、挖掘、标签的打造，这些只是技术层面的问题。我们可能突出各种特定的标签，从而形成一个标签超市。
最终我们可能形成不同场景的不同运用，可能是关联到不同的行业，包括不同的产品，不同的形态，场景和营销推荐是相关联的，它也会最终触发我们对应的营销通道。这个营销通道不是我们通常指的通讯行业，原来我们指的短信等等传统的营销通道，更多的也会借助于一些新兴的社会化的媒体通道，比如微信、微博一些触点，包括广告，一些组合的通道。
这里也会提到目前运营商运用比较多的，比如竞争广告，华院本身在这边已经打造自己的对应的竞争广告，这是运营商构建的其中一个环节。RTB广告也是实现投放策略的一个优化。这里我们举过几个案例，一个是运营商，我们帮助运营商进行一个大数据流量运营的实时观察，流量运营我们已经不仅仅是给你一个优惠的流量包，更多去跟你谈，《太阳的后裔》在放，你要不要订购一个跟《太阳的后裔》相关的，这样就不愁相关的流量了。这是我们在一个省份的案例，我担心有数据敏感性，所以这边先不提供。
某省我们原来以往谈存量推荐，可能我们的客户推荐模型仅仅放在运营商现有的一些业务。未来我们可能更多会去探索运营商以外的一些业务。像现在我们跟某些省份在合作，帮助他去推一些健康产品或者理财产品，或者对应的一些服务产品，这都是可以去考虑的，我怎么样通过对客户的分析，以及对应的客户推荐。这是我们帮某家运营商进行营销广告投放的一个效率提升，华院刚才前面提到了，华院自始至终都在做数据分析和挖掘，我们一直致力于怎么样将大数据更好的产生价值，让它更有灵魂，更有价值。谢谢大家！