大數據助力電信運營商與OTT商的合作共贏

中國聯通研究院 北京 100032

引言

面對移動互聯網時代OTT商的強勢競爭，電信運營商逐漸認識到，不能只采取簡單的對抗、封殺等手段，還應該利用自身的優勢積極應對，一方面解決大量OTT應用對網絡的沖擊，提高網絡適應能力和服務水平；另一方面可與OTT商展開合作，推出創新業務，開辟新的收入模式[1]。

大數據作為電信運營商的核心資產，將在電信運營商應對OTT商的舉措中發揮重要作用，成為運營商與OTT商之間合作的基石，通過大數據共享和開放、大數據運營和技術合作，電信運營商和OTT商將實現互惠共贏。

本文將探討電信運營商的移動互聯網大數據、大數據在運營商與OTT商的合作共贏中所能發揮的作用，指出可能的應用領域以及運營商和OTT商的合作模式，并對運營商所需要的技術手段、相關平臺建設等提供建議。

1 運營商的移動互聯網大數據

電信運營商具有天然的移動互聯網數據資源，主要包括兩類：移動互聯網用戶業務數據和移動互聯網網絡信令數據。

移動互聯網用戶業務數據是用戶移動互聯網的詳細訪問記錄，主要包括：“是誰”(手機號、IMSI號)、“用什么終端”(終端IMEI號、終端類型)、“在哪兒”(上網的地理位置)、“接入哪個設備”(上網的基站、小區)、“去哪兒”(訪問網站URL或應用IP地址)、“什么應用”(應用名稱、應用類型)、“什么內容”(文本、圖片、軟件、視頻、音頻等)、時間、流量等信息。部分信息如地理位置、終端類型和品牌、應用名稱和類型等需要關聯其他數據才能得出。運營商可在移動通信網中部署流量解析設備(DPI)，對用戶上網的數據流進行實時解析，生成規范化的文件格式，并對文件進行集中化的處理分析。同時具備與已有傳統數據如用戶基礎數據、短信和語音通話記錄、賬務數據之間進行關聯分析的能力。訪問記錄是進行用戶移動互聯網行為分析和對OTT應用流量進行差異化處理的基礎。

移動互聯網網絡信令數據是移動網絡向用戶提供接入和訪問移動互聯網服務時，網絡設備之間的信令交互數據，這些數據中攜帶用戶相關信息和網絡相關信息。主要包括信令類型、交互延遲時間、交互次數、錯誤信息、用戶鑒權信息、業務QoS信息、用戶移動性信息等。通過這些信息可獲知OTT應用對網絡資源的占用情況、更準確的用戶位置信息、網絡負載狀況等。這些數據通過部署相應的信令解析設備而獲取。由于這些數據與OTT應用的用戶使用質量密切相關，也能成為與OTT商進行合作的基礎。

以上兩種數據都屬于大數據，每天數以億計的用戶隨時隨地接入移動網絡，每時每刻產生海量的互聯網訪問記錄。以中國聯通為例，每天全網移動用戶訪問記錄可達到800～1 000億條，約30TB左右的數據量。網絡信令數據每天至少也有10TB的數據量。這些數據必須持續存儲(保存數月)，所要求的存儲級別在PB級以上。除了存儲和查詢，最重要的是需進行大數據分析，從海量數據中迅速有效地挖掘出有用的信息和知識。

運營商的大數據具備獨特的優勢：在用戶身份數據、用戶位置數據、用戶訪問網站喜好數據、用戶流量消費數據、網絡質量數據等的全面性、持續性、真實性和準確性上，單一OTT商無可比擬。這一優勢，結合運營商龐大的用戶基礎、多年積累的品牌口碑、優良的網絡和渠道等，成為與OTT競爭合作的重要籌碼。

當然，運營商的大數據也存在劣勢。1)長期以來，各類數據較為分散，分布在各個系統、各省甚至地市中。數據不集中，難以形成“合力”。2)由于并不全面和準確掌握OTT應用的一些關鍵信息(如加密的用戶OTT應用賬號、用戶訪問應用中的具體內容含義、應用的全部IP地址等)，在針對具體OTT應用的數據分析時，數據關聯鏈條上存在著一定誤差。3)缺乏精通大數據技術的相關人才和大數據運營經驗，只對數據進行簡單的存儲，或僅實現較低層次的數據提供；空守金礦卻沒有挖掘技術和工具。這些劣勢體現出運營商在利用大數據時需努力優化現有系統、提高自身技術和運營水平，同時不少運營商的劣勢正是OTT商的優勢，通過與OTT商的合作，可以實現雙方的資源共享和優勢互補。

2 大數據在運營商與OTT商的競爭合作中的應用和作用

2.1 移動互聯網大數據分析

對移動互聯網大數據進行分析，可以得出用戶、網絡、OTT應用三個視角的相關信息。在用戶視角的分析中，可以對用戶的上網行為進行建模，得出用戶的業務和內容偏好、上網時間習慣、流量使用習慣、用戶活動軌跡、用戶終端喜好、購買消費習慣等，并可對用戶的行為進行一定預測。在網絡視角，可以分析得出流量區域分布規律、時間分布規律、流量構成和流量走向、流量信令比例，并可對網絡負載狀況、用戶感知和業務質量等進行評估和預測。在OTT應用視角，可分析得出熱門OTT應用和應用類型、OTT應用的用戶構成和用戶特征、OTT應用流量的時間和地域特征、OTT應用的終端特征等。

首先，利用這些數據可以對OTT應用給運營商網絡和業務帶來的沖擊進行量化分析。例如針對可替代傳統業務的OTT應用進行專題分析，得出OTT應用的用戶數、使用流量、在線時長等，結合計費數據得出OTT應用給運營商帶來的流量費收益，再分析傳統業務的業務量和業務收入，比較得出對用戶業務習慣、傳統業務收入的影響。再比如分析OTT應用流量以及由此帶來的移動網絡信令資源消耗情況和信令消耗增長規模，得出各類OTT應用對移動網絡資源占用情況的分析結果。這些分析結果可幫助運營商正確地對OTT應用進行評估和定位，從而采取恰當的應對策略；同時在與OTT商的合作中，這些數據也是實實在在的談判籌碼。

其次，大數據可實現對各OTT應用的流量進行區分和差異化處理，使運營商能夠向OTT應用提供差異化服務能力和差異化計費能力，這是與OTT商合作的重要基礎。目前國內運營商采用較多的OTT應用定向流量解決方案還甚少利用到大數據技術，主要依靠移動網絡現有網元如GGSN的改造和配置完成。現階段定向流量較少，而且規則簡單，尚可以支撐；與OTT商合作數量和合作模式增多后，大數據的處理方式和解決方案將成為最優的選擇。針對OTT應用實現差異化QoS能力，必須要借助大數據實現移動互聯網流量的精確管控，對移動網絡流量構成和趨勢的分析結果，可應用到智能管道PCC的策略生成部分，實現網絡資源的最優化利用和對OTT應用的支撐。

最后，移動互聯網分析數據可以使運營商在針對OTT商的各種應對舉措以及業務合作中，具有針對性和科學性，幫助各項舉措得出最優效果。目前在與OTT商的競爭與合作中，運營商采取的舉措主要包括以下幾點。

1) 推出自營OTT應用，如西班牙電信Telefonica推出的應用Tume，法國Orange的iOS應用Libon，中國聯通的“沃信”等。

2) 與OTT合作推出業務，合作的層面和方式有多種：如日本電信運營商KDDI將Line應用加入其auSmartPass APP推送服務，Verizon允許在蜂窩網絡中進行免費FaceTime通話，Orange推出Facebook通話服務PartyCall。在國內，中國聯通推出了“微信沃卡”，中國電信與網易合資運營“易信”，香港電信運營商PCCW與微信合作推出定向流量套餐等。

3) 收取后向流量費，如法國電信與谷歌之間的流量收費協議[2]。

第1種方式，目前看并未出現非常成功的運營商案例；另由于運營商與OTT商的合作開展時間不長，對第2、3種方式沒有普遍結論。充分利用大數據分析，能使這些舉措更具效果，且也便于對效果進行評估和及時地調整。

運營商擁有全網用戶的上網行為數據，能全方位地對各種OTT應用進行橫向比較，這一點是OTT商所不具備的。通過分析各移動互聯網熱點OTT應用特點及用戶群特征，比較自營業務與OTT應用的異同點，為開展自營應用做好準確和及時的市場評估和預測，在進行業務的推廣中也可針對恰當的用戶群進行個性化營銷。與之類似，在選擇和評估OTT商合作伙伴、確定合作業務種類、合作業務推銷、評價合作業務效果、評估后向流量費規模等方面，大數據分析也能提供強有力的支撐。

因此，大數據和大數據分析是運營商與OTT商良好合作的基石，是實現雙方共贏發展的重要保證。

2.2 移動互聯網大數據開放

移動互聯網大數據的價值遠不止于此，運營商的數據不僅可以自己使用，還可以提供給合作伙伴用，通過構建大數據運營體系，對數據服務進行開放，或者包裝成數據服務增值產品進行出售，開創與OTT商新的合作模式和收入模式[3]。

運營商的移動互聯網大數據對于OTT商具有非常強烈的吸引力，數據的完整性、持續性、真實性意味著數據分析結果更加全面、深入和準確；且用戶身份、用戶位置和活動軌跡、網絡等方面的信息只有運營商才能準確掌握。運營商的大數據與OTT自身數據相結合，能促進更多的業務創新、更精準的營銷推薦、更完備的競爭手段。與網絡能力類似，移動互聯網大數據也是運營商可以進行開放的資源和能力。將數據像實體資源那樣進行批發或者零售，收取數據費；也可以包裝成數據服務增值產品，對OTT利用該數據而獲得的收益進行分成。

運營商大數據開放可采取幾種不同的方式：1)記錄級數據開放；2)挖掘后的數據和信息的開放。記錄級的數據并不是原始數據，而是經過篩選和簡單處理后的數據。按照需求將符合條件(如時間條件、業務條件、流量條件、地理位置條件、內容關鍵詞條件等)的記錄或記錄中的相關內容篩選出來，經過簡單處理(比如將用戶號碼加擾或簡單合并)后提供出去。記錄級的數據量較大，且涉及更多的隱私和保密問題，更適合于運營商內部、運營商與OTT商合作運營的公司等。挖掘后的信息和知識包含實時性的用戶動作信息(如符合某些觸發條件的用戶等)，或者特征信息和趨勢信息(如指定的目標用戶群、指定的用戶群行為特征、應用使用終端特征、業務發展趨勢等)，特征信息和趨勢信息是通過一定的挖掘模型對較長時間段的數據進行分析得出。以上兩類數據可以通過開放平臺或開放API(實時接口和文件接口)方式進行。在數據開放中，運營商需強化用戶隱私保護等方面的工作，避免違法違規事件的發生。

移動互聯網大數據開放還包括OTT商的數據開放，實現運營商和OTT商之間的數據共享。如前所述，運營商對OTT應用本身的一些關鍵信息并不能準確掌握，可與OTT商進行數據交換，使數據更完整，分析結果更準確。大數據開放是實現運營商與OTT商合作共贏的關鍵，打造一個良性發展的開放平臺，營造和諧共生的生態環境，使運營商和OTT商都能實現可持續的業務和收入增長。

2.3 大數據技術合作

很多大的OTT商有較為豐富的大數據技術經驗，手里也掌握很多用戶業務數據。電信運營商可與OTT商開展各種大數據技術合作。例如OTT商分析用戶與應用服務器的數據傳輸狀況，運營商結合相關的用戶數據和網絡數據，共同提出移動網絡需增強和優化的功能或設備；也可為OTT商開發移動互聯網應用提供技術建議，使應用的流程和功能設計符合移動網絡需求，更恰當地使用網絡資源，達到更好的用戶體驗。在大數據技術的使用上，運營商可以與OTT商開展技術咨詢或新技術試驗，幫助運營商更快掌握創新的大數據技術，增強運營商和OTT商雙方的研發實力和技術創新性。在大數據的運營上，可以交流經驗和案例，甚至與OTT商合作進行大數據運營。

3 給電信運營商的建議

為了有效利用大數據，實現與OTT商的共贏合作，運營商需要進行以下幾個方面的工作。

1) 建設兩個平臺。移動互聯網大數據分析平臺和移動互聯網大數據開放、運營平臺。大數據分析平臺實現移動互聯網數據的采集、存儲和挖掘分析，是數據基礎和技術基礎，大數據開放和運營平臺是數據增值和價值創造的手段。大數據分析平臺由運營商完全掌控，大數據開放和運營平臺則可以合作運營等方式進行。

2) 引入技術和管理兩方面的創新，勇于嘗試，不畏懼失敗。大數據技術、大數據平臺、大數據運營，這對于運營商都是新事物，要打破傳統技術思維模式，拋棄舊有技術和建設思路，積極擁抱新架構和新技術。技術的創新需要體制的創新，可能需要在組織機構、管理模式等方面都進行改革，也不可避免地會有挫折，應保持正確的心態，敢于實踐。

3) 培養大數據人才，組建專業團隊。大數據運營和服務與電信運營商擅長的網絡運營不同：網絡設備由設備商提供，運營商不需要掌握設備開發實現等技能。對于數據運營來說，由于涉及運營商核心資源及隱私保護等安全性問題，大數據開發和維護最適合由運營商自身承擔，直接面對數據，對數據進行操作和掌控的只能是運營商，且相關系統建設后面臨著持續性的、不斷變化的數據服務需求，更適合運營商自有團隊進行支撐。因此運營商必須掌握大數據相關的知識和技術，培養和組建專業的技術人才團隊。

4 結束語

綜上所述，大數據將在運營商應對OTT商的各項舉措中發揮重要作用。大數據能幫助運營商定量化地分析OTT應用對運營商網絡和既有傳統業務的沖擊，科學而準確地對OTT進行定位，從而采取有針對性的手段。其次，大數據是運營商與OTT商開展競爭合作的重要籌碼，大數據分析能幫助運營商更好地洞察用戶及市場狀態，這一點對于開展移動互聯網OTT業務至關重要，也為運營商與OTT商的合作提供了基礎。最后，運營商與OTT商手中掌握的大數據可以實現雙向共享，雙方都能從中獲益，實現數據的有效利用和更多種類的業務創新及服務創新，從而營造和諧共生的移動互聯網生態環境。

參考文獻

[1] 孫琦.4G時代大數據來襲運營商應對OTT合作優于封鎖[J].通信世界,2013(12):49

[2] 張中輝.運營商如何應對OTT業務挑戰[N].人民郵電報,2013-05-14(3)

[3] 張鵬.OTT侵襲已成定局大數據開啟運營商新領地[J].通信世界,2013(12):48