我国大数据发展遇到的问题

我国运营商由于技术、数据系统限制、用户隐私和商业模式不明确等问题，目前大数据运营只处在探索阶段。我国运营商利用大数据主要遇到以下问题。

第一、国内运营商系统分散建设，难以实现资源共享。经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分专业建设，其中部分系统分省建设，造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。

第二、数据处理种类多，单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一，只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化数据处理，无法满足互联网类业务发展要求。

第三、如何避免隐私泄露问题未能解决，大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视，数据公司掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾，使得大数据使用变得困难。

第四、尚未确立商业运营模式。运营商掌握的数据很多，但是这些数据应该怎样应用，给谁用，应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本，这一系列问题也让国内运营商非常困扰。

国内运营商大数据发展探索

赛立信通信研究部认为，尽管大数据商用道路上存在困难，但是由于运营商经营大数据的先天优势，互联网时代沦为管道的压力，还有大数据时代信息价值的高昂，使得探索和发展大数据是运营商最明智的选择和最好的出路。

中国联通目前正在着手对大数据业务进行研究，并已经成立了云数据运营中心，计划依靠该部门，逐步尝试开展大数据业务的运营工作，甚至有计划将该运营中心公司化，使之独立运营。中国联通已经在“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”上引入了基于英特尔发行版Hadoop的大数据解决方案，用于支撑全网数亿用户的查询工作。

中国电信认为最有价值的大数据应用表现在四方面，分别是语音数据分析、视频数据分析、网络流量分析、位置数据分析。

第一，利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，可为如保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析系统。