北京移动大数据研究项目
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
中国移动省间大数据应用共享模式探究与实践
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究
大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究摘要：。
随着5G技术的发展，大数据技术在通信工程项目管理中的应用越来越受到人们的关注。
大数据技术的引入可以有效地提升通信工程项目管理的效率和精确度，保证项目顺利完成。
大数据技术的应用有助于改善项目的管理质量，提高项目的规模和时效性，使项目经理能够更加精确地估算项目的成本和时间，同时可以对项目进行实时监控。
首先，通过大数据技术，可以从多个角度收集和分析项目相关信息，提供准确的数据，从而可以实现精确的项目进度预测。
其次，大数据技术可以帮助企业更好地构建营销活动，可以挖掘客户需求，从而更好地进行服务和产品的定制，提高客户满意度。
此外，大数据技术还可以帮助企业改善工作流程和提高生产效率，有助于优化项目管理，促进项目进度推进。
总之，大数据技术在通信工程项目管理中的应用发挥了重要作用。
它能够实现精确的数据分析和推理，有助于项目管理人员准确预测项目进度，提高企业的生产效率和服务质量，同时还可以实现营销活动的有效构建。
关键词：大数据技术；通信工程；项目管理引言通信工程项目管理是一个涉及技术、经济、财务等多方面的复杂系统。
随着经济的发展，传统的通信工程项目管理模式已经难以满足现代企业对项目管理的需求。
大数据技术的出现，为传统的通信工程项目管理提供了新的思路和方法。
大数据技术通过大规模的数据处理和智能分析，可以更好地支持企业对通信工程项目管理的精细化管理。
大数据技术可以有效地支持通信工程项目管理的实施，实现对项目管理的数据化管理。
大数据技术可以提取和整合通信工程项目的相关数据，并进行智能分析，从而提供有价值的决策参考和支持。
大数据技术还可以为企业提供实时分析平台，实现对项目管理过程中的各种数据的实时监控，以及对项目管理过程中出现的问题的实时解决，从而提高项目管理效率。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用，可以显著提高通信工程项目管理的效率，并帮助企业更好地应对各种复杂的挑战，实现更加高效的项目管理。
面向中国移动客户服务分析的认知图谱系统研究
2021年1月面向中国移动客户服务分析的认知图谱系统研究赵东明1,徐晨兴2（1.中国移动通信集团天津有限公司，天津300020；2.亚信科技控股有限公司，北京584625）【摘要】为了更精准地匹配客户场景,让传统的知识图谱模型更好地认知用户需求,中国移动在传统大数据分析基础上加入语义理解能力,打造一种新的运营商服务分析知识图谱,构建一个以用户需求节点为中心的概念图谱,链接用户文本语义、大数据标签、运营策略、客户和原因概念,可以提升传统知识图谱的认知推理能力,进一步链接多模态数据提高推荐准确率,并且提供可解释能力,已在资费、家宽、无线领域的满意度预测场景落地,取得优异的效果。
【关键词】认知概念网络;知识图谱;语义理解;客户服务分析【中图分类号】TP391.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2021）01-0168-030引言“计算—感知—认知”的人工智能技术发展路径，已经成为大多人工智能研究和应用专家的共识[1]。
面对“客户需求多元化、客户体验个性化、行业特征高度适配化”的数字化运营阶段，目前的中国移动知识图谱依然还称不上“智能”，在业务推理、运营分析、服务测评、大数据挖掘等场景中，预测结果缺乏可读性、解释能力弱、运营效果不佳导致效率降低等问题也经常被人诟病[2]，这是因为当前的知识图谱系统更多的是从用户历史大数据标签、感知数据、画像数据出发，通过机器学习算法进行回归、分类，而不是真正从场景和用户需求出发。
在中国移动当前各个业务系统中，各类分析场景如产品推荐、用户维系、宏观数据分析等都极度依赖于人工，或采用机器学习、深度学习等模型进行黑盒分析，不透明也不可解释，但是在实际运营场景中，如果不能回答“为什么”问题，并解释这些系统如何产生特定的结果，就无法为后续业务操作提供有效帮助，限制各类AI能力的价值体现。
中国移动大数据标签库共有6000多个标签，彼此有从属、衍生关系，其中有海量的关系语义待挖掘，巨大的数据价值没有得到体现，有必要建立认知图谱网络，在存量运营、客服服务、运营分析等领域体现价值[3]。
中国移动位置大数据服务产品(时空洞察)交流
中国移动大数据分析能力
“364”的海量聚合数据分析，支撑客户“互联网+”大数据运营。
面向3C(Characteristic)特性，基于6A（Ability）能力，获取4W结果
WHO?—用户
从自然属性、消费、社交等 角度分析和挖掘各类用户的 典型特征。
相对于传统的人工抽样调查的有 限少量样本，包含了全量的用户 信息，提升了分析统计工作的准 确性。
通过身份证信息实现实名认证，真实构建用户多维度画像。
运营商级别保障
利用运营商级的大数据集群，实时处理超百亿的信令数据，值得信赖的数字化服务专家！ 中国移动“互联网+ ”定位是：为“互联网+”提供数字化服务，成为“互联网+”的基石和加速器。
热力图显示密度， 可以显示实时人流
量数据
省市人群分布
电子围栏
1、省市号段管理：可以批量导入手机号段及删除修改等号 段管理操作。 2、省市号段报警：根据来源地市即手机号段判断该地市人 进入监控区域即报警（报警条件可设定）。 3、省市号段人群分析：对符合条件的用户进行跟踪，追踪 人群进入监控区域后的居住区域等。 时间粒度 ：1小时（可调整） 告警内容：某时间段内某个号段有多少进入监测区域 支持地图对目标人数钻取到目标人群的居住地
• 数据加密脱敏，原始信令加密，手机号 、IMEI加密
• 数据严格审计，对输出至客户侧的的信 令数据严控输出的小区范围，对输出至 分析平台数据进行抽查
限定客户
定价清晰
• 限定客户，在政策清晰前，主要面向政府客户 、国家级媒体和国有企业提供基于区域流量和 群体画像的大数据服务
• 针对区域流量分析的业务，以标准化产品方 式按照扇区数量、服务时间定价
中国移动探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基本（二）人工智能（三）大数据技术简介1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与解决时间是什么关系? OA. 数量越多解决时间越长B.数量越多解决时间越短OC. 数星越小解决时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合旳应用场景是?()A.日记收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式解决1、大数据特性有几种(不涉及IBM提出旳新特性) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.摸索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据旳-部分旳是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具有哪两种特质?V A. 精确性口B. 不拟定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业旳公司运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
重要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯出名旳威尼斯人店开畔旳?口A。
B.◎C.◎D.2.随着闭源软件在数据分析领域旳地盘不断缩小，老牌T厂高正在变化商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情阐明价已度低旳是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音辨认产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM旳深蓝在1997年旳决定胜负旳第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎C.30◎D.283. BP神经网络旳学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提高法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文献存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程解决◎B. 有关联旳行解决。
大数据技术在移动通信中的应用研究
大数据技术在移动通信中的应用研究随着移动通信技术的快速发展，数据量也在不断增加，如何高效地处理这些数据成为了关键。
而大数据技术的应用，为移动通信带来了新的思路和方法。
一、大数据技术的基本概念及特点大数据技术将传统的数据处理方式进行了彻底的变革，其主要包含四个特点：1.数据量大以往数据处理的方式，往往无法处理大量数据，而大数据技术则可以轻松处理这些数据。
例如，全国人口普查的数据就是一份大数据。
2.处理速度快数据以极快的速度增长，因此处理速度也非常关键。
大数据技术可以实现实时数据处理，及时反馈结果。
3.多来源大数据可以来自多种不同的来源，例如传感器、社交网络、移动设备等。
这些数据来源多样化，也需要多样化的处理方式。
4.多类型大数据可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，因此需要多种不同的处理方式。
二、大数据技术在移动通信中的应用随着移动通信用户数量和数据量的不断增加，移动通信领域成为了大数据技术应用的又一个重要领域。
1.移动通信项目数据分析大数据技术可以将大量的移动通信数据进行收集、存储、分析和挖掘，从而更好地了解用户行为、需求和目标。
例如，可以采用数据分析技术，根据用户的地理位置和行走路径，推荐合适的商家、景点和餐厅。
同时，也可以根据用户使用的手机和运营商信息，分析用户的消费习惯和偏好，推出更合适的产品和服务。
2.移动网络优化通过大数据技术分析移动通信网络，可以发现网络中存在的问题，及时解决问题，以提高网络的质量和速度。
例如，通过数据挖掘技术，可以分析用户在哪些区域出现了网络拥堵问题，并对网络进行针对性优化。
3.用户情感分析通过大数据技术，可以实现对用户情感分析的自动化处理。
例如，可以通过用户在社交网络上的发布内容进行情感分类和分析，从而了解用户情感和反馈产品体验。
4.移动广告推荐大数据技术可以通过分析用户在移动端的行为，为广告商提供更具针对性的广告推荐方案。
例如，可以根据用户搜索内容和购买记录，推荐相关产品和服务。
基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No211)2020年第7期（总第211期）基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究王波.郭翔宇（中国移动通信集团内蒙古有限公司信息技术部，内蒙古呼伦贝尔010010）摘要：网格运营是近年来兴起的新型运營模式，它借助计算机网络管理的思想，将管理对象按照标准划分为若干个网洛单元。
利用大数据信息、大数据擔掘技术和各单元之间的相互协调机制,使各单元能够选行实时的信息共享、交流，从而实现资源共享、提高管理效率的现代化管理理念■«,随着企业信息化程度不断提升，网格使用越来越广泛。
中国移动内蒙分公司充分利用网格的管理思想，借助中国移动大数据能力，整合B域、O域数据，通过理论和实践相结合，建立智能化的网格管理体系，取得了非常好的效果。
此方法复制性强、复制成本低，能够迅速的向全国推广并应用于生产,具有非常大的推广意义。
关键词：网格化管理;大数据;大数据挖掘;智能化中图分类号:F626文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）07-0232-051概述随着运营商业务的不断发展，运营商之间的争夺越来越激烈，为抢夺每一个客户都需要付出很大代价，竞争加剧导致 营销资源投入的增速远髙于收入的增速，因此需要对市场和客户进行更加精细的管理,实现"大数据、超细分、微营销、精服务"的核心理念。
内蒙移动有12个盟市分公司，共计2000多万移动用户，地域辽阔，传统的以营销中心为单元的经营架构已经不能满 足市场发展的需求，由于营销中心区域过大，导致营销和服务难以取得好的效果,主要体现如下几点。
（1）营销服务不精细。
营销中心覆盖范围广，营销服务人员不足，人员岗位职责粗。
在营销服务中，难以对重点地点、重点人群进行个性化服务,营销服务不够精细。
（2）缺乏高效的激励机制，运营执行效果差。
营销中心覆盖面积大，运营时多采用撒网式营销，缺乏高效的激励措施，员工工作积极性不强，运营执行效果差。
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第三，规模推广阶段。在试点部署的基础上，总结经验，优化方案。稳步推进云计算平台在整个
管理支撑系统的应用部署。
大数据应用价值
北京移动大数据成本规划
北京移动大数据项目前期成本主要是建立虚拟化资源池的硬件、软件及集成费成本，后期成本会 因规划建设的进度有较大的变化。
资源池
项目 硬件投资
投资(万元)
大数据逻辑架构
云服务提供：为云服务对象提供统一的界面和访问，包装云服务资源，建立服务等级(SLA)，管理云 服务对象状态和请求 云服务管理：管理和维护云计算架构，保障云架构的稳定和可靠 云平台资源：构建服务器、存储资源池，实现IaaS；建设企业级数据中心，实现PaaS；通过SOA架 构整合系统应用，以提供SaaS。
大数据涉及的关键技术
X86 虚拟化技术
UNIX 虚拟化技术
VMware---vSphere Microsoft—Hyper-V Citrix– XenServer Linux—Xen/KVM/UML Parallels Server Bare Metal
IBM AIX– LPar、Micro-partition HP-UX—vPar/nPar Sun--Domain
大数据与云计算
云计算有几个很显著的特征：
它基于资源共享，这样就可以实现资源的池化共享和管理，为大数据提供最基本的生存基础 它基于服务可用性与快速交付，这样可以降低IT管理的复杂度，提高资源利用率，降低大数据管理的复杂性 它基于按需服务与交付能力，通过高性能的扩展，为大数据的实时应用环境提供可能性
资金
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Information Change the World
多年的BI领域运营经验告诉我们： 商业智能系统的价值彰显本质上依靠持续不断的运营
东方国信一直采用“T+B”的运营模式辅助客户用好BI系统，确保客户投入的商业智能系统有效
地发挥其价值
将业务咨询的分析与研究成果在平台上进行固化，
Think 业务咨询
Information Change the World
关于大数据的几点建议
北京移动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的方式向各部门提供资源和应用开发、运行环境，解决平台/数据集中化和各部门应 用开发个性化的矛盾。 充分利用各种处理平台的特征，实现高效低成本
软件及建设服务；
• 东方国信为国家电网、中国石油、西部机场集团、中航三星 人寿及多家地方商业银行等客户，提供数据仓库及商业智能 解决方案。
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Information Change the World
东方国信在商业智能领域的核心竞争力
在群雄逐鹿的商业智能领域， 东方国信靠什么一路走来？
领先 经验
大规模研发资金投入，紧跟云计算、 “大数据”处理、社交化、数据可视 化等业界脉搏
汇聚业内800名精通商业智能业务的专家，
辅助客户有效地挖掘数据资产 超过2600人的专业服务队伍提供专业化商业智能 定制方案
团队 专注
1997年至今，始终专注于国内数据仓库及商业智能领域的 产品研发，专注于做适合国内客户的Bi软件 借助资本市场的有利条件，实现充沛的资金保障，确保公司的稳 定和可持续发展
项目需求
本项目主要针对管理支撑域大数据专题研究，其范围主要为MSS域，旨在梳理企业内部管理数据化工 作现状，探索管理支撑领域大数据的应用价值，规划管理支撑领域大数据的实施路线。研究内容包括
企业内部管理数据化现状调研与梳理、管理支撑大数据应用价值及方案研究、管理支撑大数据实施规
划建议几部分。 1．企业内部管理数据化现状调研与梳理：伴随企业内部管理的电子化水平不断提升，企业内部管理 数据也在逐年增长，包括企业内部人财物信息、内部知识、业务流程数据、企业内部用户的工作行为 等。本部分针对MSS域，梳理目前企业内部管理数据化现状，旨在考察目前企业管理的数据化现状。 2．管理支撑大数据应用价值及方案研究：在数据化现状调研的基础上，借鉴大数据的宏观思想，结 合目前企业内部管理的问题与面临的挑战，以挖掘企业内部管理数据价值为目标，总结出目前北京公 司管理支撑大数据的应用价值。 基于挖掘出的大数据应用价值分析，结合北京公司目前MSS域建设现状及数据现状，设计出大数据思 想落地实施的初始化方案建议，建议可以包括组织及流程、人员能力、设计思想、业务逻辑、技术建 议等。该建议可以较全面指导北京公司MSS域大数据工作的落地，较完备的保证前期分析的大数据应 用价值能够有效的产生。 3．管理支撑大数据实施规划建议：根据北京公司实际情况制定出阶段性的演进路线，给出未来三年
北京
江苏 徐州 北京 北京
公司致力于夯实国内商业智能与软件服务第一品牌
最适用的商业智能产品
及解决方案
最专业的商业智能业务
专家库
最高效的商业智能交付
实施团队
最优产品，最佳服务构筑民族BI全产业链第一品牌 2
Information Change the World
东方国信为多行业客户提供专业化的商业智能解决方案
• 作为核心合作伙伴供应商，我公司承建了中国联通25个省分 公司及联通集团公司集中化经营分析系统的建设工作。这其 中东方国信帮助中国联通构建了全国最大的数据仓库系统— —集中化数据仓库（总数据量193PB）； • 我公司承建了中国电信14个省分公司的数据仓库系统和核心
经营分析系统的建设和运营工作；
• 我公司为中国移动9个省分公司和移动集团公司提供数据仓 库系统和经营分析系统的建设及运营工作。同时为中国移动 全资子公司中国铁通集团公司及4个省分公司提供核心系统
非结构化数据处理在Hadoop平台上存储与处理。
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。 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。
目录
1 2 3 4 5
大数据实施的目标及工作步骤，以及大数据思想下未来MSS域的发展建议。
目录
1 2 3
东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 大数据咨询过程介绍 项目组织安排 成功案例介绍
4
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Information Change the World
大数据现状调研与梳理
输入
阶 段 一
访 谈 及 现 状 梳 理 大数据战略 管理架构调研 业务现状调研 系统现状调研 数据现状调研 目标评估
在2013年1月《福布斯》中文版发布其2013年
度榜单“中国潜力企业榜”中，我公司再一次 被列入“中国最具潜力100家上市公司”榜单 第七位，这是我公司连续两年被福布斯中国收 录该榜单之中。我公司被列入“中国潜力上市
排名
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证券简称
掌趣科技 朗玛信息 三诺生物 远方光电 科大智能 国瓷材料
公司100强”，证明了《福布斯》中文版对东
方国信的未来发展规划、商业运行模式、核心 技术实力、管理理念和人才理念的认可。
7邦讯技术 舒泰神
300166.SZ
300304.SZ 300312.SZ 300204.SZ
企业商业智能系统 解决方案
整流器和调节器 通讯配套服务 苏肽生和苏生
证券代码
300315.SZ 300288.SZ 300298.SZ 300306.SZ 300222.SZ 300285.SZ
主营产品
移动游戏和互联网页面游戏 对对碰和朗玛网广告 配套专用试条和血糖测试仪 光谱仪及其配套设备 配电和用电自动化系统 MLCC系列配方粉
总部所在地
北京 贵州 贵阳 湖南 长沙 浙江 杭州 上海 山东 东营
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Information Change the World
• 主要工作描述 • 平台规划 • 架构设计 • 需求理解 • 数据准备 • 接口建设 • 系统开发 • 系统测试 • 调优
目录
1 2 3 4
东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 总体技术方案 项目组织安排
5
成功案例介绍
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大数据处理技术
目前，从技术层面大数据处理技术种类繁多，主要包括数据仓库技术、Hadoop、NoSql 、流式处理技术等
北京移动大数据演进路线
第一．试验验证阶段。选择具有典型意义的系统开展试验验证，为大面积现网推广部署提供试验
数据，进行云平台的探索和验证，结合云计算标准化工作，逐渐规划出统一云平台的基础框架。 第二，试点部署阶段。试点部署应遵循先易后难的原则，优先选取对实时性要求较低，对业务影 响较小的系统，开展现网部署。
比例
x86资源池
软件投资 IBM资源池 SUN/HP资源池 集成费 软件费 合计 硬件投资 硬件投资
目录
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东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 大数据咨询过程介绍
项目组织安排
成功案例介绍
Information Change the World
项目人员安排
北京移动大数据实施步骤
使系统能够更有效地满足业务部门的支撑需求
Build 系统建设
• 主要工作描述 • 业务梳理 • 问题诊断 • 原因定位 • 监控分析 • 模型设计 • 策略建议 • 效果评估 • 需求编写
平台中的技术数据是业务分析与模型构建的基础， 咨询的成果来源于系统平台，通过业务咨询能够充 分发挥平台建设的价值
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