电信运营商大数据平台规划方案汇报材料
运营商行业大数据应用方案
人才队伍建设挑战与对策
挑战：缺乏大数据专业人才， 现有人员技能不足
应对策略：加强人才培养， 提高员工技能水平
挑战：人才流失严重，难以 留住优秀人才
应对策略：优化人才激励机 制，提高员工满意度和忠诚 度
挑战：人才引进困难，难以 吸引优秀人才加入
应对策略：提高企业知名度 和吸引力，优化招聘流程和 条件，吸引优秀人才加入
添加 标题
成熟阶段：2015年至今，运营商大数据应 用逐渐成熟，开始探索跨行业合作，如金融、 交通、医疗等领域。
添加 标题
未来趋势：运营商大数据应用将继续深入， 与5G、物联网等技术相结合，推动行业数 字化转型。
运营商行业大数据应用的现状和趋势
现状：运营商行业大数据应用广泛，包括用户画像、精准营销、网络优化等 趋势：运营商行业大数据应用将更加智能化、个性化，如AI客服、智能推荐等 挑战：运营商行业大数据应用面临数据安全、隐私保护等问题 机遇：运营商行业大数据应用将推动产业升级，提高运营效率，创造新的商业价值
商业模式创新挑战与对策
挑战：运营商行业大数据应用面临商业模式创新挑战，如数据安全、隐私保护、数据 质量等
应对策略：运营商行业大数据应用需要建立完善的数据安全体系，加强隐私保护，提 高数据质量，实现数据价值最大化
创新方向：运营商行业大数据应用可以探索新的商业模式，如数据共享、数据交易、 数据服务等
案例分析：分析运营商行业大数据应用成功案例，如中国移动、中国联通、中国电信 等，总结商业模式创新经验，为运营商行业大数据应用提供借鉴。
数据处理与分析方案
数据采集： 从运营商系 统中获取用 户数据、网 络数据等
数据清洗： 去除重复、 错误、缺失 的数据
数据存储： 将清洗后的 数据存储到 数据库中
《大数据服务平台建设方案》
《大数据服务平台建设方案》随着互联网和信息技术的发展，大数据技术已经成为企业数据分析和管理的重要工具。
在大数据时代，海量数据的处理和分析已经成为企业提升竞争力的关键。
为了更好地利用大数据技术，企业需要建设一个高效的大数据服务平台。
本文将从需求分析、架构设计、数据采集、存储和处理、安全保障等方面，提出一个完善的大数据服务平台建设方案。
1.需求分析2.架构设计在确定企业需求后，需要设计一个合理的大数据服务平台架构。
其架构应包括数据采集、存储、处理和分析等模块。
数据采集模块用于从各个数据源获取数据，包括结构化数据和非结构化数据。
存储模块用于存储海量数据，应根据数据的使用频率和访问方式选择适当的存储技术。
处理和分析模块用于对数据进行处理和分析，以产生有价值的信息。
3.数据采集4.数据存储和处理数据存储和处理是大数据服务平台中的核心功能。
在进行数据存储和处理时，应根据数据的不同特点选择合适的存储和处理技术。
应考虑海量数据的存储和访问速度，选择适合的分布式存储和处理平台，例如Hadoop、Spark等。
同时，需要考虑数据的安全性和备份策略，确保数据的完整和安全。
5.安全保障在建设大数据服务平台时，要重视数据安全问题。
应加强对数据的访问权限控制，避免数据泄露和滥用。
同时，要加强对数据的加密和脱敏处理，确保数据的隐私性和保密性。
此外，还应加强对系统的监控和异常处理，及时发现和解决潜在的安全问题。
总结：建设一个完善的大数据服务平台，需要从需求分析、架构设计、数据采集、数据存储和处理、安全保障等方面进行全面考虑。
只有全面、合理地规划和设计，才能搭建一个高效、安全的大数据平台，提升企业的数据管理和分析能力，实现企业的数字化转型和智能化发展。
电信运营商的大数据云计算与互联网解决方案
管：双层通道
上层造车：
打造线上下结合的商业渠道，为传统企业的渠道转型提供新型 助力
下层修路：
突出网络拉动，做强智能管道
扩展终端的内涵和外延
端：核心资产
终端拓展：
除围绕个人智能终端开展业务以外，还努力推动行业应用终端的发 展
独有利器：
运营商独有的号码和SIM卡作为互联网鉴权标识和管理资源
核心资产：
将“客户”作为核心资产，不断提升其价值，探索新型服务模式
China Telecom
速率/Rate
HSPA
↓14.4M ↑5.76M
HSPA+
↓42M ↑5.76M
HSPA
↓2.8M ↑0.38M
HSPA+
↓4.2M ↑0.38M
EVDO
↓3.1M ↑1.8M
REV-B
↓9.3M ↑1.8M
4G
FDD-LTE TDD-LTE
速率/Rate
↓150M ↑40M
沃云盒子（Wo Box） 和不同用户间在线/离线状态下信息和文件分享
IDC基础业务(IDC infrastructure) 空间租赁 带宽服务 IP地址
云计算基础设施（IDC）
IDC增值业务(value added service)
CDN 代维服务
安全服务 流量清洗
……
1.云计算——上海IDC资源能力
I-PLUS提供全方位的服务支持与资源共享
Incubation Platform Link User& channel Service
培育产业创新生态圈 提供互联网要素在实体经济的渗透能力，促进开放与协作 便捷实现企业连接、人人连接、物物连接及互联网接入 低成本接触客户和全渠道拓展 提供数据存储加工、大数据商业应用及云计算服务
运营商大数据平台规划设计方案
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大数据战略：企业
作为企业核 心资产 成立专业委 员会或部门 首席数据科 学家 加速转型， 提升核心竞争 力
挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费 者盈余
浪潮的到来。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯 尼斯·库克
耶编写的《大数据时代》 ，数据驱劢发革， 产生新的
模式和思维。 大数据的5V特点： Volume（大量）、 Velocity（快速）、 Variety（多样）、 Value（价值）、 Veracity（真实性）。
电信运营商大数据平台规划方案汇报材料
ETL
关系数据库引 入对XML 的 支持仍然无法 有效处理
传统数据仓库无法有效支撑数据合作运营
由于保存原始话单数据周期较短，合作运营无法追溯历史原始数据。 现网传统主数据库的设计只适用与向上层提供既定好的数据分析任务结果。对外开放底层数据将大大消耗 系统资源，影响主库正常的数据处理流程。同时数据的处理方式及结果也恐难以满足合作运营的需要。 大数据平台的架构将数据分层管理。在各层提供数据开放接口，以满足不同数据需求。将更有效支撑数据 合作运营。同时历时数据能促使合作在第一时间就开展起来。
存储
存储
2*FC
2*FC 2*FC
2*FC
SAN Wo商店 网络爬虫 VLAN10
2*FC 2*FC
备机
系统核心架构为Oracle数据库+小型机+磁阵。 数据存放在磁阵上，计算时由数据库服务器从磁 阵读到本地后进行计算结果。随着数据量增长， 磁盘I/O、网络带宽、数据库服务器的处理能力 将存在瓶颈，处理时延严重。由于传统架构的可 扩展性差，无法满足大数据的计算的扩容需求。
有必要深入挖掘数据价值硏究新的商业模式将成本中心转化为利润中心大数据处理的需求和特点电信运营商数据集中化趋势业务运营发展趋势对业务支撑平台的集中化要求对数据架构的集中化要求低成本运营一体化运营全网运营片智能管道移动互联网精细化运营实时智能化运营隼中化建设管理和维护可不断线性扩展提高资源综合利用率标准化功能组件可共享可复用按业努量按需支付basfc与bosscrm的一体化ossvas等跨域一体客户的一体化网格化管理小众市场的支撑期需求的满足异地容户点接入实时数据获取隼中化大容量高扩展高可用数据库平台
NE40E 路由器
DCN
1*GE 消息 采集 消息 接口 专线 文件 采集 文件 接口 专线 GN话 单预 处理 位置 信令 预处 理 E1000E 防火墙
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 。
大数据平台建设情况汇报
大数据平台建设情况汇报近年来，随着数据量的急剧增长和信息化水平的提升，大数据平台的建设已成为各行各业的必然选择。
作为公司的大数据平台建设负责人，我将向大家汇报我们公司大数据平台的建设情况。
首先，我们公司在大数据平台建设方面取得了一定的成绩。
我们在数据采集、存储、处理和分析方面进行了全面的规划和布局，构建了一套完整的大数据平台体系。
我们采用了先进的大数据技术和工具，建立了高效、稳定的数据处理和分析系统，为公司业务发展提供了有力支持。
其次，我们公司在大数据平台建设过程中遇到了一些困难和挑战。
在平台建设初期，我们面临着数据来源不确定、数据质量不高、系统性能不稳定等问题，需要通过技术创新和管理手段来解决。
同时，大数据平台建设需要大量的人力、物力和财力投入，对公司的资源和能力提出了较高的要求。
然后，我们公司在大数据平台建设方面制定了一系列的解决方案和措施。
我们加强了数据采集和清洗工作，优化了数据存储和处理系统，提升了系统的稳定性和性能。
我们还加强了团队建设，培养了一批大数据技术人才，提升了公司的大数据平台建设能力。
最后，我们公司在大数据平台建设方面取得了一些成效。
通过大数据平台的建设，我们实现了对海量数据的高效管理和分析，为公司的业务决策提供了科学依据。
我们还通过大数据平台建设，实现了业务流程的优化和创新，提升了公司的竞争力和市场影响力。
总之，我们公司在大数据平台建设方面取得了一定的成绩，但同时也面临着一些挑战和困难。
我们将继续加大对大数据平台建设的投入和支持，不断完善和优化大数据平台，为公司的发展提供更加有力的支撑。
同时，我们也将加强与行业内外的交流与合作，共同推动大数据技术的发展和应用，实现更好的经济效益和社会效益。
电信运营商大数据应用与创新业务开发方案
电信运营商大数据应用与创新业务开发方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (2)第二章：大数据技术在电信运营商中的应用 (3)2.1 大数据技术概述 (3)2.2 电信运营商大数据应用现状 (3)2.2.1 数据来源 (3)2.2.2 应用领域 (3)2.3 大数据技术在电信运营商中的应用案例分析 (4)第三章：创新业务开发策略 (4)3.1 创新业务概述 (4)3.2 创新业务开发流程 (4)3.3 创新业务开发关键要素 (5)第四章：用户行为分析 (5)4.1 用户行为数据采集 (5)4.2 用户行为数据分析方法 (6)4.3 用户行为分析应用案例 (6)第五章：智能推荐系统 (7)5.1 智能推荐系统概述 (7)5.2 推荐算法介绍 (7)5.3 智能推荐系统在电信运营商中的应用 (8)第六章：网络优化与故障预测 (8)6.1 网络优化概述 (8)6.2 故障预测方法 (9)6.3 网络优化与故障预测应用案例 (9)第七章：客户关系管理 (9)7.1 客户关系管理概述 (10)7.2 客户细分与价值评估 (10)7.2.1 客户细分 (10)7.2.2 客户价值评估 (10)7.3 客户满意度提升策略 (10)7.3.1 优化服务流程 (10)7.3.2 提升服务质量 (10)7.3.3 创新服务产品 (11)7.3.4 建立客户忠诚度计划 (11)第八章：营销策略优化 (11)8.1 营销策略概述 (11)8.2 营销活动策划与实施 (12)8.3 营销效果评估与优化 (12)第九章：安全与合规 (12)9.1 信息安全概述 (12)9.2 数据合规要求 (13)9.3 安全与合规体系建设 (13)第十章：项目实施与运营 (14)10.1 项目实施计划 (14)10.1.1 实施阶段划分 (14)10.1.2 实施步骤 (14)10.2 运营管理策略 (14)10.2.1 市场定位 (14)10.2.2 用户服务 (15)10.2.3 合作伙伴管理 (15)10.2.4 数据安全与合规 (15)10.3 项目评估与优化 (15)10.3.1 评估指标 (15)10.3.2 评估方法 (15)10.3.3 优化措施 (15)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要驱动力。
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目
录
一、大数据应用发展趋势
二、大数据平台整体规划
所谓“大数据”，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流 大数据 软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为帮助企业 经营决策更积极目的的信息。。 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。
分布式
资源集中
可用性
• 要求系统总是在线运行
可用性 单份数据 数据复制
灵活性
• 灵活可动态改变的数据 模型
一致性
• 不要使用分布式事务处理
5
电信运营商数据集中化趋势
业务运营发展趋势 对业务支撑平台的集中化要求
集中化建设、管理和维护 可不断线性扩展 提高资源综合利用率 标准化功能组件，可共享可复用 按业务量、按需支付 BASS与BOSS、CRM的一体化 BSS与MSS、OSS、VAS等跨域一体 化 对外部客户和应用的一体化 片区化、网格化管理 长尾市场、小众市场的支撑 个性化、短周期需求的满足 异地客户、家庭客户、集团客户 一点接入、全网服务、全网客户画像 全国统一套餐、全网营销、 统一客服 实时数据获取、处理、分析 智能化主动事件触发 智能管道 移动互联网
3 2 4 5
深度洞察
增强管理水平
数据集中到数据中心 ，多数据源管理，透 明服务支持，实时的 决策和预测能力提升 整体经营管理水平。
1
创新商业模式
数据开放服务、与OTT 厂商合作的后向收费、 广告等新业务.
数据平台现状
① 经过一二期的建设，精细 化运营平台的数据中心， 已经成为最大、内容最丰 富的数据仓库； ② 随着数据量的增长，需要 对基础架构做长远规划； ③ 有必要深入挖掘数据价值， 研究新的商业模式，将成 本中心转化为利润中心
集群规模188个数据节点，存储容量2.6 PB
移动互联网流量井喷与客户行为分析
DPI和信令监测，产生的大量事件在存储和用户通信行 为分析的实时处理性能带来挑战
业务融合、能力互通带来数据融合
ICT 融合，核心网络、运营支撑和 VAS业务数据的融合催 生海量User Profile并集，对大数据的关联分析计算效 能带来挑战
传统数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据存储需求
基础数据 （用户资料，产品订购 信息）： 15G/日*365+40G *12 月 = 5T/年 考虑20%的业务增长率 后为： 6T/年 考虑20%的业务增长率 后为：300T/年 用户上网数据 话单数据：250T/年 MR数据 话单数据：634G/日 634G/日*365 = 227T/ 年 考虑20%的业务增长率 后为：272T/年 BSS数据
大数据对电信运营商的应用价值体现
以技术驱动为标志，内
技术高效、低成本
提升业务效率
自助分析、生产管道 可视化、资源解耦随 需而动，营销实时， 以业务效率提升为标志。
存计算、MPP、CEP… 分而治之的分布式计算 让运营商实时高效决策….
提升客户体验
互联网化的电子渠道 全景体验、个性化商 品推荐、LBS位置营 销、面向客户个体的
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。
海量数据可广泛获得，所稀缺的是如何从中挖掘出智慧和观点。
——Google 首席经济学家 Hal Varian
大数据主要被用于分析和决策，企业用以分析的数据越全面，分析的结果 就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的 洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合，对企业产生新的价值。
提升客户体验要求分析网络服务数据
移动互联网和个人消费领域业务扩展和CEM导致海量数 据的及时分析带来挑战
IT系统集中化和行业数据价值挖掘
运营商一体化集中运营和透明管控，催生巨大的经营分 析数据仓库，对大数据的存储、性能、开放带来挑战
BSS BI数据： 河南17个地市，每天抽取正常用户数7000多万，拨备用户数3000多万，DW层用户表总量1亿多条；语音清单每天2.7 亿条数据，GPRS清单每天4.2亿条数据；账务每天4.7亿条数据 ；GPRS文件每个100M左右，其它文件25M。
日接口数据量：2000G，其中话单 220G，WAP清单 300G ， 工单服务 200G ， 用户、帐务 300G，其它980G。 每月124TB数据量入库，历史数据保留1年，总数据量1.45PB。
按照用户数简单测算, 6.5亿用户下，总数据量 》 10PB! 7
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
对数据架构的集中化要求
集中化、大容量、高扩展、高可用 数据库平台：支持全网型数据、跨 域数据的整合，形成集中化管理的 的企业级数据中心 高性能：支持3G时代更高的实时 性要求、支持 动态资源共享：支持多租户管理、 资源动态按需供应 可重用、标准化组件：形成可重用 组件，支持一次开发、各省共享的 模式，形成规模型效益
位置信令 话单 116114 企业黄页 信息
渠道应用 助销信息
营账系统 经分(BI) GN口上 网话单
基站信息
精细化营销 数据中心
终端(DM)
VAC
流媒体平 台详单 客服接触 记录 语音通话 详单
短彩信中 心
大数据处理的需求和特点
扩展性
• 增量式的、几乎无限的
扩展
扩展性
纵向扩展
横向扩展 计算和存 储分布
低成本运营
一体化运营
精细化运营
全网运营
实时、智能化运营
数据集中化趋势使得运营商面临着海 量数据的存储及分析问题，大数据在 支撑移动业务发展趋势中，充当重要 角色。
电信运营面临的大数据挑战
总部3G互联网访问记录查询及分析系统：
全国每日新增10TB数据，每月近万亿条记录，要存放6个月，约 2PB的上网记录数据。上网记录入库时间小于30分钟， 原始上网记录保留6个月。上网查询速度不高于1秒，并发查询数1000请求/秒。
评估中
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2013年下半年用户流量增长趋势
随着业务发展数据量的增加，随着应用 复杂导致的数据量增加，这些数据量导 致了数据存储和处理压力； 数据仓库无 法线性扩容，管理难度加大，成本高扩 容压力0 25 20