近日中国联通、联通宽带在线有限公司也在上海召开了 “2016 联通大数据企业应用研讨会”，对于大数据应用，联通有着自己的玩法，强调最核心的基础就是 “以人为本”。

国外有先例

在国内大数据还在实操的探索阶段，而在国外大数据应用已经有不少成功的例子，一些由电信运营商牵头的大数据服务早已正式投入应用领域。

如 NBA 球队菲尼克斯太阳队的副总裁 Scott Horowitz 就表示他们使用 Verizon 无线的数据服务来分析观众在哪里观看赛事直播，从而在这一地区增加广告。而全球最大户外广告公司之一的 Clear Channel Outdoor Holdings 也已经采用了 Verizon 无线的 “ 精准营销洞察 ” 服务。这家广告公司的北美总裁 Suzanne Grimes 表示，“ 精准营销洞察 ” 能够让户外广告牌所有人了解到什么样的人驾车路过广告牌，以及他们的习惯是什么。

联通强调 “以人为本”

除了天灾地祸，不管什么数据，都是人为产生的，尤其是目前能够应用到企业客户中的大数据服务，更是用户习惯、行为、位置等全方位数据的一个集合。

比较容易理解，运营商会比一般互联网大数据服务提供商有优势。主要体现在：

运营商用户基数比较大。联通用户在 4 亿，并且掌握着一部分优质 3G 与 4G 用户。

时效性比较高。联通的 “沃指数” 大数据产品体系就是在中国联通 4 亿的用户数据基础上开发而来，基于通信网络的实时性，联通大数据不仅仅保证了数据提供的可持续性和速度，还保证了数据的海量和多元性。

精准营销。有了足够的数据样本，剩下的就是对数据合法合规地挖掘和使用，以及和合作伙伴一起来开发相应的产品，将数据实际应用到产品中来实现精准营销。目前 “沃指数” 产品体系中的联通 “数据魔方” 就是联通大数据实际挖掘分析样本，并构建模型运营的部分。

如何应用？

以金融行业为例，金融机构和征信公司面临着多样化的客户群体，需要加强数据的挖掘、清洗和应用，进行更多纬度的模型构建，明确应用范围和应用方向。但是在实际应用中，为了避免数据使用的危险性，合作开发数据和对外产品才能够更好地满足合作伙伴的需求。

又比如在科技和投资领域，2015年 高通通过联通提供的数据量化分析，不但能够更准确的了解手机市场的发展规律，将各种数据、指标和信息的不同指数进行量化，还能够找出数据背后的信息，并构建有效的量化分析体系，将数据真正变为对企业决策有用的信息。36 氪则是通过中国联通提供的用户的画像数据，用户的活跃数据，统一的用标准化处理的方式，处理成人工能够直接理解，通过机器能够处理的纬度，再输入到机器学习的模型中去，最终得到用于判断一个公司的发展趋势和爆发力的指数，来帮助他们完成潜力公司的挖掘，也帮助投资者更好的量化评估一个企业。

再比如针对母婴用品的客户，就可以使用用户子嗣模型判断这个用户是否有孩子，孩子的年龄阶段，再和用户消费能力的数据模型配合，就可以预判用户的消费行为，从而告诉这位母婴用品客户，在未来某个时段内，这位用户需要的是尿不湿还是学步车，是否需要儿童安全座椅，这些对于企业都是有着相当的实操意义。

当然，联通数据魔方在实际运用中的方法更加具体，以用户情感识别模型为例，联通大数据可以通过对用户情感的分析，准确匹配用户对于某品牌，或者是某一个具体型号的产品，或者是用户对于某一个营销的方式，又或是用户比较接受的互动的形式，进行有针对性的分析。比如小明喜欢登喜路的钱包，同时习惯于使用 iPhone 6s，平时观看视频广告多过于图文，这些数据都是能够通过大数据分析出来的，根据这样一个精准的分析我们可以知道，给不同的用户去用什么样的市场营销的策略，给他推荐什么样的广告的形式和物料，给他提供怎样的互动方式，甚至细到某个厂商的公关文案的选题用什么样的。

目前联通大数据是通过标签来为用户进行画像，建立用户情感识别模型、用户家和单位位置识别模型、用户子嗣模型、识别品牌及商品关联度模型、消费能力分析模型、朋友关系话题模型、用户社交偏好模型等多个数据模型。