何鸿凌-电信运营商大数据应用和架构实践

大数据应用助力运营商价值提升

大数据应用助力运营商价值提升
李煜;乔剑锋
【期刊名称】《中国电信业》
【年(卷),期】2015(0)12
【摘要】电信业全面进入存量经营期目前,我国电信业的发展已进入一个新的瓶颈期。

根据工信部数据显示,2015年1-10月,我国移动用户净增仅1567.6万户,增量不到去年同期的三分之一;同时我国的移动电话用户规模已经突破13亿,渗透率达到95部/百人,用户趋于饱和。

另外,2015年受提速降费、取消京津冀漫游、流量不清零等政策的影响,电信业务收入增长始终徘徊在2%-3%之间,远低于去年同期,增长压力凸显,电信业已全面进入存量经营期。

【总页数】2页(P82-83)
【作者】李煜;乔剑锋
【作者单位】中国联通研究院;中国电信广东公司
【正文语种】中文
【相关文献】
1.大数据应用对供应链管理价值提升的相关研究 [J], 霍冬华
2.大数据应用对供应链管理价值提升的意义 [J], 刘羿勋;顾航;郜社荣;
3.大数据应用对供应链管理价值提升的分析 [J], 高思翔
4.大数据应用对企业供应链管理价值提升的探究 [J], 刘文斌
5.大数据应用对供应链管理价值提升的相关探究 [J], 谢程芳
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新型网络架构发展研究丨中国工程科学

新型网络架构发展研究丨中国工程科学本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2022年第4期作者：欧阳曼，刘江，廖新悦，黄韬来源：新型网络架构发展研究[J].中国工程科学,2022,24(4):12-21.编者按通信产业是建设网络强国、引领科技创新、驱动经济社会转型发展的重要力量。

新型网络架构依托未来新型网络与通信领域中具有重大变革前景的相关技术而形成的体系，是战略性新兴产业的重要发展方向。

新型网络架构与通信技术具有颠覆性，还可以支持涌现许多新的模式、应用和产业，将引发新一轮产业技术革命甚至成为经济发展的主要动力。

中国工程院院刊《中国工程科学》2022年第4期刊发北京邮电大学刘江教授研究团队的《新型网络架构发展研究》一文。

文章阐述了新型网络架构内涵及代表性架构，涵盖信息中心网络、可表述网络、低轨卫星网络、服务定制网络、全维可定义网络、多模态网络，梳理了包括政策法规、行业发展、面临挑战在内的新型网络架构发展态势；提炼了确定性网络、分段路由、云计算与云网融合等关键技术以及加强科技专项牵引、推动应用示范等攻关重点举措。

文章建议，加强政策、法律、监管方面的统筹实施，培育新型网络架构产业的良性发展生态，推动“产学研”深度合作与军民功能结合发展，构建综合创新的人才队伍与科研团队。

一、前言通信产业是引领科技创新、驱动经济社会转型发展的核心力量，也是建设科技强国、网络强国的核心支撑。

发展通信产业对于促进现代化、工业化发展，培育和壮大战略性新兴产业，提高国家通信安全保障能力及国际竞争力都具有重要意义。

随着互联网承载的服务类型快速增加，网络已不仅是数据传输通道，更成为采集、传输、存储、处理于一体的信息平台，相关的新技术、新架构、新应用蓬勃发展。

卫星通信、光纤通信、第五代移动通信（5G）、虚拟现实/ 增强现实（VR/AR）等技术和场景，也为通信服务业的创新发展提供了新增支持。

伴随着新型网络的快速发展态势，网络架构与技术的需求也趋向多样化。

电信企业数据业务深度运营平台架构与关键技术研究

电信企业数据业务深度运营平台架构与关键技术研究楼揽月（中国移动通信集团浙江有限公司杭州310017）摘要针对日益激烈的电信数据业务市场竞争，结合电信企业的深度运营理念，提出了电信企业数据业务深度运营平台的建设规划和系统架构，并对其中的关键技术进行了研究。

为电信企业实行深度运营提供了有效手段和途径。

关键词数据业务深度运营数据挖掘随着电信市场的发展，语音业务已逐渐饱和，近年来国内数据业务发展迅猛，为电信企业带来了新的利润增长点，但同时也成为各大运营商竞争的焦点，特别是我国加入W TO以后，国内运营商需要面对国际一流运营商的挑战。

因此，深入了解客户需求，合理利用企业内、外部资源，进行深度运营，将成为电信企业发展的必然趋势。

本文提出的数据业务深度运营平台架构和关键技术研究，是在数据业务深度运营支撑系统建设方面的探索，探讨了如何有效的解决企业深度运营战略的IT 支撑和有效执行的问题。

目前，数据业务已经深入老百姓的日常生活，但客户苦于找不到自己想用的业务，业务人员找不到新产品值得推荐的客户；并且消费者的维权意识又越来越强，一旦所宣传的业务不能满足客户的需求，势必造成其忠诚度、满意度下降，最终失去客户。

政府对移动数据业务的监管力度也越来越强，一定程度上限制了业务人员和客户接触的渠道;所以必须把握好仅剩不多的和客户接触的机会。

随着企业决策层对合作伙伴管理要求的提高，S P 违约、违规的手段不断翻新，查处的难度越来越大；但业务人员又不得不规范S P，为客户营造健康的消费环境，促使规范的数据业务健康、持续的发展。

那么怎样才能认清制约数据业务发展的问题所在、优化数据业务产品结构、规范合作伙伴管理最终满足客户需求促使数据业务健康持续的发展呢？只能通过建立完善的营销体系、营造健康的营销环境，同时通过精细化营销把握和客户接触的每一个机会。

建设数据业务营销支持系统，将带给企业数据业务营销体系的创新，使数据业务营销从粗放型模式转变为精细化营销模式，完善数据业务营销支持体系将大大提高企业数据业务收入和服务质量。

大数据技术与5G通信技术融合的应用

大数据技术与5G通信技术融合的应用目录1. 大数据技术 (2)1.1 数据采集 (3)1.1.1 传感器技术 (4)1.1.2 数据爬取技术 (5)1.2 数据存储 (6)1.2.1 分布式文件系统 (7)1.2.2 数据库管理系统 (8)1.3 数据处理 (10)1.3.1 数据清洗 (11)1.3.2 数据分析 (12)1.4 数据挖掘 (14)1.4.1 关联规则挖掘 (15)1.4.2 分类与聚类 (16)1.5 数据可视化 (18)1.5.1 图表展示 (19)1.5.2 地理信息可视化 (20)2. 5G通信技术 (22)2.1 5G基础概念 (23)2.1.1 5G网络架构 (24)2.1.2 5G业务场景 (26)2.2 5G传输技术 (27)2.2.1 非正交多址接入技术(NOMA) (28)2.2.2 大规模MIMO技术 (29)2.3 5G网络优化 (30)2.3.1 资源分配策略 (32)2.3.2 网络性能优化 (33)2.4 5G应用场景 (34)2.4.1 物联网 (36)2.4.2 自动驾驶 (37)2.5 5G安全与隐私保护 (38)2.5.1 加密算法 (40)2.5.2 身份认证技术 (41)1. 大数据技术在当前信息化快速发展的时代背景下，大数据技术已经成为一种重要的技术手段，广泛应用于各行各业。

大数据技术是指通过特定技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集的技术总称。

其核心内容包括数据收集、存储、管理、分析和挖掘等。

通过大数据技术，我们可以从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

数据量大：大数据技术能够处理的数据规模非常庞大，可以是结构化的数据，也可以是非结构化的数据。

数据类型多样：大数据技术能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等。

处理速度快：大数据技术能够在短时间内对大量数据进行处理和分析，提供实时的数据分析和决策支持。

决策支持：通过数据挖掘和机器学习等技术，大数据技术能够从数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供依据。

《领域驱动设计：业务建模与架构实践》笔记

《领域驱动设计：业务建模与架构实践》阅读笔记目录一、书籍概述 (2)1.1 作者介绍及写作背景 (2)1.2 书籍内容概述 (3)1.3 领域驱动设计的重要性 (5)二、领域驱动设计基础 (6)2.1 领域驱动设计的核心概念 (7)2.1.1 领域模型的定义 (9)2.1.2 泛领域化与领域边界划定 (10)2.1.3 聚合与聚合根的理解 (11)2.2 业务建模方法论 (12)2.2.1 业务需求分析 (14)2.2.2 业务过程建模 (15)2.2.3 业务实体与关系分析 (16)三、领域模型构建实践 (18)3.1 确定业务核心领域与识别关键实体 (20)3.1.1 业务领域识别方法 (21)3.1.2 关键业务实体分析 (22)3.2 构建领域模型的具体步骤 (23)3.2.1 需求分析阶段 (25)3.2.2 概念建模阶段 (26)3.2.3 细化与调整阶段 (27)四、架构实践与应用场景分析 (29)4.1 架构风格选择与设计原则 (30)4.1.1 常见架构风格介绍与选择依据 (32)4.1.2 架构设计原则及最佳实践 (34)4.2 领域驱动设计在典型场景中的应用 (35)4.2.1 订单管理系统实例分析 (37)4.2.2 电商平台的领域驱动设计实践 (39)五、技术实现与工具选择建议 (40)5.1 领域模型的技术实现方式 (42)5.1.1 数据持久层技术选型建议 (44)5.1.2 业务逻辑层的技术实现要点 (45)5.2 辅助工具与最佳实践分享 (46)一、书籍概述《领域驱动设计：业务建模与架构实践》是一本深入探讨软件开发领域中业务建模与架构设计的书籍。

本书作者结合多年的从业经验，为读者提供了一套完整而实用的领域驱动设计（DDD）方法论和实践指南。

在书籍概述部分，作者首先阐述了领域驱动设计的核心理念和目的。

DDD是一种软件开发方法，它强调基于领域模型来构建软件系统，从而更好地理解和表达业务需求。

电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理研究及行业应用

电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理研究及行业应用随着信息技术的飞速发展，电信行业正面临着转型升级的巨大挑战。

智能化服务成为电信行业发展的关键所在，而多元异构数据融合、识别与处理技术的研究及其在行业中的应用，更是推动电信行业智能化进程的核心。

本文将对电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理技术进行研究，并探讨其在行业中的应用。

一、多元异构数据融合技术1.数据源整合：在电信行业智能化服务中，涉及多种数据源，如用户行为数据、网络性能数据、设备状态数据等。

数据融合技术的首要任务是整合这些多元异构数据，实现数据的有效集成。

2.数据预处理：针对不同数据源的数据特点，采用数据清洗、数据转换、数据归一化等预处理技术，提高数据质量，为后续数据识别与处理提供基础。

3.数据融合方法：采用分布式数据库、数据仓库、大数据处理平台等技术，实现多元异构数据的融合，提高数据的价值。

二、多元异构数据识别技术1.特征提取：根据电信行业智能化服务的需求，从融合后的数据中提取关键特征，为数据识别提供依据。

2.识别算法：结合机器学习、深度学习等技术，研究适用于电信行业的数据识别算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.模型评估与优化：通过评估识别模型的准确性、稳定性等指标，优化模型参数，提高数据识别效果。

三、多元异构数据处理及应用1.数据处理技术：采用数据挖掘、数据可视化、数据压缩等技术，对识别后的数据进行处理，挖掘有价值的信息。

2.行业应用场景：将处理后的数据应用于电信行业的各个方面，如客户画像、精准营销、网络优化、故障预测等。

3.案例分析：以具体案例为例，阐述多元异构数据融合、识别与处理技术在电信行业中的应用效果。

四、总结与展望1.总结：本文对电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理技术进行了研究，并探讨了其在行业中的应用。

2.展望：随着5G、物联网等新技术的不断发展，电信行业将面临更多的数据挑战。

未来，多元异构数据融合、识别与处理技术将在电信行业智能化服务中发挥更大的作用，推动行业的发展。

中国电信业人工智能行业应用发展图谱2024

本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01电信业人工智能行业应用发展背景电信网络基础设施建设日益完备，但终端用户规模扩大、新兴业务发展对于网络性能要求明显提高来源：工信部，易观分析整理667.2841931996.310831162372544.1575590.2602.7629.515.377.1142.5231.2337.70%2%8%14%21%29%2018201920202021202220232018-2023年移动电话基站规模及变化情况（单位：万个，%）移动电话基站数4G 基站数5G 基站数5G 基站占比17441613143513751337129310841374173723723060356413.4%12.3%10.6%9.4%8.5%7.7%21.8%26.0%26.4%25.2%32.1%19.1%2018201920202021202220232018-2023年电信行业业务收入及变化情况（单位：亿元，%）语音业务收入新兴业务收入语音业务增速新兴业务增速移动互联网接入总流量20182023月户均移动互联网流量711亿GB3015亿GB4.6GB/户月16.9GB/户月蜂窝物联网终端用户数6.7亿户23.3亿户物联网用户占移动终端比重30%电信行业作为我国数字新基建重点领域，已经日益融入社会生产生活的肌理当中，是拉动数字经济增长的重要引擎。

2023年，我国宽带接入端口同比增长6.5%；5G 基站同比增长7.8%，占移动基站总数比例上升至29%。

移动互联网接入流量、物联网用户规模持续稳增，带动2023年电信业务收入同比增长6.2%，按上年价格计算的电信业务总量同比增长16.8%。

从业务结构看，电信行业传统语音业务收入下滑，但数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务收入保持高速增长，2023年业务收入达到3564亿元，同比增长19.1%。

与此同时，这些新兴业务产生的数据量大幅增加，无论是传输数据规模、实时性、可靠性要求相较传统业务都明显更高，对网络性能的要求也相应提高，需要网络具备更强的处理能力、带宽、延迟控制能力、稳定性和安全性来满足业务需求。

浅析“东数西算”背景下运营商算力网络架构方案

浅析“东数西算”背景下运营商算力网络架构方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、相关技术与理论基础 (5)2.1 云计算与大数据 (7)2.2 算力网络 (8)2.3 东西部协同计算 (10)三、“东数西算”战略概述 (11)3.1 战略背景 (12)3.2 战略目标与任务 (13)3.3 战略布局与实施路径 (15)四、运营商算力网络架构方案设计 (16)4.1 总体架构设计 (17)4.2 数据中心布局与优化 (19)4.3 算力资源管理与调度 (20)4.4 网络传输与安全策略 (21)4.5 监控与运维体系构建 (23)五、方案优势与挑战分析 (24)5.1 优势分析 (25)5.2 挑战与应对策略 (26)六、案例分析与实践经验借鉴 (28)6.1 国内外典型案例介绍 (29)6.2 经验教训总结与启示 (30)七、结论与展望 (31)7.1 研究结论 (32)7.2 发展前景与建议 (33)一、内容简述随着数字化进程的加速，算力已成为支撑社会经济发展的重要资源。

国家“东数西算”工程的启动，旨在构建全国一体化的大数据中心，优化算力资源配置，促进东西部协同发展。

在此背景下，运营商作为算力网络的建设和运营主体，需要构建高效、灵活、安全的算力网络架构方案。

架构目标与原则：阐述运营商算力网络架构方案的目标是实现算力的高效调度和灵活分配，保障数据的安全性和可靠性，同时考虑到可扩展性和经济性。

网络架构设计：描述运营商在“东数西算”背景下如何设计算力网络的整体架构，包括数据中心的布局、传输网络的构建、计算资源的整合等方面。

技术创新与应用：探讨在算力网络架构中应用最新的技术，如云计算、大数据、人工智能等，以提升算力的处理能力和效率。

安全与隐私保护：分析在“东数西算”过程中如何确保数据的安全性和用户隐私不被泄露，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。

人工智能技术在电信运营商中的应用研究

人工智能技术在电信运营商中的应用研究以人工智能技术为核心，电信运营商拥有了更加便捷、快速的服务，并且在解决大规模网络故障等方面有了更强的实力。

随着人工智能技术在整个电信行业的广泛应用，我们可以预见未来将有更多创新的应用方案出现。

一、人工智能技术在电信运营商中的使用背景电信运营商是连接人们与技术之间的重要纽带。

然而，在日益增长的客户群体和严格的竞争中，电信企业面临着一些技术、成本和人力方面的挑战。

在这种情况下，人工智能技术成为了电信企业的可选项之一。

然而，在电信运营商中使用人工智能技术一般需要通过以下两个步骤来实现：首先，电信运营商需要实现数据库的构建、存储和管理，以便进一步应用数据进行分析；其次，为了将实时支持和服务的优化，人工智能技术的实时应用就显得尤为重要。

因此，人工智能技术在电信运营商中的应用研究不仅涉及到数据处理的问题，更主要的是如何将技术优势转化为业务；也就是说，如何在整个电信运营商的知识体系和业务模型中实现人工智能技术的应用。

二、人工智能技术在电信运营商中的应用场景1.客户服务通常情况下，电信运营商需要从大量的通信记录、购买记录、账单和其他数据中帮助客户解决问题。

然而，客户服务并不总是简单的，有时客户的问题涉及到许多外部因素。

因此，人工智能技术可以用来分析这些数据，反馈信息，并提供最佳解决方案。

2.营销策略人工智能技术可以自动地检测和分析消费者的行为和偏好，以协助电信运营商更好地制定和调整营销策略。

这种技术可以帮助电信运营商与消费者的联系更加紧密，提升客户体验。

3.自动化网络管理网络运营是电信运营商的生命线，但它要求依赖于很多工程师的运维管理。

人工智能技术可以自动地检测和诊断网路故障，并通过控制台或其他应用程序实时呈现给工程师。

通过这种方式，工程师可以快速查找问题，处理问题，保证网络运维管理的高效性。

4.销售和预测利用人工智能技术来分析电信运营商的大量数据，可以提高人们对未来销售趋势的预测水平。

何鸿凌：电信运营商数据资产及变现探讨

何鸿凌：电信运营商数据资产及变现探讨电信运营商在长期的内部精细化管理和精确营销服务的过程中积累了大量的数据资产，这些数据资产在大数据背景下具备外部变现的潜质。

本文分析了这些数据资产的状况，并探讨了几种数据变现模式。

一、电信运营商数据资产情况及分析资产是指由企业过去交易或事项形成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。

电信运营商的数据资产就是指那些在服务客户和进行内部管理的时候，由IT系统产生的数据，这些数据会或可能会给企业未来带来经济利益。

细数电信运营商的数据资产，大概可以分为如下几种：第一部分是来自业务支撑系统的数据。

它们最早被定义和识别出来，被应用得非常广泛。

这部分数据由CRM、计费、客服、渠道等IT系统在服务客户的过程中产生。

例如用户资料、使用记录（话单）、费用记录（账单）、付费关系、客户咨询和投诉的语音和文字记录、电子渠道的交互信息（交易信息、JS插码、SDK数据等）。

产生这些数据原本的意图是提供更加好的客户服务、更加准确和灵活的计费等，但是大家都知道大数据最迷人的一点就是数据外部化的应用。

在系统设计、数据设计的时候很难预期到后续数据到底会应用在什么方向。

所以竭尽可能地收集数据吧。

现在数据采集和存储的成本已经很低，而且还会越来越低了。

比如翻页的数据，这个数据能说明用户是否仔细阅读了说明，以展示信息的吸引程度。

第二部分是网络系统产生的数据。

即那些来自“管道”的数据。

它们是来自电路域（CS）和分组交换域（PS）中信令分析的结果。

比如位置信令（包括15分钟左右的周期位置更新和呼叫过程中的位置切换信令）、开关机信令（在其中有开关机的地点，使用的终端等信息）、漫游信令。

值得重要提及的是来自PS域中的DPI信令。

通过深度包分析，可以从网络层、传输层和应用层中的包提取相关信息。

原本这个技术用于设计来分析数据包的状态，以提供更好的带宽和缩短时延，但现在更多用于其他的用途，这也是数据外部性的一个实例。

人工智能技术在电信运营商中的应用情况分析

人工智能技术在电信运营商中的应用情况分析随着科技的飞速发展，人工智能技术（AI）已经成为电信运营商中的重要前沿技术，它可以帮助电信公司提高运营效率、降低成本并改善客户体验。

本文将结合现有的案例，对人工智能技术在电信运营商中的应用情况进行分析。

一、智能客服智能客服是一项基于AI技术的客户服务解决方案。

电信公司面对的用户数量十分庞大，传统的人工客服无法应对如此高的服务压力，而使用智能客服可以实现自动回复问题、智能识别用户需求等功能，缓解了人工客服的工作压力。

同时，智能客服还能够通过学习用户的操作数据，并不断优化算法，从而达到更好的服务效果。

中国电信乐清分公司采用了AI技术，实现了自动应答、自动转交等多项服务，用户满意度达到96%，大大减少了客服人员对于大量重复问题的处理量。

二、智能营销电信公司有大量的用户数据，如何更好地挖掘这些数据来实现精准营销是营销人员面临的难题。

在这样的情况下，电信公司可以利用AI技术来解决这一问题。

通过对用户的数据进行分析，AI可以预测用户的需求，推荐相应的产品和服务，帮助电信公司更好地实现精准营销。

如中国移动利用AI技术，提高了推荐准确率，同时也获得了更好的营销效果。

三、智能运维电信运营商面临着庞大的网络环境和海量的设备，如何提高网络的稳定性、可靠性和安全性已经成为其重点关注的问题。

智能运维正是解决这一问题的有效手段。

通过AI技术，电信公司可以分析运营数据，自动监测网络系统和设备，识别并解决故障，提高网络的性能、安全和可靠性。

中国联通深圳分公司采用了基于大数据分析和机器学习的运维解决方案，实现了智能风险预测、自适应优化和大规模自动化等多项功能，为客户提供高质量的运营服务。

四、智能安全随着互联网和信息技术的发展，网络安全已经成为电信公司面临的严重问题。

智能安全正是为电信公司提供有效的解决方案。

AI技术可以通过学习网络攻击的模式，对网络进行自动化威胁识别和态势感知，帮助电信公司提高网络安全性，降低网络风险。

大数据时代下电信运营商的信息资源应用

大数据时代下电信运营商的信息资源应用
范云杰
【期刊名称】《竞争情报》
【年(卷),期】2013(000)004
【摘要】大数据是电信行业待挖掘的“金矿”,电信运营商通过大规模的信息资源收集和处理,将为自身带来巨大的价值.本文在阐述了大数据含义及价值的基础上,分析了电信运营商可用的大数据信息资源,继而探讨了国外主要电信运营商以及国内三大电信运营商在大数据资源应用方面的探索.
【总页数】5页(P34-38)
【作者】范云杰
【作者单位】中国联合网络通信有限公司研究院北京 100032
【正文语种】中文
【相关文献】
1.大数据时代下电信运营商应用模式研究 [J], 廖慧;李娜;王蓉
2.大数据时代下的政府信息资源应用分析 [J], 罗乐;刘华英
3.大数据时代下谈工程造价信息资源共享 [J], 孙绮瑞
4.大数据时代下协同政务中的信息资源共享策略研究 [J], 王迪
5.大数据时代下协同政务中的信息资源共享策略研究 [J], 王迪
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201410电信运营商大数据应用和架构实践

萝卜课堂电商数据培训之电信运营商大数据应用和架构实践主讲：何鸿凌☐业务趋势与数据特征☐大数据应用案例☐典型的大数据平台架构☐一些思考和观点电信运营商大数据应用和架构实践移动数据流量的增长Source: 爱立信中国移动的数据量的增长每分钟800万次通话每天净增用户16.6万每秒发送短信2.4万条每分钟应用下载1142人次每分钟销售终端251部每天话单数据10TB 每天信令数据100TB 基站总数104 万35%140 万无线数据流量1 ZB 100%2 ZB 移动数据流量290 PB 82%527 PB 3G客户数0.88 亿118% 1.9 亿3G手机销量0.5 亿180% 1.5 亿物联网终端数2245 万43%3200 万Source: 中国移动集团2012年、2013年业绩年报20122013VS Source: 内部统计，2013年底中国移动大数据平台数据量数据量传统数据信令数据网络日志当前每日新增结构化数据8T，每日新增日志类数据400T。

每日处理的数据10倍于此，每日查询的数据100倍于此。

未来考虑4G日志、信令等数据纳入大数据平台。

中国移动数据特征数据特征处理特征使用特征1. 数据单位存储价值不同高价值：CRM\BOSS的各类资料数据、账单、清单低价值：日志、网页中价值：高价值中长期数据和低价值收敛数据2. 实时要求不同分钟、小时、日、周、月3. 数据类型不同结构化、半结构化、非结构化1. 调度模式不同批量任务小批量任务流式处理2. 加工特征不同关联整合处理汇总，抛弃输入汇总，不抛弃输入关联+汇总更新，不保留历史1. 使用角色不同业务人员：低操作能力IT分析师：中操作能力数据科学家：高技术能力2.使用方式不同消息型：向一线推送浏览型：决策层简单处理型：业务人员复杂处理探索型：分析师高级编程型：不直接使用型：机器处理Ad-hoc类使用成为趋势“云-管-端”各数据采集点分析云•网站、应用的后台服务器管•物理管道：无线、宽带、WIFI•逻辑管道：应用平台（微信、百度轻应用）端•智能终端OS（苹果、小米）•浏览器插码、APPSDK深度广度质量难度☐业务趋势与数据特征☐大数据应用案例☐典型的大数据平台架构☐一些思考和观点电信运营商大数据应用和架构实践运营商大数据应用历程T-Mobile：基于社交网络的精确营销和客户维系T-Mobile USA⏹美国的无线网络运营商挑战⏹美国各大运营商对用户争夺的竞争非常激烈，用户获取成本上升，T-Mobile营销团队希望利用大数据技术对其庞大的用户数据进行洞察，寻找新方法来维系客户解决方案⏹T-Mobile利用SAS的Customer Link Analytics技术对用户社交网络进行分析，通过挖掘用户的社交关系、所在群体来提高用户的保有率，实现交叉销售和向上销售，基于社会影响和社交变化对目标用户进行细分取得的收益⏹T-Mobile USA的营销人员可识别社交网络中的头羊、跟随者以及其他成员，通过定义基于角色的变量，识别目标客户头羊头羊头羊注：头羊，即通过社交网络分析，发现的高影响力用户AT&T：网络规划和动态优化NTT Docomo：与Omron合作健康大数据13Orange：智慧城市交通优化阿比让公共交通⏹西非国家科迪瓦特的首都⏹有539辆大型公交车，5000辆小型公交车，11000辆出租车挑战⏹数据量大： Orange提供了阿比让500万手机用户2011年12月到2012年4月的2.5亿条通话记录，以及地图应用程序获取的拥有GPS功能智能手机用户的位置数据解决方案⏹IBM建立AllAboard模型，基于orange提供的数据，查询出与乘公交车上下班有关的50多万条电话记录，并对此进行研究用大数据来进行⏹利用orange提供的手机数据来优化阿比让的城市交通网络取得的收益⏹做出了优化城市交通系统的科学决策，新增两条线路，延长现有的一条线路⏹为乘客节省了10%的出行时间•当呼叫所在基站发生变化时，即可被定位于新的位置，用户的移动轨迹以及相应的时间信息即可描绘出来。

电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理研究及行业应用

电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理研究及行业应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：电信行业在智能化发展的浪潮下，逐渐转变为数据和智能驱动的行业。

在这个过程中，多元异构数据的融合、识别与处理扮演着重要角色。

本文将从这一角度对电信行业智能化服务的研究及行业应用进行探讨。

一、多元异构数据的特点和挑战在电信行业，来自各种不同源头和不同形式的数据被不断地生成和累积，这些数据不仅包括用户通话记录、短信记录等基础通信数据，还包括用户行为数据、网络设备数据等。

这些数据具有多元异构的特点，包括结构化数据和非结构化数据、高频数据和高维数据等。

这些数据量大、速度快、格式复杂，给数据融合、识别和处理带来了挑战。

1.多元异构数据融合：不同数据源之间存在语义、结构和格式的差异，需要通过数据融合技术来实现数据的整合和联合分析，使得数据具备较高的关联性和可用性。

2.多元异构数据识别：面对大量的数据，需要通过数据清洗、去重、去噪等技术来提取有效信息，并进行数据分析和挖掘，以发现数据之间的关联性和规律性。

3.多元异构数据处理：数据处理不仅要求高效性和快速性，还要求能够处理大规模数据、高维数据和实时数据，满足电信行业对数据实时性和准确性的需求。

二、电信行业智能化服务的需求和发展趋势电信行业作为信息社会的基础设施，承载着大量的通信和数据流量，对数据处理和智能化服务的需求日益增长。

智能化服务旨在通过数据分析和挖掘技术，提供更智能、个性化、精准的服务，为用户提供更好的体验和价值。

1.个性化推荐和营销：通过对用户行为和偏好数据的分析，实现个性化的推荐和营销服务，提高用户的满意度和粘性。

2.网络智能优化：通过对网络设备数据和网络流量数据的分析，实现网络的自动优化和调整，提高网络性能和可靠性。

3.安全监测和预警：通过对网络攻击和异常数据的监测和分析，实现网络安全的实时监控和预警，保护网络和用户数据的安全。

为了满足电信行业智能化服务的需求，研究者和企业已经开展了多方面的研究和应用，取得了一些成果和经验。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。