大数据平台在运营商支撑系统中应用
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。
电信运营商大数据分析与应用研究
电信运营商大数据分析与应用研究近几年，随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，人们生产、生活中产生的数据量也不断增加，这些数据为企业提供了更多的商业价值。
电信运营商作为通信服务提供商，每日都会产生大量的通信数据，如何利用这些数据拓展业务，提高服务水平，是电信运营商面临的重要问题。
本文将重点研究电信运营商大数据分析与应用。
一、电信运营商大数据的特点电信运营商产生的大数据主要来自于用户的通话、短信、上网和实名认证等多方面。
这些数据经过清洗、处理后，可以应用于市场营销、用户服务和网络优化等多个方面，具有以下特点：1. 数据量大，速度快。
电信数据的产生速度非常快，每时每刻都在不断更新。
而且电信数据在存储和处理时，需要考虑数据的安全性和隐私性，所以在存储和处理上需要较高的技术能力。
2. 数据类型多样。
电信数据类型包括文本、语音、多媒体等多种形式，这使得电信数据在使用时，需要针对不同类型的数据采用不同的技术和算法进行处理。
3. 数据价值高。
通过对电信数据进行深度挖掘，可以发现很多有价值的信息，如用户通信习惯、兴趣爱好、地域分布等信息，这些都是电信运营商在提供个性化服务和精准营销方面的重要资产。
二、电信运营商大数据应用场景电信运营商可以根据自身情况，将大数据应用于多个场景中，下面分别介绍几个典型的场景：1. 市场分析。
通过对用户数据的统计和分析，可以了解用户群体的特征、购买行为及喜好等，为市场部门提供有力的支持，帮助企业制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 网络优化。
通过对网络数据的监控和分析，可以了解网络运行的状态，找出网络性能的瓶颈，进而进行网络优化，提高网络性能和用户体验。
3. 个性化推荐。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、偏好等特点，从而为用户提供个性化的业务推荐服务，如音乐、电影、游戏等。
4. 欺诈检测。
通过对用户数据的分析，可以识别出欺诈行为，如虚假注册、短信诈骗等，从而提高运营商的安全性和信誉度。
大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析
大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。
关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。
大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。
下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。
通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。
例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。
二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。
在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
例如“招联消费金融公司”即是较好案例。
招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究
大数据分析技术在电信行业中的应用案例研究近年来，随着大数据技术的迅速发展，电信行业也开始广泛应用大数据分析技术来提升运营效率、改善用户体验等方面。
本文将通过介绍几个应用案例，阐述大数据分析技术在电信行业中的重要性及其带来的益处。
一、智能营销推荐电信运营商通常会收集到大量关于用户的数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，以获取用户的消费习惯、兴趣爱好等信息。
运营商可以根据分析结果，对用户进行个性化的产品和服务推荐，提高销售成功率。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以向用户推荐适合其使用需求的通信套餐和上网服务；通过分析用户的短信内容和兴趣爱好，可以向用户推荐他们感兴趣的广告等。
二、精细化运维管理电信网络的运维管理是一项庞大而复杂的任务。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络状态、故障诊断和预测，提升运维效率和网络可用性。
例如，通过分析网络设备的运行数据和历史故障数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免设备故障对用户服务造成的影响；通过分析用户的网络连接质量数据，可以及时发现并解决网络问题，提供更稳定的网络服务。
三、智能客户服务电信运营商每天都会有大量的客户服务咨询和投诉，如何高效地处理这些咨询和投诉成为了运营商面临的一大难题。
大数据分析技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现对客户咨询和投诉内容的智能化处理。
例如，通过分析客户的投诉内容和情绪表达，可以自动分类和分派投诉给相应的处理人员，提高投诉处理效率；通过分析客户的咨询和投诉内容，可以发现用户的需求变化和问题痛点，为运营商提供改进产品和服务的参考。
四、网络安全防护随着电信网络的覆盖面越来越广，网络安全问题也越来越突出。
大数据分析技术可以帮助运营商实时监测网络安全事件和异常行为，提升网络安全防护能力。
例如，通过分析网络流量数据和用户行为数据，可以及时发现和阻止网络攻击和恶意代码的传播；通过分析用户的设备安全风险数据，可以为用户提供定制化的安全服务，提升用户的网络安全意识和能力。
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用
电信运营的大数据应用揭示大数据分析在电信运营中的重要作用随着信息技术的不断发展与进步，大数据正在成为各个行业的关键词之一。
尤其在电信运营领域，大数据分析正发挥着越来越重要的作用。
本文将重点讨论电信运营中的大数据应用，并揭示大数据分析在电信运营中的重要意义。
一、大数据在电信运营中的应用1. 用户行为分析通过大数据分析，电信运营商可以了解用户的通信行为、使用趋势以及对服务的偏好。
通过分析用户数据，运营商可以推出更精准的产品和服务，以更好地满足用户的需求。
同时，运营商还可以根据用户的使用习惯和需求进行个性化推荐，提高用户粘性和满意度。
2. 服务质量监控大数据分析可以帮助电信运营商实时监控网络质量，迅速发现并解决各类问题。
通过分析大数据，运营商可以监测网络信号强度、通信质量、网络故障等指标，及时调整网络资源分配，提高用户的网络体验。
3. 智能营销利用大数据分析，电信运营商可以深入了解用户需求，精准推送个性化的营销活动。
通过分析用户的通信记录、消费习惯等数据，运营商可以划分用户画像，精准定位目标客户，并根据用户需求进行精准推荐，提高市场营销效果。
4. 风险预警大数据分析不仅可以帮助电信运营商了解用户需求，还可以预测和识别潜在的风险。
通过分析用户的通信行为和使用习惯，运营商可以发现异常行为、欺诈行为等风险，并采取相应的措施进行防范和处理，保障用户的权益。
二、大数据分析在电信运营中的重要作用1. 提升运营效率通过大数据分析，电信运营商可以获取更准确的数据和信息，帮助企业优化资源配置、提高作业效率。
运营商可以根据分析结果，调整人员的调配、优化设备配置，降低运营成本，提高整体业务效率。
2. 提供个性化服务大数据分析可以帮助电信运营商了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的服务。
通过分析用户的消费行为、通信记录等数据，运营商可以精准推荐适合用户的产品和服务，提升用户的满意度和忠诚度。
3. 改善用户体验通过大数据分析，电信运营商可以提前预测用户需求、优化产品设计，从而提升用户的体验感。
运营商中台运营支撑方案
运营商中台运营支撑方案一、背景和意义随着信息技术的不断发展和互联网产业的蓬勃发展，以及5G、物联网、人工智能等新技术的应用，运营商面临着前所未有的变革与挑战。
传统的运营商业务已经不再适应当前的市场需求，如何在新的技术前景下进行业务创新，提高运营效率和服务质量，以更好地满足用户需求，成为了运营商亟待解决的问题。
中台运营支撑平台作为运营商业务转型的重要组成部分，将成为运营商提升运营效率、降低成本、提供更好服务的关键一环。
运营商中台运营支撑方案的设计和实施，对于运营商的未来发展和竞争优势具有重要意义。
二、中台运营支撑方案的构建目标1. 实现业务和数据的集成共享运营商中台运营支撑方案的目标之一是实现业务和数据的集成共享，通过建立统一的业务数据平台，将各业务部门的数据进行整合，实现数据的共享和互通。
同时，通过开放API接口，方便第三方应用和合作伙伴对运营商的业务和数据进行接入和利用，形成多方共赢的生态系统。
2. 提高运营效率和灵活性中台运营支撑方案的另一个目标是提高运营效率和灵活性，通过统一的管理和监控平台，实现对业务流程和运营活动的统一调度和监管，优化业务运营流程，降低运营成本。
同时，通过引入流程自动化和智能决策技术，提高业务处理效率和准确性，增强运营商的灵活性和市场适应性。
3. 提升用户体验和服务质量中台运营支撑方案的第三个目标是提升用户体验和服务质量，通过对用户行为和需求进行数据分析，并结合智能推荐和个性化定制技术，为用户提供更优质的服务和体验。
通过建立统一的用户管理平台，实现用户信息和权限的统一管理，为用户提供更便捷、高效的服务。
4. 推动创新应用和业务中台运营支撑方案的最终目标是推动创新应用和业务，通过对各类创新技术和应用进行平台化集成和支持，为运营商业务提供更多的创新手段和业务增长点，推动新业务模式和新应用的开发和推广，为运营商的持续发展和竞争优势提供坚实的支撑。
三、中台运营支撑方案的基本架构1. 数据平台数据平台是中台运营支撑方案的核心组成部分，负责对运营商各类业务数据进行采集、分析和存储，同时对外提供数据接口和服务。
云计算在电信支撑系统领域的应用分析
内普遍认为云计算是分布式计算 （ｉｒ ｕ ｄ ｏ ｐｔｇ 、 ｄ ｔｂｔ ｍ ｕ ｎ ） ｓ ｅｃ ｉ ｉ
并行计算（ａ ｌｌ ｏ ｐｔｇ 和网格计算 （ ｄｃｍ ｕ ｎ） ｐｒｌ ｍ ｕ ｎ ） ａｅ ｃ ｉ ｏ ｐｔｇ ｉ 的发展 ， 或者说是这些科学概念的商业实现。 中国电子学会委托埃森哲完成的 ２ １ ００年中国云计算 调查报告中指出， 节约资金、 提高效率和效力是各大公司 ＣＯ关注云计算的主要动力。０ Ｊ Ｉ ７％￣受访者认为， 未来 ５ 年 内云计算为企业带来的最大好处是“ 速度和灵活性的提升
以及相应时间的减少” ．三分之二的受访者认为云计算能
够为企业带来巨大的好处 ， 永久地大幅度缩减运营成 而“ 本” 是其中之一。 目前 ，电信运营商支撑系统建设存在 比较突出的问 题， 如设备不能按峰值需求配置、 资源浪费 、 机房能耗高、 系统部署周期长等。如何利用云计算的优势， 改善当前电
Ｉ Ｓ是把计算 、 ａ ａ 存储、 网络及搭建应用环境所需的 工具当成服务提供给用户， 使用户能够按需获取 Ｉ Ｔ
储厂商一般根据 自己所掌握 的核心技术来提供虚拟存 储解决方案。 （） ２ 分布式处理技术 分布式处理是信息处理的一种方式 ， 是与集中式处理
相对的一个概念， 通过通信网络将分散在各地的多台计算
・
等大型商业系统中。在数据管理方面， 由于采用列存储的 方式管理数据， 如何提高数据的更新速率以及进一步提高
随机读速率成为未来数据管理技术必须要解决的问题 ： 在
Ｓａ 是一种基于互联 网提供软件服务的应用模式 ， ａＳ 通过浏览器把服务器端的程序软件提供给用户在
线使用。
浅谈运营商大数据的应用场景
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
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大数据平台在运营商支撑系统中应用发表时间：2018-09-30T11:20:30.890Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第13期作者：张仁发[导读] 在互联网时代，数据就是金钱。
曾经有专业调查显示，各国政府对数据开放提供了新的想法，提出了大数据平台。
在中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524044摘要：互联网技术的飞快发展，计算机处理能力也逐渐强大，云计算和数据中心为大数据时代的到来奠定了良好的基础。
传统的通信业务已经无法满足人们的需求，在这种背景下，恰当的使用大数据平台能够有效的推动通信行业的发展。
本文介绍大数据平台的基础上，结合实际情况，分析大数据平台在运营商支撑系统的应用，从而提高运营商的经济效益。
关键词：大数据平台；运营商；支撑系统引言在互联网时代，数据就是金钱。
曾经有专业调查显示，各国政府对数据开放提供了新的想法，提出了大数据平台。
在调查中显示，很多消费者愿意相信运营商和银行的保密性，将自己的数据交到他们手中使用和处理。
运营商赢得了消费者的信任度，对开展大数据平台提供了有力的基础。
一家企业拥有数据的规模和应用的能力决定着这家企业的综合实力，对数据的掌控和使用成为这个国家争议的焦点。
随着互联网、社交网站、电子商务的发展，各类信息服务正在迅速发展，电信行业的业务呈现出全新的形态。
时下非常流行的微博、微信和QQ等通信方式，带来的图片、语音、视频等非结构化数据推动了电信数据量的增长。
如何处理好这些非结构化数据，为用户提供最佳的服务成为运营商思考的重点。
一、大数据平台虽然至今为止，人们对大数据没有给出一个确切的定义，但是对大数据进行了大量的研究发现，对大数据的本质有了新的认知。
大数据平台所存储的信息非常大，其处理的数据量达到PE级别。
在大数据平台上，数据更新的速度、传输的速度、存储的速度超过传统的方式。
大数据平台有着自身的特点，无论是结构、用途还是处理过程都表现出多样性。
数据的多样性指的是以下几点：第一点，数据来源非常广，利用传统的方法，企业获得数据的方式主要来源于交易书记，随着互联网和物联网的发簪，人们能够给通过微博、社区等方式获得想要的资源；第二点，数据的类型非常多，主要以非结构化数据为主。
在传统的企业中，数据通过以表格、图片、视频等方式来保存；第三点，数据之间的关联性非常强，如果用户上传照片，能够快速的检索到用户的位置等等相关信息。
大数据中宝贵的价值在于能够为人们提供存储和处理大数据的动力。
关于大数据时代处理数据理念要全部不要抽样、要高效不要精确，要相关不要因果。
基于现在的技术，处理这些大量的数据非常困难。
人们对大数据的处理方式都是对静态数据进行处理，对线数据采取实时处理，对图像数据进行综合处理。
大数据处理系统的发展趋势主要体现在三个方面：第一方面是数据处理引擎专用化。
大数据处理系统必须采用全新的处理体系，使其具有专一性，提高其效率，降低成本，为此，很多互联网企业都在原有的处理系统基础上，研发拓展性能强、通量大、成本低的专用系统；第二方面是数据处理平台呈现出多样化发展。
全面的提升传统系统的兼容性，扩展其数据技术的生态环境，使其超良性方向发展；第三方面是数据计算实时化。
在大数据平台上，能够对其进行大量的操作，同时，使用的时间非常快，可以缩短到几秒。
要想使大数据平台发挥出应用的价值，必须对大数据的内容进行实时分析和计算。
深度学习和知识计算是大数据分析的基础，可视化是数据分析的关键技术，数据分析的结果是大数据呈现的结果。
大数据平台处理和分析的最终目标是借助数据分析，帮助人们做出合理的决策。
二、IT支撑能力的规划和建设2.1系统架构系统架构根据数据资产运营对IT支撑系统提出的能力要求，在电信行业通常所划分的OSS（OperationSup-portSystem，运营支撑域）、BSS（Business supportsystem，业务支撑域）、MSS（Management supportSystem，管理支撑域）三个域的基础上，新增了ASS（Analysis Support System，分析支撑域）的建设规划，由统一数据接人中心、企业数据中心、数据质量管理中心、能力服务中心、分析应用中心共五大能力服务中心构成。
分析支撑域的架构如图1所示。
统一数据接人中心主要引入基于Hadoop架构的云化ETL，利用分布式文件存储降低成本，利用分布式批处理计算提升对数据源ETL过程的执行效率，统一接人来自全网的网络、计费、财务、信令等数据。
企业数据中心由传统的经分数据仓库及新引入的MPP分布式数据库组成，利用分布式计算提升高度汇总数据的关联计算的效率，利用Share-nothing架构提升扩容效率。
数据质量管理中心负责保障ASS域内外部数据的完整性、准确性、一致性。
能力服务中心主要面向上层应用抽象对底层数据操作和基础功能组件能力，为上层应用提供数据及服务。
分析运营中心实现各类应用的“百花齐放”，支撑分析、预测、大数据运营等各种应用。
2.2系统建设方案根据分析支撑域的建设规划，重点进行了云化ETL、MPP数据库、能力服务中心、大数据运营支撑平台四大系统的建设，实现了从底层数据采集到上层业务运营支撑的整体IT支撑。
2.2.1基于Hadoop技术的云化ETLETL（Extract Transform Load）是指数据抽取、转换、装载的过程，是整个分析支撑域的基础。
按照具体规则将分散于各业务系统的数据进行轻度汇总后集成人数据仓库，为上层分析应用提供数据支撑。
大数据技术引人前，传统的ETL过程主要基于“小型机+盘阵”的架构。
由于与数据仓库中的高度汇总以及面向应用的数据计算共享计算和存储能力，在处理海量数据时出现性能瓶颈。
因此引人了大数据的核心技术Hadoop来实现云化ETL的处理。
云化ETL相关组件结构如图2所示。
2.3能力服务中心云化ETL和MPP数据库面向的是数据层面的问题，数据按照一定的规则面向业务领域进行了构建。
为了实现数据到知识的转化，需要开发各类分析应用。
这个应用开发的过程通常是及其个性化和专业化的，也有不同的开发商专注于某个具体的分析应用领域。
出于降本增效的考虑，引人开发商之间的竞争，实现应用的“百花齐放”，因此构建能力服务中心，向应用开发商提供统一的数据服务。
能力服务中心具体的功能架构如图3所示，分为展示层、业务层、服务层和数据层。
展示层、业务层主要负责展现能力服务资源管理、能力服务使用管理、能力服务管理中心的界面，控制页面跳转。
服务层提供统一的开发规范和数据服务，支持多种形式的能力服务组件；提供用户权限、应用权限管理及鉴权机制，确保数据安全性及服务可靠性；引人负载均衡及基于内存的数据缓存机制，提高查询效率，保障服务的及时响应。
数据层封装底层数据仓库的操作，包括传统Oracle数据仓库，Hadoop集群和MPP数据库，通过透明数据层访问异构数据库。
图32.4大数据运营支撑平台基于大数据的业务精准营销模型可以抽象为客户（Customer）、产品（Product）、渠道（Channel）、时机（Time）四个要素，强调业务（产品）、客户、场景（时间、空间）及营销等要素协同一体，推动业务（产品）产生增量效益。
基于这四要素搭建的大数据运营支撑平台，将系统功能抽象为产品/内容库、客户标签库、营销平台、事件库、营销渠道五元组和大数据运营门户。
其功能架构如图4所示。
产品内容库是管理所销售的业务（产品），如流量包、语音包等。
客户标签库是指为客户建立标签，定位及适配目标客户，如老年用户、手机阅读用户等。
营销平台主要管理营销术语和触发规则。
事件库主要管理触发的事件，如进入到WLAN覆盖区域等。
营销渠道是对营业厅、网上商城等渠道进行统一管理，帮助选择合适的营销渠道，保持各渠道数据的一致性。
大数据运营门]户则是对五元组进行综合运营，实现在合适的时机，将合适的产品，通过合适的渠道，推给合适的客户，实现营销自动化、智能化、规模化。
三、大数据平台在运营商支撑系统的应用当前，通信行业的大数据主要围绕通信数据的价值链开展。
通信网络中大数据价值链主要包括四个阶段，分别为数据的产生阶段、数据的收集阶段、数据的存储阶段和数据的分析阶段。
数据的产生阶段是为了解释数据的产生渠道；数据的收集阶段是为了获取分析信息的收集、传输和预处理；数据的存储阶段是为了能够存储大量的数据，方便管理和存储；数据的分析阶段主要是基于分析方法，挖掘数据具备的潜在价值，提供有力的决策。
运营商虽然掌握了大量的数据资源，但是这些数据只能被长时间的存储和，很难挖掘其潜在的价值。
传统数据仓储系统无法实现线性扩容，无法实现集中存储管理，存储效率也非常低。
为此，传统数据仓库必须升级、改造，才能满足对非结构化数据的处理要求。
在企业中，建立一个庞大的数据运算平台，企业的管理者能够直接控制相关数据，通过实体整合后，企业高层管理者可以通过特殊渠道对数据记性访问，实现数据的灵活性拓展和配置，使投资风险降到最低。
云计算的大数据统一分析平台结合数据库的存储和专业结构等相关功能，建立企业结构化的大数据平台，客户能够借助该平台赚取相应的利润，推动数据驱动业务的发展。
四、完善大数据产业支撑体系统筹布局大数据基础设施，建设大数据产业发展创新服务平台，建立大数据统计及发展评估体系，创造良好的产业发展环境。
4.1合理布局大数据基础设施建设。
引导地方政府和有关企业统筹布局数据中心建设，充分利用政府和社会现有数据中心资源，整合改造规模小、效率低、能耗高的分散数据中心，避免资源和空间的浪费。
鼓励在大数据基础设施建设中广泛推广可再生能源、废弃设备回收等低碳环保方式，引导大数据基础设施体系向绿色集约、布局合理、规模适度、高速互联方向发展。
加快网络基础设施建设升级，优化网络结构，提升互联互通质量。
4.2构建大数据产业发展公共服务平台。
充分利用和整合现有创新资源，形成一批大数据测试认证及公共服务平台。
支持建立大数据相关开源社区等公共技术创新平台，鼓励开发者、企业、研究机构积极参与大数据开源项目，增强在开源社区的影响力，提升创新能力。
4.3建立大数据发展评估体系。
研究建立大数据产业发展评估体系，对我国及各地大数据资源建设状况、开放共享程度、产业发展能力、应用水平等进行监测、分析和评估，编制发布大数据产业发展指数，引导和评估全国大数据发展。
五、提升大数据安全保障能力针对网络信息安全新形势，加强大数据安全技术产品研发，利用大数据完善安全管理机制，构建强有力的大数据安全保障体系。
5.1加强大数据安全技术产品研发。
重点研究大数据环境下的统一账号、认证、授权和审计体系及大数据加密和密级管理体系，突破差分隐私技术、多方安全计算、数据流动监控与追溯等关键技术。
推广防泄露、防窃取、匿名化等大数据保护技术，研发大数据安全保护产品和解决方案。