无线网络大数据分析平台建设方案
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• 基于用户真实通话记录评估验证优化效果
六、创新系统架构，兼容2G/3G/4G，成为行业标杆
• 基于Hadoop的云平台架构，保障运算效率，功能响应时间 低于5s，兼容2G/3G/4G，扩展性强
• “直观化、傻瓜化、图形化”的一键式操作特点，易用性强
平台主要业务流程(1/2)
总体思路：以“专业化、集约化”为驱动，围绕网络基础运营、大数据分析、服务支撑三 条主线，以大数据分析为牵引，指导建设、维护与优化，提升专业化、集约化运营能力。
与原因，提升用户投诉处理效率
二、 结合传统优化模式，基于海量用户通话感知数据定位问题 区域，使优化更具目的性
• 建立质量与容量评估体系和基于栅格的网络区域问题定位算法 • 结合传统优化模式，统筹TOPN小区和TOPN区域作为问题点进
行优化
三、结合专家经验创新算法，智能给出优化建议，实现智慧型 网优 • 智能快速给出优化建议 • 提升网优效率，节约大量人力物力
电子运维
工单、作业计划 ≈1000条/日
海量
资源系统
采集
网络资源
≈1GB/日
平台主要特点
国内外运营商及主要设备厂家提出了建设大数据系统的初步想法，但均未实现。迪科网优平台为国内外行业中首创， 多项技术达到了业界领先水平
一、客观评价用户感知，服务支撑市场与客服
• 建立业务模型和感知评价体系，刻画用户行为与通信质量特征 • 客观评价用户感知，贴近用户真实感受 • 主动推送感知差用户至前端，挽留客户，送10000号定位异常位置
决策依据 用户感知评估 投诉预处理
客户关怀 行为分析
应用
平台核心能力
网络评估
质量评估 容量评估 异常事件原因分析 区域性/系统性问题精 确定位
网络预警
重点聚焦用户 体验
话务、业务、流量模型建立 质量预警：质量突变、呼吸效应 容量预警：板件、无线资源 网络规划建议
列式数据仓库集群
云化 存储
GIS服务器 Web服务器
异常话单
1千万条话单记 录 接入-保持-质量
栅格质量
1百万条记录 区域评估
用户汇总
1千万条记录 用户感知评估
容量/业务/参数
2百万条记录
切片 分拣
预警、优化
CDT话单记录
10亿条话单记录 ≈2TB
性能数据
10亿条话单记录 ≈50GB/日
ODS数据
投诉、用户终端 ≈2GB/日
规划支撑 指导投资
集约高效 提升效率
平台建设思路
DT/CQT
CDT
（2G/3G/LTE）
OMM性能、 配置、参数、
设备告警
（2G/3G/LTE）
LTE MR
投诉信息
智能化预处理 关联分析
质量/容量评估 异常事件
1、行为刻画 2、感知评估 3、健康档案库
输入
分析
网络质量评估 质量/容量预警 问题精确定位
话务模型分析
容量分析及预测 话务模型分析ຫໍສະໝຸດ Baidu
1X/DO全网话务模型 按区域话务模型 按业务话务模型
现网容量分析
BHCA维度资源利用率评估 话务量维度资源利用率评估 吞吐量维度资源利用率评估 1X/DO空口资源利用率评估
容量预测和风险业务评估
BHCA维度资源利用率预测 话务量维度资源利用率预测 吞吐量维度资源利用率预测 1X/DO空口资源利用率预测 重点业务风险评估
1. 无法完全反映客户感知 2. 难以直观反映网络区域性问题，传统路测方式具有一
定的盲目性，耗时耗钱 3. 人员数量要求多、技能要求高 4. 优化结果验证耗时耗人，准确性不高 5. 建维优联动无IT系统支撑，协同效率不高
解决思路
基于海量用户语音及上网数据、客户投诉、DT/CQT、网络 指标等多维度数据建模、关联分析，并辅以专家经验，打造“傻瓜 化、直观化、图形化”的无线网络智能优化系统，实现以下能力：
夯基础
基础维护 基础运营
基础网优
强分析
系统分析 大数据分析
重服务
专题/专项
市场支撑、客户服务
服务支撑
建立以大数据分 析为牵引建维优 的网络运营体系
规划建设
规划需求 容量预警
网络问题
服务支撑
服务推送
大数据 分析
投诉反馈
维护问题
专业化 集约化
基础网优
基础维护
平台主要业务流程（2/2）
*
关键算法流程—容量管理
感知评估
感知评价体系建立 用户行为刻画 健康档案库建立
服务支撑
决策依据 投诉处理分析 客户关怀 行为分析、市场支撑
平台逻辑架构
直观 呈现
应用层预处理 云平台 网络层预处理
汇总 处理
GIS预处理 分析预处理 专题预处理 派单预处理 报表预处理
预处理文件采集
Hadoop集群
1. 真实反映用户感知，主动服务客户，提升10000预处理能力 2. 快速准确定位最急需解决的网络区域性问题，自动输出专家优化建议 3. 实现优化结果自动闭环验证 4. 基于业务预测，实现板件、空口能力分析和预警 5. 以系统为支撑，重构高效的建维优流程
实现效 果
感知评估 服务支撑
精确定位 指导优化
面对越来越激烈的市场竞争、要求越来越高的用户、越来越庞大的网络以及越来越紧张的成本压力，需要 更先进的网优生产模式，实现集中化、标准化，大幅提高生产效率，以适应全球最大、最复杂网络的要求
平台总体概述
现状问题
传统无线网络优化以性能、TOPN小区、 DT/CQT、用户投诉等点、线问题处理为主，存在 以下问题：
无线网络大数据分析平台建设方案
Contents
目录
1. 平台概述 2. 功能介绍 3. 项目资源
Part 1
平台概述
大数据平台建设背景
网络资源
面对移动的业务高速增长、以 及业务类型和用户业务模型的变化， 现有手段尚未有效改善网络资源利 用效率，网络投入不堪重负。
网络维护
• 2G、3G、4G三代并存，造成网络 维护工作量大、网络维护开支高。
四、精确容量管理，指导规划建设，节约投资
• 基于业务模型，创新建立无线网络负荷预警机制 • 预警MP/CC等核心板件、空口负荷瓶颈，避免因过载出现
的风险 • 预测呼吸效应、结构性缺站等问题，精确指导规划建设，节
约投资
五、 重构全新的网优业务流程
• 创新建立的“大数据分析牵引建设、维护、优化”的全新流 程，自动化闭环管控
• 四网协同发展的网络维护复杂度高、 人力短缺
网络质量
面对差异化，多样化、融合性 的业务需求，以及容量增长、网络 容量需求给网络质量带来巨大压力。
集中化生产
• 网络生产集中化解决方案缺失， 现有日常人工优化手段多数依靠 经验，容易引起误判、误调整。
• 缺少工具支持，优化及时性、准 确性差，专家未被高效利用。
六、创新系统架构，兼容2G/3G/4G，成为行业标杆
• 基于Hadoop的云平台架构，保障运算效率，功能响应时间 低于5s，兼容2G/3G/4G，扩展性强
• “直观化、傻瓜化、图形化”的一键式操作特点，易用性强
平台主要业务流程(1/2)
总体思路：以“专业化、集约化”为驱动，围绕网络基础运营、大数据分析、服务支撑三 条主线，以大数据分析为牵引，指导建设、维护与优化，提升专业化、集约化运营能力。
与原因，提升用户投诉处理效率
二、 结合传统优化模式，基于海量用户通话感知数据定位问题 区域，使优化更具目的性
• 建立质量与容量评估体系和基于栅格的网络区域问题定位算法 • 结合传统优化模式，统筹TOPN小区和TOPN区域作为问题点进
行优化
三、结合专家经验创新算法，智能给出优化建议，实现智慧型 网优 • 智能快速给出优化建议 • 提升网优效率，节约大量人力物力
电子运维
工单、作业计划 ≈1000条/日
海量
资源系统
采集
网络资源
≈1GB/日
平台主要特点
国内外运营商及主要设备厂家提出了建设大数据系统的初步想法，但均未实现。迪科网优平台为国内外行业中首创， 多项技术达到了业界领先水平
一、客观评价用户感知，服务支撑市场与客服
• 建立业务模型和感知评价体系，刻画用户行为与通信质量特征 • 客观评价用户感知，贴近用户真实感受 • 主动推送感知差用户至前端，挽留客户，送10000号定位异常位置
决策依据 用户感知评估 投诉预处理
客户关怀 行为分析
应用
平台核心能力
网络评估
质量评估 容量评估 异常事件原因分析 区域性/系统性问题精 确定位
网络预警
重点聚焦用户 体验
话务、业务、流量模型建立 质量预警：质量突变、呼吸效应 容量预警：板件、无线资源 网络规划建议
列式数据仓库集群
云化 存储
GIS服务器 Web服务器
异常话单
1千万条话单记 录 接入-保持-质量
栅格质量
1百万条记录 区域评估
用户汇总
1千万条记录 用户感知评估
容量/业务/参数
2百万条记录
切片 分拣
预警、优化
CDT话单记录
10亿条话单记录 ≈2TB
性能数据
10亿条话单记录 ≈50GB/日
ODS数据
投诉、用户终端 ≈2GB/日
规划支撑 指导投资
集约高效 提升效率
平台建设思路
DT/CQT
CDT
（2G/3G/LTE）
OMM性能、 配置、参数、
设备告警
（2G/3G/LTE）
LTE MR
投诉信息
智能化预处理 关联分析
质量/容量评估 异常事件
1、行为刻画 2、感知评估 3、健康档案库
输入
分析
网络质量评估 质量/容量预警 问题精确定位
话务模型分析
容量分析及预测 话务模型分析ຫໍສະໝຸດ Baidu
1X/DO全网话务模型 按区域话务模型 按业务话务模型
现网容量分析
BHCA维度资源利用率评估 话务量维度资源利用率评估 吞吐量维度资源利用率评估 1X/DO空口资源利用率评估
容量预测和风险业务评估
BHCA维度资源利用率预测 话务量维度资源利用率预测 吞吐量维度资源利用率预测 1X/DO空口资源利用率预测 重点业务风险评估
1. 无法完全反映客户感知 2. 难以直观反映网络区域性问题，传统路测方式具有一
定的盲目性，耗时耗钱 3. 人员数量要求多、技能要求高 4. 优化结果验证耗时耗人，准确性不高 5. 建维优联动无IT系统支撑，协同效率不高
解决思路
基于海量用户语音及上网数据、客户投诉、DT/CQT、网络 指标等多维度数据建模、关联分析，并辅以专家经验，打造“傻瓜 化、直观化、图形化”的无线网络智能优化系统，实现以下能力：
夯基础
基础维护 基础运营
基础网优
强分析
系统分析 大数据分析
重服务
专题/专项
市场支撑、客户服务
服务支撑
建立以大数据分 析为牵引建维优 的网络运营体系
规划建设
规划需求 容量预警
网络问题
服务支撑
服务推送
大数据 分析
投诉反馈
维护问题
专业化 集约化
基础网优
基础维护
平台主要业务流程（2/2）
*
关键算法流程—容量管理
感知评估
感知评价体系建立 用户行为刻画 健康档案库建立
服务支撑
决策依据 投诉处理分析 客户关怀 行为分析、市场支撑
平台逻辑架构
直观 呈现
应用层预处理 云平台 网络层预处理
汇总 处理
GIS预处理 分析预处理 专题预处理 派单预处理 报表预处理
预处理文件采集
Hadoop集群
1. 真实反映用户感知，主动服务客户，提升10000预处理能力 2. 快速准确定位最急需解决的网络区域性问题，自动输出专家优化建议 3. 实现优化结果自动闭环验证 4. 基于业务预测，实现板件、空口能力分析和预警 5. 以系统为支撑，重构高效的建维优流程
实现效 果
感知评估 服务支撑
精确定位 指导优化
面对越来越激烈的市场竞争、要求越来越高的用户、越来越庞大的网络以及越来越紧张的成本压力，需要 更先进的网优生产模式，实现集中化、标准化，大幅提高生产效率，以适应全球最大、最复杂网络的要求
平台总体概述
现状问题
传统无线网络优化以性能、TOPN小区、 DT/CQT、用户投诉等点、线问题处理为主，存在 以下问题：
无线网络大数据分析平台建设方案
Contents
目录
1. 平台概述 2. 功能介绍 3. 项目资源
Part 1
平台概述
大数据平台建设背景
网络资源
面对移动的业务高速增长、以 及业务类型和用户业务模型的变化， 现有手段尚未有效改善网络资源利 用效率，网络投入不堪重负。
网络维护
• 2G、3G、4G三代并存，造成网络 维护工作量大、网络维护开支高。
四、精确容量管理，指导规划建设，节约投资
• 基于业务模型，创新建立无线网络负荷预警机制 • 预警MP/CC等核心板件、空口负荷瓶颈，避免因过载出现
的风险 • 预测呼吸效应、结构性缺站等问题，精确指导规划建设，节
约投资
五、 重构全新的网优业务流程
• 创新建立的“大数据分析牵引建设、维护、优化”的全新流 程，自动化闭环管控
• 四网协同发展的网络维护复杂度高、 人力短缺
网络质量
面对差异化，多样化、融合性 的业务需求，以及容量增长、网络 容量需求给网络质量带来巨大压力。
集中化生产
• 网络生产集中化解决方案缺失， 现有日常人工优化手段多数依靠 经验，容易引起误判、误调整。
• 缺少工具支持，优化及时性、准 确性差，专家未被高效利用。