另外一个无非避免的问题就是数据平台的分散，运营商尚没有像BAT那样实现完全意义上的数据大集中。不过，中国电信很早就意识到了这个问题，推出了集团统一的大数据平台，中国电信的灯塔大数据研发团队也进行了技术攻关，实现了通过ID关联将不同来源、不同设备上的数据打通。“关键是要解决集团—省分大数据平台的分层构建问题，用分层解耦的方式保持平台的一致性，防止出现数据孤岛。”
体现在产品层面，中国电信目前形成了天翼大数据4+1产品体系，分别是风险管控、精准营销、区域洞察和智慧运营。其中，前两个虽然形成了较大的收入规模，但更多是以标签查询的方式对外提供服务，没有真正深入到行业的核心流程和关键环节；而后两个则是以统计级的数据分析结果来进行服务交付，忽略了个体价值，应用场景受到了限制；在PAAS平台方面，由于数据项目承担周期长，售前工作很复杂，运营商尚没有足够的动力把行业做精做深。
下半场，忘记数据变现
在杨明川看来，运营商要想在大数据的战场上取得胜利，就必须要重新审视过往的战略。
“我个人并不完全认同‘数据变现’的概念，这个理念太倾向于数据本身，大数据未来的成长空间不在于数据变现，而是用数据来解决行业问题。”杨明川说，“运营商之前所推出的大数据产品服务，更多的考虑是数据自身的价值，未来要考虑数据之上的模型构建与价值释放。”
杨明川认为，运营商要想踢好“下半场”的比赛，必须要充分利用好物联网、云计算、人工智能以及自身连接性数据的价值，基于数据的打通找到更丰富的场景，使得数据与能力更深入到客户的业务流程中，让数据/能力和客户内部的数据发生融合。
首先，充分利用运营商数据具有天然的连接性特性，找到各种数据背后的ID对应关系，实现数据打通关联，起到1+1大于2的功效；其次，充分利用物联网所带来的万物互联机遇，拓展数据源的种类和来源，丰富运营商的大数据应用场景；第三是人工智能，利用人工智能技术所带来的能力提升，通过机器学习、深度学习与自然语言处理等技术，让数据释放价值；第四是实现大数据与云计算的结合，把数据嵌入到业务流程，按需提供计算能力和存储能力，可以把人工智能训练的能力用云的方式解决，用云的方式为客户提供服务和数据。
他举了中国电信目前在做的一个畜牧业案例。在这个案例中，中国电信针对肉牛的细分领域，向政府和企业提供不同的服务：面向政府主要是解决精准扶贫、安全溯源和植被保护，面向养殖企业是防畜走失和精细放牧和可追踪。“我们基于物联网、人工智能、大数据打造了一套自主研发的解决方案，同时为政府和牧民根据各自的需求提供了多种技术产品。”
通过这样的创新，政府实现了有效监管和地方品牌塑造，养殖企业可以实现生物资产管理的实时监控，消费者也可以买到产品可溯源的放心保障。基于智能化服务，中国电信把传统的畜牧业实现了信息化基础设施的改造，其创新价值已经走出了畜牧业，还开始与金融行业出现了结合，中国电信所提供的大数据服务，也为金融行业在畜牧业风控方面起到了很好支撑。
