中国联通大数据服务与应用的建设与发展

核心基础数据，覆盖面广 总量达10PB，已整合M/B域数据近 1PB 数据价值密度高 可信度高，但目前分散的建设模式， 给数据生产质量保证带来困难 内部IT数 据剖面 正在整合VAC、基地业务数据 总量达PB级 数据价值密度低，但包含了用 户在增值业务方面关键信息 内部数据，可信度高 业务平台 数据剖面
谢 谢
3、通信网络
目前仅采集了互联网流量数据 总量达100PB/年 数据价值密度低，但包含了用 户位置/事件/体验等关键信息 内部数据，可信度高 通信网 络数据 剖面
5、外部合作伙伴
尚未采集Байду номын сангаас 初期总量不大 数据价值密度中等，包含了第 三方的用户/企业的各方面信息 外部数据，可信度中等，需要 与内部高可信数据相互验证
流量详单
集中生产 系统
流量 详单 查询 省BSS
精准 营销 维系 ESS/BSS OSS/MSS 物理资源
应用 推荐 …… 省BSS
大
快
ESS/BSS OSS/MSS 物理资源
流量详单 BSS MSS OSS
活 全
流量详单
ESS/BSS MSS/OSS
多数据源 多类型
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平台建设与应用发展
大数据整合与服务平台
外部合作 数据剖面
互联网数 据剖面
尚未采集 总量达1000PB/年 价值密度低，包含了互联网上的各种行为/言论 外部数据，可信度低，需要与内部高可信数据验
4、互联网
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现状与未来
传统烟囱式建设模式，数据割裂、应用单一，数据交换、整合、分析、挖掘与价值创造代价巨大 大数据分布式高效率低成本的特征使得企业所有数据量化分析成为可能，运营商应以集中大数据 为核心，面向客户、面向各级经营主体、面向全新商业模式，加快推动由“烟囱式”垂直建设向 “应用+平台”横向分层建设模式的转变，加快5大类数据的整合与关联，快速提升数据的挖掘与 应用能力，充分发挥企业大数据的核心价值与边际效应
中国联通大数据服务与应用的建设与发展
信息化事业部数据中心 2013年12月
运营商大数据的理解与思考
大数据转化为商业价值的能力已经被互联网行业充分证明，运营商掌控真实用户资料、通信特 征、消费行为、流量访问、终端类型、位置等信息，更准确、更全面、更便捷、更具商业价值 运营商大数据包括5大类数据源，并各有其特点，在数据集中过程中，需要按照实际需求采用 不同的方式进行采集、转换、整合、关联与处理，依托大数据技术，兼顾全量数据处理的成本 与效率 2、业务平台 1、IT生产系统
开放式应用平台
通过云化的方式有控地开放数据产品、开放计算资源、开放存储资源 这不仅仅是技术上的转变，也是运营商在管理体系上、组织架构上、用户使用习惯上的根本 改变
应用
从报表统计、定制化分析到通过即席查询发展个性应用、通过交互式探索提供用户自助服务 利用大数据的价值做好做细流量经营、存量用户经营、网上营销等业务 利用平台的能力把数据配送到生产第一线，真正实现“系统集中、服务下沉”的方针
大数据要求
总部经分
省经分…
真
真实准确的数据基础 完善的数据治理体系 可靠的信息安全保障 PB级数据采集和管理 海量实时、批量低价值密 度数据的采集和管理 实时、准实时采集与处理 实时秒级，准实时分钟级 数据响应 快速高效转储归档机制 易扩展松耦合的架构 平台开发和自助服务 个性到共性的方便转换 应用场景的主动推送
以关系型数据库 （SMP）、分布式数据库 （MPP）和 Hadoop作为过渡时期的建设方案， 双向打通各自的烟囱让数据流通起来； 在整合的过程中提取数据价值，依靠数据挖掘的技术与算法形成数据产品 借鉴互联网公司的经验，把一些传统BI的工具及方法尝试性地引入Hadoop世界，如ETL、 作业开发环境、SQL on Hadoop、元数据管理与应用