大数据建设与应用汇报 ppt课件
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大数据及其现实应用课件PPT(共 102张)
– 异常数据的处理
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据平台产品建设和应用
智能化
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据技术原理与应用ppt课件
• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作 为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
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26
Hadoop YARN MR调度
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27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另 外监控 ApplicationMaster
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Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
17
MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序， 每个map节点尽可能 读取本地或本机架 的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的 数据块,并做一些数据整 理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在 本地；同时通知主节点计 算任务完成并告知中间结 果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
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15
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大 数据，被划分为大 小相同的数据块(如 64MB),及与此相应 的用户作业程序
2.系统中有一个负责调 度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
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17
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18
大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
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8
PC用户
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9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
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10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
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5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户 行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数 据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不 是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
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2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等；
大数据平台规划方案汇报(PPT 22张)
10TB每月近万亿条存放6个月查询速度不高于1秒，并发查询数1000请求/秒
6T/年
300T/年
272T/年
新增
新增
评估中
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
面对海量的数据压力，需要大数据平台提供可供线性扩容的存储能力。
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
DW&MK
ODS层
应用层
■
■
1
2
3
4
大数据平台目标架构及定位
批量采集 准实时采集
数据挖掘能力
√ √ √
√ √ √
√ √ √
√
大数据平台： Hadoop主要功能
快速的数据读取
大数据存储统计
复杂计算并行处理
大数据平台： 分布式数据库
√ √ √ √ √ √
数据融合与分级存储实施将核心模型（即中度汇总的模型）通过改造融入到现有主数据仓库的核心模型中，减少数据冗余，提升数据质量。将主数据仓库中的历史数据和清单数据迁移到低成本分布式数据库，减轻主数据仓库的计算与存储压力并支撑深度数据分析。数据 数据 数据
谢谢观赏
大数据平台规划方案汇报
一、大数据应用发展趋势
大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。
大数据对电信运营商的应用价值体现
3
1
5
4
2
提升业务效率
增强管理水平
创新商业模式
提升客户体验
技术高效、低成本
数据平台现状
最大、内容最丰富数据量的增长挖掘数据价值
6T/年
300T/年
272T/年
新增
新增
评估中
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
面对海量的数据压力，需要大数据平台提供可供线性扩容的存储能力。
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
DW&MK
ODS层
应用层
■
■
1
2
3
4
大数据平台目标架构及定位
批量采集 准实时采集
数据挖掘能力
√ √ √
√ √ √
√ √ √
√
大数据平台： Hadoop主要功能
快速的数据读取
大数据存储统计
复杂计算并行处理
大数据平台： 分布式数据库
√ √ √ √ √ √
数据融合与分级存储实施将核心模型（即中度汇总的模型）通过改造融入到现有主数据仓库的核心模型中，减少数据冗余，提升数据质量。将主数据仓库中的历史数据和清单数据迁移到低成本分布式数据库，减轻主数据仓库的计算与存储压力并支撑深度数据分析。数据 数据 数据
谢谢观赏
大数据平台规划方案汇报
一、大数据应用发展趋势
大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。
大数据对电信运营商的应用价值体现
3
1
5
4
2
提升业务效率
增强管理水平
创新商业模式
提升客户体验
技术高效、低成本
数据平台现状
最大、内容最丰富数据量的增长挖掘数据价值
大数据分析与应用实践培训ppt
05
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战与风险
数据泄露风险 大数据的集中存储增加了数据泄露的风险，可能导致敏感信息被 非法获取和利用。
恶意攻击风险
大数据平台成为黑客攻击的重要目标，可能遭受网络攻击、病毒传 播等威胁。
数据失真风险
大数据的多样性和复杂性可能导致数据失真，影响数据分析结果的 准确性和可靠性。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据，预测流行病的传播趋势和爆发时 间，为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据，优化医疗资源配置和管理 ，提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据，优化交通信 号灯配时和交通疏导方案，缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
大数据分析与应用实 践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
contents
目录
• 大数据分析概述 • 大数据分析技术 • 大数据分析工具 • 大数据应用实践 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来发展趋势与展望
01
大数据分析概述
大数据的定义与特征
01
02
03
定义
大数据是指数据量巨大、 类型多样、处理复杂的数 据集合。
用户行为分析
商品推荐
通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为 数据，了解用户需求和喜好，优化产品推 荐和营销策略。
基于用户的行为数据和购买历史，为用户 推荐相关商品，提高转化率和用户满意度 。
供应链优化
营销效果评估
通过分析销售数据和库存数据，预测商品 需求，优化库存管理和物流配送，降低库 存成本和缺货率。
交通安全预警
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数
聚合视图/分析模型
实时流
批量计算
据
整
D
DWA
合
W
DWD
流任务
非关系型数据库 内存计算
OD B域 O域 M域
流计算
分布式文件系统
S
大
数
据 采
BSS
CBSS
手机上网日志
用户位置信令
集
数据 管理
元 数据
数据
统一
质量
调度
数据 生命 周期
数据 运维
平台的大数据处理能力
50亿条
日处理上网记录
10亿条
日处理位置信令数据
用户通信行为
语音
通话类型 通话时长
短信
通话时间 对端号码
流量
通话地点
……
用户终端信息 手机号码 IMEI 终端型号 终端厂商
IMSI ……
用户缴费信息
缴费渠道 缴费金额
缴费时间 ……
用户信用信息
初始信用度
欠费额度
动态信用度
欠费频次
欠费账龄
……
用户消费信息
消费金额 月租费
通信费
流量费
短信费
……
用户分群信息
网站内容解析规
搜
则
站 内
索 词
动
库
URL路径规则
作 识
搜 索
URL参数规则
别
识
规
别
则
规
则
四级域名分类规则
APP识别规则
UA 精准解析规则
IP+Port 补充解析规则
核心数据应用：用户画像
应用篇
大数据应用产品体系
对内应用
宽带 营销
2I2C 网络 优化
自助 报表
精准 营销
11 总流量
12 RATType 网络类型:2G 3G 4G
13 访问IP 用户访问的具体网站
14
网址
IP地址或URL信息
15 User Agent 用户使用的APP信息
16 17
源端口 目的端口
URL端口信息
... ...
谁 在哪里
在什么时间
以何种方式
访问了哪些网 站内容
使用了什么 APP
中国联通互联网信息库 网站识别规则
编 数据源字段信
号
息
业务含义
1
手机号码
用户上网使用的手机 号码
2 位置区编码 用户上网所在的位置
3
CI号码
区域及具体的基站信 息
4
终端IMEI
用户上网使用的终端 全球统一编号
5 流量类型 DPI流量解析类型
6 开始时间
7 结束时间
8 时长（秒） 用户网络使用时长、
9 上行流量 流量统计信息
10 下行流量
优点：技术实现不复杂，有丰富的应用经验
缺点：主机费用昂贵，需要专用硬件支持，比如 专用处理器，处理大量数据时遇到瓶颈 当前状况：去IOE，逐渐被互联网公司抛弃
胜出
大数据分布式计算
VS
把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，然 后将需要处理的大量数据分散成多个部分，交由分 散系统内的计算机组同时计算，最后将这些计算结
2
映用户实时的行为状态
3 数据具有连续和可追溯性:用号码ID整合
用户全生命周期数据
运营商数据解决互联网三大问题： 你是谁，你在哪，你在干什么
主流的大数据架构平台
大
自主经营体系统 自助查询 2I网络优
数
对内应用
化
据
经营分析
宽带营销 智能引擎
应
用
数据透明访问
旅游大数据
对外运营
标签服务
大数据模型
大
大数据处理
大数据
+
建设情况与应用汇报
大数据
DT
+
江西联通信息化部
赢在数据时代
理念篇
平台篇
应用篇
大数据服务理念 大数据领先平台 大数据应用
展望篇 展望未来
理念篇
大数据服务理念
+ + = 数据驱动业务
快捷的数据服务
数据资产变现
大数据服务
提升经营决策效率 全面精准、洞察客户 提供精确、实时的营
销服务
透明的使用数据服务 数据使用像使用水、
终
识别记录手机终端型号，了解用户手机
端
使用特征，发展趋势，用户换机周期等
时
通过用户上网，位置，通话等行为按照
序
时间排列，了解更多规律提供更多服务
运营商数据的优势
互联网数据受限 于本身的数据基因
1 数据封闭性
2 数据局部性
3 数据割裂性
运营商数据天然优越性
1 运营商是数据管道，掌控全局数据
数据准确性高：实名制，且能够准确反
运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通 过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。
身
运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以
份
基于实际行为进行验证。通过身份信息，
帮助金融机构快速判定用户的信用程度
上
基于用户访问什么网址，下载什么应用，
网
访问什么内容等，得到上网喜好
电一样便捷
提供脱敏数据，促进 数据资产交易
融合外部数据，促进 大数据增值变现
企业赋能 价值提升
平台篇
大数据技术与传统技术对比
传统的集中式计算
通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的计 算能力，从而提高处理数据的速度，比如传统的大 型机、小型机，硬件费用昂贵，新兴的互联网公司 根本负担不起
6 工作地信息 定位用户工作时段所处的地理位置
7 居住地信息 定位用户宿息时段所处的地理位置
8 娱乐地信息 定位用户娱乐所在地的地理位置
9 漫游监控 国内漫游由用户开卡地确认来源地，国 际漫入由IMSI确认来源国
10 出行方式监控 根据用户实时位置和实时轨迹，匹配交通 方式（飞机、火车、汽车等）
平台核心数据3：用户上网行为
500个接口
每天处理文件接口数
2TB
每天处理的数据规模
1.2PB
平台存储能力
平台核心数据1：传统电信数据
姓名 性别
客户基本资料 客户类型 电话号码
年龄 住址
证件号码
地域
……
用户状态信息
号码状态
欠费状态
年龄业务开通状态
……
用户订购信息
订购产品 流量包 合约计划
开通渠道 发展员工
……
业务支撑系统（BSS/CBSS）
位
运营商的通过位置信息，可以掌握用户
置
出行特征，给用户带来生活的极大便利
社
基于通信交往圈的大小，主被叫，时间
交
序列，得到用户的社交特征
支
运营商有客户最为详实的消费账单，比
出
如流量费，短信费、语音费、新业务费
等，能反映用户的一些特征
通
通过用户的通信使用情况，比如本地，
信
漫游，长途，了解用户通话行为特征
果合并得到最终的结果。 更加开放的HDFS： 负责数据存储 大规模编程模型MapReduce:负责计算
优点：使用X86服务器，硬件便宜，能处理大容 量数据，关键是软件是开源的，免费
缺点：早期分布式计算技术复杂，实现比较困难， 大数据技术人才匮乏
当前状况：Hadoop分布式计算框架被广泛应用
运营商到底有哪些数据
集客分群 VIP分群
客户分群 ……
平台核心数据2：用户位置信息
1
用户实时位置
根据用户信令定位，5分钟更新一次
2
用户实时轨迹
跟踪用户出现的每一个位置，生成变化轨迹
3 小区实时热力
某一范围内人流量变化，以热力图形式展现
4
地理围栏感知
在地图上圈定范围，随即进行解析、匹配、应用
5
实时路段客流量
根据某一路段基站经纬度，定位基站承载的客流量