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账户还对应着数据库资源。电信运营商拥有用户的位置信息、业务使用习惯等数据，而金融机构、第三方支付机构能够跟踪分析用户的消费结构、消费倾向等。如果各方数据共享，为用户制定个性化的移动支付服务，将能极大地降低成本。
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从用户来看，用户资源的主要拥有者为电信运营商。对于使用移动支付的用户来说，通信服务是其使用手机等移动通信工具的首要需求，其次才是金融服务、商务活动和娱乐等需求。在使用移动支付时，用户关注最多的是支付操作是否方便、支付是否安全等。
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从商户来看，缺少商户资源的主要控制主体。由于商户群体存在很大的流动性，因此，商户资源较为分散。目前，仅中国银联拥有的商户资源相对集中，其他第三方支付机构还难以成为全国商户资源的主要控制主体。
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因此，总的看来，最适合中国移动支付产业发展的商业模式应当是构建起由电信运营商、金融机构和第三方支付机构组成的战略联盟，即以电信运营商和金融机构紧密合作为基础，以第三方支付机构的协助支持为推动的整合运营模式，以实现资源共享、优势互补、多方共赢。
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小数据优先于大数据
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大数据或称巨量资料，指的是资料信息量规模巨大到无法采用目前主流软件工具快速撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业和政府决策的资讯、知识和智慧。大数据是一个用来描述海量的结构化和非结构化数据的概念。国际数据公司指出，大数据的特点是海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。
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大数据概念一经提出，其在商业营销上的有趣应用案例，人们对大数据驱动产业发展奇迹的新期盼，以及2011年美国政府大数据计划的风向标式作用，使之成为金融危机后最热门的话题之一。金融、互联网、移动互联网领域的数字本质决定了在这些领域大数据可能有很大的应用前景。
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大数据概念开启了大数据驱动的商业智能思维。各式各样的海量数据本身并没有与生俱来的价值。在大数据的定义中，重心是“能力”。大数据的核心能力，是发现规律和预测未来。对大数据有效利用形成的商业智能，这一新能力的竞争才将是未来所有企业共同竞争的核心。
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与大数据相对的概念是“小数据”。小数据并不是一个严格的理论概念，理论上的概念应是数据挖掘。但为了更好地理解大数据应用在第三方支付领域的现实性与操作性，这里用小数据代指数据挖掘。
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何为小数据？可理解为：用目前主流软件工具可采集、管理、处理，并整理成为有决策价值的一定量的信息。相对于大数据的特点，小数据的特点是数据规模不够海量，数据体系的动态变化不是极快。但小数据一样能有多样的数据类型，也可发掘出巨大的数据价值。
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从这个角度来看，如果对小数据的有效利用形成了出色的商业智能，也能成为企业的核心竞争力。
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第三方支付天然是数据生产、加工、组织和传播的产业领域。在大数据驱动的商业智能横扫传统产业经营策略和发展战略的进程中，我们关心以下几个问题：第三方支付机构有没有大数据？第三方支付机构的商业智能主要表现在哪几个方面？第三方支付机构的商业智能发展需要哪些公共资源或公共服务支撑？
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回答这3个问题，能帮助我们更加清晰地洞察第三方支付领域的大数据发展趋势。
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大数据还是小数据
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目前各个行业的数据数量、类型和来源不尽相同，并且仍处于动态变化中。从行业数据存储总量看，传统的制造业和政府是最多的。但从单个企业的数据存储量看，投行、银行这些与资本、资产打交道的行业是最多的，其次是传媒和政府（见图3–9、3–10）。例如2009年美国银行存储的数据量为619PB（皮字节），投行为429PB。每家银行存储的数据量为1 931TB（太字节），每家投行为3 866TB。
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图3–9 2009年美国各行业存储数据量
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图3–10 2009年美国各行业平均数据存储量
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第三方支付机构没有大数据的海量数据
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总的看来，第三方支付机构的数据存储量还不够大，尚不能符合大数据四个特点中的第一个，即自身业务产生不了海量的数据规模。
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第三方支付机构系统数据库至少由CIF信息、交易日志、交易流水3部分组成。CIF信息包括商户用户和个人用户信息，商户用户信息平均大小为20KB左右，个人用户信息平均大小为5KB左右。每一笔交易都要记交易日志，日志的平均大小为4KB左右。每一笔转账交易都要记交易流水，交易流水的大小为2KB左右。
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根据第三方支付监测数据，2012年第四季度互联网支付交易共37亿笔。可大致估计出中国第三方支付机构的数据量（见表3–6）。
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表3–6 各类第三方支付机构的每日数据存储量
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