『壹』 电信战略转型3.0中三大方向是什么

电信战略转型3.0中三大方向是网络智能化、业务生态化、运营智慧化。

1、网络智能化方面：

中国电信将瞄准网络技术、网络质量、网络能力三个领先，打造4G、全光、物联网三张精品网。2017年至2019年，在云资源池广泛部署SDN，开展云网协同服务，建成全球最大的vIMS网络，引入vBRAS，并试点vEPC。

预期在2020年，50%的政企组网业务由SDN提供，实现40%的网络功能虚拟化，可自主研发SDN控制器和编排器。2025年左右，实现80%的网络功能虚拟化，规模提供随选网络服务，建成下一代运营系统。

2、业务生态化方面：

打造智能连接、智慧家庭、新型ICT应用、互联网金融、物联网五大生态圈，推进业务重构。

3、运营智慧化方面：

以智能IT系统为载体，打造以数据驱动为核心的企业中台，把数据变成流淌在企业中的血液，构建市场和一线导向的一体化智慧运营体系。

(1)电信运营商互联网化转型扩展阅读：

从2017年起，中国电信将按照转型3.0战略指引，重点推进以下举措：

1、坚持党建统领，进一步落实全面从严治党要求。

2、细化战略举措，加快推动网络智能化、业务生态化、运营智慧化取得实效。

3、深化改革创新，为企业转型发展注入动力。加快组织变革，借鉴军改模式，条块结合，提升专业化运营水平。

4、加快能力提升，增强企业整体竞争力。

5、是强化落地执行，全面完成各项工作任务。

参考资料来源：新华网-中国电信详解转型3.0路径及服务举措

『贰』 运营商如何运用大数据转型升级

据研究显示，大数据在全球的收入快速增长，预期在2012-2017年的复合增长率将达到60%。根据最近一段时间发布的各类大数据投资研究报告进行了初步估算，预期未来超过40%的GDP增量。大数据已经成为与自然资源同等重要的宝贵财富，发展潜力空间巨大。

而电信运营商作为数据的生产者，多年来积累的数据蕴藏着丰富的业务信息和商业信息，价值挖掘的潜力巨大，拥有如此优质的数据基础，使得运营商在企业、行业、社会等多个层面，都会大有作为。

在8月19日召开的中国国际大数据大会上，中国移动副总裁李正茂表示，中国移动已经意识到，大数据将与运营商的通信网络和客户资源具有同等重要的地位。

从企业层面来看，大数据将助力运营商全面提升运营商的精细化运营水平。一是改善用户体验，通过对用户感知的分析，并运用智能交互技术，进一步提升用户体验；二是实现科学决策，通过大数据刻画当前企业发展的状况，预测未来趋势，对企业成本、收入风险等进行精细化管控。

从行业层面来看，目前各行业纷纷加快大数据应用，重构未来的核心竞争力，运营商可利用数据与网络资源优势，聚焦行政管理、医疗、交通、教育等多个行业，在行政管理领域可以辅助提升政策制定、信息发布、事务办理、管理监控等多个领域的效率和设备，在医疗领域患者可通过可穿戴设备向医生发布数据，从而得到更为便捷的医疗服务。医药研发机构可以利用收集到的医学大数据提高研发能力和医疗水平。在交通、物流领域，可实现智能化的运输网络与运力规划，实施交通管理、车队管理等等。

从社会层面来看，运营商依靠多年的数据和平台经验积累，一定会成为提供社会化大数据生态平台服务的有力参与者。在未来，社会化大数据生态平台，将以数据银行的形式存在，平台使用者不但可以享用运营商的各类数据分析服务，使用者数据也可以在这里得到充分共享和流通，不同的商业模式将在这个平台上衍生和繁荣。

李正茂认为，大数据对于运营商转型升级具有重大的战略意义。而中国移动在大数据的具体研发、产业合作与对外应用方面，也进行了一些积极探索和实践。在自主研发方面，中国移动在2007年启动了大云的研发计划，构建了海量存储处理和数据分析和挖掘等核心能力。到目前为止，大云的大数据相关产品已经在17个省市进行了超过100项应用试点和商用，部署规模超过了3000台服务器，在快速响应市场需求的同时也降低了企业运营成本。

李正茂还透露，中国移动在今年成立了苏州研发中心，计划构建3000-4000人的研发团队和运营团队，宗旨就是要进一步完善云计算和大数据产品体系，尽快形成国际一流的云计算和大数据服务能力。

在产业合作方面，中国移动一直秉承开放共赢理念，推动云计算和大数据技术的成熟和产业健康发展。我们构建了大云产业联盟，与技术提供商、集成商、高等院校、政府机构等超过50家单位，在核心模块合作、授权技术服务、应用开发技术攻关等产业不同层面开展了合作。我们还积极参与了国内、国际标准化和开源组织工作，在TMF完成了大数据报告并完成发布，牵头完成了弹性应用计算接口等国家标准的制定。

另外，在大数据对内的研究探索方面，中国移动率先提出了大数据超细分微营销精服务的理念，在客户服务、市场营销等方面，也有不少成功案例。现阶段的工作，更多集中在应对数据规模增长和促进企业不同专业领域数据融合上面，以及不同程度的发挥数据价值。