基于經(jīng)營分析系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)中心建設(shè)及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)交流-全文預(yù)覽
【正文】 Gartner 2023 ?未來的無線企業(yè)應(yīng)用需要能夠發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢的智能 Apps (Latency, QoS) ?更加智能的城市，更加智能的醫(yī)療保健 ?更加智能的公共設(shè)施 從語音到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變會對盈利造成挑戰(zhàn)， OTT服務(wù)會蠶食運(yùn)營商的盈利 將來的 4年內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)升級的預(yù)算將超過 1200億美元 智能手機(jī)和移動終端娛樂應(yīng)用程序會在將來的 6年時間帶來超過10倍到 30倍的移動流量 物聯(lián)網(wǎng)的通信已經(jīng)成為一個快速增長的市場，并且在將來的 5年里繼續(xù)增長 4倍 拓展數(shù)據(jù)源已成定局 交易型 應(yīng)用型數(shù)據(jù) 機(jī)器數(shù)據(jù) 社交數(shù)據(jù) ? 大量 ? 結(jié)構(gòu)化 ? 吞吐量 ? 快 速 ? 半結(jié)構(gòu)化 ? 可采集 ? 多樣性 ? 高度非結(jié)構(gòu)化 ? 不確定性 企業(yè)內(nèi)容 ? 多樣性 ? 高度非結(jié)構(gòu)化 ? 大量 為了應(yīng)對挑戰(zhàn)，抓住新機(jī)會，不能再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 多樣性（ Variety） ? 來源多：企業(yè)內(nèi)部、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等 ? 格式多：不局限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括音頻、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 高速度（ Velocity） ? 增長速度快：數(shù)據(jù)正在加速增長， IDC預(yù)測未來十年將增長 50倍 ? 處理速度快：對時間敏感，必須快速識別和快速響應(yīng)才能適應(yīng)業(yè)務(wù)需求 大容量（ Volume） ? 存儲量大：充斥著各種數(shù)據(jù)，經(jīng)常是 PB（ 1000T）級的信息量 ? 計(jì)算量大：需要實(shí)時應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的抽取和分析 高價值（ Value） ? 浪里淘沙卻又彌足珍貴，雖然數(shù)據(jù)的價值密度較低，但是產(chǎn)生的價值總量卻十分驚人。 維基百科 ： 巨量 資料 (big data)，或稱大數(shù)據(jù)，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具 ，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 如何及時分析海量手機(jī)信令？如何從信令數(shù)據(jù)挖掘出用戶習(xí)慣行為軌跡？ 網(wǎng)絡(luò)交易規(guī)模巨大。 2 3 4 5 高效傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 平臺 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于存儲和處理大數(shù)據(jù)平臺分析后的結(jié)構(gòu)化結(jié)果數(shù)據(jù) 2 4 3 1 5 強(qiáng)大的分析功能體系 結(jié)合國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)分析的最佳實(shí)踐， 以及相關(guān)的合作機(jī)制 1 3 大數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)交流 不容錯過的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 不容錯過的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 16 運(yùn)營商的管道蘊(yùn)藏著大量有價值的客戶信息，運(yùn)營商必須考慮，如何 利用數(shù)據(jù)來創(chuàng)造價值， 挖掘復(fù)雜社會生活 中每個用戶的信息需求，布局互聯(lián)網(wǎng) 時代，全面開展精準(zhǔn)營銷，更好地服務(wù)客戶、拓展市場，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部“ 智慧運(yùn)營 ”、企業(yè)外部“ 數(shù)據(jù)經(jīng)營 ”，進(jìn)而服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈，以 應(yīng)對 OTT的異質(zhì)競爭挑戰(zhàn)。國內(nèi)業(yè)界領(lǐng)先者 BAT在大數(shù)據(jù)方面已經(jīng)先知先行，尤以阿里巴巴圍繞“數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略進(jìn)行的布局最為顯著 大數(shù)據(jù)支撐價值來自于以下四方面 ? 混合不同業(yè)務(wù)域的細(xì)粒度數(shù)據(jù)，以便于進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的方式存儲，同時兼顧實(shí)時處理。 ? 可同時對不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果納入統(tǒng)一分析模型中，作為分析目標(biāo)。 化工大學(xué)、石油大學(xué)、政法大學(xué)等高校、昌平新村等居民區(qū) 昌平回龍觀居民區(qū)、上地地鐵站、郵政療養(yǎng)院 地質(zhì)大學(xué)、北航附小、北京科技大學(xué)；北科萬秀園 望京輕軌、芍藥居地鐵站、望京居民區(qū) 地鐵大望路、四惠地鐵、萬杰醫(yī)院、重安康醫(yī)院， CBD寫字樓 房山居民區(qū) 大興居民區(qū) 0~4MB4~8MB8~12MB12~16MB16MB以上項(xiàng)目 值 數(shù)量 147萬 活躍度 27% 活躍數(shù)量 產(chǎn)生流量 446GB 用戶模型 服務(wù)開放創(chuàng)新 識別潛在的高價值三方合作伙伴，分析其行業(yè)優(yōu)勢，判斷其需要的資源，以便開展與其進(jìn)行合作，實(shí)現(xiàn)共贏 流量 流量環(huán)比 用戶數(shù) 用戶數(shù)環(huán)比 業(yè)務(wù)收入 發(fā)現(xiàn)潛在高價值合作伙伴 收入環(huán)比 業(yè)務(wù)活躍度 ? 合作形式 移動會員 套餐捆綁 后向付費(fèi) 應(yīng)用推送；將合作伙伴業(yè)務(wù)與移動用戶的語音時長，流量數(shù)據(jù)等打包形成新套餐進(jìn)行精確營銷 對于使用合作應(yīng)用的中國移動用戶，該應(yīng)用流量費(fèi)用由合作伙伴承擔(dān) 合作伙伴對使用其業(yè)務(wù)的移動用戶，視為移動會員，享受更高的優(yōu)惠和更好的服務(wù) 共贏 ?中國移動流量收入增加，提升競爭力 ?三方合作伙伴獲得用戶偏好信息，更精準(zhǔn)地識別潛在用戶，助力業(yè)務(wù)發(fā)展 運(yùn)營創(chuàng)新示例 微信用戶不新浪微博用戶有較高的 重疊 ，但是二者差距較大。 3. 流量經(jīng)營是以智能管道（物理網(wǎng)絡(luò)）與綜合平臺（商業(yè)網(wǎng)絡(luò)），并用大數(shù)據(jù)的技術(shù)手段為依托。 大數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)交流 大數(shù)據(jù)支撐價值來自于 拓展數(shù)據(jù) 、 分析融合 、 服務(wù)開放 和 運(yùn)營創(chuàng)新 四個方面。 大數(shù)據(jù)中心建設(shè)方案 1.
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