何鸿凌-电信运营商大数据应用和架构实践

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

中国电信运营商组织与人力资源转型研究报告

中国电信运营商组织与人力资源转型研究报告前言发达国家和地区的发展实践已经表明，电信行业是促进国家和区域经济竞争力提高的基础产业。电信行业发展水平本身就是衡量一个国家竞争力的主要指标，更为重要的是，电信行业对基础设施的完善、信息化水平的提高、企业和政府效率的改进等都会产生倍增效应，能够更快地推动经济发展和国家竞争力提升。因此，电信行业是一个具有战略意义的产业，历来受到世界各国政府的高度关注。从行业发展来看，全业务运营已成为电信运营商未来发展的必然趋势，全世界有实力的电信运营商都在通过兼并、重组来实现其全业务市场战略。早在2007 年，福布斯排行中全球排名前20 位的电信运营商中，全业务运营的就有16 家公司，占80%，可以看出，全业务运营商占绝大多数。与国外电信巨头相比，中国的电信运营商在全业务运营上还处于起步探索阶段。 2008 年的新一轮电信重组预示了未来国内三大电信运营商竞争的格局，同时也将电信行业正式推到了“全业务运营时代”，这意味着电信运营商将同时面临巨大的市场机遇和挑战。在获得全业务运营牌照后，如何运用现有资源实现内外兼顾，从市场运营和管理支撑两个层面进行改革，顺利开展全业务运营，成为各运营商关注的焦点。对于中国电信运营商来说，一方面要借鉴国际运营商的成功实践，避免其曾经走过的弯路；另一方面应结合中国国情和组织特点，抓住全业务运营和3G 这个契机，构建新的发展战略和竞争战略。而如何通过组织和人力资源的转型，推动实现全业务运营战略，既是运营商重点思考的问题，也是本次研究的着力点。理解中国电信运营行业一、行业格局调整，发展前景广阔光明 1.承接国家信息化战略。党的十七大报告对信息化给予了高度重视，推进信息化的思想贯穿全篇，并将信息化列入“五化”之一。报告首次提出了信息化与工业化融合的崭新命题。信息化的定位是“五化”的“活化剂”，为“四化”的发展提供了现代化的工具和手段；通

电信业数字化转型白皮书(2018年)

电信业数字化转型白皮书
——网络软化下的战略选择（2018年）
中国信息通信研究院 2018年7月

前言
人类历史正经历第四次工业革命，数字化的浪潮席卷全球。这促使电信运营商开启了数字化转型的历程。电信运营商的数字化转型是一个长期的过程，随着技术的创新，其内涵也不断地得到丰富。近期，网络软化技术的发展再次使得电信运营商的数字化转型的内涵得以扩展。转型从前期主要聚焦于业务层，发展为业务层、网络层和内部管理运营更加全面的数字化转型，并且，网络软化驱动的数字化转型成为电信运营商数字化转型的关键部分。
相比其前期单一的做综合信息服务提供商而言，网络软化使得电信运营商的数字化转型不再仅停留于业务层转型，更需要展开对企业内部生产方式和生产关系的深层次变革。因为，网络软化使得电信运营商的业务交付方式发生根本改变，对其核心能力提出了挑战，也从思维模式、价值理念到人员技能和运营模式等都对电信运营商提出了全方位的转型要求。如何实现这样的全面转型是电信运营商在整个数字化浪潮中必须要交出的一份答卷。
本报告聚焦于网络软化进程中电信运营商普遍面临的三大重要问题，生态位选择、运营组织方式变革和人才队伍转型。报告力图为电信运营商数字化转型给出一些新的方向性和具体性的建议，为政府推动电信行业升级提出一些政策建议。
网络软化将给业务创新带来极大的灵活性，网络业务的个性化也将提升客户体验，满足客户的差异化需求，从而大幅提升网络价值。

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析院（系）：经济与管理学院（工商管理系）专业：人力资源管理班级：1102班学生姓名：刘丹导师姓名：尹丽英职称：讲师起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表指导教师评语

目录摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明）数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？；分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业智能应用的思考
孙少陵中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验优化网络质量助力市场决策刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，提升企业价值
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工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

中国电信运营商的业务转型与提升

中国电信运营商的业务转型与提升虽然中国电信业目前形成了比较明显的分业经营格局，但在各地具体操作过程中，各大电信运营商纷纷结合自身的网络优势和资源优势，向其他领域拓展，从而使目前中国电信业形成了一些从分业经营向全业务经营格局过渡的迹象。? 2006年，面对目前数据业务大发展，而基础语音业务增长放缓的局面，中国电信企业需要对自身业务进行重新的定位和业务转型。? 1、向全业务运营商方向转型虽然中国电信业目前形成了比较明显的分业经营格局，但在各地具体操作过程中，各大电信运营商纷纷结合自身的网络优势和资源优势，向其他领域拓展，从而使目前中国电信业形成了一些从分业经营向全业务经营格局过渡的迹象。自2005年信息服务业大行业观念被提出后，各大电信运营商已开始行动起来。中国移动正从“移动通信专家”向“移动信息专家”过渡。与中国移动加速版图扩张的转型任务相比，中国电信的转型则更为紧迫。固网运营商目前面临着“投资拉动型”增长模式已经过时，以高投入、价格战的方式难以保持长期可持续发展等诸多问题，中国电信向综合信息服务提供商转型的策略也已实施近一年的时间。可以说，目前中国的4大电信运营商均向全业务方向发展，随着3G牌照的发放，在固网运营商拥有了移动牌照后，移动运营商也将拥有固网业务经营权。届时，发展综合业务已成为中国电信运营商的必然选择。而未来全业务运作情况下，各大电信运营商将会衍生出众多的融合业务。

表1 各大电信运营商的战略转型方向 2、向产业链上下游方向延伸由于固话业务已不再是固网运营商的主力增长业务，因而固网运营商目前更看好宽带业务，特别是宽带接入业务。随着互联网的重新崛起，宽带业务成为互联网接入的主流方式(2006年上半年拨号上网用户数下降485.8万户，而宽带接入用户数则上升755.8万户)。随着计算机应用的普及，宽带接入业务存在着巨大的发展空间。但不论是传统的固话业务，还是宽带接入业务(也包括专线接入业务)，固网运营商在其间都只是提供信息通道，而目前市场前景看好的则是各类宽带应用业务。目前，宽带应用业务基本上都是由互联网增值服务商(ICP)提供的，主流的宽带应用业务包括网络游戏、即时通讯(IM)、电子商务、网络搜索等业务，固网运营商在这些宽带应用业务上几乎没有什么直接的收益(除了租用信息通道外，有时还需向这些大的增值服务商提供访问流量分成)。这样，除继续支持宽带增值服务商外，固网运营商也开始向自主的开发固网增值应用(包括固话语音增值应用和宽带增值应用)方向发展。同时，固网运营商还将宽带接入业务与固话业务、各类固网增值业务捆绑销售，以期获取更大的协同效益。例如，中国电信将互联星空打造成为互联网增值服务的统一平台，不仅需要技术平台，也需要建立合理的价值分配模式，加强对SP和CP的协调能力。

中国三大电信运营商的优劣比较

中国三大电信运营商的优劣比较？ [ 标签：中国,电信运营商,优劣 ] 联通，电信，移动，在针对青年人的策略上，各有什么优劣？景荇仰祉回答:4 人气:152 解决时间:2009-07-22 10:02 满意答案好评率：70% 联通是三大电信运营商中3G上网网速最快的，上行和下载速度有是3.1M 左右，最快可以达到7.2M但是它的网络覆盖还不是很好，就拿广西联通来说，到目前为止3G开放的城市也就是南宁和桂林，电信的无线上网速度现在确实是不怎么样！但是保证只是仅次与联通，它的网络覆盖是三大运营商中最广的，因为电信的G网是由去年根联通买的C网升级而来的，电信接手C网不到半年就把我国的大部分系统升级完毕，并且已经成功放号了，要是你用电信的3G漫游，那就是一个字好，因为有手机信号的地方就可以上网了（前提开放3G），还有，电信的发言人已经声明，到今年10月底我国的大部分县级以上地区都可以使用3G业务了。呵呵！你要知道移动联通它们以前可是由电信重组而来的，一起支持电信老大哥吧！还有，最新的消息，北京电信称到2012年家庭上网网速将达到20M，而企业也将达到10M左右。还有移动的TD—CDMA是有自主知识产权的，但是到目前为止，移动的3G技术可以说得上还不算很成熟.所以呢！移动3G是上网速度还算比较慢的那种.至于资费问题，现在三大运营商还没有真正实现标准化，其实吧！我国的三大运营商都有着自己的优点，而这个优点，也是其他电信运营商所没有的。联通的WCDMA（WAP-CDMA）是国际上很多拥有3G网络国家比较常用的网络，技术上在我国来说还是算比较成熟的，你看看目前三大运营商中联通的网速也是最快的。移动的TD-SCDMA，是算自己的自主知识产权，技术是比较先进的那种，但是呢！目前有一个致命的缺点，那就就是技术不成熟，具体可以从网速看得出来。呵呵！随便说说电信吧！电信的CDMA2000，是由去年跟联通买的C网升级而来的，是目前三大运营商中网络升级最容易的，但是它也有一个致命的缺点，那就是电信的3G算不上真正的3G，充其量也就2.75G，因为CDMA2000的技术已经成熟到落后的局面了，虽然已经升过级了，但是要想实现真正的3G还得升级啊！CDMA可是用了差不多10年的老网络了，这样的网络可不安全....但是电信也还是有自己的实力的，那就是目前它的网络是覆盖得最广的，资费也算比较合理的。网络也是不错的（至少比移动好），稳定性和覆盖性都是最好的。其实呢！每个电信运营商都是有自己的优点，这个优点还有你们选择自己喜欢的用，还有选择合适你的。你还有什么不懂的吗？我会尽力帮助你的 3G无线上网他们最慢，联通最快，电信最稳定目前3G有三种主流国际标准，分别是欧版的WCD-MA、美版的CDMA2000和中国

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。中国联通：大数据产品体系发展为六大类中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

大数据技术架构解析

大数据技术架构解析作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。一、大数据建设思路 1)数据的获得大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存

真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度（1）业务流程管理成熟度模型业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

电信运营商的业务转型与提升

电信运营商的业务转型与提升 Final revision on November 26, 2020

中国电信运营商的业务转型与提升虽然中国电信业目前形成了比较明显的分业经营格局，但在各地具体操作过程中，各大电信运营商纷纷结合自身的网络优势和资源优势，向其他领域拓展，从而使目前中国电信业形成了一些从分业经营向全业务经营格局过渡的迹象。 2006年，面对目前数据业务大发展，而基础语音业务增长放缓的局面，中国电信企业需要对自身业务进行重新的定位和业务转型。 1、向全业务运营商方向转型虽然中国电信业目前形成了比较明显的分业经营格局，但在各地具体操作过程中，各大电信运营商纷纷结合自身的网络优势和资源优势，向其他领域拓展，从而使目前中国电信业形成了一些从分业经营向全业务经营格局过渡的迹象。自2005年信息服务业大行业观念被提出后，各大电信运营商已开始行动起来。中国移动正从“移动通信专家”向“移动信息专家”过渡。与中国移动加速版图扩张的转型任务相比，中国电信的转型则更为紧迫。固网运营商目前面临着“投资拉动型”增长模式已经过时，以高投入、价格战的方式难以保持长期可持续发展等诸多问题，中国电信向综合信息服务提供商转型的策略也已实施近一年的时间。

可以说，目前中国的4大电信运营商均向全业务方向发展，随着3G牌照的发放，在固网运营商拥有了移动牌照后，移动运营商也将拥有固网业务经营权。届时，发展综合业务已成为中国电信运营商的必然选择。而未来全业务运作情况下，各大电信运营商将会衍生出众多的融合业务。表1 各大电信运营商的战略转型方向 2、向产业链上下游方向延伸由于固话业务已不再是固网运营商的主力增长业务，因而固网运营商目前更看好宽带业务，特别是宽带接入业务。随着互联网的重新崛起，宽带业务成为互联网接入的主流方式(2006年上半年拨号上网用户数下降万户，而宽带接入用户数则上升万户)。随着计算机应用的普及，宽带接入业务存在着巨大的发展空间。但不论是传统的固话业务，还是宽带接入业务(也包括专线接入业务)，固网运营商在其间都只是提供信息通道，而目前市场前景看好的则是各类宽带应用业务。目前，宽带应用业务基本上都是由互联网增值服务商(ICP)提供的，主流的宽带应用业务包括网络游戏、即时通讯(IM)、电子商务、网络搜索等业务，固网运营商在这些宽带应用业务上几乎没有

2016年电信运营商大数据分析报告(经典版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年8月

目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16

42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35

6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

中国电信实业公司转型战略方案分析

中国电信实业公司转型战略分析拉里·博西迪和拉姆·查兰博士认为，商务环境的周期性变化属于商务生活中正常的起伏跌宕，任何一个能干的经理都能应付自如。结构性变化则是对挣钱基本方式的根本性的、长期的更改。中国电信实业所处行业变化的种种迹象表明，结构性调整已经到来，实业发展战略面临新的思考。作为中国电信改革的重要组成部分，主辅业分离如果不能使各省电信实业公司持续、稳定、健康发展，广大实业员工不能共享改革成果，那么，这种改革就只能算是物理意义上的外科手术，对于中国电信集团整体改革来说，并没有取得完全成功。为此，2005年初，中国电信集团公司新的领军人物王晓初总经理为中国电信实业提出了做“通信运营商的服务商”的战略定位和“重点地区、重点业务整合上市，非重点地区、非重点业务有序退出，不留实业存续企业”的发展思路，希望通过三年努力，改变目前主实业发展不均衡的局面，把实业公司带上资本市场，成为效益突出、结构合理、管理高效、机制灵活，具备鲜明现代企业特征，具有核心竞争力的大型企业集团。然而，随着技术的进步、消费的变化、市场的饱和和企业之间的竞争，通信行业的结构性调整正在加快，国内、国际各大通信运营商都在积极推进转型，以适应新的变化。在这个大背景下，电信实业仅仅把自己定位于通信运营商的服务商，已经不能适应行业“结构性的调整”，等到变化显而易见时，中国电信实业可能会错失转型良机。洞悉结构调整

中国电信实业所经营的通信设计、施工、监理、维护等业务，与通信行业的发展紧密相联。通信运营商的战略转型、产业链的发展变化，无不对实业公司产生直接或间接的影响。在资本市场预期不断提高、ARPU逐年下滑的双重作用下，通信运营商近几年的压力日益加剧，单靠投资拉动收入增长的经营模式已经不能适应行业发展的需要。去年以来，各大通信运营商纷纷在发展思路、业务结构、网络建设等方面实施转型，相应地在投资结构上也发生了较大转变，用于传统网络、设备的投资进一步减少。通信运营商投资变化以及资本市场对通信运营商资本性支出占收入比的控制要求，对主要为通信运营商提供设计、施工、监理业务，收入主要来自运营商资本性支出的实业公司，造成了一定的经营风险。而这些业务收入在实业公司总收入中又占据较大比重。随着通信运营商转型工程的加快，这种风险会被进一步放大。通信行业高速运行了近十年，通信建设市场迅速膨胀，企业数量快速增加，市场竞争日益激烈，行业利润大幅下降。以地处中部地区的安徽省为例，在省通信管理局备案的通信用户管线建设、设计、系统集成、监理等企业近200家。通信运营商全面实行项目招投标后，建设市场竞争更趋白热化，行业收费标准早已是明日黄花被束之高阁，打折成为交易的潜规则，在设计市场上甚至出现了一折的项目。这种血淋淋的搏杀，对历史包袱沉重、人工成本较高、经营行为规范的实业公司来说，无疑是饮鸩止渴。

电信运营商该如何利用大数据

电信运营商该如何利用大数据? 大数据市场前景广阔。市场研究公司 Marketsa ndMarkets 最新发布的一份报告预计，从2013年到2018年，全球大数据市场将会出现年均26%的增长率，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球范围内的许多企业都在进军大数据应用市场，同时，大数据也为电信运营商带来了新的盈利空间以及新的挑战。大数据“美好时代”来临互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升I 1 0 IJ D J C □ 1 c

效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的云计算、奇虎360的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通过云技术、大数据构建了电商帝国……大数据引发的信息融合正在改变着IT企业的发展方

分析：中国电信运营商转型后趋势

分析：中国电信运营商转型后趋势从红海到蓝海的激烈搏杀在竞争惨烈的“红海”空间内经营，只能使自己的成长空间日益狭窄。让我们看一下中国电信在2005年年初的所处的尴尬处境：第一，中国电信的收入市场份额不断降低，从2004年1月-5月的29.7%同比下降为28.8%,与此对应的是中国移动由2004年的38.0%上升为39.5%。中国电信的电话用户数增速不断放缓，从2005年1月的1001万新增用户下降到2005年5月的516万。第二，竞争形势严峻，移动领先优势进一步扩大，截止到2005年5月中国移动用户数与中国电信固话用户数之比为1.2:1,移动话务量与固定话务量之比为1.8:1。第三，城市住宅用户发展趋于饱和，近半数省份城市住宅电话普及率超过70％，六个省城市住宅用户净增量为负增长。事实上，这些变化不仅仅发生在2005年上半年，而是全球传统主导运营商面临的共同困境，除传统的降低资费、改善服务、控制成本外，主导运营商必须开拓新的增长点。同时，必须改变传统上面向网络、提供简单接入和传输服务的业务模式，而根据信息社会的需求提供综合信息服务。此外，随着中国国有企业管理制度变革，国有出资人到位，要求企业更加注重效益回报，上市公司受到国际资本市场严格监管，异质竞争挤压固网运营商的生存空间，用户需求多样化和自我保护意识的增强，导致运营成本迅速上升所造成中国电信的经营压力正在进一步加强。正是在这样的背景下，中国电信的战略转型不可避免。而这家传统主导运营商的战略转型，将充分实现的自身“优势外溢”，在寻求自身增长的同时打击领先移动运营商的营收空间，激烈的搏杀将从“红海”蔓延到“蓝海”：利用ICT（信息通信技术）的“模式优势外溢”，ICT技术从本质上讲是通信产业从“人人通信”到“人机通信”的本质性变化基础上的商业模式创新，其实质是基础通信技术与增值应用、内容的充分融合，并且以控制客户体验界面为主要目标，在英国电信的BT