其实it行业的大数据，无论是总量还是精准还是真实有效，都比不上运营商的大数据。通信行业基础运营商的大数据具有独特优势。他们可以掌握大量真实的客户信息，为公司的大数据营销呈现有力的武器装备。
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大数据的主要运营模式包括以下几个方面
1)数据营销:这种方法的关键是将初始数据进行营销或授权第三方对已有数据进行应用。这个方法在国内因为各种原因比较慢，在海外关键是金融业的个人信用分析。
2)科研咨询分析:这种方式是指企业基于现有数据、已公布的数据或第三方数据进行分析，获得一份行业分析报告或某种专门的定向报告，并出售该报告的方式。
3)服务平台:这样就呈现了服务平台专用工具的租赁，企业将已有的数据导入其服务平台或者使用服务平台专用工具导入第三方的数据，然后使用企业呈现的专用工具进行计算，取回数值。这样服务平台就按照数据量和使用时间来收费。这种方法很可能与第三方数据存储相结合。对于客户来说，将数据放在第三方数据库机房，利用其服务平台进行计算，方便快捷。
4)广告等应用:基于大数据的分析和选择，将广告需求接入DSP服务平台进行实时竞价。
5)人工智能技术的开发设计:这种运营模式的关键是基于大数据分析不断开发设计人工智能技术产品，比如Google的无人驾驶。这种方法在国内还是很少使用的。
6)第三方存储:在这种运营模式下，企业本身不建设数据库或数据管理中心，而是将数据立即上传到第三方进行存储和管理的方式，对企业的资金支出压力较小。另外大家注意到，第三方存储因为技术和机器设备的领先，可以帮助企业在节省项目投资的同时获得良好的实际效果。
7)第三方分析:在这种运营模式下，企业本身并不进行大数据分析，只是雇佣第三方对已有的大数据进行分析。一般企业会明确研究内容或科研目的，由第三方进行实际操作。此外，需要注意的是，根据第三方存储的技术性质，第三方分析很可能由第三方进行。
运营商大数据运营模式的要点是:
模式:运营分析在这种模式下，运营商会聘请第三方企业对BOSS系统软件进行运维管理。以往BOSS系统软件侧重于BSS系统软件的运维管理，更侧重于互联网应用状态、客户电话、信用卡账单等信息的分析。这种分析可以帮助运营商提高互联网应用的效率，更好地服务客户。
第三方分析:大数据时代，传统的运营分析系统软件遇到挑战，运营商会考虑如何更好的应用自己的大数据。可以看到，运营商还是会采用以前BOSS系统软件的方式，购买硬件配置机器设备，交给第三方进行运维分析。
大数据营销:运营商对客户的ARPU价值、地域、个人信息等大数据进行分析后，可以进行大数据营销。目前这种协作一般是和第三方。第三方明确提出合理的实体模型和优化算法，在运营商的数据库文件中操作，得到符合要求的群体。运营商根据开插座进行大数据营销。在整个过程中，第三方无法获得客户的准确信息。据大家调查，某运营商省份某子公司按照这种合作模式，将旗下金融理财产品通过率提升至5%。
以中国联通为例，沃门户和京赞高科已经在广告上进行合作，包括PC手机客户端、Wap手机客户端等。，包括首页、内容页上下横幅、协作频道栏目等。合作模式为:中国联通承担广告素材的审批，京赞高科呈现整套广告解决方案。精赞实际上承接了前期到中后期的所有阶段，导入到DSP服务平台。这种协作属于大数据时代运营商的大数据营销。
第三方协作运营商和第三方协作方式不会仅仅局限于大数据营销。中国联通和招商银行已经成立了“招联消费信贷企业”，面向网络金融行业。在这种合作模式下，联通的关键贡献是拥有者庞大而真实的信息，以及可以根据大数据分析的结果。大家都觉得金融行业更渴望大数据，因为涉及的潜在收益或损害很高；此外，正因为如此，这种合作可以为大数据分析产生更高的股权溢价，这是典型的效果价格而不是成本加价格。感觉运营商和金融行业的合作探索可能会加快。
此外，感觉现阶段运营商都在积极进入物联网技术，尤其是车联网平台，这种协作将不得不对大数据进行合理的收集和分析，这也将是未来运营商积极发展大数据趋势的取向。
