运营商大数据应用解决方案
电信运营商大数据应用典型案例分析
通 过 技 术 手 段 ，能 轻 易获 得 通 话 者 的 地理 位 置 ，且 精 确
于很难 用常规的数据管理工具或传统 的数据 管理 技术来
处理 这些数据 。Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ 、Ｔ ｗｉ ｔ ｅ ｅ ｒ 、微博等各 类社交
、
岛状的特点 ，难 以深入应用 。
对于 大 数 据 的 应 用 已 经 成 为 一 种 必 然 趋 势 ，其 发 自己的数据优 势，采取 灵活深入的分析方法进行 基于大数据的挖掘 ， 从 中摸 索崭新的商业模式闭。
势头非常强劲 。大数据驱动 不仅 是电信 运营商增强业务
营商的基础语音业务和短信 业务 带来了不小冲击 ，运营 商缓慢增长的 网络 流量收入 和网络建设成 本之间不断增 加的剪刀差 ，正不 断侵 蚀着运营商的利润。面对互联网 公司的激烈竞争 ，运营 商要 如何做 才能扭 转逐 步被 “ 管
道化”的趋势？
约每两年翻一番 的速度增长 ，预计￣ １ ２ ０ ２ ０ 年 ，全球将产 生３ ５ Ｚ Ｂ的数据量 。这意味着我们正进入 大数据 时代。
据 方 面 具 有 天 然优 势 。 但 是 ，没 有 管 理 的 数 据 就 像 埋 藏
长 ，占比超过８ ０ ％，超越 了传统 关系型 数据库的管理能
力 ，使 得 大 数 据 的存 储 、管 理 和 处 理 很 难 利 用 传 统 的 关 系 型 数 据 库 去 完 成 ，进 而 无 法 提 取 个 中价 值 】 。 以Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ 为代 表 的 大 数 据 技 术 应 运 而 生 ， 它 是 一
营商带来流量 收益 的同时 ，也带来 了新 的机遇和挑战 。文章结 合大数据的技术现 状以及电信运营商的数据特点 ，分 析 电信运营 商大数据发展遇到 的问题 ，探讨 电信运营 商应 用大数据的策略 。最后 提出一种适合 电信运营商 的大 数据 平台架构 和方 案。
运营商大数据产品及解决方案
网络优化分析
基于网络信令数据和其他相关数 据，分析网络覆盖、质量、容量 等性能指标，为网络优化提供依
据。
数据安全类产品
数据脱敏与加密
对敏感数据进行脱敏处理或加密存储，保护用户隐私和数据安全 。
数据访问控制
建立严格的数据访问控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感 数据。
数据安全审计
数据安全与隐私保护挑战
数据泄露风险
随着数据量不断增长， 如何确保数据不被非法 获取和滥用成为重要挑 战。
隐私保护法规
各国纷纷出台数据保护 法规，要求运营商在收 集、存储和使用数据时 必须遵守相关法律法规 ，保护用户隐私。
加密与脱敏技术
为应对数据安全和隐私 保护挑战，运营商需加 强数据加密、脱敏等技 术的应用，确保数据的 安全性和可用性。
运营商大数据发展趋势
数据资源不断扩展
随着5G、物联网等技术的普及，运营商的数据资源将更加丰富和 多元化。
技术创新持续深入
人工智能、机器学习等技术在运营商大数据领域的应用将不断加深 ，提高数据分析和挖掘的准确性和效率。
行业融合加速推进
运营商大数据将与更多行业进行深度融合，推动产业数字化升级。
未来展望与期待
利用自然语言处理和机器学习技术，实现智能问答、智能推荐等 功能，提高客户服务效率和质量。
客户画像构建
基于客户历史数据和行为分析，构建客户画像，为个性化服务提供 支持。
客户满意度分析
通过收集和分析客户反馈数据，评估客户满意度和忠诚度，为改进 客户服务提供依据。
CHAPTER 04
运营商大数据应用案例
数据应用类产品
针对特定行业和场景的数 据应用产品，如用户画像 、精准营销、信用评分等 。
大数据产品解决方案
大数据产品解决方案介绍随着互联网的快速发展，大数据技术在各个行业越来越受到重视。
大数据可以帮助企业更好地理解市场和客户需求、优化运营和决策、提高效率和竞争力。
为满足企业对于大数据的需求，大量的大数据产品和解决方案也应运而生。
本文将介绍大数据产品解决方案的概念、特点和应用场景，并列举一些常见的大数据产品解决方案供读者参考。
概念和特点大数据产品解决方案是指针对不同行业和业务需求，基于大数据技术和算法的一揽子解决方案。
它通过采集、存储、处理和分析海量数据，生成有价值的信息和洞察，帮助企业优化运营和决策。
大数据产品解决方案具有以下特点：1.数据源广泛：大数据产品解决方案能够处理多种数据源，包括结构化数据（如数据库数据）、半结构化数据（如日志、传感器数据）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
2.数据处理能力强大：大数据产品解决方案采用了分布式计算和存储技术，可以处理海量数据并实时生成有用的信息。
同时，它们还支持复杂的数据算法和模型，例如机器学习和深度学习。
3.数据可视化和报表：大数据产品解决方案提供了丰富的数据可视化和报表功能，可以将数据分析结果以图表、图像和表格等形式展现出来，方便用户更好地理解和利用数据。
4.可扩展性和灵活性：大数据产品解决方案可以根据企业的需求进行定制和扩展，支持与其他系统的集成，为企业提供灵活和可持续的数据处理和分析能力。
大数据产品解决方案可以应用于各个行业和业务领域，以下列举了一些常见的应用场景：零售业在零售业中，大数据产品解决方案可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和喜好，优化产品和服务。
例如，通过分析大量的销售数据和用户行为数据，可以预测热销商品和潜在客户，制定精确的促销策略和库存管理计划。
电信业在电信业中，大数据产品解决方案可以帮助运营商更好地理解用户需求和网络状况，提供更好的服务。
例如，通过分析用户的通话记录、短信和数据流量使用情况，可以预测用户流失和投诉风险，及时采取措施提升用户满意度。
电信行业大数据分析与应用
电信行业大数据分析与应用数字化时代的到来让许多行业开始重新审视自身的经营模式，并逐渐朝着数据驱动的方向转变。
在电信领域，随着技术的不断进步与应用场景的不断扩展，大数据分析也变得越来越重要。
一、电信行业大数据的意义电信行业作为信息社会基础设施之一，每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、流量使用记录、基站的信号强度数据以及设备使用状况等，是电信企业的重要资产，也是对用户行为、市场趋势等方面的重要观察点。
通过对这些数据的采集、分析和处理，可以为电信企业提供更多的商业模式选择，丰富产品线，优化营销策略，从而提高市场占有率和客户满意度。
二、大数据在电信行业的应用1. 用户画像通过对用户的基础信息及通讯行为数据进行分析，可以建立对用户的画像。
用户画像可以描述一个人的性格、消费偏好、生活习惯等个性化信息，可以为电信企业进行精细化运营提供重要支撑。
例如，通过用户画像，针对不同的用户群体，电信企业可以制定出不同的套餐产品与对应优惠政策；同时，在营销推广上也可以实现个性化定制，使推广效果更佳。
2. 基站优化电信基站是保证用户通信质量的关键点。
通过基站信号强度等报表数据的分析，可以优化基站分布，更好地覆盖用户需求。
还可以分析基站区域的人口分布、共享经济活跃度等指标，制定针对不同区域的基站投放方案。
3. 资费优化对用户的流量使用情况进行大数据分析，可以发现一些套餐存在使用率不高的情况，这时可以根据不同流量使用情况调整不同的资费标准，降低客户流失率，提高客户满意度。
4. 风险评估电信行业经常面临客户欺诈等风险问题。
通过对用户的通话、短信、流量等数据进行分析，可以找出潜在的风险客户，提早进行风险预警及防范措施。
5. 数据挖掘电信行业数据源头丰富，杂乱无序，但其中隐含了很多重要信息。
同样的，电信企业也可以根据所需目标，在不同的角度进行数据挖掘，有效利用数据挖掘算法提升数据的价值，以达到优化业务模式、创新产品服务、提升用户体验等效果。
电信运营行业的数据分析和大数据应用
电信运营行业的数据分析和大数据应用随着信息技术的不断发展和智能设备的普及，电信运营行业正面临着大量的数据涌入和应用的挑战。
数据分析和大数据应用成为了电信运营商的重要课题，通过对数据的深入分析和合理应用，可以为运营商提供更全面、准确的信息，优化运营模式，提升用户体验，形成竞争优势。
本文将探讨电信运营行业的数据分析和大数据应用。
一、数据分析在电信运营行业的应用1. 洞察用户需求电信运营商拥有庞大的用户基础，通过对用户数据的分析，可以深入洞察用户的需求和偏好，为运营商提供有针对性的服务。
通过分析用户的通话记录、短信使用情况、上网习惯等数据，可以了解用户的通信需求和消费行为。
同时，运营商可以结合用户的地理位置信息进行精细化的推送，为用户提供更加个性化的服务。
2. 优化网络建设电信运营商需要不断扩大网络建设，以满足用户日益增长的通信需求。
通过对网络数据的分析，可以了解网络的使用情况，包括用户数、通信流量、网络质量等指标。
基于这些数据，运营商可以做出合理的网络规划，增加网络覆盖区域，改善网络质量，提升用户体验。
3. 营销与推广策略通过对用户行为数据的分析，可以帮助电信运营商制定更有效的营销和推广策略。
通过分析用户的消费习惯、偏好、上网行为等数据，运营商可以将有针对性的推荐和优惠活动发送给用户，提高用户的参与度和忠诚度。
此外，通过对竞争对手数据的分析，运营商还可以了解市场趋势和竞争情况，制定更具竞争力的营销策略。
二、大数据在电信运营行业的应用1. 实时监控和故障预警电信网络的稳定和可靠是运营商的首要任务。
借助大数据技术，运营商可以实时监控网络状态，并利用数据分析技术进行故障预警。
通过对网络设备传感器数据的分析，可以提前发现设备的异常情况，及时采取措施进行维修或更换，以避免网络故障对用户的影响。
2. 欺诈检测和风险预警电信运营商面临着大量的网络欺诈和风险，如诈骗电话、网络钓鱼等。
利用大数据技术，可以对用户的通话和网络行为进行实时监控和分析，发现异常行为和风险信号，并采取相应的防范措施，保护用户的信息安全。
电信大数据解决方案
电信大数据解决方案1. 引言随着互联网的普及和电信行业的发展，电信运营商面临着大量的数据积累和挖掘的挑战。
电信大数据解决方案是一种针对电信运营商提供的解决方案，利用大数据技术和算法来帮助运营商更好地分析和利用数据，优化业务流程和决策，提高运营效率和用户体验。
2. 解决方案的架构电信大数据解决方案的架构通常包括以下几个关键模块：2.1 数据采集与清洗在电信大数据解决方案中，首先需要从各个数据源采集原始数据。
数据源可以包括基站、短信、通话记录、用户数据等。
然后对采集到的数据进行清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据存储与管理清洗后的数据需要进行存储和管理。
通常采用分布式存储和数据库技术，如Hadoop、HBase、MongoDB等，来存储大规模的结构化和非结构化数据。
2.3 数据挖掘与分析数据挖掘是电信大数据解决方案中的核心环节之一。
通过应用统计学、机器学习和数据挖掘算法，对存储的数据进行分析和挖掘，以发现其中的隐藏模式和关联规则，提供有价值的商业洞察。
2.4 可视化与报表为了方便运营商对数据分析结果的理解和利用，电信大数据解决方案往往提供可视化和报表功能。
通过可视化工具和技术，将分析结果以图表、表格等形式展现，使得用户可以直观地观察数据的趋势和关联，辅助决策和业务优化。
2.5 预测与优化在通过数据分析发现问题和机会后，电信大数据解决方案还可以提供预测和优化的功能。
通过构建预测模型和优化算法，对未来的业务情况进行预测和优化，以指导运营商的决策和调整。
3. 应用场景电信大数据解决方案可以应用于多个场景，以下是几个示例：3.1 用户行为分析通过对用户数据的挖掘和分析，可以了解用户的使用习惯、倾向和需求。
基于对用户行为的深入了解，运营商可以个性化地推送服务、优化产品，提高用户满意度和留存率。
3.2 故障预警与维护通过对设备和网络的数据进行分析，可以实现对故障的预警和维护。
一旦出现设备故障或网络异常，系统可以及时发出报警并提供相应的解决方案，以保证稳定的通信和网络服务。
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势随着互联网技术的高速发展，电信运营商面临着大量且复杂的用户数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为运营商洞察用户行为和市场趋势提供重要支持。
本文将探讨如何利用大数据分析来洞察用户行为，以及如何将这些洞察应用于市场趋势预测。
一、大数据分析与用户行为洞察1. 数据收集和处理电信运营商拥有庞大的用户基数，每个用户每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等。
通过合理的数据收集和处理方式，可以将这些海量数据转化为有价值的信息。
2. 用户行为分析通过对用户数据进行分析，可以对用户的行为进行深入了解。
例如，可以分析用户通话时长、通话次数、通话对象等，来了解用户的社交圈子和联系频率。
同时，还可以分析用户的上网偏好、使用频率以及所浏览的网页内容，来了解用户的兴趣爱好和消费习惯。
这些分析结果为运营商提供了指导，使其能够更好地优化产品和服务。
3. 用户画像构建通过对用户行为分析的结果进行整合和挖掘，可以构建用户画像。
用户画像是对用户个体的综合描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等。
通过用户画像，运营商可以更加精准地进行市场推广和定位。
二、大数据分析与市场趋势预测1. 数据的价值挖掘大数据分析可以挖掘市场中的潜在价值。
通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的需求和痛点。
运营商可以根据这些信息调整产品和服务，以满足用户的需求，提升用户体验。
2. 市场趋势分析通过对市场数据的分析，可以预测市场的发展趋势。
例如，可以通过分析用户的消费行为和消费偏好，来预测不同产品在市场中的受欢迎程度。
同时，还可以通过对竞争对手的数据进行分析，来了解市场上的潜在机会和威胁。
3. 精准营销和推广通过对用户行为和市场趋势的分析，运营商可以进行精准的营销和推广。
例如，可以针对不同用户群体推出个性化的营销活动，提高用户的转化率和忠诚度。
同时，还可以基于市场趋势预测，及时调整宣传策略，并对产品和服务进行优化。
电信大数据解决方案
电信大数据解决方案1. 概述电信行业是一个数据密集型行业，每天产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等等。
如何有效地利用这些数据，提高运营效率，增加用户粘性，成为电信运营商面临的重要问题。
电信大数据解决方案应运而生，通过对电信数据的分析和挖掘，为电信运营商提供业务决策支持和用户体验优化等方面的解决方案。
2. 电信大数据的应用场景2.1 用户画像通过分析用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据，可以建立用户画像，包括用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等信息。
通过用户画像可以更精确地进行用户定位和用户推荐，提供个性化的服务。
2.2 营销活动优化通过分析用户的通话记录、短信记录等数据，可以了解用户的消费习惯和偏好，从而优化营销活动的方向和内容，提高营销活动的转化率。
比如，根据用户的通话记录，可以判断用户是否对某个特定的产品感兴趣，然后通过短信或电话进行精准推送。
2.3 网络质量监控电信运营商可以通过分析用户的上网记录和网络状态数据，实时监控网络质量，及时发现网络异常并进行处理。
同时，可以通过分析用户的上网行为，优化网络资源分配，提高网络速度和稳定性。
2.4 故障预警与处理电信运营商可以通过分析用户的通话记录、短信记录和网络状态数据，实时监控用户的通信质量，及时发现通信故障，并提供故障诊断和处理方案，保证用户的通信质量。
3. 电信大数据解决方案的技术实现电信大数据解决方案的技术实现主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化。
3.1 数据采集电信大数据的来源多种多样，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
数据采集可以通过多种途径，比如运营商自身的数据管理系统、手机APP、数据交换平台等。
3.2 数据存储电信大数据的存储一般采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase 等。
分布式存储可以满足大数据量的存储需求，并具备高可靠性和高扩展性。
3.3 数据处理电信大数据的处理主要包括数据清洗、数据分析和数据挖掘。
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运营商大数据应用解决方案运营商大数据应用解决方案目录1.大数据概述 (9)1.1.概述91.2.大数据定义91.3.大数据技术发展112.大数据应用 (14)2.1.大数据应用阐述142.2.大数据应用架构162.3.大数据行业应用162.3.1.医疗行业162.3.2.能源行业172.3.3.通信行业172.3.4.零售业183.大数据解决方案 (19)3.1.大数据技术组成193.1.1.分析技术193.1.1.1.................. 可视化分析193.1.1.2................. 数据挖掘算法193.1.1.3................. 预测分析能力193.1.1.4................... 语义引擎193.1.1.5............. 数据质量和数据管理203.1.2.存储数据库203.1.3.分布式计算技术213.2.大数据处理过程233.2.1.采集233.2.2.导入/预处理243.2.3.统计/分析243.2.4.挖掘243.3.大数据处理的核心技术-Hadoop253.3.1.Hadoop的组成253.3.2.Hadoop的优点：283.3.2.1.................. 高可靠性。
283.3.2.2.................. 高扩展性。
283.3.2.3................... 高效性。
293.3.2.4.................. 高容错性。
293.3.3.Hadoop的不足293.3.4.主要商业性“大数据”处理方案293.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台303.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc313.3.2.7........ Mi c r o s o f t S QLServer313.3.2.8................... S ybase IQ313.3.5.其他“大数据”解决方案323.3.2.9...................... EMC323.3.2.10................... BigQuery323.3.6.大数据”与科技文献信息处理333.4.大数据处理技术发展前景333.4.1.大数据复杂度降低333.4.2.大数据细分市场333.4.3.大数据开源343.4.4.Hadoop将加速发展343.4.5.打包的大数据行业分析应用343.4.6.大数据分析的革命性方法出现343.4.7.大数据与云计算:深度融合353.4.8.大数据一体机陆续发布354.基于基站大数据应用及案例 (36)4.1.气象灾害应急短信发布平台364.1.1.概述364.1.1.1................... 项目背景364.1.1.2................... 平台概述364.1.2.平台建设特点与原则374.1.2.1................... 建设特点374.1.2.2................... 建设原则374.1.2.3............. 大数据管理平台特点384.1.3.平台整体架构394.1.3.1................... 建设原理394.1.3.2................. 平台总体设计411.平台总体结构 (41)4.1.3.3................. 平台技术思路434.2.旅游客源分析444.2.1.整体方案444.2.1.1................... 方案思路444.2.1.2................... 系统架构461.大数据概述1.1.概述大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
数据技术发展历史如图一所示：图一1.2.大数据定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如图二;图二要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。
大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
➢数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别。
➢数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
➢价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
➢处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。
解决大数据问题的核心是大数据技术。
目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
1.3.大数据技术发展大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
如图三所示：图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。
同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。
信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。
预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。
传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。
但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。
在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。
Gartner 在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。
而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。
选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。
随着数据源的爆发式增长，数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。
例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略，评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力，最大限度地利用现有的存储投资。
从某种意义上说，数据将成为企业的核心资产。
“大数据”不仅是一场技术变革，更是一场商业模式变革。
在“大数据”概念提出之前，尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道，但总体来看，二者平行发展，鲜有交集。
我们可以看到，无论是Google通过分析用户个人信息，根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国，但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网，传统企业仍无法嫁接到互联网中。
同时，传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。
企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。
在互联网时代，这些需求特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的。
通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，才能得到答案。
“大数据”在互联网与传统企业间建立一个交集。
它推动互联网企业融合进传统企业的供应链，并在传统企业种下互联网基因。
传统企业与互联网企业的结合，网民和消费者的融合，必将引发消费模式、制造模式、管理模式的巨大变革。
大数据正成为IT行业全新的制高点，各企业和组织纷纷助推大数据的发展，相关技术呈现百花齐放局面，并在互联网应用领域崭露头角，具体情况如下图四所示：图四大数据将带来巨大的技术和商业机遇，大数据分析挖掘和利用将为企业带来巨大的商业价值，而随着应用数据规模急剧增加，传统计算面临严重挑战，大规模数据处理和行业应用需求日益增加和迫切出现越来越多的大规模数据处理应用需求，传统系统难以提供足够的存储和计算资源进行处理，云计算技术是最理想的解决方案。
调查显示：目前，IT专业人员对云计算中诸多关键技术最为关心的是大规模数据并行处理技术大数据并行处理没有通用和现成的解决方案对于应用行业来说，云计算平台软件、虚拟化软件都不需要自己开发，但行业的大规模数据处理应用没有现成和通用的软件，需要针对特定的应用需求专门开发，涉及到诸多并行化算法、索引查询优化技术研究、以及系统的设计实现，这些都为大数据处理技术的发展提供了巨大的驱动力，2.大数据应用2.1.大数据应用阐述大数据能做什么？我们那么多地方探讨大数据，无非总结下来就做三件事：第一，对信息的理解。
你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告，这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。
第二，用户的理解，每个人的基本特征，你的潜在的特征，每个用户上网的习惯等等，这些都是对用户的理解。
第三，关系。
关系才是我们的核心，信息与信息之间的关系，一条微博和另外一条微博之间的关系，一个广告和另外一个广告的关系。