(华为)大数据时代的大机遇v2.52
浅析大数据时代市场营销的机遇与挑战
浅析大数据时代市场营销的机遇与挑战大数据时代的到来，对于市场营销行业带来了许多机遇和挑战。
大数据的应用使得市场营销更加精准和高效，同时也带来了新的竞争和风险。
本文将从机遇和挑战两个方面，对大数据时代的市场营销进行浅析。
一、机遇1. 数据驱动的精准营销在大数据时代，企业可以通过对海量数据的分析，更准确地了解目标用户的需求和行为习惯，从而精准定位目标用户，提供个性化的营销服务。
通过数据驱动的精准营销，企业可以更好地满足用户需求，提高营销效果。
2. 智能营销工具的应用大数据技术的不断发展，使得智能营销工具的应用更加广泛和成熟。
通过人工智能、机器学习等技术，企业可以设计智能营销系统，自动化地实施市场活动，提高营销效率。
智能营销工具的应用，可以大大降低企业的人力成本和时间成本。
3. 数据分析带来的洞察大数据时代，企业可以通过数据分析，及时发现市场变化和消费者需求的变化趋势，从而能够更灵活地调整营销策略，抢占市场先机。
数据分析带来的洞察，可以帮助企业更好地把握市场情况，提前布局，获取市场竞争优势。
4. 跨界营销的可能性在大数据时代，企业可以通过数据共享和合作，实现跨界营销的可能性。
通过分析不同行业、不同企业的数据，进行跨界合作，实现资源共享和互惠互利。
跨界营销可以为企业带来更多的市场机会和创新资源。
二、挑战1. 数据安全和隐私保护大数据时代，企业需要收集、存储和分析大量的用户数据，而这些数据往往涉及用户的个人隐私和敏感信息。
数据安全和隐私保护成为了市场营销面临的重要挑战。
企业需要加强数据安全管理，遵守相关法律法规，保护用户的隐私权益。
2. 数据真实性和准确性在大数据时代，虽然数据量庞大，但是如何保证数据的真实性和准确性也是一个重要问题。
企业需要关注数据的来源和质量，避免因为数据质量不佳而导致的决策失误和营销失败。
数据质量管理和数据验证成为市场营销的重要环节。
3. 技术人才短缺大数据时代，需要大量的技术人才来从事数据分析、机器学习、人工智能等工作，而这些人才一直都是市场上的紧缺资源。
大数据时代市场营销面临的机遇与挑战
大数据时代市场营销面临的机遇与挑战随着互联网的迅速发展，大数据已经成为当今社会中一个热门的话题。
大数据不仅影响着许多行业，也对市场营销带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据时代市场营销面临的机遇和挑战。
一、市场营销的机遇1.精准定位：大数据的出现使得市场营销人员能够更准确地了解目标客户，通过收集和分析大量的数据，可以了解客户的购买偏好、消费习惯等信息。
这样一来，企业就能够针对不同的客户制定个性化的营销策略，提高营销的效果。
2.客户洞察：通过大数据的分析，企业可以深入了解客户的需求和需求变化趋势。
这样一来，企业就可以根据客户的需求进行产品改进和创新，提高产品的竞争力。
3.精细化运营：大数据使得企业能够更加深入地了解市场变化和竞争对手的行为，从而及时调整自己的市场策略。
大数据还可以帮助企业优化生产和供应链，提高运营效率。
4.创新营销方式：大数据在市场营销中的应用不仅仅是为了更好地了解客户，还可以为企业带来创新的营销方式。
比如通过数据挖掘和分析，企业可以发现不同消费者群体之间的关联性，从而设计出更有针对性的联合营销活动。
1.数据隐私保护：随着大数据的应用，个人信息的采集和使用也存在一定的风险。
如何保护用户的数据隐私，合法合规地进行数据的采集和使用，成为了一个重要的问题。
2.数据分析能力：虽然大数据为市场营销带来了大量的数据，但是如何从这些数据中提取有用的信息，需要相应的数据分析能力。
企业需要拥有专业的数据分析团队，提高数据的分析能力和智能化水平。
3.数据质量问题：大数据的质量也是一个挑战。
随着数据的不断增加，数据的质量可能会出现问题。
企业需要对数据进行准确的采集和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
4.信息过载：大数据时代，信息量巨大，市场营销人员需要处理大量的信息。
如何从海量的数据中挖掘有用的信息，成为了一个难题。
在面临这些挑战的市场营销人员也可以利用大数据来解决这些问题。
可以通过加强数据安全管理，加密用户数据，保护用户的隐私；可以引入机器学习和人工智能的技术，来提高数据的分析能力和智能化水平；可以采用数据清洗和数据挖掘的方法，提高数据的质量和提取有用信息的能力。
大数据时代市场营销的机遇与挑战
大数据时代市场营销的机遇与挑战大数据时代的到来，为市场营销带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据技术的广泛应用，使得市场营销的数据收集、分析和应用变得更加精确和深入，能够更好地满足消费者需求和提升市场效益。
大数据时代也给市场营销带来了一系列挑战，如信息泛滥、隐私保护等问题。
本文将从机遇和挑战两个方面来阐述大数据时代市场营销的特点。
大数据时代为市场营销带来了巨大的机遇。
随着人们的生活越来越数字化，各种各样的信息产生和储存成为可能，市场营销可以通过收集和整理这些数据，深入了解消费者需求和行为，从而调整产品设计、营销策略和服务模式。
通过大数据分析，企业可以更准确地找到目标消费群体，并推送个性化的广告和信息，提高市场推广的精确度和效果。
大数据还可以帮助企业进行精细化管理，从而提高运营效率和降低成本。
大数据时代同时也带来了一系列挑战。
信息泛滥导致了人们面临过量的信息和广告，同时也使得消费者对广告和推广信息的警惕性提高，过多的推送可能导致反感和屏蔽。
大数据时代也带来了隐私保护的问题。
随着个人数据的大规模收集和使用，个人隐私的泄露和滥用也成为一个值得关注的问题。
如何在保护用户隐私的同时进行有效的数据分析和利用，是一个重要的课题。
企业在进行市场营销时，也要面对长城防线的挑战。
大数据时代，市场竞争愈发激烈，企业需要更加深入地了解和把握市场变化，结合大数据技术，提供更有竞争力的产品和服务，才能在市场中立于不败之地。
针对大数据时代市场营销面临的机遇与挑战，企业应采取一系列措施来应对。
企业应加强对大数据技术的应用和掌握，不断提升数据分析和挖掘的能力，提高市场预测与决策的准确性和效率。
企业需要建立完善的数据收集和管理机制，确保用户数据的合法合规使用，并加强隐私保护措施，增强用户信任感。
企业还应与各方合作，共享数据资源，提高数据的质量和价值，拓展市场营销的边界。
企业需要注重创新和差异化，在产品设计、服务提供等方面进行创新，通过个性化定制来满足不同用户的需求，提升市场竞争力。
大数据带来的商业机遇与挑战
大数据带来的商业机遇与挑战随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今商业领域的热门话题。
大数据的出现为企业带来了巨大的商业机遇，同时也带来了一系列的挑战。
本文将探讨大数据带来的商业机遇与挑战，并分析企业应如何应对。
一、大数据带来的商业机遇1. 数据驱动决策：大数据技术可以帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为等，从而制定更准确的营销策略和产品规划。
2. 个性化营销：大数据技术可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，实现个性化的营销。
通过对消费者数据的分析，企业可以为不同的消费者提供定制化的产品和服务，提高市场竞争力。
3. 优化供应链管理：大数据技术可以帮助企业实现供应链的优化。
通过对供应链数据的分析，企业可以更好地掌握供应链的运作情况，及时调整生产和物流计划，提高供应链的效率和灵活性。
4. 创新商业模式：大数据技术可以帮助企业发现新的商业模式。
通过对大数据的分析，企业可以发现市场的新需求和新机会，从而创造新的商业模式，实现商业的突破和创新。
二、大数据带来的商业挑战1. 数据安全与隐私保护：大数据的应用离不开海量的数据收集和存储，这就带来了数据安全和隐私保护的挑战。
企业需要加强数据的安全管理，保护用户的隐私信息，防止数据泄露和滥用。
2. 数据质量与准确性：大数据的分析结果依赖于数据的质量和准确性。
然而，由于数据的来源和质量参差不齐，企业在进行数据分析时需要面临数据质量和准确性的挑战。
企业需要加强数据的清洗和验证，确保数据的准确性和可靠性。
3. 技术和人才需求：大数据的应用需要先进的技术和专业的人才支持。
然而，目前市场上对大数据技术和人才的需求远远超过供给，企业在应用大数据时需要面临技术和人才的挑战。
企业需要加强技术研发和人才培养，提高自身的技术实力和竞争力。
4. 法律和监管环境：大数据的应用涉及到用户隐私和数据安全等敏感问题，需要符合相关的法律和监管要求。
大数据时代市场营销的机遇与挑战
大数据时代市场营销的机遇与挑战随着信息技术的快速发展，我们正逐渐步入大数据时代。
大数据的涌现为市场营销带来了前所未有的机遇和挑战。
在这个信息爆炸的时代，怎样利用大数据来更好地进行市场营销，已成为每一个企业都需要面对的问题。
本文将探讨大数据时代在市场营销领域带来的机遇与挑战。
一、机遇1. 更精准的市场定位大数据时代为市场营销带来了更多的数据来源，这意味着企业可以更精准地了解消费者的兴趣和需求。
通过分析海量的数据，企业可以得知消费者的行为习惯、购买倾向、喜好等信息，从而更准确地进行市场定位，提供更符合消费者需求的产品和服务。
2. 个性化营销大数据的出现使得个性化营销成为可能。
企业可以根据消费者的个人喜好和行为习惯，为其量身定制个性化的营销方案和内容，从而提高精准度，提升营销效果。
个性化营销不仅可以增强用户黏性，还能提高用户体验，有效提升品牌忠诚度。
3. 实时反馈大数据技术使得企业能够实时获取和分析市场反馈，及时调整营销策略。
通过监测社交媒体、互联网搜索、用户留言等数据，企业可以随时了解消费者的反馈和感受，及时对产品和服务进行改进，满足消费者需求。
4. 降低营销成本大数据技术使得企业能够更精准地投放广告，避免了传统广告的盲目投放，从而降低了营销成本。
大数据的出现也为企业提供了更多的营销渠道，如社交媒体、微博、微信等，这些渠道不仅可以扩大覆盖面，还能提高营销效果，帮助企业降低营销成本。
二、挑战1. 数据安全与隐私保护随着大数据的应用，企业面临着海量的数据管理和安全问题。
企业需要加强数据的安全性，避免数据泄露和被攻击，确保消费者的隐私得到保护。
企业还需要遵守相关的法律法规，规范数据的采集、使用和存储，确保数据的合法合规。
2. 数据质量与真实性大数据时代的数据量庞大，但数据的质量和真实性也成为了一个挑战。
企业需要找到合适的数据来源，并加强对数据的真实性和准确性的验证，避免虚假数据对营销决策产生负面影响。
3. 大数据分析能力虽然大数据为企业提供了大量的数据来源，但如何从海量的数据中提炼有价值的信息，需要企业具备较强的数据分析能力。
大数据时代的挑战与机遇：数据分析的价值
大数据时代的挑战与机遇：数据分析的价值1. 引言1.1 概述在当今数字化的时代，大数据已经成为各行各业中不可忽视的重要资源。
随着互联网、移动设备和物联网的快速发展，大量的数据正在以惊人的速度呈现出来，形成了一个庞大而复杂的数据生态系统。
这个时代被称为大数据时代。
1.2 背景大数据是指规模巨大、复杂多变且高速增长的数据集合，其中蕴含着有价值的信息和洞察力。
这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、传感器技术、在线交易等。
对这些海量数据进行有效地收集、存储、管理和分析，可以揭示出隐藏在其中的关联性和趋势，从而为企业和组织提供宝贵的决策依据。
1.3 目的本文将探讨大数据时代面临的挑战与机遇，并重点关注数据分析在这一背景下所具备的价值。
同时，我们将介绍一些实际应用案例，包括市场营销、医疗保健和金融风险管理领域，在这些领域中数据分析所带来的实践应用效果。
最后，我们将总结当前挑战与机遇，并展望数据分析领域的未来发展趋势，提出确立数据分析重要性的建议步骤。
通过本文的阐述，读者将更好地理解大数据时代所面临的挑战与机遇，并认识到数据分析在这一背景下的重要性和巨大潜力。
2. 大数据时代的挑战2.1 数据量爆炸随着互联网的普及和各种技术设备的广泛应用，大数据时代带来了前所未有的数据量爆炸。
大量的数据源涌现出来，包括社交媒体、电子邮件、移动应用、传感器设备等等。
因此，处理和管理海量的数据成为一个巨大的挑战。
在面对大规模数据集时，传统的数据库管理系统无法满足高效处理和存储这些数据的需求。
此外，大数据分析也面临着计算速度慢、存储资源消耗大以及网络带宽不足等问题。
因此，我们需要寻找更高效、可扩展和智能化的解决方案来应对这一挑战。
2.2 数据质量与隐私保护除了数据量巨大之外，大数据还面临着质量不一致和隐私保护等问题。
由于数据来源广泛且多样化，其质量可能会受到采集过程中产生的错误或失真影响。
这会给后续的分析工作带来困扰，并可能导致错误或误导性结论的产生。
大数据时代的机遇演讲稿
大数据时代的机遇演讲稿尊敬的各位领导，各位同事，大家好：今天，我想和大家分享的是关于大数据时代的机遇。
随着科技的不断发展，我们已经进入了一个信息爆炸的时代，海量的数据正在以前所未有的速度不断涌现。
这些数据蕴含着巨大的机遇，对于企业、社会 ja 来说，都是一次前所未有的挑战和机遇。
首先，大数据时代为企业带来了前所未有的商机。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准地推出更符合市场需求的产品和服务。
同时，大数据也为企业提供了更多的营销渠道和方式，帮助企业更好地定位自己的目标客户群体，提高销售效率。
可以说，大数据时代为企业带来了无限的商机，只要我们善于利用这些数据，就能够赢得市场的先机。
其次，大数据时代也为社会带来了更多的发展机遇。
通过对大数据的深度分析，我们可以更好地了解社会的发展趋势和规律，从而为政府决策提供更科学的依据。
同时，大数据也为医疗、教育、交通等领域的发展提供了更多的可能性，帮助我们更好地解决社会面临的各种问题，提高社会运行的效率和质量。
然而，正如每一次科技革新都伴随着挑战一样，大数据时代也不例外。
面对海量的数据，我们需要拥有更加强大的计算能力和更加先进的数据分析技术，才能更好地挖掘数据中蕴含的价值。
同时，我们也需要更加注重数据的安全和隐私保护，避免数据被滥用或泄露，造成不必要的损失。
因此，我们需要不断提升自己的技术能力和数据分析能力，不断探索数据背后的规律和价值，才能更好地把握大数据时代带来的机遇。
同时，我们也需要更加注重数据的合理利用和保护，让大数据真正成为推动社会进步的动力。
在大数据时代，我们需要不断学习、不断创新，不断挑战自己的极限，才能更好地把握机遇，实现自身的价值。
让我们携手并肩，共同迎接大数据时代带来的挑战和机遇，共同创造更加美好的未来！谢谢大家！。
华为机遇风险分析
华为风险管理
华为基于COSO模型，参考ISO 31000风险管理标准，结合自身组织架构和运作模式设计建立了企 业风险管理体系。我们看一下华为都有哪些风险因素存在？
保护主义倾向加剧。
商业利益之上。
地震、水灾、疫病等自然灾害可能影响华为某 为此建立针对自然灾害的应对管理机制，持续
一业务环节的正常运作。
提升应对自然灾害风险的能力。
当地国家风险
内乱、经济和政治不稳定、外汇市场波动、发 生诸如局部战争、动乱等情形，都可能严重影 响华为在当地的运营。
密切监控这些风险和环境的变化，尽早采取应 对措施，减少对业务的影响。
• “一带一路”带来的机遇
“一带一路”倡议提出构建“共建、共商、共享”的互利共赢的大环境，华为应该牢牢抓 住这个宝贵机会，努力实现企业的全球化战略。
“一带一路”横跨亚欧非国家，随着它的不断深入，有实力的企业面临着走出去进行全球 化经营的挑战， “一带一路”的实施无疑会让华为给世界带来宝贵的“第一印象”。
• 信息通信行业机遇
正是抓住了信息通信行业飞速发展的黄金20年，华为实现了从2G跟随，3G追赶，到4G的 超越和面向5G的引领。华为抓住了机遇
智能手机市场大爆发 华为携互联网子品牌荣耀杀入电子商务这个领域，创造了新的商业模式。 苹果和三星的销量下滑，华为便拥有了更大的市场。
• 数字化与网络转型带来的机遇
建立更加严格的信息安全措施全方位保护 知识产权。
财务风险
华为针对可能存在的财务风险，修订和完善财务风险管理政策及流程，进一步提升抵御财务风 险的能力。
- 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)。
实时Wifi转移 (四网协同） 欺诈管理
新企业用户订单 影响分析 业务流程优化
网络故障检测和 恢复 收入保障
基于价值的实时网络 拥塞管理 合作伙伴价值优化
企业管理
市场分析&监控
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
8
华为大数据应用情况
截止到2013年11月份，全球拓展86个大数据市场项目，其中39个交付中（11个已经商用）
Datastage
Oracle Essbase、 IBM Cognos
流式计算 多维 分析 内存分析
Hbase/Hive、 Cassandra、MongoDB SAP HANA、 Oracle Exalytics
数据库 分析
数据治理
NoSQL
MPP 数据仓库
NewSQL Hadoop 发行版
Cloudera、MapR、 Hortonworks
大数据分析和数据开放
商业智能
流量经营
客户关怀
精准营销
大数据基础设 施 9
网络运维
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
11个商用项目简介（按正式商用时间先后排序）
产品名称（Offering）
SDP彩铃 日志详单 CBS SDP游戏基地 CBS
项目名称
尼日利亚彩铃MTN 天津私有云 巴林VIVO CBS项目 SDP游戏基地（BDI） 不丹Tashi CBS项目
Indicator
Query Performance Loading Performance
Analytic
Inquiry
BI
Product
Unstructured data
POC Result
2-4s delay with 300 concurrent queries 83+MB/S with 13 nodes
IBM Streams、 Apache Storm
自然语 言处理 社交图谱 分析
Pregel、 Neo4j
Videosurf
媒体智 能分析
分析实时化： 分析计算向自助式adhoc多维分析、实时内 存分析、流式计算发展
管理集中化： 数据管理从数据仓库、 Hadoop向支持海量数据 集中化管理、交互式SQL 查询的NewSQL发展 软硬一体化： 传统基础设施从小型 机向软硬整合一体机 方向发展
商用时间
2012年11月 2012年12月 2013年6月 2013年8月 2013年10月
游戏基地：将分布式数据库Teastore中的数据同步到BI系统进行经分分析。要求每月全量同步一次，每天增量同步一次，同时同步 的数据要按照客户的要求进行聚合。
用于AR/GL/Report等模块，实现模块间数据集成；提供产品配臵、匹配、订购的规则引擎 业务方目前已完成部分流程的配臵，jdbc抽取、jdbc加载节点使用最多，数据库都是oracle。中间偶尔会有过滤等少量转换节点。 正在和第三方讨论方案，已决定文本的处理。 调度方面存在三个： 1、分钟 目前有5个分钟调度， 1个1分钟调度，4个两分钟调度，大多数据量是1条，5个调度总共7条数据。 2、日 大约15至20个。总数据量不超过100条。 3、月 目前有3个，数据量和日调度一致，总数据量不超过100条。 BDI,SM,RTD,Hadoop共计4个组件。 新用户因其不存在用户评分记录，这个时候可以基于用户特性、标签通过业务规则来推荐，用户特性或标签本身可以来源于数据挖 掘分析或者是数据钻取分析。 提供事件决策平台，引入实时和精确营销能力 Hbase客户画像，RTD实时决策能力
适时的客户接触 关怀 渠道和时间偏好 分析 客户体验差的时 候主动关怀 网络故障的时候 主动关怀
客户离网风险预 测 客户离网原因预 测 个性化的挽留营 销活动 挽留营销活动的 效果评估
客户自服务渠道 效率分析 沉默用户（服务） 主动关怀
产品设计和开发
网络优化 基于价值的网络 规划
基于策略的网络 性能管理
11MB/S
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
华为Confidential
12
山东移动综合分析系统
与山东移动合作进行网络综合分析系统一期建设： 完成了HADOOP+MPP的大数据架构的搭建； 打通与Gn信令系统、综合资源系统、经分系统、流控系统、话务网管、数据网管、网优系统、拨测系统8个系统的接口； 初步建立网络数据融合分析模型和指标体系； 自 定 义 分 析
eCommerce电子渠道
河北移动（BDI）
2013年10月
RBT BI( 一体化营销项目) VASCloud Report Hybird Video SDP音乐基地
音乐平台菲律宾Smart项目 山东移动一体化营销项目 多米尼加（BDI） 卡塔尔卡电（BDI） 四川移动音乐基地（BDI）
2013年10月 2013年11月 2013年11月 2013年11月 2013年11月
Exadata、GP、 Teradata、Netezza
Dremel、Spanner、 Impala、EMC HAWQ
小型机
软硬一体机
Oracle Exadata、 IBM Puredata
大数据技术向海量、实时和智能发展。在实际的应用过程中按需采用。
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
互联网行为分析 支撑个性化营销
用户上网行为
BigData-C 数据就是商品。通过规则开 放市场，数据在不同企业和 领域间被交换、处理和应用， 形成数字经济商业生态环境。
• 数据分析结果用于 解决自身业务问题
BigData-R 数据是资源。依托主营业务的 数据进行整合，衍生出特定的 商业数据应用。数据与业务强 相关组合。
数据用途
(提供者角度)
项目描述
主要是预测分析（流失率预测、订购行为预测）以及关联推荐营销，Smartminer用户分类分析能力 提供超大容量100台节点的访问和管理能力 提供便捷的安装部署能力 提供高很高的吞吐量和高并发的业务访问 用于AR/GL/Report等模块，实现模块间数据集成；提供产品配臵、匹配、订购的规则引擎
Page 3
数据，已经渗透到每一个行业和业务领域，
洞见本质、预测趋势、指引未来是Big Data时代的核心
用未来牵引现在，用现在保证未来！
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Page 4
运营商需要依据大数据发展趋势进行战略选择
• 从外界有偿获取 需要的数据和服 务
数据来源(使用者角度) NhomakorabeaTMF 34个大数据分析应用场景
数据货币化
市场营销 网页浏览个性 化推荐 客户体验 个性化的实时交 互人工服务
实时互动个性 化推荐
基于设备的实时 个性化推荐
基于位置实时个性化 推荐
基于业务使用的实时 个性化推荐 产品分析 产品引入分析
基于互联网记录进行精准 广告
Checkout个性化推荐 产品优化 客户对产品的购买概率分析
Simple Inquery &Analytic Structured data Reporting
MPP
• 痛点诉求 如左图，机会1：A(结构化数据存储)+B(非结构化数据 存储)；机会2：ETL基础数据处理。 • 提供的方案 硬件采用x86服务器，软件系统采用OI平台，提供 A+B+C的整体解决方案，超出客户需求。 • 空间和进展 一期已开始交付；二期需求主要是B和C，投资预算超 $500万。 后续该大数据存储中心可作为IT网改中的核心部件，为 上层各应用（BI/Report/CRM等）提供统一的数据接 口和服务。
BigData-M 数据是手段。利用自有的业务运营 数据，进行汇集和分析，指导企业 经营和管理。
• 数据用于向外部 客户提供服务
• 自有资源和业务 数据采集分析 以数据来源和数据用途两个维度来看，大数据会经历三个阶段：从自发的利用内生数据解决问题，到基于数据的 应用商业化，再到进入数据共享交易时代。
广义大数据：是物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征和规律，最终实现提升人 们生活质量、提高生产效率的目的； 狭义大数据：是指围绕着海量数据的智能存储、智能挖掘和智能分析；
华为 TECHNOLOGIES CO., LTD. HISILICON SEMICONDUCTOR
华为Confidential
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
10
中移动集团私有云/南方基地日志详单系统
日志详单数据存储系统逻辑功能视图
应用系统
HDFS MR FTP JDBC/SQL
背景介绍：
北方基地私有云和南方基地，为中移动集团的南北两大云 计算基地，集中建设海量日志详单系统，用于集团各省公 司共享式地使用Hadoop存储日志详单数据； 系统规模为1xx节点，存储容量1.x PB
华为Confidential
6
目前为止半数以上的运营商已经开始部署大数据，针对具 体应用的方案占多数
结 论
半数以上已经开始部署大数据，但 是规模不一；
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
1
结 论 二
相比规划和部署端到端大数据方案， 针对具体应用/目的的大数据方案占 多数；
Source: Informa Telecoms & Media N:240 (All base) 7
支持7个报表产品，合计100个左右的作业调度。报表接受系统定时(默认2-30分钟之间)采集生成的统计数据文件。部分话单包括和 配臵表关联衍生字段。 按一般消息400字节计算，具备单机2万/行的入库能力。支持单机和集群部署，集群一般场景是双机 提供BDI 四川移动音乐基地：将分布式数据库Teastore中的数据同步到BI系统进行经分分析。 每天增量同步一次，全量只同步一次，同时同步的数据要按照需求进行聚合。