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运营商数据分析从哪起步

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-05-06 17:22:29 本文摘自:中国电子报、电子信息产业网

如果说货币是金融市场流动的血液,数据就是信息社会得以运转的血液。“运营商在大数据的应用领域具有天然优势,在通信网络上,承载了用户所有的通信行为,相比互联网公司,运营商获取的信息更准确、更全面、更便捷。”在日前通信学会举办的“2014国际数据产业峰会”上,中国联通研究院平台与云计算研究中心主任张云勇表示。目前三大运营商都在引入大数据的分析,希望能够进一步分析和挖掘数据价值。

拥有五大数据源

运营商数据包括IT生产系统的数据、业务平台数据、通信网络数据、互联网数据、外部合作伙伴数据等五类数据资源。

张云勇认为,运营商数据包括五大类数据源。

第一类是IT生产系统的数据。特点是核心基础数据,覆盖面广;总量达到10PB,已经整合M/B城域数据近1PB;数据价值密度高;可信度高,但目前分散的建设模式,给数据生产质量保证带来困难。

第二类是业务平台数据。目前正在整合VAC,是基站业务数据,总量已经达到PB级,其数据价值密度低,但包含了用户在增值业务方面的关键信息,而且由于是内部数据,可信度高。

第三类是通信网络数据。目前仅采集了互联网流量数据,总量达到100PB/年,数据价值密度低,但包含了用户位置、事件、体验等关键信息,数据的可信度高。

第四类是互联网数据。目前尚未采集,互联网数据总量达到1000PB/年,价值密度低,包含了互联网上的各种行为/言论,由于外部数据,可信度低,需要验证。

第五类是外部合作伙伴数据。目前尚未采集,初期总量不大,数据价值密度中等,包含了第三方的用户、企业的各方面信息。因为是外部数据,可信度中等,需要与内部可信数据相互验证。

但同时这些数据的水平参差不齐。运营商获得的数据中存在的主要问题有:企业内数据定义缺失,数据项缺失;数据属性不完整,企业外数据无暇顾及;数据在多个系统中重复采集、重复存储;系统数据无法关联、共享,数据整合困难;系统林立,数出多门;数据时效性差,使用者无法及时获得所需信息;数据使用不方便,方法繁琐;手工报表多。有的数据质量差,数据不完整,数据不一致。“没有准确的数据支撑,就难以进行深度分析,决策缺乏可靠依据。”张云勇说。

数据如何应用

运营商可以在市场开拓、企业管理、业务开发、客户服务和网络优化等方面实现大数据的分析应用。

目前大数据的所有权和大数据创新思维在大数据价值链构成中重要性在上升,而大数据技术能力的重要性在下降。运营商的五类大数据来源不同,结构不同,数据的整合、分析以及挖掘特点也各不相同。张云勇认为可以在市场开拓、企业管理、业务开发、客户服务和网络优化等方面实现大数据的分析应用。

他说:“在市场开拓上,可以利用社交媒体收集用户信息,了解客户满意度和消费习惯,为用户提供针对性的套餐;通过情感分析、语义分析等技术,针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;收集用户呼叫行为、互联网行为等,为每个客户构建交往圈,可用于交叉营销。”

在企业管理上,可以基于内部和外部数据实时得到报表与分析报告,可以发现并降低收入的流失。在业务开发上,可以发现与内容提供商共同进行流量经营与合作的新机制,可以获取用户位置情况,做时空分析,为公共部门提供数据;监测电话、即时消息、邮件、博客等信息,实现舆情监控,配合安全部门采取措施。在客户服务上可以收集各个接触渠道的信息,了解服务投诉情况和用户满意情况,实时地了解用户呼叫接通和掉话情况,为客户满意度和流失预测提供依据。在网络优化上,实时发现网络瓶颈,并快速进行解决;预测网络流量峰值,预警导演流量,防止网络堵塞和宕机。

在大数据技术选择上,目前没有一项技术能够同时满足所有的技术要求,需要选择混搭架构。运营商通过选择MPP数据库、HADOOP、流数据处理作深度融合,形成大数据整合架构;并在特殊的场景,选择内存数据库、列存数据库作为补充。

建设大数据能力

三大运营商都在建设自己的大数据能力,同时也在研究如何使通信网络更适合云计算、大数据的发展需求。

三大运营商都在建设自己的大数据能力,同时也在研究如何使通信网络更适合云计算、大数据的发展需求。

目前,中国移动利用大数据做了三种尝试。一是改善用户体验。中国移动增加语音搜索,通过知识库实现机器人智能回答;二是利用大数据帮助进行市场决策;三是利用大数据优化网络质量,包括移动网络、终端。目前,中国移动已经开发了大数据批处理系统、大数据查询、大数据分析挖掘系统。

中国移动通信研究院云计算系统部徐萌说:“去年年底,中国移动发布了大云2.5产品架构。我们还将建设大云产品开源社区,增强产品的研发和推广能力,希望能够有更多针对运营商系统做的开源软件。”

张云勇说:“中国联通建立大数据能力的思路是以集中数据为种子,统一顶层架构设计、集中数据统一管理、开放数据能力服务;以数据集中引领生产系统集中,以数据模型(字典)规范化促进生产系统逻辑集中;加速数据应用面向生产系统的支撑,促进生产应用的流程贯穿。”

中国联通目前正在建立大数据云化应用体系U-Cloud-D技术架构。数据源来自生产系统、业务平台、通信网络、互联网和外部合作伙伴,在PaaS层面,形成统一数据服务支撑体系,包括:数据采集与交换平台、数据服务支撑平台、开放式应用平台和数据管控平台。在应用层上,形成大数据云化应用体系,可以有企业内部应用、自助式服务、大数据扩展应用和大数据创新应用。

关键字:运营商云化时空分析PaaS

本文摘自:中国电子报、电子信息产业网

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运营商数据分析从哪起步

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-05-06 17:22:29 本文摘自:中国电子报、电子信息产业网

如果说货币是金融市场流动的血液,数据就是信息社会得以运转的血液。“运营商在大数据的应用领域具有天然优势,在通信网络上,承载了用户所有的通信行为,相比互联网公司,运营商获取的信息更准确、更全面、更便捷。”在日前通信学会举办的“2014国际数据产业峰会”上,中国联通研究院平台与云计算研究中心主任张云勇表示。目前三大运营商都在引入大数据的分析,希望能够进一步分析和挖掘数据价值。

拥有五大数据源

运营商数据包括IT生产系统的数据、业务平台数据、通信网络数据、互联网数据、外部合作伙伴数据等五类数据资源。

张云勇认为,运营商数据包括五大类数据源。

第一类是IT生产系统的数据。特点是核心基础数据,覆盖面广;总量达到10PB,已经整合M/B城域数据近1PB;数据价值密度高;可信度高,但目前分散的建设模式,给数据生产质量保证带来困难。

第二类是业务平台数据。目前正在整合VAC,是基站业务数据,总量已经达到PB级,其数据价值密度低,但包含了用户在增值业务方面的关键信息,而且由于是内部数据,可信度高。

第三类是通信网络数据。目前仅采集了互联网流量数据,总量达到100PB/年,数据价值密度低,但包含了用户位置、事件、体验等关键信息,数据的可信度高。

第四类是互联网数据。目前尚未采集,互联网数据总量达到1000PB/年,价值密度低,包含了互联网上的各种行为/言论,由于外部数据,可信度低,需要验证。

第五类是外部合作伙伴数据。目前尚未采集,初期总量不大,数据价值密度中等,包含了第三方的用户、企业的各方面信息。因为是外部数据,可信度中等,需要与内部可信数据相互验证。

但同时这些数据的水平参差不齐。运营商获得的数据中存在的主要问题有:企业内数据定义缺失,数据项缺失;数据属性不完整,企业外数据无暇顾及;数据在多个系统中重复采集、重复存储;系统数据无法关联、共享,数据整合困难;系统林立,数出多门;数据时效性差,使用者无法及时获得所需信息;数据使用不方便,方法繁琐;手工报表多。有的数据质量差,数据不完整,数据不一致。“没有准确的数据支撑,就难以进行深度分析,决策缺乏可靠依据。”张云勇说。

数据如何应用

运营商可以在市场开拓、企业管理、业务开发、客户服务和网络优化等方面实现大数据的分析应用。

目前大数据的所有权和大数据创新思维在大数据价值链构成中重要性在上升,而大数据技术能力的重要性在下降。运营商的五类大数据来源不同,结构不同,数据的整合、分析以及挖掘特点也各不相同。张云勇认为可以在市场开拓、企业管理、业务开发、客户服务和网络优化等方面实现大数据的分析应用。

他说:“在市场开拓上,可以利用社交媒体收集用户信息,了解客户满意度和消费习惯,为用户提供针对性的套餐;通过情感分析、语义分析等技术,针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;收集用户呼叫行为、互联网行为等,为每个客户构建交往圈,可用于交叉营销。”

在企业管理上,可以基于内部和外部数据实时得到报表与分析报告,可以发现并降低收入的流失。在业务开发上,可以发现与内容提供商共同进行流量经营与合作的新机制,可以获取用户位置情况,做时空分析,为公共部门提供数据;监测电话、即时消息、邮件、博客等信息,实现舆情监控,配合安全部门采取措施。在客户服务上可以收集各个接触渠道的信息,了解服务投诉情况和用户满意情况,实时地了解用户呼叫接通和掉话情况,为客户满意度和流失预测提供依据。在网络优化上,实时发现网络瓶颈,并快速进行解决;预测网络流量峰值,预警导演流量,防止网络堵塞和宕机。

在大数据技术选择上,目前没有一项技术能够同时满足所有的技术要求,需要选择混搭架构。运营商通过选择MPP数据库、HADOOP、流数据处理作深度融合,形成大数据整合架构;并在特殊的场景,选择内存数据库、列存数据库作为补充。

建设大数据能力

三大运营商都在建设自己的大数据能力,同时也在研究如何使通信网络更适合云计算、大数据的发展需求。

三大运营商都在建设自己的大数据能力,同时也在研究如何使通信网络更适合云计算、大数据的发展需求。

目前,中国移动利用大数据做了三种尝试。一是改善用户体验。中国移动增加语音搜索,通过知识库实现机器人智能回答;二是利用大数据帮助进行市场决策;三是利用大数据优化网络质量,包括移动网络、终端。目前,中国移动已经开发了大数据批处理系统、大数据查询、大数据分析挖掘系统。

中国移动通信研究院云计算系统部徐萌说:“去年年底,中国移动发布了大云2.5产品架构。我们还将建设大云产品开源社区,增强产品的研发和推广能力,希望能够有更多针对运营商系统做的开源软件。”

张云勇说:“中国联通建立大数据能力的思路是以集中数据为种子,统一顶层架构设计、集中数据统一管理、开放数据能力服务;以数据集中引领生产系统集中,以数据模型(字典)规范化促进生产系统逻辑集中;加速数据应用面向生产系统的支撑,促进生产应用的流程贯穿。”

中国联通目前正在建立大数据云化应用体系U-Cloud-D技术架构。数据源来自生产系统、业务平台、通信网络、互联网和外部合作伙伴,在PaaS层面,形成统一数据服务支撑体系,包括:数据采集与交换平台、数据服务支撑平台、开放式应用平台和数据管控平台。在应用层上,形成大数据云化应用体系,可以有企业内部应用、自助式服务、大数据扩展应用和大数据创新应用。

关键字:运营商云化时空分析PaaS

本文摘自:中国电子报、电子信息产业网

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