随着我国大数据政策不断向各大行业和细分领域延伸，大数据正加速向传统产业渗透，以数据变现为特征的数字经济时代已然到来。运营商作为数据变现探索的先行者，相类似的政策环境、组织机制等，使其成为电网企业数据变现的典型参考对象。
1数据变现：电网公司数字化转型之必然
1、方兴未艾：大数据行业应用时代已然到来
随着我国大数据政策不断细化，整个产业的发展增速异常迅猛，规模持续扩大，传统产业对于大数据的认识、接受明显提升，数据成为重要的生产因素，对海量数据的挖掘与应用已成为各行各业的发展重点。
目前互联网、金融、电信等行业应用较为深入，主要围绕大数据平台、业务能力提升、数据产品开发等数据应用及外部变现工作；能源、制造、交通、教育等传统行业应用相对较慢，主要是围绕大数据平台、数据资源汇聚等基础能力建设及内部应用开展工作，对外融合应用尚处于探索期。
对电网企业而言，顺应大数据产业发展潮流，借鉴先进企业探索经验，立足自身数据应用探索成果，适时开展对外的数据变现探索工作，深入挖掘传统企业在内的外部企事业单位的数据应用需求，是当下电网公司完成数字化转型的必然选择。
2、如火如荼：泛在电力物联网建设全面推进
2019年作为泛在电力物联网建设元年，在国网总部全面部署下，各地网省公司纷纷加快推进步伐，围绕泛在电力物联网“连接的泛在性、终端的智能化、数据的共享化、服务的平台化”的特征所开展的系列探索，与之而来的信息全面感知与业务需求也在不断涌现，由人的用电行为产生的行为数据、由设备传感器产生的机器数据将提供大量连续、高频、高质量、细颗粒度的数据，极大促进电网数据颗粒度、多维度、活性、规模、关联性不断向好，为数据资产价值释放提供助力。
对各网省公司而言，当前正处于新一轮电力数据挖掘利用的窗口期，借泛在电力物联网推进之势，结合自身数据应用探索与资源优势，抢先布局区域能源互联网数据生态，以应对电网逐渐开放、天然壁垒逐渐消解的冲击，不断巩固夯实区域能源行业主力军地位，探索挖掘企业新的利润增长点。
2“知行合一”：运营商-先行者的经验借鉴
运营商作为较早开展数据变现探索的典型，其在产品打造、商业运营、组织保障等方面的经验，都将为电网企业开展数据变现提供借鉴，其经验可以概括为“知”、“行”、“合”、“一”：
1、“知”：洞悉数据特征关联释放潜在价值
运营商的大数据平台上聚合了生产运营、网络承载、企业管理的B、O、M三大域数据，其沉淀的数据种类、数据属性繁多，对外可输出通信、支出、上网、身份、位置、终端、时序、社交等核心数据。具体为：垄断地位的通话习惯与关系网数据、准确真实的位置数据、丰富且连续的用户行为数据、精准全面的终端行为数据、实名认证的用户身份信息数据、详细可靠的通信消费数据及独特的时序行为数据。示例如下：
通话社交关系数据：基于通话交往圈的大小、主被叫及时间规律等，就掌握了任何一个用户的社交特征，比如某人的影响力、人与人之间的亲密程度、人群之间的上下属关系，甚至可以得到人脉路径，理论上，任何两个人都可以通过多个中间人的传递而认识对方。
通话时序数据：通话的频次、时序、时长及对端个数等重要特征，都可以用来分析用户的性格甚至身份特质和作息规律等。
……
基于对所拥有数据的全面掌握，运营策略从传统的通信画像向真正的客户画像转变，从关注通信属性到关注社会、社交关系、行为偏好等属性，逐步打造出以时间为核心的线上线下业务时间序列，进一步形成位置类、征信类、广告传媒类、信息收集类等能力标签，为运营商数据价值释放铺垫基础。
2、“行”：深挖数据价值打造数据产品体系
运营商围绕其数据特征，深入挖掘数据背后所蕴含的商业价值：基于位置类信息，衍生出商贸选址、城市规划、路网监测、公共区域人流监测等应用服务；基于征信类信息，主要面向金融机构, 提供金融信贷、信息验真、消费评级、企业征信等应用服务；基于广告传媒类信息，则重点提供精准广告营销及传媒效果评估等服务；基于收集类信息，则主要提供面向物联网行为及关键信息的收集, 如舆情监控服务等。目前已逐步形成成熟的数据产品体系，大致划分为标准化的数据产品、定制化的解决方案两大类，如下图所示：
图1 某运营商数据产品体系示意（数据源自网上公开资料整理）
3、“合：创新运营模式保障数据服务品质
合作模式
对外合作中，运营商在保障数据价值与信息安全的基础上，开展数据、模型、标签、接口、应用产品等多层次的合作，探索合作研发、销售代理、资源互换、产品孵化、模型锤炼、大数据联邦等多种功能新型合作模式。
图2 某运营商数据变现-对外合作模式（数据源自网上公开资料整理）
按照其产品的成熟度、行业熟悉度、自身能力积累等因素，运营商对外的运营模式较为主流的模式有以下四类：
标准化产品模式。直接面对最终客户，不涉及第三方，通过数据接口、API或可视化产品等形式向客户提供大数据增值服务。
应用场景：业务成熟、产品标准化程度高、加工简单。
合作运营模式。借用合作伙伴的拓展和模型建设能力，在数据、模型、产品、客户、渠道接触等环节支持多方合作，实现商务收益的多方共赢。
应用场景：行业不熟悉、加工复杂、运营资源缺乏。
外包解决模式。直接面对最终客户，为客户提供定制化数据服务，具体开发由招投标的方式寻找技术支撑合作伙伴。
应用场景：加工复杂、自己能力尚不具备。
应用孵化模式。开放部分脱敏数据，帮助合作伙伴进行数据产品孵化、算法模型锤炼等。
应用场景：客户不熟悉或有想法没环境、鼓励合作探索。
定价体系
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