来自市场研究公司Omdia的最新报告写到，网络数据是只有通信服务提供商（CSP）才拥有的东西。当与客户、终端设备、社交媒体和其他第三方数据相结合时，它可以提供独特的见解。Omdia的报告《网络分析系统的演变：AI如何改变它们的角色》对此进行了详细的研究。在这当中，Omdia调查了是什么在阻碍一些CSP充分利用其所拥有的数据，以及如果他们这样做可能会发生什么。
共享的好处
Omdia的调查结果一致表明，网络运营团队很少把收入增长考虑在他们的职责范围内——或者至少收入增长不是他们优先考虑的事情。也许这种情况可以改变，也应该发生改变。一个好的开端是使网络数据可以更广泛地使用。然而，出于许多原因，从事网络运营的人员往往非常抵制在团队之外共享网络数据。Omdia的研究表明，他们有以下担忧：
·人们不会理解数据的含义。这是说得通的，但可以通过适当的可视化和其他工具来提供背景进行克服。
·这会给他们带来更多的工作。这是有道理的，但也可以克服。不过，这可能会更加棘手，因为需要新的协作，也需要一些时间来适应。
·数据可能会落入坏人之手并被用于不好的意图。不幸的是，这也是言之有理的，并且是关于数据治理更大的、至关重要的叙述的一部分（超出了本文的范畴）。
大多数关于AI的讨论，尤其是关于生成式AI的讨论，都集中在提高运营效率上。虽然缩短周期时间和改善自动化任务是值得称赞的目标，但行业不能切断增长之路。这就是数据的用武之地。
随着越来越多的数据存储在云端的数据湖中，以及出现越来越多的AI工具和系统来提高这些数据的价值，CSP拥有了前所未有的机会。只要想想管理得当的数据共享可能产生的潜在力量就知道了。
Omdia首席分析师Roz Roseboro表示，孤立地看，网络数据和收入增长之间的联系并不明显。但是，结合网络域之外其他人所掌握的数据，它就可以提供有价值的洞察见解。例如，营销团队可以实时看到营销活动的影响，并进行相应地调整。然后，他们可以更新并将其提供给客户服务代表（CSR）和零售店。
同样，零售店可以根据他们从进店顾客的查询、投诉和反馈向网络团队提供信息。这有助于在出现问题之前发出警告，以免问题出现在管理仪表板上。CSR也可以做同样的事情——让网络团队了解呼叫集群（接收的信息）。网络团队越早获知问题，就能越早解决问题；受影响的客户更少，客户就会对服务更满意。所有这些最终都将带来收入增长——或者至少通过减少客户流失来保持收入。
CSR和零售代理拥有由生成式AI驱动的co-pilots可以为他们提供个性化的、实时的客户信息，从而提供非常具体的建议来提高使用率。AI可以使CSP追踪用户的行为，并将对话内容与后续的网络使用情况关联起来，以衡量影响，并在必要时纠正路线或扩展到更多的地点。
显然，要让企业组织内的每个人都对上述程度的网络数据共享感到放心，这并非一朝一夕之事。不过，随着这种共享带来净推荐值（NPS）的提高、客户流失率的下降或者ARPU的上升，人们将对数据、流程以及彼此产生更多的信任。
