运营商大数据变现为何步履蹒跚(4)

按照该规定，目前互联网上的众多数据采集与交易都在规定的边缘，甚至或多或少存在违规现象。2015年3月华为在巴塞罗那通信展上的大数据解决方案中，专门有一个模块，满足防守条款要求，也就是允许客户选择公开或关闭个人信息(或某个部分的个人信息)。

如果严格按照该条款，任何能够关联到客户号码或终端的个性化精准广告推荐都是行走在边缘地带，虽然以画像或标签化方式能够规避其中的部分风险。中国电信在大数据应用上走得较领先，也把安全性原则列在开放DMP业务规范基本原则第一条，如“进入大数据能力平台的用户属性数据与行为数据必须脱敏，脱敏数据不得包含能够直接或与其他数据关联后可间接追溯真实用户信息的内容”，但实际应用中，如果不能关联到用户终端，如何应用于RTB实时精准广告推荐？

受该规定的影响，任何能够追溯到个人或终端的数据变现应用，与第三方进行变现合作均存在不可预料难以管控的风险。即便是经过用户授权同意的征信应用，往往蹦出一例安全事件(合作方将数据应用在非合作应用领域)，媒体放大后就会成为运营商不可承受之重。

从未来的趋势看，即便大数据应用专家呼吁新的数据伦理，但关系到个人信息保护，其规定只会越来越强。国外运营商之所以少有大数据变现成功经验，大多受此制约。如Verizon的Pricision Insight服务，跟合作方共享面向商场、体育馆、广告牌业主等特定场所手机用户的活动和背景信息。因为只有2%的用户愿意提供自身信息，实际应用价值大打折扣。

第三、端到端变现能力不足

如果运营商能和BAT一样，有自己完整的端到端变现能力，比如独立申请征信拍照并推广征信应用，比如独自经营广告业务，如广点通、阿里妈妈、百度一样，独立的广告变现渠道，所有的用户数据流转在自身的体系内，那么一切风险都变得可控。因为对外提供的是评分结果，是推荐的广告内容，而不是用户的行为特征数据。

但问题在于，BAT是先有变现渠道，后有大数据应用，就如先有微信用户群、先有朋友圈分享，后有精准feed广告一样，数据变现渠道是一项直接到达用户的核心能力，并不是简单投入就能获取的。

说到这儿，感觉有点憋屈，运营商的大数据就如蒙古国的煤矿与稀土一样，自身消化不了，只能靠卖给中国或通过中国的火车卖到海外，才能实现价值。

除了变现渠道之外，还有一项变现能力存在不足，该能力与运营商自身密切相关，那就是面向应用的数据理解与模型应用能力，该部分能力其实更为重要，更需要持续的资源投入。

目前的问题也在于此，一方面需要资源投入锻炼数据理解与模型应用能力。这里特别强调面向真实应用，因为脱离真实应用的研究性投入并不能给实际数据模型能力提升产生多大帮助。比如对上网日志的解读，只有针对具体的应用场景，才有可能对某些电商网站的行为对应的URL代码进行深入爬虫分析。只有参与到征信模型及应用中去，才能检验想象中的影响因素与真实情况的一致性，比如打电话多的其综合信用评分可能不是更高，而是更低。另一方面缺少外部合作，较难理解真实数据需求，同时缺少变现收益来支撑持续资源投入。(责任编辑：方向)