传统商业在不断演变和进化，今天的经济往来和市场形态太过于成熟，以至于行业竞争日以削减。而在以前有介绍过，大数据能驱动产业大价值，将正确的数据按照正确的方式整合到正确的业务流程，是一种深入业务实际、综合行业经验且开展数据思维创新的运营能力。
在今天这样一个开放活跃的市场氛围下，数据是各家企业不可或缺的宝贵资产，而数据运营和基于数据的外部合作更是近年来商业运作必要的途径。
典型的大数据生产者——电信行业、互联网行业。
前者，每天可能产生10TB+话单、30TB+上网日志和100TB+信令数据，这些数据触及到一个通信用户生活的方方面面；后者，Google每天处理大约24PB的数据；Facebook每天处理25TB的数据；Twitter每天处理7TB的数据。但是前者的大数据与互联网行业不同，不仅拥有用户的使用行为、应用偏好、地理位置……更关键的在于，电信行业拥有用户的高价值数据（实名信息、账务状态、星级评定、信誉情况……），因此其数据的重要性不可忽视。
在大数据“V”的特征里，运营商数据同样与之是吻合的，比如数据量巨大(Volume)方面，运营商拥有海量信令信息、海量互联网行为数据、海量话单信息；在数据类型多（Variety）方面，运营商拥有文本信息、WAP/WEB日志、用户行为内容、客户语音；在数据处理时效高（Velocity）方面，运营商的互联网、信令数据产生速度快、业务上对数据实时交互速度快……
再者，电信行业在为广大人民群众提供通信服务的同时，也循序渐进地经历了语音信息时代、流量运营时代、个性化营销时代、精细化服务时代。再此过程中，运营商自己也在做大数据研究，从数据采集、存储、加工、分析，到最后的实际应用也都有着较深的理解。纵观各行业，通信信息业受惠于大数据最多，具备典型的大数据特征。因此在今天这样一个数据开放共享、互联互通的时期，时代的变革让运营商的数据更加值钱、更受青睐。
提到企业的大数据技术演进，我首先想到的就是大数据能力平台的建设，这个能力不仅仅是支撑能力，最重要的还有运营、优化的能力。
图一，展现了企业传统的分析系统，主要以“1-1-1“的模式构建。数据更多的是依托于集中化数据仓库中进行基础分析、挖掘、指标和报表能力，支撑内部部门的业务及考核需求。第一个”1”（平台商承建），大多选用商用产品，其规模越来越大造价也不菲；第二个“1”（数据商承建），大多是为了满足上层应用和业务要求所构建，形成一个个应用专题或者数据集市，更多支撑服务于企业内部；第三个“1”（应用商承建），为了满足业务内部的应用需求，支撑领导决策和财务管理。所以传统分析系统虽然是企业级高价值产出系统，但确实是本着集中化原则构建，相对封闭。
图二，展现了企业大数据系统主要以“1-M-N“的模式演进。平台做好基础数据的采集、整合、分类、治理等过程，对于应用模型以上均可提供数据服务支撑，满足企业内/外的业务需求。数据不再是单一的内部资产，能够通过交换和服务产生新的价值。与图一相比，首先从数据源而言就不仅仅有高价值结构化数据，还有海量非结构化的存储和加工，这就为大数据发展奠定了数据承载基础。而且今天开源技术深化普及，所以大数据系统的商业级解决方案是弹性的、灵活的、开放的。而数据的呈现方式必然也是多元化的，数据不仅可以支撑企业内部应用，还可以为外部服务。在传统企业内部应用的背后，就可以为外部行业（航空、交通、旅游等）提供数据服务，合作共同开发出一套新的商业模式。
我们经常会听到一句话：大数据需要与传统数据结合，因为传统结构化数据通常是专属领域的数据集，而通过传感器、智能终端、社交媒体、应用内容等多种方式产生的新型非结构化/半结构化数据（大数据），与传统结构化数据和分析方式整合将创造巨大的价值。
对于新时代的市场形态，也有类似上面的一句话：传统行业的数据需要与运营商数据相结合，从而开辟一条新的商业模式和服务方式。我们简单列举几个场景，旅游行业、公共安全、金融行业、广告行业、商贸行业等等，这些行业的发展其实也都有自己的痛点（痛点是日常业务经营积攒而来），这必须靠其他途径所解决。在技术层面，运用大数据是一个不可或缺的好方法。
旅游行业痛点：游客数量的逐年增加、客源结构的快速变化，整个行业存在“来之前一无所知”、“走之后胆战心惊”的尴尬局面。
运营商数据的应用价值：热点景区的游客流量、游客行为分析、旅游预警信息发布、景区运营管理等。
公共安全痛点：务工人员流劢，常住人口变化趋势，人员聚集、突发性事件等。
运营商数据应用价值：人流聚集监控和预警、人流量变化趋势、来源地监控预警、特点人群监控等。
金融行业痛点：银行业信用卡坏账规模快速上涨，用户无法有效的跟踪评估，电商新用户补贴损失，电商对新用户了解把握不足。
运营商数据应用价值：用户信用度评分、用户贷款意向评估、贷中风险评估、贷后风险监控等。
广告行业痛点：广告行业缺乏缺乏精准广告所需用户数据和标识 ，导致广告转化效果低，无法根据客户特点适时提供广告推送，且媒体资源欠缺。
运营商数据应用价值：精准广告推送、广告人群分析、用户人群行为分析、广告效果分析、广告品牌分析。
商贸行业痛点：在商贸服务行业，如何谋局布局，如何做好店址调研和储备，要着眼于大市场、大格局、大系统，如何利用大数据提供科学的服务。
运营商数据应用价值：商铺选址服务、价值人群流动、热门商圈分析、精准营销服务、商圈对比分析。
说到这里，是不是回答了标题的问题——
大数据时代，为什么电信行业的数据备受青睐？数据互通性不容忽视。
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