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素胚勾勒运营商眼中的大数据有何特征?

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2013-10-08 09:51:45 本文摘自:中国信息产业网-人民邮电报

传统的电信市场已经沦为彻底的“红海”,OTT对传统电信业务的替代和冲击也日益严重,电信运营商迫切需要从传统的“话音经营”模式向“流量经营”模式转变。“没有数据就没有发言权”,在这场转型过程中,大数据将扮演和发挥怎样的角色?如何帮助电信运营商拓展新的价值蓝海?为此,《人民邮电》报记者专访了中国联通信息化事业部副总经理耿向东。

技术进步:驱动大数据时代到来

大数据时代的真正到来,与技术进步密不可分。正如耿向东所说,数据所拥有的价值的发现和使用,“是技术进步给我们带来的一个奇迹”。

“云计算改变IT架构,大数据改变商业模式”,耿向东强调。在未来,企业所有能够量化的内容,全部都会数字化、数据化。在这个过程中,云计算使得计算能力和存储能力高弹性、高扩展、低成本,大数据海量分布式处理与数据价值分析挖掘能够以更高的效率、更低的成本,去涵盖那些原本我们认为没有价值或者是没有能力处理的数据,让我们可以用更全面、更多维的数据去衡量企业经营管理,提升客户感知与服务,也使得新的商业模式创新成为可能。可以说,云计算、大数据等技术的成熟为数字化、数据化企业奠定了基础,而数据也将成为企业未来核心的、关键的资产之一。

值得注意的是,数据挖掘成本的降低,是大数据规模商用的一个重要前提。“很多数据,尽管有价值,但价值的力度却非常低,例如移动用户的上网日志,一天的数据量就会达到二三十个T。”耿向东介绍道,“但通过对这些数据的挖掘分析就可以发现许多有价值的信息,例如发现用户消费行为和使用偏好等。”过去,正是因为要得到“高价值的数据”需要付出很高的代价,因此海量的数据尽管存在,但却无人问津;今天,大数据挖掘成本的降低,让在浩瀚的“数据海洋”中获取高价值、高密度、高聚合的结构化的数据成为可能,大数据时代才真正来临。

五大特征:勾勒运营商眼中的大数据

面对已经存在或者正在诞生的海量数据,究竟什么样的数据才是有价值的呢?耿向东认为,电信运营商关注的大数据,应该是具备“真、大、快、活、全”特征的五大类数据。

其中,“真”是指真实准确的基础数据,“大”是涵盖核心生产运营、客户行为感知、网络网元等的海量数据,“快”则强调数据应具有时效性,“活”则指易扩展、松耦合、可灵活开放的数据,“全”则是指应覆盖结构化、半结构化、非结构化多类型数据和多种数据源。这些数据的分布、特征、应用场景各不相同,必须采用不同的技术手段予以采集、存储、加工与整合,进而形成高价值、高密度、高聚合的结构化的数据,并服务于各类应用。

对电信运营商而言,大数据要求其必须从传统的以BSS为核心的数据的惯性思维和局限中解脱出来,进一步涵盖业务平台、通信网络、互联网、外部合作等各类数据,面向市场、面向客户、面向服务,加快这五大类数据的整合与关联,兼顾数据处理的成本与效率,快速提升数据的挖掘与应用能力,充分发挥企业大数据的核心价值与边际效应。

应对挑战:发挥优势 弥补短板

大数据转化为商业价值的能力已经被互联网行业充分证明。面对大数据的价值蓝海,电信运营商如何才能把握住机会呢

“挑战在于你掌握哪些数据,你对于数据的分析、挖掘水平和能力怎么样,产品转化速度怎么样,商业运作能力怎么样。”耿向东表示。客观来看,运营商掌握的真实用户资料、通信特征、消费行为、流量访问、终端类型、位置等信息,更准确、更全面、更便捷、更具商业价值,但电信运营商过去积累的主要经验,来自于传统的通信产品和服务,很难做到面向每一个用户的精准的洞察和业务提供,许多的数据白白流失,没能将其真正转化为价值。

今天,云计算和大数据提供了基础的技术可能,使得我们可以发挥电信运营商的先天优势,把这些数据整合起来,管理好这些数据,进一步分析和挖掘,提炼出面向新的商业模式的,或者面向客户感知的数据,并大力推进数据应用从传统的报表分析,向企业全景分析、决策辅助、生产能力嵌入和智慧服务转化,真正地参与到大数据、互联网、移动互联网的竞争中来。毫无疑问,对客户的感知能力、对流量的感知能力,是流量经营转型和应对OTT挑战,促进与互联网企业竞争与合作的关键能力。

在大数据领域,中国联通无疑是一个先行者。耿向东表示,对于移动用户上网流量数据的挖掘,已经让中国联通看到了大数据所蕴含的巨大价值。中国联通首先重点解决客户流量计费争议的难题,倡导“透明消费”,让客户能够清楚、直观地去实时查询自己的流量使用情况,进而合理安排自己的流量消费计划;而后,中国联通又通过这些数据,感知客户需求,用于改善客户的服务体验,为用户提供更好更合适的产品和服务,以最低的成本,精准快速地推送给客户;也进一步用于判断网络基站的使用是否饱和、网络规划是否合理,进而有针对性地指导后续网络建设等……

策略转变:构筑大数据平台

要应对大数据时代的挑战,运营商就必须求“变”。

与此相应,中国联通全面启动了以数据为中心的集中化、一体化IT系统建设。过去,每个系统从应用到数据,全部采用的是烟囱式的建设模式,这导致在数据层面,分散、割裂的数据难以具备一致性,数据和数据之间整合的代价也就非常高昂,数据的应用很难发挥其整合优势。为了彻底改变这一局面,中国联通未来的建设模式全部要转变为“数据+平台+应用”的模式,构建全集团唯一的、集中的、开放的大数据平台,并在这个平台上由各级经营主体和外部合作以自主、灵活、可控地构建各种各样的应用。

在这场非常重要的建设模式的转变中,大数据平台的构建无疑是重中之重。中国联通计划把所有IT核心的数据、网元侧的数据、互联网的数据,乃至外部合作中和关联企业或者第三方交换的数据,全部整合,形成能够反映企业全景、客户全景、所有产品、渠道的大数据平台。这个平台采用大数据技术处理海量数据,并且能够将不同需求、不同业务有效整合,为上层应用提供定制化的服务。简单讲就是“统一平台,应用百花齐放”。

而对于构建大数据平台的关键即技术选择而言,由于运营商大数据平台数据类型复杂,涵盖了传统的结构化数据,也涉及信令等实时流数据,以及互联网等非结构化数据,因此单一技术无法满足要求,“大数据平台的技术选择未来应以深度定制的混搭结构为主”,耿向东特别强调。传统关系型数据库能进行复杂的关联分析、多维挖掘,对于结构化数据的处理有它的独到之处。Hadoop比较擅长非结构化和半结构化数据的加工和提炼,对海量分布式数据的处理效率非常高,但不擅长做复杂多维关联分析。也就是说,对于海量的低价值、低密度数据的加工和处理,运营商可以采用Hadoop这样的计算体系;在处理完这些数据,并整合、关联、汇总,形成高价值数据后,运营商可以使用Oracle等传统的数据库或MySQL这样的新型数据库。

“基础设施的云化,是应对大数据挑战的必然。”耿向东表示。中国联通强调资源的池化和云化建设,计算和存储资源应该集中、共享、开放,技术选择也依据这几个基本原则,所有应用全面向云化的方向迁移,利用“X86+虚拟化”以及大数据分布式计算,构建超级大的集群,面向应用提供计算能力和存储能力。

在大数据环境下,为了应对急剧膨胀的接口、数据、作业和应用等,电信运营商必须对数据进行“全面的管控”。在耿向东看来,“全面的管控”应以元数据管理为基础,覆盖数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全管理的全过程;而在运营过程中,通过元数据驱动开发进程,并始终保持元数据与生产环境的同步更新。

“数据安全,是数据资产的保护伞,大数据时代尤其如此。”耿向东强调。鉴于大数据价值和经济利益的驱动,各种机构、各种企业、各种群体出于主动的诉求或者被动的泄露,大数据多源头、多维度的数据关联和分析使得个人信息更加容易被获取、被利用,个人信息安全、个人隐私面临前所未有的挑战。但是目前,我国在个人信息安全方面的社会意识和法律基础相对薄弱,个人信息资源的合法和非法利用之间的边界相对模糊。因此,面向大数据时代,应快速构建个人信息安全保障体系,完善个人信息安全法律细则,强化行业自律,加大惩治力度,促进个人信息的合理利用。中国联通非常强调对客户信息、客户隐私的安全保障,目前已经成立专门的信息安全部,并制定了一整套的信息安全保护机制和流程,以确保数据在内部流转、系统流转乃至外部流转的过程中是安全可控的。

关键字:电信运营商半结构化数据智慧服务

本文摘自:中国信息产业网-人民邮电报

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素胚勾勒运营商眼中的大数据有何特征?

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2013-10-08 09:51:45 本文摘自:中国信息产业网-人民邮电报

传统的电信市场已经沦为彻底的“红海”,OTT对传统电信业务的替代和冲击也日益严重,电信运营商迫切需要从传统的“话音经营”模式向“流量经营”模式转变。“没有数据就没有发言权”,在这场转型过程中,大数据将扮演和发挥怎样的角色?如何帮助电信运营商拓展新的价值蓝海?为此,《人民邮电》报记者专访了中国联通信息化事业部副总经理耿向东。

技术进步:驱动大数据时代到来

大数据时代的真正到来,与技术进步密不可分。正如耿向东所说,数据所拥有的价值的发现和使用,“是技术进步给我们带来的一个奇迹”。

“云计算改变IT架构,大数据改变商业模式”,耿向东强调。在未来,企业所有能够量化的内容,全部都会数字化、数据化。在这个过程中,云计算使得计算能力和存储能力高弹性、高扩展、低成本,大数据海量分布式处理与数据价值分析挖掘能够以更高的效率、更低的成本,去涵盖那些原本我们认为没有价值或者是没有能力处理的数据,让我们可以用更全面、更多维的数据去衡量企业经营管理,提升客户感知与服务,也使得新的商业模式创新成为可能。可以说,云计算、大数据等技术的成熟为数字化、数据化企业奠定了基础,而数据也将成为企业未来核心的、关键的资产之一。

值得注意的是,数据挖掘成本的降低,是大数据规模商用的一个重要前提。“很多数据,尽管有价值,但价值的力度却非常低,例如移动用户的上网日志,一天的数据量就会达到二三十个T。”耿向东介绍道,“但通过对这些数据的挖掘分析就可以发现许多有价值的信息,例如发现用户消费行为和使用偏好等。”过去,正是因为要得到“高价值的数据”需要付出很高的代价,因此海量的数据尽管存在,但却无人问津;今天,大数据挖掘成本的降低,让在浩瀚的“数据海洋”中获取高价值、高密度、高聚合的结构化的数据成为可能,大数据时代才真正来临。

五大特征:勾勒运营商眼中的大数据

面对已经存在或者正在诞生的海量数据,究竟什么样的数据才是有价值的呢?耿向东认为,电信运营商关注的大数据,应该是具备“真、大、快、活、全”特征的五大类数据。

其中,“真”是指真实准确的基础数据,“大”是涵盖核心生产运营、客户行为感知、网络网元等的海量数据,“快”则强调数据应具有时效性,“活”则指易扩展、松耦合、可灵活开放的数据,“全”则是指应覆盖结构化、半结构化、非结构化多类型数据和多种数据源。这些数据的分布、特征、应用场景各不相同,必须采用不同的技术手段予以采集、存储、加工与整合,进而形成高价值、高密度、高聚合的结构化的数据,并服务于各类应用。

对电信运营商而言,大数据要求其必须从传统的以BSS为核心的数据的惯性思维和局限中解脱出来,进一步涵盖业务平台、通信网络、互联网、外部合作等各类数据,面向市场、面向客户、面向服务,加快这五大类数据的整合与关联,兼顾数据处理的成本与效率,快速提升数据的挖掘与应用能力,充分发挥企业大数据的核心价值与边际效应。

应对挑战:发挥优势 弥补短板

大数据转化为商业价值的能力已经被互联网行业充分证明。面对大数据的价值蓝海,电信运营商如何才能把握住机会呢

“挑战在于你掌握哪些数据,你对于数据的分析、挖掘水平和能力怎么样,产品转化速度怎么样,商业运作能力怎么样。”耿向东表示。客观来看,运营商掌握的真实用户资料、通信特征、消费行为、流量访问、终端类型、位置等信息,更准确、更全面、更便捷、更具商业价值,但电信运营商过去积累的主要经验,来自于传统的通信产品和服务,很难做到面向每一个用户的精准的洞察和业务提供,许多的数据白白流失,没能将其真正转化为价值。

今天,云计算和大数据提供了基础的技术可能,使得我们可以发挥电信运营商的先天优势,把这些数据整合起来,管理好这些数据,进一步分析和挖掘,提炼出面向新的商业模式的,或者面向客户感知的数据,并大力推进数据应用从传统的报表分析,向企业全景分析、决策辅助、生产能力嵌入和智慧服务转化,真正地参与到大数据、互联网、移动互联网的竞争中来。毫无疑问,对客户的感知能力、对流量的感知能力,是流量经营转型和应对OTT挑战,促进与互联网企业竞争与合作的关键能力。

在大数据领域,中国联通无疑是一个先行者。耿向东表示,对于移动用户上网流量数据的挖掘,已经让中国联通看到了大数据所蕴含的巨大价值。中国联通首先重点解决客户流量计费争议的难题,倡导“透明消费”,让客户能够清楚、直观地去实时查询自己的流量使用情况,进而合理安排自己的流量消费计划;而后,中国联通又通过这些数据,感知客户需求,用于改善客户的服务体验,为用户提供更好更合适的产品和服务,以最低的成本,精准快速地推送给客户;也进一步用于判断网络基站的使用是否饱和、网络规划是否合理,进而有针对性地指导后续网络建设等……

策略转变:构筑大数据平台

要应对大数据时代的挑战,运营商就必须求“变”。

与此相应,中国联通全面启动了以数据为中心的集中化、一体化IT系统建设。过去,每个系统从应用到数据,全部采用的是烟囱式的建设模式,这导致在数据层面,分散、割裂的数据难以具备一致性,数据和数据之间整合的代价也就非常高昂,数据的应用很难发挥其整合优势。为了彻底改变这一局面,中国联通未来的建设模式全部要转变为“数据+平台+应用”的模式,构建全集团唯一的、集中的、开放的大数据平台,并在这个平台上由各级经营主体和外部合作以自主、灵活、可控地构建各种各样的应用。

在这场非常重要的建设模式的转变中,大数据平台的构建无疑是重中之重。中国联通计划把所有IT核心的数据、网元侧的数据、互联网的数据,乃至外部合作中和关联企业或者第三方交换的数据,全部整合,形成能够反映企业全景、客户全景、所有产品、渠道的大数据平台。这个平台采用大数据技术处理海量数据,并且能够将不同需求、不同业务有效整合,为上层应用提供定制化的服务。简单讲就是“统一平台,应用百花齐放”。

而对于构建大数据平台的关键即技术选择而言,由于运营商大数据平台数据类型复杂,涵盖了传统的结构化数据,也涉及信令等实时流数据,以及互联网等非结构化数据,因此单一技术无法满足要求,“大数据平台的技术选择未来应以深度定制的混搭结构为主”,耿向东特别强调。传统关系型数据库能进行复杂的关联分析、多维挖掘,对于结构化数据的处理有它的独到之处。Hadoop比较擅长非结构化和半结构化数据的加工和提炼,对海量分布式数据的处理效率非常高,但不擅长做复杂多维关联分析。也就是说,对于海量的低价值、低密度数据的加工和处理,运营商可以采用Hadoop这样的计算体系;在处理完这些数据,并整合、关联、汇总,形成高价值数据后,运营商可以使用Oracle等传统的数据库或MySQL这样的新型数据库。

“基础设施的云化,是应对大数据挑战的必然。”耿向东表示。中国联通强调资源的池化和云化建设,计算和存储资源应该集中、共享、开放,技术选择也依据这几个基本原则,所有应用全面向云化的方向迁移,利用“X86+虚拟化”以及大数据分布式计算,构建超级大的集群,面向应用提供计算能力和存储能力。

在大数据环境下,为了应对急剧膨胀的接口、数据、作业和应用等,电信运营商必须对数据进行“全面的管控”。在耿向东看来,“全面的管控”应以元数据管理为基础,覆盖数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全管理的全过程;而在运营过程中,通过元数据驱动开发进程,并始终保持元数据与生产环境的同步更新。

“数据安全,是数据资产的保护伞,大数据时代尤其如此。”耿向东强调。鉴于大数据价值和经济利益的驱动,各种机构、各种企业、各种群体出于主动的诉求或者被动的泄露,大数据多源头、多维度的数据关联和分析使得个人信息更加容易被获取、被利用,个人信息安全、个人隐私面临前所未有的挑战。但是目前,我国在个人信息安全方面的社会意识和法律基础相对薄弱,个人信息资源的合法和非法利用之间的边界相对模糊。因此,面向大数据时代,应快速构建个人信息安全保障体系,完善个人信息安全法律细则,强化行业自律,加大惩治力度,促进个人信息的合理利用。中国联通非常强调对客户信息、客户隐私的安全保障,目前已经成立专门的信息安全部,并制定了一整套的信息安全保护机制和流程,以确保数据在内部流转、系统流转乃至外部流转的过程中是安全可控的。

关键字:电信运营商半结构化数据智慧服务

本文摘自:中国信息产业网-人民邮电报

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