电信运营商基于大数据的商业智能应用思考
电信运营商如何利用机器学习和自动化提升运营效率
电信运营商如何利用机器学习和自动化提升运营效率近年来，随着科技的飞速发展，机器学习和自动化技术在各行各业中得到了广泛应用，电信运营商作为其中一员，也开始积极探索机器学习和自动化在运营中的应用。
本文将探讨电信运营商如何利用机器学习和自动化技术来提升运营效率。
一、网络维护与故障排除网络维护与故障排除是电信运营商日常工作中的重要环节。
传统的网络维护需要人工巡检和故障排查，效率较低且不够精确。
而引入机器学习和自动化技术后，网络维护和故障排除可以借助算法和模型来进行，大大提高了效率和精准性。
例如，通过建立故障诊断模型，运营商可以根据传感器数据和实时监控，预测未来可能出现的故障，并提前采取有效措施进行修复，避免用户的网络中断和服务中断。
二、网络规划与优化电信运营商需要根据用户需求和网络状况进行网络规划和优化。
传统的网络规划和优化需要大量的人力和时间成本，且结果可能不够准确。
而应用机器学习和自动化技术后，运营商可以基于大数据和算法模型，对网络进行智能规划和优化。
例如，通过分析用户数据和网络流量数据，运营商可以预测用户的需求并相应调整网络资源的分配，提升网络性能和用户体验。
三、智能客服与个性化服务客户服务一直是电信运营商运营过程中的重要环节。
传统的客户服务往往需要人工操作和处理，效率较低且无法提供个性化的服务。
而利用机器学习和自动化技术，运营商可以建立智能客服系统，通过自然语言处理和机器学习算法，实现智能化的客户服务。
例如，通过分析用户的历史咨询记录和行为数据，智能客服系统可以了解用户的需求，并提供个性化的推荐和解决方案，提升用户满意度和忠诚度。
四、营销和广告推送营销和广告推送是电信运营商获取用户和提升服务意识的重要手段。
传统的营销和广告推送方式往往是以批量发送的形式，无法精确地针对用户需求进行个性化推送。
通过应用机器学习和自动化技术，运营商可以依据用户的个人特征和行为数据进行精准的推送。
例如，通过建立用户画像和购买行为模型，运营商可以将特定产品或服务的推送限定在潜在目标用户范围内，提高推送的效果和转化率。
电信运营行业的商业模式创新探索新的商业模式和盈利模式
电信运营行业的商业模式创新探索新的商业模式和盈利模式随着信息技术的发展和智能手机的普及，电信运营行业正面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的电信营运商面临着流量资费下降、用户需求变化以及竞争加剧等问题，这也促使他们积极探索新的商业模式和盈利模式，以适应行业的变化和满足用户的需求。
一、数据服务的拓展在过去，电信运营商主要依靠语音通信和短信服务盈利，但随着网络传输速度的提升，数据服务逐渐成为其盈利的新动力。
电信运营商可以通过提供更快的网络速度和更稳定的网络连接，吸引用户使用各种数据服务，如在线视频、移动支付、云存储等。
通过附加值服务的提供，电信运营商可以增加收入来源，同时满足用户多样化的需求。
二、智能家居的推广随着物联网的兴起，智能家居成为了一个新的增长点。
电信运营商可以通过提供智能家居设备、搭建智能家居平台以及提供相关的服务，为用户打造更加智能、便捷和安全的家居生活。
这不仅可以增加运营商的收入，还可以与其他行业进行合作，实现资源的共享和优势互补。
三、技术创新的引领为了应对竞争和满足用户需求，电信运营商需要不断进行技术创新和升级。
例如，大规模建设5G网络，提供更快的网络速度和更低的延迟；推动网络虚拟化和软件定义网络技术的应用，提高网络的灵活性和可管理性；积极探索人工智能、区块链等新技术在电信行业的应用，为用户提供更个性化和智能化的服务。
四、跨界合作的深化电信运营商需要与其他行业进行深度合作，实现资源共享、优势互补，切实提高自身的竞争力。
与互联网公司、电商企业、金融机构等进行合作，可以共同推出更多创新产品和服务。
此外，与政府部门和城市管理者合作，可以推动数字城市的发展，为城市居民提供更加便捷的生活方式和服务。
五、用户体验的提升为了赢得用户的青睐并保持竞争优势，电信运营商需要始终将用户体验放在首位。
通过提供优质的网络连接、快速的客户服务、个性化的推荐服务等，增强用户的黏性，提高用户的满意度。
在用户体验的基础上，可以提供增值服务，为用户创造更多价值。
基于大数据分析技术的商业智能在电子商务数据分析中的应用
基于大数据分析技术的商业智能在电子商务数据分析中的应用■宋晓晴刘坤彪武汉城市职业学院基金项目：本研究系武汉城市职业学院电商多源数据融合研究团队（2020whcvcTD03）和湖北省教育厅科学技术研究指导计划项目(B2017574)的阶段性研究成果摘要：在互联网技术不断发展的背景下，电子商务数据化运营应运而生。
电子商务运营与推广需要充分结合大数据技术优势，整合企业和消费者消费过程中的各项数据，为消费者精准推送更符合需求的产品，从而促进电子商务产业的快速发展。
基于此，本文从大数据的商业智能在电商数据分析中的应用出发，浅析相关的发展策略，为企业提升发展效率提供参考借鉴。
关键词：大数据；商业智能；电商数据在传统商业发展过程中，企业所获得的各项数据主要来自销售过程中的人工记录。
这些数据虽然能够在一定程度上保障相关工作的顺利开展，但人为的主观因素会对数据的记录、利用产生一定的影响，导致后续的工作无法顺利开展。
大数据技术的产生使得直接利用消费数据成为可能，可以有效避免上述问题的发生。
在充分利用大数据优势的同时，还能减少不必要的人力成本投入，从而提高工作效率。
由此可见：研究基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用具有积极的社会意义。
一、商业智能系统的概述商业智能（Business Intelligence ，简称：BI ），这一概念最早是被Gartner Group 提出。
在其理念中，商业智能包含了信息搜索、管理和分析等方面的内容。
从商业智能目的来看，主要是通过对商业智能模式的建立，为决策者提供更加科学的决策信息，从而使得决策者做出的各项决策和制定的规划更具整体性，能够在企业发展的过程中发挥积极的推动作用。
从这方面来看，商业智能的概念并不是传统意义上的应用技术，其更倾向于一种解决问题的具体方案。
在利用商业智能的过程中，会涉及到企业发展过程中所需要的各种有效性的数据。
同时，利用相关的管理理念和技术对其进行可视化的处理，并广泛地应用到企业的生产活动中。
电信运营的人工智能应用探索AI在运营中的实际应用
电信运营的人工智能应用探索AI在运营中的实际应用随着人工智能技术的迅猛发展，电信运营商也开始积极探索将人工智能应用于运营中。
本文将就电信运营的人工智能应用进行探索，并重点介绍AI在运营中的实际应用。
一、人工智能在客户服务中的应用1. 智能语音助手：电信运营商可以利用人工智能技术开发智能语音助手，提供24小时全天候客户服务。
智能语音助手能够识别客户的语音指令，并通过自然语言处理和机器学习算法提供准确、快捷的解决方案。
2. 智能在线客服：通过人工智能技术，电信运营商可以实现智能在线客服系统。
该系统可以通过聊天机器人等技术，为客户提供即时、个性化的问题解答和服务。
3. 智能推荐系统：基于人工智能技术，电信运营商可以开发智能推荐系统，根据客户的个人特征和偏好，为其推荐适合的套餐、业务和增值服务，提高客户的满意度和忠诚度。
二、人工智能在网络运维中的应用1. 故障自动诊断：利用人工智能技术，电信运营商可以实现网络故障自动诊断系统。
该系统可以通过监测网络数据和运行状态，利用机器学习算法对故障进行准确定位和分析，提高网络运维效率和故障响应速度。
2. 智能优化调度：电信运营商可以利用人工智能技术进行网络资源的智能优化调度。
通过分析大量的网络数据，结合机器学习算法，可以实现网络资源的智能分配和调度，提高网络资源利用率和用户体验。
3. 安全风险监测：人工智能技术可以应用于网络安全领域，实现对网络安全风险的监测和防范。
通过机器学习算法和行为分析技术，可以及时发现和应对网络攻击和安全威胁，保障网络运营的安全稳定。
三、人工智能在市场营销中的应用1. 智能营销推广：电信运营商可以利用人工智能技术进行智能营销推广。
通过分析大量的市场数据和用户行为数据，结合机器学习算法，可以为不同的用户提供个性化的营销方案，提高市场竞争力和营销效果。
2. 用户画像分析：基于人工智能技术，电信运营商可以进行用户画像分析。
通过对用户的个人特征和行为进行深度分析，可以更好地了解用户的需求和偏好，为其提供更符合需求的个性化服务。
电信运营商的人工智能应用利用AI技术提升运营效率和用户体验
电信运营商的人工智能应用利用AI技术提升运营效率和用户体验在当今数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正成为各行各业的热门话题。
特别是在电信运营商领域，AI技术的应用正在迅猛发展，为运营商提供了提升运营效率和提升用户体验的新途径。
一、AI技术在电信运营商的应用随着移动通信技术的普及和大数据的涌现，电信运营商面临着海量的数据处理和用户服务问题。
AI技术的应用可以帮助电信运营商实现智能化的数据分析和精准的用户服务。
以下是AI技术在电信运营商中的典型应用案例：1. 智能客服：传统的客服中心常常面临服务效率低下和人力资源成本高的困扰。
AI技术可以通过自然语言处理和机器学习等技术，实现智能化的语音识别、语音合成和智能问答。
这样既能提高客服效率，也可以提供更加个性化和定制化的用户服务。
2. 数据分析和预测：电信运营商每天都会产生大量的通信数据，如通话记录、流量使用情况等。
AI技术可以通过数据挖掘和机器学习等技术，帮助运营商分析用户行为、预测用户需求、优化网络资源配置，从而提升网络质量和用户满意度。
3. 智能营销：AI技术可以帮助运营商实现精准的市场营销。
通过分析用户的通信行为、社交媒体数据等信息，运营商可以向用户提供个性化的优惠活动和推荐服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。
二、电信运营商应用AI技术的好处电信运营商应用AI技术的好处不仅体现在运营效率的提升，还可以改善用户体验，以下是几个主要好处：1. 提高运营效率：AI技术可以实现自动化和智能化的业务处理，减少人工干预的需求。
通过自动化流程和智能决策支持，运营商可以降低成本、提高效率，并优化运营策略。
2. 个性化服务：AI技术可以深度挖掘用户的需求和偏好，实现个性化的服务和推荐。
例如，根据用户的通信行为和位置信息，电信运营商可以向用户提供个性化的流量套餐和增值服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。
3. 智能网络优化：AI技术可以帮助电信运营商实现网络资源的智能调度和优化。
大数据环境下的商业智能技术研究与应用
大数据环境下的商业智能技术研究与应用随着信息化时代的到来，数据产生已成为不可避免的趋势，而大数据技术的应用也在广泛扩展。
在这个冉冉升起的时代，商业智能技术已经成为企业的重要策略之一。
本文将深入探讨商业智能技术在大数据环境下的研究与应用。
一、商业智能技术的概述商业智能技术是一种基于数据分析的技术，通过对数据的挖掘和分析，实现企业对内部和外部情况的了解、决策及管理。
商业智能技术在企业管理中起着至关重要的作用，其关键在于能够将数据转化为企业决策的重要依据。
商业智能技术的发展遵循“数据源——数据仓库——数据挖掘”的顺序，建立起数据处理和应用的整体框架。
商业智能技术的重点在于数据处理、数据管理、数据分析及数据结果的呈现。
商业智能技术的目标是可以有效地利用数据进行业务分析，为企业管理和经营提供有力的支持。
二、大数据环境下的商业智能技术应用大数据环境下商业智能技术的应用，主要为大数据处理提供了有效的解决方案。
大数据虽然存在量大、类型多、应用场景广泛等问题，但也会给企业带来机遇和挑战。
随着大数据的不断增长，越来越多的企业开始将商业智能技术作为数据处理及分析平台的选择。
大数据环境下的商业智能技术应用面临的挑战主要有以下几点：1、数据量大：大数据时代，数据量是商业智能处理的一个重要挑战。
因此企业需要针对海量数据制定相应的数据处理策略。
2、数据类型多：数据类型的多样化也是商业智能处理的挑战之一。
在不同数据类型的应用场景下，企业需要选择不同的商业智能技术解决方案。
3、数据质量的保证：商业智能技术应用需要具备较高的数据质量保证能力，保证数据准确性，避免疏漏和错误。
4、企业内部能力建设：商业智能技术应用需要企业内部人员具备一定的技能和知识，从而能够对商业智能技术进行优化和调整。
随着大数据环境下商业智能技术应用越来越广泛，商业智能技术也朝着更加智能化和高效化的方向发展。
商业智能技术可以基于大数据的挖掘和分析，支持企业管理、决策、市场预测、客户关系维护、营销策划等方面的工作。
电信运营的智能化发展提升效率和用户体验
电信运营的智能化发展提升效率和用户体验智能化技术的飞速发展正在改变着各行各业，电信运营也不例外。
通过引入人工智能、大数据分析、物联网等新技术，电信运营商能够提升效率、优化服务，进一步改善用户体验。
本文将从几个方面探讨电信运营的智能化发展如何提升效率和用户体验。
一、智能化运维和网络管理电信运营商依赖于庞大的网络基础设施来提供各类通信服务。
传统的网络管理和运维工作繁琐且容易出错，但智能化技术可以极大地提高运维效率和网络可靠性。
首先，运用智能化技术能够实现网络运行状态的实时监测和预测。
通过采集网络中的各类数据，如带宽利用率、流量分布、故障频率等，智能系统可以快速发现异常和潜在问题，并提前采取相应的措施，避免故障的发生。
其次，智能化运维技术可以自动化和集中化管理网络设备。
通过引入人工智能和自动化控制系统，电信运营商可以更高效地执行升级、配置、故障排除等操作。
这不仅能减少人工干预的错误，还能减少对人力资源的依赖，并提高网络设备的利用率。
二、智能化客户服务和营销用户体验是电信运营商成功的关键因素之一。
智能化技术的应用可以极大地提高客户服务和营销的效率，同时改善用户体验。
通过应用自然语言处理技术和智能客服系统，电信运营商可以实现24小时在线、即时回应的客户服务。
用户无需等待人工接待，通过智能客服系统可以快速获取所需信息和解决问题，大大提高了客户满意度。
此外，通过分析用户的通信行为和消费偏好，智能化技术能够实现个性化的推荐和营销。
例如，通过大数据分析用户的通话记录、上网习惯等，电信运营商可以向用户推荐适合的套餐、增值服务等，提升用户感知价值和满意度。
三、智能化智能设备和物联网应用智能设备和物联网的普及也为电信运营商提供了机遇。
通过智能设备和物联网技术的连接，电信运营商可以收集到更多有关用户的数据，进一步改善用户体验和服务。
智能设备的普及使得用户可以通过手机或其他智能终端实时监控家居设备、车辆等。
同时，运用智能化技术，电信运营商可以提供更加智能、便利的服务，如智能家居、智能停车等。
人工智能技术在电信运营商中的应用
人工智能技术在电信运营商中的应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在各个行业中的应用也日益广泛。
尤其是在电信运营商领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用。
本文将从多个角度探讨人工智能技术在电信运营商中的应用。
一、网络优化随着移动互联网的兴起，人们对网络速度和质量要求越来越高。
电信运营商可以利用人工智能技术实时分析网络数据，根据用户的使用习惯和需求来优化网络资源的分配。
通过智能路由和智能流量调配，可以有效提升用户的网络体验，降低拥堵情况的发生。
二、智能客服传统的电信运营商客服通常需要人工接待，面对大量用户咨询和投诉，效率低下。
而通过人工智能技术，可以实现智能客服机器人的应用，提供全天候、快速的客服支持。
智能客服机器人能够通过语音识别和自然语言处理技术，解答用户的问题，同时也可以学习用户的反馈和需求，持续提升自身的智能化水平。
三、精准营销电信运营商拥有海量的用户数据，利用人工智能技术可以将这些数据进行分类、分析和挖掘，实现精准的用户画像和个性化推荐。
通过对用户行为和消费习惯的了解，电信运营商可以更好地为用户提供个性化的产品和服务，从而提升用户的满意度和忠诚度。
四、智能安全网络安全问题成为当下亟待解决的问题，尤其是电信运营商面临着大量的用户数据和网络攻击。
人工智能技术可以结合大数据分析和机器学习算法，及时发现和预防安全威胁。
通过实时监测和分析网络流量、异常行为和入侵迹象，电信运营商可以及时采取相应措施，确保网络和用户数据的安全。
五、智能维护传统的维护需要人工巡检，耗费时间和人力成本较高。
而借助人工智能技术，电信运营商可以实现智能化设备监控和维修预警。
通过传感器技术和数据分析，可以实时监测设备状态和性能，提前预警设备故障并进行维修，大大提高设备的可靠性和维护效率。
六、智能计费过去，电信运营商的计费往往只依据用户套餐和通话时间，缺乏个性化和灵活性。
而引入人工智能技术后，电信运营商可以根据用户的个性化需求和消费行为制定灵活的计费方案。
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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1目录3 1 2 3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2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3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4运营商大数据商业智能系统处理面临的挑战系统分散建设，难以实 现资源和应用共享 数据分散存储，标准化 程度低 以数据仓库为核心的传 统架构，难以满足业务 发展要求 系统只针对内部提供服 务，数据未能有效地进 行商业利用• 经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网 日志留存等大数据系统分专业建设，其中部分系统分省建设， 造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享• 各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难• 系统采用高端商用系统（小机+盘阵+数据仓库或一体机）建 设，建设成本居高不下 • 只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化 数据处理，无法满足互联网类业务发展要求• 如何建立商业模式？ • 如何解决用户隐私保护问题？5目录3 1 2 3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6调整两级架构，构建数据集中、平台统一的BI系统实现BI系统集中化，将两级架构转为集中化架构 实现数据模型标准化，并将各系统的数据统一存储和处理一级BI门户 集团公司应用 一级BI数据仓库：统一模型 标准一级BI接口A省BI省级BI门户 省公司应用 个性数据 非标准接口一级BI集中化BI统一BI门户接入 集团公司 应用 全网 共性应用 集中数据仓库 p 统一数据模型 p 统一存储、统一处理统一数据模型基地应用B省BI省级BI门户 省公司应用 个性数据 非标准接口 一级VGOP在统一平台进行 标准化转换A省数据源 BOSS接口层：标准化处理…省数据源 BOSS CRM数据源（全网集中） 一类 网络日志 业务平台 财务 …A省数据源 …省数据源BOSS CRM二三类 信令、 业务平台 日志BOSS CRM一类 业务平台CRM二三类 信令、 业务平台 日志…省级经分 7 7 省级经分集中化BI面临海量数据处理和存储的压力由于集中化建设，集中化BI系统将面临着数据规模大、数据处理 复杂、混合负载多样等多种挑战，传统的单一数据仓库技术难以 满足，需要引入大数据技术。
数据 规模 大 l 初步估算，至2015年6月，集中化BI的结构化数据存储需3.7P，非结构 化存储4.4P。
l 传统数据库成本高昂，省公司扩容压力巨大 l l l l 数据处理种类多，单一技术难以实现。
任务调度复杂，需要有效管理。
结构化数据的复杂关联处理 非结构化数据处理 融合结构化与非结构化数据进行深度分析挖掘数据 处理 复杂混合 负载 多样l 大量的固定应用 l 大量的临时统计（ad-hoc）需求，突发性强，预计80%以上 l 目前数据仓库的混合负载管理能力远远不能达到效率和成本最优88大数据技术路线选择技术层面：大数据处理技术种类繁多，包括数据仓库技术、Hadoop、 NoSql、流式处理技术等。
关系型数据库系统 基于高性能硬件 复杂多表关联分析性 能 非结构化数据处理 响应实时性 数据规模 高可靠性 采购成本 运维成本 外围工具支持 基于X86通用平台 X 缺少高效索引、数据存储和查询 优化，性能较低 √ 非关系模型，提供文件访问接口， 编程灵活 X 对数据处理优化较少，实时性较 差。
Nosql单键查询性能好 √ 通过索引、分区键等保障复杂分析性能 X 关系数据模型，不能直接处理非结构化数 据 √ 基于高性能硬件， 实时性高 √可处理PB级数据 √ 基于高性能硬件， 可靠性高 X 需要较昂贵设备和 软件，成本高 √工具成熟，较多 √丰富 √ 基于通用平台，实 时性较高 Hadoop分布式系统√具备良好扩展能力， √ 具备良好扩展能力，可处理PB级 可处理PB级数据 数据 √基于通用平台，可 靠性略差 √通用硬件平台可在 一定程度上降低成本 √工具水平一般，完 善中 √丰富9√基于通用平台，软件解决可靠性 问题，可靠性略差 √ 基于通用硬件和免费软件，采购 成本低 目前工具略缺乏，经验少，维护工 作量略大 X较少集中化BI架构初步构想高可靠、实时 Ad-hoc、 性要求较强的 数据集市、 数据沙盒 应用结构化数据非结构化数据•数据采集和预处理可采用基于 Hadoop的分布式ETL技术，引 入流计算提高数据转换效率 •数据存储和处理采用Hadoop 和数据仓库混搭的方式，通过 透明访问机制为上层应用提供 透明的访问环境 •采用PaaS的方式向省公司提供 资源和应用开发、运行环境， 解决平台/数据集中化和各省 应用开发个性化的矛盾高性 能 RDB MS低成 本 RDB MSHadoop结构化数据非结构化数据结论：充分利用各种处理平台的特征，实现高效低成本 l 非结构化数据处理在Hadoop平台上存储与处理 l 结构化，不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据， 建议保存在Nosql数据库或hadoop平台 l 结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据保 存在关系型数据库中，短期高价值数据放在高性能平 台，中长期放在低成本产品中。
1010目录3 1 2 3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11“大云”是中国移动为应对移动互联网转型和内部IT支 撑系统升级而启动的云计算产品研发计划经分KPI 集中运算 经分系统 ETL/DM 结算 系统 信令 系统 云计算 资源池系统 物联 网应用 EMail IDC服务…PaaS 产品数据管理/分析类 在线交易类 开放平台BC-OMP 消息队列 内存引擎 BC-Queue BC-DME K-V数据库 SQL数据库 BC-kvDB BC-RDB 其他能力组件云计算 管理IaaS 产品计算/存储资源池 文件中间件 弹性计算 BC-NAS BC-EC 弹性块存储 BC-Block store商务智能平台并行数据 挖掘工具 集 BC-PDM并行数据 搜索引擎 抽取转换 BC-SE BC-ETL数据仓库系统 HugeTable对象存储 BC-oNestBC-BSP 数据并行框架BC-Hadoop 数据存储和分析平台系 统 监 控 和 管 理CloudSecurityCloudMaster平 台 安 全 管 理IT基础资源大数据分析型产品线12“大云”支持建设基于大数据的商业智能系统•BC-HugeTable：机构化 海量数据存储和处理 •BC-Hadoop：非结构化 海量数据存储和处理 •BI PaaS：提供BI应用开 发、托管和分享环境 •BC-PDM：基于Hadoop 的并行数据挖掘 •BC-SE：提供网页采集、 索引、自然语言处理等 能力管理域 应 用 层 访问子层 应用子层 运维管理元数据管理 数据质量 管理 安全管理数 据 层数据存储与处理子层数据采集子层•BC-ETL:并行数据抽取、 转换与装载基础设施13大云在某互联网业务BI系统中应用情况日志 挖掘 系统趋势 分析来源 分析访问 分析行为 分析其他 分析BC-HugeTable 大云 平台 BC-Hadoop HugeTable-Loader 数据层 网页搜 索日志 新闻搜 索日志BC-PDM图片搜 索日志14视频搜 索日志Ø 使用HT-Loader对 海量搜索引擎日志 进行收集，单机每 秒平均处理约5万 条日志(约10MB) Ø 使用BC-HugeTable ，存取海量日志信 息并进行管理 Ø 使用BC-PDM对海 量日志进行清洗和 转化，单机每秒平 均处理约40万条日 志(约50MB) Ø 使用BC-Hadoop， 进行并行计算和分 布式文件处理大云在某信令监测系统中的应用15大云在某互联网内容分析系统中应用结合用户上网日志及互联网网页内容，为精准行销提供用户行为偏好分析；为互 联网业务发展提供大趋势及业务竞品分析能力用户群提取访问热点 分析业务竞品 分析URL查询关键词检 索服务层 SaaS DaaS•BC-PDM:支持海量结构化 及非结构化数据分析挖掘•BC-Hugetable:支持海量日 志存储及各种汇总、统计 分析；网页存储能力层•BC-SE:支持爬虫、网页解 析、自然语言解析等； •爬虫速度500W网页/天/ 节点 •网页解析及分类1400W网 页/天/节点数据层互联网网页用户上网日志InternetCMNET/CMWAP/WLAN 日志16运营商商业智能应用对Hadoop生态环境的发展需求随着业务规模的增加以及应用迁移的需求日益迫切，运营商商业智能应用需要 Hadoop提供更好的实时处理能力、标准的SQL接口、更加丰富的外围工具等Hadoop生态环境现状 运营商BI应用对Hadoop的需求数据处理 能力• • • • • • • • •MapReduce批处理 HBase基于主键的实时查询 S4/Storm等流处理 Hama/BC-BSP图计算 …… MapReduce Hive Pig ……需要更好的海量数据的实时加载和实时 复杂查询能力。