一、运营商发展大数据的方向

1精准客户标签
基于运营商云数据平台的基础数据加工结果，运营商可以对外提供多级结构的客户标签体系的客户标签服务。
客户标签库是一种共性的数据产品和标签体系，在对外服务提供过程中，可结合各类产品用户的促销活动、广告业务、网络优化需求或用户渠道选择，对用户感兴趣的标签提供个性、动态、及时的细化加工服务。
2
产品精准营销
基于客户标签服务，运营商可以对用户的使用能力和行为喜好进行细分，构建增值业务**模型，改变普遍营销模式，个性化地向用户进行精准营销，并以用户喜好的渠道向用户**，从而有效降低营销成本和投诉率，增加营销成功率，提升流量渗透率，提升运营商精细化营销和管理的能力。
3
客户征信应用
基于客户标签，从用户身份识别信息、交易过往信用信息、使用行为信息等多个方面的指标对用户进行多维度评分，建立运营商基于全网用户行为数据的征信评估体系，引入以征信为保障的营销服务模式。
4
用户位置服务
基于运营商移动无线网络信令数据的统计分析，及时、动态生成人口密度分布和停留特征画像。
二、运营商大数据业务发展举措
1
保障大数据信息安全
随着人们对于个人数据及隐私的注重程度不断提升，运营商首先需建立完善的数据安全管理系统。运营商可对数据安全进行统一归口管理，建立责任到具体负责人的职责体系，制定符合国家法律法规的、对涉及用户隐私保护的规章制度。
同时，明确数据安全管理要求，规范各省市乃至全国范围内数据对外使用行为、范围及权限；涉及用户隐私的敏感数据必须在数据系统内部进行**处理，敏感数据需加密存储，数据服务以数据产品结果形式对外提供，做到“敏感数据不出门”。
2
统一管理大数据产品
运营商想做大大数据业务，需对大数据产品进行统一、规范化管理。
具体如：从上至下制定大数据产品规划，完善全国大数据产品体系，明确产品维护列表，做到运营商在全国范围内各项产品的可**复制推广。
3
整合各领域数据
将企业内部分散于不同业务流程和不同业务部门的数据进行集中和整合，确保在运营商内部，包括固网和移动等业务不再是相互独立，各区域各分公司的客户和运营数据得到高度整合。通过对这些数据的整合，将能使运营商站在更高的角度对自身的用户状况有全面了解，以便与诸如广告商这类潜在客户合作共创新发展。
4
实现标准化大数据定价
电信运营商需针对产品，形成全国统一的标准价格体系，避免在运营商公司内部无序竞争。运营商对大数据产品定价时，可参照过往电信产品定价历程，在一定程度上结合成本定价法与价值定价法，对标准类周期性数据服务，采用成本定价法，对后期服务过程中提出的个性化数据服务需求，采用价值定价法。
并根据用户所选择的数据服务的数据量、深度、广度等价值量，逐步提高定价。
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