中国电信大数据技术交流20140421
电信行业的大数据分析与网络优化
电信行业的大数据分析与网络优化随着互联网的迅速发展，电信行业正逐渐进入了大数据时代。
大数据分析与网络优化成为了电信公司提高服务质量、降低成本的关键所在。
本文将介绍电信行业的大数据分析与网络优化的重要性，并探讨它们对电信行业的影响。
大数据分析在电信行业中的应用大数据分析是指通过收集、存储和分析海量的数据，以获得有价值的信息和洞察力。
在电信行业中，大量用户创造了海量的通信数据，如短信、通话记录、上网日志等。
这些数据通过大数据分析可以得到以下几方面的应用：1. 用户洞察：通过对用户数据的分析，电信公司可以了解用户的需求、偏好和行为习惯。
这样可以有针对性地开展营销活动，提高用户黏性和满意度。
2. 服务质量提升：通过分析网络数据和设备数据，电信公司可以了解网络故障原因，并优化网络配置，减少服务中断和降低故障发生率。
同时，大数据分析也可以帮助电信公司提前预测网络拥塞情况，从而采取相应措施保证网络的稳定性和可靠性。
3. 风险管理：大数据分析可以帮助电信公司识别并预测潜在的风险，如网络安全威胁、诈骗行为等。
通过建立预警系统，电信公司可以及时采取措施应对风险，保护用户信息的安全。
网络优化的重要性网络优化是指对电信网络进行调整和改进，以提高网络性能和用户体验。
网络优化的主要目标是提高数据传输速率、降低传输时延、增加网络带宽，并确保网络的稳定性和可靠性。
网络优化对电信行业的重要性包括以下几个方面：1. 提高用户体验：通过网络优化，电信公司可以提高数据传输速率和降低时延，从而提升用户的上网体验。
用户可以更快地打开网页、观看高清视频等，提高使用效率和满意度。
2. 降低网络成本：通过网络优化，电信公司可以提高网络资源的利用率，降低网络维护和运营成本。
通过减少带宽的浪费和优化网络设备的配置，可以提高网络效率并降低运营成本。
3. 支持新业务发展：网络优化可以为电信公司的新业务提供良好的基础，如5G移动通信、物联网等。
通过优化网络性能和保证稳定性，可以满足新业务对网络带宽和时延的要求，推动新业务的发展。
Hadoop基础知识培训课件
1 HDFS简
介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
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4 HDFS 之漫画容错
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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HADOOP生态系统
·发展目标
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
（2）交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有： Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；
（3）非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩 展 性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；
简介： 江西电信Hadoop批 处理平 台共由62台PC服务器 构成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节点 6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper)
大数据技术及其在电信运营中的应用研究
TECHNOLOGY AND INFORMATION科学与信息化2023年4月上 23大数据技术及其在电信运营中的应用研究黄剑 中国电信股份有限公司合肥分公司 安徽 合肥 230031摘 要 现阶段，伴随着大数据技术发展的突飞猛进，数据信息的收集、发掘及云计算等创新性的信息化科技随之获得了更加广泛的应用。
与此同时，大数据技术逐渐对大众的生活与工作产生着潜移默化的影响，扮演着愈发关键的角色。
尤其是在电信运营领域，大数据技术表现出巨大优势，其在电信运营过程中的运用有助于推动电信运营的稳定、有序发展。
对电信运营而言，科学的借助大数据技术，在运营过程可节约互联网投资和运营的费用。
关键词 大数据技术；电信运营；实践应用Research on Big Data Technology and Its Application in Telecommunications Operation Huang JianChina Telecom Co., Ltd. Hefei Branch, Hefei 230031, Anhui Province, ChinaAbstract At the present stage, with the rapid development of big data technology, innovative information technology such as data information collection, mining and cloud computing has been widely used. At the same time, big data technology gradually has a subtle impact on the public life and work, and plays an increasingly key role. Especially in the field of telecommunications operation, big data technology has shown great advantages, and its application in the process of telecommunications operation is conducive to promoting the stable and orderly development of telecommunications operation. For telecommunications operation, scientific use of big data technology can save Internet investment and operation costs in the operation process.Key words big data technology; telecommunications operation; practical application引言现如今，由于信息化时代的到来与发展，进一步催生出了各种各样的大数据技术，也令网络科技领域呈现出日新月异的趋势，大数据逐渐深入并渗透到了我们的生活与工作当中，对我们的生活工作及各行各业均产生了越来越重要的影响。
中国电信-2014年金融大数据研讨会交流材料
• 应用许可 • 应用开发服务 • 应用运营
• 通过拓展市场、业务 模式创新、提高收入
和降低成本、控制企业风险等途径来获得 收入Page 44
中国电信大数据战略
数据是企业重要战略资产，通过全面聚合、深入挖掘、高效应用，打造企 业差异化竞争力！
战略要点一，整合企业资源，建立全集团网络、 存储、计算、数据集约化运营管理体系 战略要点二，坚持双轮驱动，对内深化数据应用 ，支撑业务发展和管理决策，对外持续实现大数 据的社会价值和商业价值 战略要点三，坚持去电信化和市场化，遵循行业 规律，以互联网创新机制推进大数据发展 战略要点四，推动全面合作，并积极探索混合所 有制，通过合资、收购等实现更深层次的合作共 赢，加快业务发展，按市场化规律引入资金、技 术、人才，提升运营能力 战略要点五，遵守国家相关法律法规，保护用户 隐私、保证用户信息安全，共同建设适合中国大 数据产业发展的行业自律规范
• 基础数据生成
• 分析技术
• 基于大数据开发应用
• 应用运营 • 基于基础应用之上的 二次开发
• 使用大数据应用，增
强或拓展现有业务能 力
• 数据汇聚
• 多方数据融合
• 分析工具
• 分析服务
商 业 模 式
• 软件使用许可 • 开源软件服务费 • 硬件销售
• 数据使用许可 • 合作运营
• 软件使用许可 • 分析服务费
平米，机房超过300个，机架超过10万个 可提供高性能虚拟主机超过2万台，存储容 量达11PB
光网覆盖为大数据提供高带宽传输能力
骨干网省际流量达到22T，出口带宽760G； 光网覆盖国内领先，并延伸全球 ……
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中国电信基础设施的构建（2/2）
Hadoop基础知识培训
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
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·发展目 标
HADOOP生态系统
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
简介： 江西电信Hadoop批处 理平 台共由62台PC服务器构 成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节 点6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper) 数据节点56台
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
中国电信〔2014〕213号关于印发当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议的通知
— 1 — 普通商密中国电信〔2014〕213号关于印发当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议的通知集团公司各省级分公司，股份公司并转各省级分公司：中国电信股份有限公司于2014年4月18日组织专家对上海、广东和湖北公司共同承担，北京、上海和广州研究院共同支撑的《可运营可管理的移动网络演进现场试验》项目进行了评审，评审获得通过。
该项目结合当前LTE建网需求，对目前的LTE无线深度覆盖、小区干扰协调等技术进行了深入测试和详细评估，提出了《当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议》。
为更好地服务4G试验工程建设与优化，现将相关建议随文印发，供内部参考使用。
中国电信集团公司2014年4月30日 — 2 —当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议一、L TE室内覆盖技术应用指导大部分移动数据业务发生在室内，需通过经济有效的手段，进行室内外统筹规划、协同覆盖，综合采用室外覆盖室内、室内分布系统等方案满足室内覆盖的要求。
通过广州等地现场试验，总结出LTE室内覆盖技术应用指导意见如下：（一）针对室内覆盖目标的不同，采取不同的覆盖方案。
1.采用室外站实现室内基本覆盖。
室外宏站规划已经兼顾考虑附近建筑的室内覆盖需求，可实现其窗边及外围房间的覆盖。
对于室外宏站覆盖无法满足集团下发的试验网工程验收规范的要求，且不宜建设室内分布系统的区域，可采用室外瓦级小基站覆盖室内，如多层居民区、新建别墅区、校园等。
2.采用室内分布系统实现深度覆盖。
对于高度12层以上、单层面积1000平方米以上的重点楼宇，室外宏站难以实现室内深度覆盖，一般需建设室内分布系统，如政府与商务楼宇、住宅楼宇、校园内的大型楼宇等。
（二）室内分布系统的应用原则1.现阶段，室内分布系统仍采用传统射频同轴电缆室分系统为主。
— 3 —光纤五类线室分系统、中频移频室分系统等LTE室内有源分布系统存在成熟度不高、支持厂家少等问题。
另外，有源分布系统一般需要通过五类线、馈线远端供电，目前缺乏安防方面的国家标准，存在安全隐患。
大数据在电信行业中的应用与价值探索
大数据在电信行业中的应用与价值探索在电信行业中，大数据的应用正逐渐展现其巨大的价值和潜力。
通过对大量用户数据的收集、分析和挖掘，电信运营商可以更好地了解用户需求、优化网络性能、提供个性化的服务，同时也能够有效预测市场趋势、降低运营成本、增加收入。
本文将探讨大数据在电信行业中的应用和对行业发展带来的价值。
一、用户需求分析与个性化服务提供电信运营商通过收集和分析大数据，能够深入了解用户消费习惯、通信行为等信息，从而更好地把握用户需求。
基于用户的地理位置、上网记录、通信偏好等多方面的数据，运营商可以精准地为用户提供个性化的产品和服务。
比如，根据用户的通信方式和通话时间，运营商可以针对不同用户提供不同的套餐选择，使用户能够享受到更合适的资费和服务。
二、网络性能优化与故障预测电信网络的性能优化对于提升用户体验至关重要。
通过大数据分析，运营商可以实时监控网络状态，并根据用户的实时需求进行动态调整。
同时，通过对历史数据的分析，运营商可以预测和预防网络故障的发生，提前采取措施进行修复，从而保证网络的稳定性和可靠性。
三、市场趋势预测与精细化运营大数据不仅可以用于提供个性化的服务，还可以帮助电信运营商预测市场趋势，从而进行精细化的运营。
通过对用户群体的行为信息、社交网络分析等多维度数据的分析，运营商可以洞察用户需求的变化，并根据市场趋势做出相应的调整和决策。
比如，通过对用户的上网记录和搜索行为分析，运营商可以提前推出适合用户口味的新产品，抢占市场先机。
四、降低运营成本与增加收入电信运营商通常需要投入大量的人力和物力资源来维护和优化网络、提供服务。
而大数据的应用可以帮助运营商降低运营成本，实现资源的合理配置。
通过对网络数据的监控和分析，运营商可以实时调整网络资源的使用，提高资源利用率，降低运营成本。
此外，大数据还可以帮助运营商发现新的商业机会，引入新的收入来源。
比如，通过对用户数据的分析，运营商可以选择合适的广告推送，实现精准营销，从而为企业带来更多的收入。
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量随着信息时代的到来，电信行业成为支撑现代社会运转的关键基础。
无论是移动通信、宽带网络还是互联网服务，网络质量的提升都是电信企业追求的目标。
然而，在庞大的网络系统中，如何有效地发现和解决问题，提升网络质量一直是电信行业面临的挑战。
随着大数据技术的快速发展，电信行业正逐渐发现，大数据分析成为提升网络质量的重要手段。
本文将探讨电信行业如何通过大数据分析提升网络质量，并展望未来的发展趋势。
一、大数据分析在电信行业中的地位和作用大数据分析是指通过搜集、储存、整理、分析和利用大规模数据来获取有助于决策和创新的知识和洞察力的过程。
在电信行业中，大数据分析可以帮助企业更好地了解网络运行状况、用户需求和行业趋势，为优化网络质量提供有力支撑。
具体来说，大数据分析在电信行业中的作用主要体现在以下几个方面：1. 网络故障检测与预警通过大数据分析技术，电信企业可以及时感知网络中的故障，并进行预警和预防。
通过实时监测和分析海量的网络数据，系统能够自动识别潜在问题，并提前采取措施进行修复，从而避免网络故障对用户造成的影响。
2. 资源优化和网络扩容大数据分析可以帮助电信企业实时监测网络资源的使用情况，根据需求合理分配和优化资源。
通过分析用户的上网行为和网络负载情况，电信企业可以及时调整网络带宽和资源配置，提高网络的扩容能力，满足用户的需求。
3. 用户体验改善大数据分析可以帮助电信企业了解用户的需求和偏好，进行个性化推荐和服务优化。
通过对用户行为数据的分析，电信企业可以精确掌握用户的需求和习惯，进而提供个性化的服务和体验，提高用户的满意度和粘性。
二、大数据分析在电信行业提升网络质量中的应用实践电信行业对于网络质量的追求永无止境，大数据分析成为电信企业提升网络质量的有效工具。
以下是一些电信企业在大数据分析领域取得成果的应用实践案例：1. 故障快速定位某电信企业通过大数据分析技术，实现了快速故障定位和排查。
我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议
我国电信运营商开展大数据业务的对策及建议摘要:随着物联网、云计算、数据挖掘等相关技术的发展和逐步成熟,在一定程度上加快了大数据时代的到来。
本文在综述大数据特点及商业价值的基础上,分析国外电信运营商大数据业务的应用案例,结合我国电信运营商的数据特点,探讨了我国电信运营商开展大数据业务的策略。
关键词:大数据;电信运营商;商业价值1.引言大数据(Big Data是当前最热门的词汇,被认为是继云计算、物联网之后IT产业又一轮颠覆性的技术变革,对社会、企业和个人都将产生巨大影响。
2013年也被称之为大数据元年。
据赛迪顾问统计数据显示,2012年我国大数据市场规模为4.5亿元,同比增长40.6%,预计2013年至2016年行业规模将达8亿-101亿元,呈爆发式增长态势[1]。
电信运营商在发展过程中,一方面面临用户发展减速的威胁,另一方面业务遭遇OTT 互联网厂家的侵蚀,运营商的发展面临“瓶颈”。
大数据的出现,为运营商带来新的机遇。
根据麦肯锡国际咨询公司在《大数据:下一个前沿创新、竞争和生产力》的报告中分析指出,电信运营使用大数据可使行业人均产值平均提升17%,在所有行业中所带来的增长潜力位列前十;电信运营商挖掘大数据价值,带来企业的销售额提升,其所带来的增长潜力在所有行业中名列第一。
这使得大数据得到全球运营商的广泛关注和应用,电信行业成为大数据发展的重要领域[2]。
2.大数据涵及特点根据IDC机构的定义,“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构技术,用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新[3]。
大数据(Big Data其实就是数据分析的前沿技术,是通过利用先进的信息技术从各种各样的数据中快速挖掘有价值信息的能力。
通常用4个V,即容量(V olume、类型(Variety、价值(Value和速度(Velocity来概括大数据的特征[4]。
大数据在电信领域的应用
大数据在电信领域的应用随着互联网的普及和电信行业的发展，大数据分析逐渐成为电信公司重要的运营手段。
本文将从以下几个步骤对大数据在电信领域的应用进行阐述。
第一步，数据采集。
电信公司拥有数以亿计的用户，他们的通话、短信、上网等信息都需要被收集起来。
同时，还需要收集用户终端设备的信息，如型号、网络情况、电量等等。
这些数据都是电信公司运营的重要依据。
第二步，数据存储和处理。
大数据需要进行存储和处理，为后续的分析提供支持。
电信公司往往会采用分布式存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，来完成这一步骤。
第三步，数据分析。
大数据分析是电信公司利用大数据的重要手段。
电信公司可以对用户的行为偏好、通信质量、使用情况等方面进行深入分析，以此来优化产品设计和营销策略，提高用户体验和满意度。
第四步，营销策略优化。
通过大数据分析，电信公司可以了解用户的偏好、购买力和行为习惯等信息，并据此制定针对性的营销策略。
例如，电信公司可以根据用户的上网记录和手机型号，分析用户是否适合推广特定的流量优惠套餐。
第五步，服务优化。
大数据分析还可以用于优化电信公司的服务。
例如，电信公司可以根据用户投诉数据和服务请求数据，研究出常见问题和优化方案，在客服和技术服务方面得到改进。
总之，大数据在电信领域的应用不仅可以帮助电信公司更好地了解用户需求和行为，还能帮助电信公司优化产品和服务，提高用户满意度和维持竞争优势。
预计未来会有更多的电信公司将大数据技术运用到业务中，以更好地服务用户。
解密电信行业大数据应用
解密电信行业大数据应用2014-03-24 赛迪顾问电子信息产业研究中心刘新韩耀强陈靓随着电信行业信息化的进步和信息通信技术的发展，信息化平台采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速也越来越快。
运营商已深刻认识到大数据的重要性，在企业内部已经利用大数据实现消费行为记录管理。
在经营分析系统中，深度挖掘融合市场、集团、客户、客服、网络、财务数据，为业务和决策部门提供较完备的用户数据分析，使公司决策由“经验型”转为“分析型”，实现了精细化运营。
1、电信行业大数据应用需求分析(1)传统数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据随着运营商各项业务数据量的增加，伴随应用复杂导致的数据量的进一步增加，海量的数据量导致了运营商业务系统数据存储和处理压力，而数据仓库无法线性扩容，导致运营商信息系统出现管理难度加大、成本高、扩容压力大、效率下降等问题。
例如运营商的用户上网记录数据量巨大，经过对其系统分析可以发现，用户每个月上网记录条数基本上处于几万到几十万的范围，甚至有的用户达五六十万，之前采用的方案是在网关上用户流量必经地方采集，分析流量数据，然后生成上网记录话单，话单量非常大。
就联通3G用户而言，用移动手机访问新浪网首页，对流量采集设备基本能生成20条左右上网记录话单，如果点iPad 新闻链接，将产生180条上网记录，如果访问淘宝网首页，会产生60条请求和回应，在手机上网记录当中有大量DNS查询和推送服务。
以中国联通某一个中等省份公司为例，日均上网记录达到10亿条，每个月的数据接近9TB，整个移动互联网也在快速发展，并且数据也在继续增长。
这些问题，通过大数据底层架构和相关应用是可以得到大大优化处理的。
(2)传统数据仓库无法有效处理新型的业务数据运营商对于电子渠道越来越重视，现在很多的业务直接在网站就可以办理，用户可以定制一些电信业务，或者进行查询。
所有用户在网站上的这些行为，其实也是一定程度上的运行测试行为。
运营商以前做的分析，主要都是关于客户交费是否及时、信用度是否较好，但并没有把网站上的用户关注度或行为特点记录下来。
大数据在中国电信的应用实践(大数据能力建设)
精准营销
5、用户兴趣分析 6、用户行为追踪
咨询报告
8、终端魔方 9、精细运营
区域洞察
11、人流热图 12、实时交通 13、商业选址
21CN 创投 …
…
…
ODMS IT数据 网络数据
电渠
政企
其他 创新
增值业务数据
24
大数据服务的产品开发和应用
打造数据产品、实现数据变现，充分获取互联网+时代的大数据红利
全网大数据对外运营坚持集约化、专业化
数 据 型 产 品
风险防控
1、敏感信息核验 2、风险分值评估 3、风险变化探针 4、风险个体追踪
集团公司相关文件，推进大数据各项工作
21
构建中国电信大数据集约平台
承接中国电信集团的集约化战略，构建大数据集约平台，实现全网数据的集约管理、实现大 数据业务经营的集约管控、实现大数据能力、产品和应用的集约加载。
大数据集约运营平台
服务能力集约化 产品部署集约化 应用管理集约化
产品经营集约化 业务开展集约化 客户管理集约化 计费结算集约化
中国电信大数据运营体系
总体纲领：构建完整的中国电信大数据运营体系，在安全基础上，贯穿数据 、产品、营销全过程，夯实持续运营能力基础。 管理保障 技术保障
安全保障 数据保障
保障流程 保障体系
产品研发
对外产品 对内应用
营销体系
营销体系 营销策略
1
细化安全管理职责、切实保障数据及运营安全
各部门协同，为大数据经营提供安全保障
大数据在中国电信的应用实践
上篇：大数据能力建设
中国电信云计算分公司大数据事业部 2016年5月20日
我们理解的大数据 中国电信做大数据的优势 应用实践与探索 效果分析
电信行业中的大数据分析与用户洞察
电信行业中的大数据分析与用户洞察随着信息技术的快速发展，大数据已经成为电信行业深入了解用户需求和提高运营效率的重要工具。
通过对海量的用户数据进行分析和挖掘，电信企业能够洞察用户行为模式、预测市场趋势，并针对性地提供个性化的产品和服务。
本文将探讨电信行业中大数据分析的应用和其带来的用户洞察。
一、大数据分析在电信行业中的应用1.1 挖掘用户需求电信企业拥有海量的用户数据，这些数据蕴含着用户的通信行为、消费习惯、地域分布等关键信息。
通过运用大数据分析技术，可以对这些数据进行挖掘和分析，从而深入了解用户需求。
比如，可以通过分析用户的通信记录和使用行为，发现用户的使用偏好和频率，进而提供更加精准的产品和服务。
1.2 预测市场趋势大数据分析不仅可以对用户行为进行挖掘，还可以对市场趋势进行预测。
通过对海量的市场数据进行分析，可以识别出用户的消费趋势、竞争对手的策略以及市场的发展趋势。
这样，电信企业便能够及时调整策略，抓住市场机遇，提前布局，从而赢得竞争优势。
1.3 优化营销策略大数据分析在电信行业中还可以帮助优化营销策略。
通过对用户数据进行挖掘和分析，可以得出用户的购买偏好、兴趣爱好等关键信息。
在制定营销策略时，电信企业可以根据这些信息进行个性化定制，提供更加精准的推荐和促销活动，提高用户的满意度和忠诚度。
二、用户洞察带来的益处2.1 提高用户体验通过大数据分析，电信企业能够深入了解用户需求和行为模式，从而为用户提供更加贴心的产品和服务。
比如，通过分析用户使用数据，可以进行网络优化和带宽调整，提升用户的网络体验；通过分析用户的通信行为，可以推送个性化套餐和增值服务，提高用户的满意度。
2.2 提升营销效果用户洞察也可以帮助电信企业提升营销效果。
通过分析用户数据，可以对不同用户群体进行细分和定制化推荐，准确把握用户需求，提供个性化的促销活动和推荐产品，从而提高销售转化率和用户的购买意愿。
2.3 降低运营成本大数据分析可以帮助电信企业降低运营成本。
大数据分析助力电信行业的网络优化
大数据分析助力电信行业的网络优化随着互联网的快速发展和智能设备的普及应用，电信行业的网络质量和用户体验的要求也越来越高。
为了提供更稳定、更快速、更可靠的网络服务，电信运营商开始运用大数据分析技术来进行网络优化。
一、大数据分析在电信网络优化中的应用1. 故障诊断与预测分析电信网络中的故障会对用户的网络体验产生严重影响，因此快速、准确地诊断故障并及时解决是非常重要的。
通过收集网络设备和用户终端的大数据，运营商可以实时监测网络状态，并利用机器学习和数据挖掘算法对网络中的异常情况进行预警和预测分析，提前采取相应的措施，从而降低故障发生的概率，确保网络的稳定性。
2. 带宽管理与流量调度电信网络中的带宽资源是有限的，随着用户数量的增加和网络应用的不断扩展，如何合理分配和调度带宽资源成为一个亟待解决的问题。
通过对大数据进行分析和挖掘，运营商可以更好地了解用户的网络使用习惯和需求，从而合理规划和分配带宽资源，提高网络的传输效率和用户体验。
3. 信号优化与覆盖改善电信网络的信号质量和覆盖范围对用户的通信质量和上网速度有着直接影响。
通过收集大量的信号数据并进行分析，运营商可以了解到网络信号的强弱、干扰情况等信息，进而针对性地进行信号优化和覆盖改善，提高网络的覆盖率和通信质量。
4. 用户行为分析与个性化推荐电信运营商可以通过分析用户的通信行为和使用偏好来了解用户的需求，进而提供个性化的服务和推荐。
通过运用大数据分析技术，运营商可以对用户数据进行挖掘，分析用户的通话时长、地理位置、通信对象等信息，为用户量身定制优惠套餐和推荐合适的增值服务，提高用户的满意度和忠诚度。
二、大数据分析在电信网络优化中的优势1. 提高网络运营效率大数据分析技术可以帮助电信运营商更好地了解网络运行情况，及时发现问题并采取措施解决，从而提高网络的稳定性和可用性，减少故障发生的频率和持续时间，降低运维成本。
2. 提升用户体验通过运用大数据分析技术，电信运营商可以更加了解用户的需求和偏好，提供个性化的服务和推荐，从而提高用户的满意度和忠诚度，增加用户粘性。
大数据在电信行业中的网络优化
大数据在电信行业中的网络优化在不断发展的信息时代，大数据技术成为了各行各业的热门话题。
尤其在电信行业，大数据的应用不仅能够提升网络运营的效率，还能够优化网络质量和用户体验。
本文将从网络优化的角度，探讨大数据在电信行业中的应用。
一、大数据在电信网络规划中的应用网络规划是电信行业中的关键环节，在大数据时代，借助大数据技术可以进行更加智能化的网络规划。
通过分析用户的通信行为、区域的人口密度、通信基站的分布等大数据指标，电信运营商可以更加准确地确定网络建设的需求和布局。
同时，大数据还可以预测网络拥塞的状况，提前调整网络资源，以保障网络的稳定性和高效性。
二、大数据在电信网络监测中的应用网络监测是保证网络质量的重要手段，在大数据时代，借助大数据技术可以进行更加全面和实时的网络监测。
通过采集大量的网络流量数据、遥感数据和通信设备传感器数据等，电信运营商可以实时监测网络的性能指标，如延迟、丢包率和带宽占用等。
同时，大数据还可以分析网络故障的原因和趋势，提供快速的故障定位和诊断，为网络运维提供有力的支持。
三、大数据在电信网络优化中的应用网络优化是为了改善网络性能和用户体验而采取的一系列措施，在大数据时代，借助大数据技术可以实现更加精细化和个性化的网络优化。
通过分析大数据，运营商可以了解用户的上网习惯、需求偏好和数据消费行为等，进而推出针对性的优化措施。
例如，对于通信基站的部署，大数据可以帮助确定优化的位置和覆盖范围，以提供更好的信号覆盖和网络容量。
此外，大数据还可以帮助优化用户的流量分配和智能推荐，提升用户的上网速度和服务品质。
综上所述，大数据在电信行业中的网络优化具有重要的作用。
通过运用大数据技术，电信运营商可以更加智能地进行网络规划、实时监测和个性化优化，以提升网络性能和用户体验。
随着大数据技术的不断发展和应用，相信在未来，大数据将在电信行业中发挥更加重要的作用，为人们带来更加便捷和高效的通信体验。
中国电信的大数据能源梦能否成真？
中国电信的大数据能源梦能否成真？■ 陈志刚 ︱ 文数据是未来的能源。
大数据将改变企业之间的竞争模式，未来的企业都是数据化生存的企业，企业之间竞争的焦点将从资本、技术、商业模式的竞争转向对大数据的争夺，这将体现为一个企业拥有数据的规模、数据的多样性以及基于数据构建全新的产品和商业模式的能力。
中国电信依然保持着对时代发展的敏锐性，2015年11月28日，其正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告4类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业部门。
这是中国电信运营商的第一个大数据业务品牌。
天翼大数据的运营主体是中国电信云计算公司，这家于2012年成立的专业化的云计算公司，按照中国电信的部署，在2014年建立了大数据产品线，负责大数据产品的研发和运营。
大数据与云计算深度捆绑，对云计算公司而言，多了一个抓手，更重要的是多了一个理顺内部机制、整合资源的正当理由。
定位：大数据基础设施运营和数据资源提供商中国电信曾有过关于定位的讨论，最终结论是：成为大数据基础设施运营和数据资源提供商。
在中国电信看来，大数据产业链比较长，中国电信必须聚焦自己的核心优势成为产业链的一环，那么在定位选取上，按照中国电信的新三者理论，定位于基础设施和数据资源提供商顺理成章。
但在哪种基础设施的选择上，中国电信的答案是云计算。
对此中国电信在公开场合很少明确提及，但在2015年9月国际电信联盟批准的由中国电信主导的首个大数据标准I T U Y.3600中，对大数据与云计算的关系作了清晰的描述：“大数据需要高性能的数据处理、分布式存储以及各种所需的工具来完成上述所提到的大数据生态系统，而云计算则是起到了大数据技术和服务推动者的作用，工作负载的突发性使得云计算技术更加适合大数据应用，基于云计算的大数据生态系统能够很有效地支持大数据，为大数据应用带来更多的好处。
”从这个角度讲，由中国电信云计算公司负责大数据业务顺理成章。
电信业中的大数据应用与网络性能优化
电信业中的大数据应用与网络性能优化随着信息时代的快速发展，电信业已成为现代社会的重要组成部分。
而大数据应用和网络性能优化作为电信业不可或缺的两个关键领域，对于提升电信服务质量和用户体验起着至关重要的作用。
本文将探讨电信业中的大数据应用和网络性能优化，并分析它们的相互关系和影响。
一、大数据应用在电信业中的重要性随着电信行业发展过程中产生的海量数据，大数据技术的应用变得愈发重要。
大数据应用实际上是一种通过采集、存储、处理和分析庞大数据集的技术和方法。
它能够帮助电信公司更好地理解用户行为、预测市场趋势、改进产品和服务，从而优化运营和提升竞争力。
1. 用户行为分析通过大数据技术，电信公司可以收集和分析用户的通信行为数据，如通话时长、流量使用情况等，以了解用户的需求和习惯。
通过深入挖掘这些数据，电信公司可以个性化定制服务，提供更加精准的推荐和营销策略，从而提高用户忠诚度。
2. 市场趋势预测大数据可以帮助电信公司收集并分析用户的使用习惯、购买偏好等数据，以预测市场趋势和用户需求的变化。
这使得电信公司能够提前做出调整和创新，推出更符合市场需求的产品和服务，提高竞争力。
3. 运营优化通过大数据分析，电信公司可以实时监控网络资源的使用情况和运营绩效，并进行精细化管理和调整。
这可以帮助公司更加高效地配置资源，提高网络的可靠性和稳定性，提升服务质量和用户体验。
二、网络性能优化在电信业中的重要性随着电信业务规模不断扩大和用户需求的增加，网络性能优化成为保障电信服务质量的关键环节。
网络性能优化即通过一系列技术手段和策略来提高网络的可用性、可靠性和响应速度，以满足用户对畅通通信的需求。
1. 带宽管理电信公司需根据用户的实际使用情况和需求，合理配置网络带宽。
通过对不同网络流量的调度和管理，电信公司可以优化带宽的利用率，避免网络拥堵和故障，提供稳定的网络连接。
2. 数据压缩和加速通过对网络传输的数据进行压缩和加速处理，可以有效减少数据传输的时间和网络带宽的占用。
电信行业大数据应用方案
电信行业大数据应用方案第一章绪论 (2)1.1 行业背景分析 (2)1.2 大数据概述 (3)第二章电信行业大数据技术架构 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.1.1 数据采集 (4)2.1.2 数据存储 (4)2.2 数据处理与分析 (5)2.2.1 数据预处理 (5)2.2.2 数据分析 (5)2.3 数据挖掘与建模 (5)2.3.1 数据挖掘 (5)2.3.2 数据建模 (5)第三章电信用户行为分析 (6)3.1 用户画像构建 (6)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 用户画像构建方法 (6)3.2 用户行为轨迹分析 (6)3.2.1 数据来源 (6)3.2.2 用户行为轨迹分析方法 (7)3.3 用户需求预测 (7)3.3.1 数据来源 (7)3.3.2 用户需求预测方法 (7)第四章网络优化与质量监控 (7)4.1 网络功能分析 (7)4.2 网络故障预测 (8)4.3 网络资源优化 (8)第五章个性化营销策略 (9)5.1 产品推荐算法 (9)5.2 营销活动策划 (9)5.3 营销效果评估 (9)第六章客户服务与满意度提升 (10)6.1 客户服务数据分析 (10)6.1.1 数据来源及类型 (10)6.1.2 数据处理与分析方法 (10)6.1.3 数据应用案例 (10)6.2 智能客服系统 (10)6.2.1 系统架构 (11)6.2.2 关键技术 (11)6.2.3 应用效果 (11)6.3 客户满意度监测 (11)6.3.1 监测方法 (11)6.3.2 监测指标 (11)6.3.3 应用案例 (12)第七章电信网络安全与风险防范 (12)7.1 网络安全态势感知 (12)7.2 异常行为检测 (12)7.3 风险防范策略 (13)第八章产业链上下游协同 (13)8.1 产业链数据整合 (13)8.2 供应链优化 (13)8.3 产业链合作伙伴关系管理 (14)第九章电信行业大数据政策法规与标准 (14)9.1 法律法规概述 (14)9.1.1 法律法规背景 (14)9.1.2 法律法规体系 (14)9.2 数据安全与隐私保护 (14)9.2.1 数据安全 (14)9.2.2 隐私保护 (15)9.3 行业标准制定 (15)9.3.1 标准制定的重要性 (15)9.3.2 标准制定的主要内容 (15)9.3.3 标准制定的实施 (15)第十章电信行业大数据应用案例与展望 (16)10.1 应用案例解析 (16)10.1.1 客户细分与精准营销 (16)10.1.2 网络优化与故障预测 (16)10.1.3 业务创新与增值服务 (16)10.2 行业发展趋势 (16)10.2.1 5G技术驱动大数据应用 (16)10.2.2 跨行业融合加速 (16)10.2.3 数据安全与隐私保护 (17)10.3 未来应用摸索 (17)10.3.1 智能客服与虚拟 (17)10.3.2 智能家居与物联网 (17)10.3.3 人工智能与边缘计算 (17)第一章绪论1.1 行业背景分析电信行业作为国家信息化建设的重要支柱，近年来在我国得到了迅速发展。
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交易数据和日志数据在这些项目中仍然占主导；
作为大数据技术的补充，很多公司都采用云计算 技术来从大数据中获取收益。
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电信运营商大数据应用领域 Top8－Gartner调研
Gartner通过调研识别运营商数据方面目前和今后可能的潜在应用，归纳总结得出TOP 8 类数据应用Case。该报告可以作为CSP未来大数据应用的一个参考建议 1. Top-Level key performance indicators（KPIs）:OSS领域的 KPI分析报告 2. Marketing-Customer experience： 从营销角度看客户体验 3. Networks-Customer experience： 从网络状态看客户体验 4. Product/device management： 利用用户使用的设备和服务信 息来加强产品管理 5. Customer services：利用客户数 据增强客服服务能力 6. Marketing：实时营销管理、客 户行为分析等 7. Third-party uses：向第三方开 放数据 8. Vertical uses：在垂直行业(如物 联网)中的数据应用
互联网女皇玛丽·米克说过，人们的生活将变得更好，因为他们将能以非常低的成本获取所有信息，娱乐服务变 得更加便宜，人们能更容易地获得帮助，更容易地趋吉避凶。
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Gartner 2013年最新问卷调查发现…
2013年 64% 的被调查者已经或计划在大数据领 域进行投资，这个数字相比去年的58%又有所增长；
大数据时代已经来临…
全球全网达到1000PB时间：
2001年是一年， 2004年是一月， 2007年是一周， 2013年是一天， 即一天产生的信息量可刻 满1.88亿张DVD光盘
Big Data
…
淘宝网站(天)： >数千万笔交易； >超过50TB数据； >40PB存储数据； Facebook (天) ： >上传3亿张照片； > 超过500TB的数据增 长量；
Volume：数量大 •集中储存/集中计算已经 无法处理巨大的数据量 Variety：种类和来源多样化 •文本/图片/视频/文档等
Velocity：及时性要求高
•海量数据的及时有效分析
Value：价值密度低 •大量的不相关信息的进行 复杂深度分析，深挖价值
精准营销深入洞察
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经营分析决策系 统
重要
市场部& 业务营销驱 增值业务 嵌入式精准营销 动 部 网络优化型 网络部
网络服务质量控 制
专题性的数据汇 聚、分析和开放
中
商业模式创 TOP1& 新 市场部
Telefonica、 Verizon 沙特Mobily
被统 一数 据中 心合 并
重要
多个域数据融合在一个统一的数据管理框架下，对外提供标准化的、受控的数据服务，是未来演进的趋势。
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Hadoop技术体系中的技术革新
在Hadoop的生态圈中，分布式文件系统（HDFS）以及2.0版本的调度引擎（YARN）的地位比较稳固，除 此之外的其他存储计算引擎/计算引擎弊端相当明显，技术革新相当迅猛。 • M/R计算模型存在的多次落地弊端，面临着Hyracks，Tez等有向DAG引擎的威胁 • Hive等面临Impala、Drill等组件威胁 • 整个Hadoop生态圈大部分组件面临着Spark的威胁，特别是M/R、Hive、Streaming等部件
Security Level:
华为软件
中国电信大数据技术与应用交流
中国区运营支撑产品部 尹凯
目录
1、移动互联网时代运营商面临的大数据挑战 2、大数据主流技术与发展趋势 3、大数据技术在电信行业的典型应用场景
4、大数据解决方案与案例分享
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投资居前的是媒体、通讯、银行和服务行业；计
划在接下来的两年中进行投资的是交通、医疗和
保险行业；其中不到 8% 的被调查者已经部署了。
改善客户体验成为Top1 的应用，提升效率紧随
其后；如何从中获得收益还在努力探索。三分之
一的受访企业认为最大困难是掌握大数据技能；
大数据的热点是非传统数据数据源和新技术的使
运营商
VimpelCom的 One-IT战略 PLDT存储中心方案 中移动集中化经分 TLF的RTD实时决 策支撑系统 中移动动漫基地、 视频基地、阅读基 地…… VDF土耳其，印尼 Telkomsel，天津 移动
重要性
中短 期 长期
战略驱动型 TOP1
重要
重要
向统 一数 据中 心演 化
增强经分型 信息化部
物 联 数 据
一个8Mbps的摄像头一小时产生3.6GB数据，一个城市若 安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几 十PB。 一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数 以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
新摩尔定理：网络环境下每18个月产生的数据量等于有史以来数据量之 和。---图灵奖获得者Jim Gray
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大数据战略成为运营商转型过程的必备选择
பைடு நூலகம்
大数据战略 唯有能认识、理解、并学会利用大数据，抢占先机者，才能在新的时代规则
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运营商大数据项目的5种主要类型
策略分 类 驱动角 色&部 门
需求分类
大数据基础架构 集中化建设
描述
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影响商业变革的大数据…
这是一个最好的时代，也可能是一个最坏的时代….
农业领域 金融领域 医疗领域
娱乐领域
E
对天气数据，植物生长数据， 土壤数据等海量数据分析； 对于天气和收成做出综合判断， 向农户提供个性化保险； 阿里金融通过大数据合理放贷， 改变银行业。 目前已放贷300多亿元，坏账 率仅0.3%。日息 百万 谷歌通过流感关键词分析， 进行流感趋势预测； 比传统方法提前两周；以发 表于<自然>杂志 Netflix 通过大数据分析预测推 出美剧《纸牌屋》，颠覆影视发 行业； 上线20天后，播放量超343万 次，被称为美国白宫版的《甄嬛 传》。.
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中国三大电信运营商面临的大数据挑战
移动互联网流量井喷与客户行为分析：
MBB流量井喷，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。
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
Key Findings ■ Big data investments in 2013 continue to rise, with 64% of organizations investing or planning to invest in big data technology compared with 58% last year. Investments are led by media and communications, banking and services. Planned investments the next two years are highest for transportation, healthcare and insurance. Fewer than 8% of respondents have deployed. ■ Enhanced customer experience is the top big data priority, with process efficiency close behind. Organizations struggle most with knowing how to get value from big data, compared with last year's top challenge of governance. Obtaining skills remains a critical issue for one third of organizations. ■ Big Data is touted as being about unconventional data sources and the use of new and innovative technologies; this is not yet reflected in the chosen sources for first projects. Transaction and log data still dominates the big data being analyzed. ■Big data technologies supplement — but do not replace — existing information management and analytics. As a result, cloud adoption, with its supplementary nature, is the overriding technology that companies are using to derive value from big data.
支持
支持
支持
不支持
支持
只修复bug不发展新特性
重点发展，未来的主干版本
华为企业版 Hadoop选择2.x作为 基线版本，主要原因：