中国移动大数据应用与服务模式研究(PPT 27张)
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。
中国移动省间大数据应用共享模式探究与实践
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
(2024年)华为介绍ppt课件pptx
线上线下渠道拓展及运营模式
线上渠道拓展
线下渠道拓展
华为积极拓展电商平台和官方网店等 线上销售渠道，为消费者提供便捷的 购物体验和丰富的产品选择。此外， 华为还与电商平台合作推出定制化产 品和专属优惠活动，增强用户粘性和 购买意愿。
华为在全球范围内建立了完善的销售 网络和售后服务体系，包括旗舰店、 专卖店、授权店等多种形式的线下门 店。这些门店不仅提供产品展示和销 售服务，还为消费者提供体验、咨询 、维修等一站式服务。
虚拟现实
5G技术将推动虚拟现实技术 在游戏、教育、培训等领域的
应用。
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人工智能技术在智能终端领域应用
智能手机
人工智能技术将提升智能 手机性能和用户体验，如 语音助手、智能拍照等。
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智能家居
人工智能技术将实现家居 设备互联互通和智能化控 制，提高家居生活便捷性 和舒适度。
1993年，推出中国第一台数 字交换机C&C08
02
01
2000年，开始在海外拓展业
务
03
2010年，首次进入《财富》 世界500强
04
2024/3/26
05
至今已发展成为全球领先的 ICT（信息、通信和技术）解
决方案供应商
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华为业务范围与市场份额
业务范围涵盖移动通信、网络 设备、智能终端、云计算、大 数据等领域
华为介绍ppt课件 pptx
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目录
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• 华为概述 • 华为产品与解决方案 • 华为技术实力与创新 • 华为市场营销策略分析 • 华为供应链管理优化探讨 • 华为未来发展趋势预测
2
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
云计算与大数据精品PPT课件
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
中国移动互联网发展年鉴ppt
案例一
案例二
案例三
成功创业案例介绍
中国移动互联网未来展望
05
随着5G网络技术的不断完善，预计未来中国将全面实现5G网络覆盖，提供更高速、低延迟的网络服务。
5G网络建设
技术发展展望
人工智能技术将成为未来移动互联网发展的重要支撑，从智能语音交互到智能推荐等应用场景都将得到广泛应用。
人工智能技术
中国移动互联网风险投资与创业
04
风险投资状况
国家和地方政府出台了一系列扶持移动互联网创业的政策，包括财政补贴、税收优惠、创业培训等。
创业政策
移动互联网创业环境相对宽松，政策鼓励创新，行业法规不断完善。
创业环境
政府和互联网行业协会等组织为移动互联网创业者提供融资、法律、人力资源等方面的支持。
创业服务
xx年xx月xx日
中国移动互联网发展年鉴ppt
目录
contents
中国移动互联网概述中国移动互联网基础设施中国移动互联网应用中国移动互联网风险投资与创业中国移动互联网未来展望中国移动互联网的国际合作与竞争
中国移动互联网概述
01
定义
移动互联网是一种通过移动终端（如手机、平板电脑等）接入互联网并使用各种在线服务的技术。
信息安全挑战
中国移动互联网的国际合作与竞争
06
总结词
国际合作不断深化，呈现多元化和全方位的合作格局。
详细描述
中国与多个国家和地区在移动互联网领域建立了广泛的合作关系，共同推进技术研发、标准制定、市场拓展等方面的工作。国际合作不仅涉及大型互联网企业，还涉及到众多中小企业和创新型企业。
国际合作现状与趋势
滴滴出行
中国最大的移动出行平台之一，提供网约车、顺风车、拼车、出租车等多种出行服务。
中国移动案例分析
中国移动案例分析中国移动作为中国最大的移动通信运营商，其成功的商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
本文将以中国移动为例，对其商业模式、市场竞争策略以及技术创新等方面进行深入分析。
一、商业模式中国移动的商业模式主要以移动通信服务为主，包括语音、短信、数据流量等业务。
其收入来源主要包括四个方面：语音通话、短信、数据流量和增值服务。
其中，数据流量和增值服务是近年来增长最快的部分。
在商业模式创新方面，中国移动推出了多种创新的业务模式，如“和包支付”、“和彩云”、“和多号”等，这些业务模式不仅增加了公司的收入来源，也提高了用户黏性。
二、市场竞争策略在市场竞争方面，中国移动主要采取了以下策略：1、扩大市场份额：通过大规模的营销活动，提高品牌知名度和用户黏性，从而扩大市场份额。
2、提升服务质量：通过提高服务质量，提高用户满意度，从而留住老用户并吸引新用户。
3、推出优惠活动：通过推出各种优惠活动，如打折、赠品等，吸引用户使用中国移动的服务。
4、加强与合作伙伴的合作：通过与各大厂商、银行等合作伙伴的合作，推出联合优惠活动，扩大市场份额。
三、技术创新中国移动在技术创新方面也做出了很多努力。
例如，在5G技术方面，中国移动不仅在国内率先开展了5G试点工作，还在全球范围内积极推动5G技术的发展和应用。
中国移动还积极探索云计算、大数据等新兴技术的发展和应用，并将其应用到自身的业务创新中。
四、总结通过对中国移动案例的分析，我们可以看到其成功的商业模式、市场竞争策略和技术创新等方面的成功经验对中国通信行业的发展产生了深远的影响。
未来，随着技术的不断发展和市场的不断变化，中国移动需要继续加强技术创新和市场研究，不断推出符合用户需求的创新业务模式和产品，以保持其领先地位并继续推动中国通信行业的发展。
移动电子商务案例分析：Zara移动电商随着移动互联网的快速发展，移动电子商务已成为新的商业发展趋势。
中国移动大数据应用与服务模式研究(PPT 27页)
基础网络 数据采集
设计 开发 运营
业务管理 分销 计费 客服
交易 结算
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
汇聚 支撑 运营
整合 封装 运营
对欧洲的公共管理部门来说，大数据每
公共管理
年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊 的GDP 还高
零售商可以利用大数 据使经营利润取得
60%的增长
零售
大数据 应用市场
医疗
对美国医疗行业来说 ，大数据每年拥有 3000 亿美元的潜在 价值
利用全球的个人位置信息 ，每年可以取得6000 亿
位置服务
美元的消费者价值
体验 分发
主价值链
从价值链
客服 维护
运营商在大数据产 业链中的角色
聚焦大数据产业的价值链，运营商拥有海量的数据与庞大的客户群、以及完善的渠道、 支付、售后服务，具备先天的优势。
数据 生产
数据 中心
数据 分析
数据 能力
数据 应用
渠道
支付
客户 售后
关注产业链上最主要的三类公司 选择性合作，是运营商主导大数据产业链的关键
……
实时监控视频 价值密度由高到低
传统数据 大数据
大数据将成为运营商发展的 核心驱动引擎
大数据为运营商带来新的机遇
电信业务同质化竞争严重
面临来自互联网公司的竞争：遭遇流量 增加，但附加值没有增加的困境
运营商具有丰富的数据资源：掌握用户 资源及用户访问互联网的入口
大数据技术的营销应用(PPT 22张)
越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等 都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好 处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的，深入的，有价值的信息。 下面我总结了分析大数据的5个方面。
1. Analytic Visualizations （可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本 的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分
2. Data Mining Algorithms（数 据挖掘算法）
析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处 理大数据的量，也要处理大数据的速度。 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析 员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑
大数据价值
§谷歌搜索、Facebook的帖 子和微博消息使得人们的行 为和情绪的细节化测量成为 可能。挖掘用户的行为习惯 和喜好，凌乱纷繁的数据背 后找到更符合用户兴趣和习 惯的产品和服务，并对产品 和服务进行针对性地调整和 优化，这就是大数据的价值。 大数据也日益显现出对各个 行业的推进力。 首先，手中握有数据的 公司站在金矿上，基于 数据交易即可产生很好 的效益；其次，基于数 据挖掘会有很多商业模 式诞生。
从市场角度来看， 大数据还面临其他 其次，巧妇难为无米之 因素的挑战。架势 炊，大数据的关键还是 无线CEO叶忻直言， 在于谁先拥有数据。多 大数据很有前景， 盟联合创始人兼COO 但是市场中数据噪 张鹤表示，智能手机是 音太多，会导致数 根据用户营销而不是根 据价值大大降低。 据媒体营销。移动互联 以无线营销为例， 网提供了新的数据来源， 大量的刷量以及水 数据分析能够针对每一 军好评差评等数据 位用户的手机信息做精 已经严重干扰了数 准匹配，但目前大数据 据的准确性，这实 时代还没有真正来临。 际上大大降低了数 多盟虽然每天可覆盖 据的价值。 1800万用户，但对用 户行为的描述，还需要 更大的数据量。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据培训专题培训课件
市场营销
金融学
生活娱乐
总统选举
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二.大数据的应用领域——政治领域
大数据帮助奥巴马 成功实现连任
奥巴马的数据团队对数以 千万计的选民邮件进行了大数 据挖掘，精确预测出了更可能 拥护奥巴马的选民类型，并进 行了有针对性的宣传，从而帮 助奥巴马成为了美国历史上唯 一一位在竞选经费处于劣势下 实现连任的总统。
2013年世界范围内狭义的大数据产业产值只有186亿美元 ，但广义的大数据应用几乎覆盖所有产业。据麦肯锡公司预 测，开放数据仅在教育、保健等7个行业便可释放3.2万亿～
5.4万亿美元的经济价值。
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
全球网民平均每月 使用流量（MB）
12000 10000
10240
8000
6000
4000
2000
1024
1 0
10 100
1998 2000 2003 2008 2014
全球网民平均每月使用流量： 1M（1998） 10M（2000） 100M（2003） 1G（2008） 10G（2014）
全球流量累计达到1EB（即10亿GB） 的时间 一年（2001） 一个月（2004） 一周（2007） 一天（2013） 一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘
18：00，你回到了家，你的可穿戴设备告诉你，今天你在室内和室外的时间分别 都是多少，你一天内吸入了多少雾霾。
22：00，晚上睡觉的时候，你家的孩子哭闹起来。你把孩子的哭声录入一个大 数据软件中。软件能告诉你孩子为什么哭。是饿了，还是哪里不舒服，还是说 只是想撒撒娇……
大数据发展现状和趋势ppt课件
数据资源
生产资源
石油资源
土地资源
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1.3大数据的意义(2/2)
（2）大数据在改变人类生产、生活和社会管理方式的同时，也在重构信息技术 体系和产业格局。 目前IT业界对大数据多关注在数据管理的技术层面。数据管理技术在历经了人工
管理、文件管理、数据库管理等时代，进入大数据管理时代。 数据库架构也随之发生改变，从一种架构支持所有应用，向多种架构支持多类应
维基 百科
指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工 具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企 业经营决策更积极目的的资讯。
互联网 中心
大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决 策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆 性变化的总和。
阿里 大数据早已有之，新的大数据浪潮的特征是数据在线，得以大 王坚 规模的汇聚和快速的分析和使用。 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
收购网络分析软件供应商Coremetrics 68亿美元收购BI能软件供应商Cognos
投资160亿美元进行 了30次数据分析的 相关收购。
将数据库作为其大数 据战略的中心，将数 据挖掘和分析技术整 合到现有的数据库产 品中。
Oracle
HP 微软
11
2008年11月 2011年 2008年
33亿美元收购BI解决方案提供商海波龙公司 100亿美元收购英国软件公司ProClarity 收购数据仓库产品厂商DATAllegro
大数据时代背景(PPT 24页)
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化 的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视， 但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己 。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能 不在乎 自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥 有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐 。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle
大数据技术在移动电商中的应用研究
大数据技术在移动电商中的应用研究随着移动互联网的发展，电子商务已经从PC端向移动端迅速转型，成为了移动互联网的重要组成部分。
与此同时，大数据技术也在不断发展和应用，为电子商务的高效运营提供强有力的支持。
本文将对大数据技术在移动电商中的应用研究进行探究。
一、大数据技术简介1. 定义大数据技术，简称大数据，是一种数据管理、处理和分析的方法，它涉及到的数据量非常大，以至于传统的数据处理方式难以胜任。
因此，大数据技术往往需要借助于高速网络、高性能的服务器和强大的算法支持。
它可以使用在各种领域，例如电子商务、社交网络、金融、医疗等。
2. 内容大数据技术主要包括数据存储、处理和分析。
数据存储方面，需要使用分布式数据库、云存储等技术；数据处理方面，需要使用MapReduce、Hadoop等框架；数据分析方面，需要使用机器学习、数据挖掘等技术。
二、移动电商的现状移动电商是指通过移动设备（如手机、平板电脑等）进行的电子商务交易活动。
目前，移动电商已经发展成为了电子商务的重要组成部分，越来越多的用户选择通过移动设备进行购物、支付等活动。
根据数据显示，2019年中国移动电商市场规模已经达到5.8万亿元人民币，其中支付宝、微信等移动支付平台的市场份额超过90%。
三、大数据技术在移动电商中的应用1. 数据分析移动电商平台拥有丰富的用户数据，这些数据可以通过大数据技术进行分析，从而为平台提供更好的服务。
例如，平台可以根据用户的历史购买记录和浏览等行为，推荐相关产品，提高用户的购买率。
同时，平台还可以根据不同用户的喜好和行为模式，进行精确的营销，提高广告的曝光和转化率。
此外，还可以通过大数据技术对商品的需求、市场趋势等进行分析，为平台提供更好的商品推荐和服务。
2. 营销策略大数据技术可以为电商平台提供更精细、个性化的营销策略。
例如，通过分析用户的消费习惯和购买行为，平台可以制定不同用户群体的不同营销策略，提高营销效果和转化率。
中国移动大云大数据产品及应用
监控和管理工具 Zookeeper、Amabri
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BC- HugeTable：“大云”大数据仓库系统
各省帐详单云主要采用开源HBase软件；云ETL主要采用开源Hive软件。难以解 决对帐详单做分析，对ETL数据做查询的要求。一般需要建设两套系统，保存 两份数据。BC-HugeTable针对同一份数据提供数据查询和数据分析功能。具有 独特优势。
分析需求
流量清单查询 为用户提供流 量的去向查询等
上用网户日志内协议 业务 访问 终端 上行 下行
容字段
帐号 类型 类型 URL
信息 流量 流量
„„
劣力市场决策
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中国移动“大云”大数据产品整体规划
大云大数据产品线为中国移劢大数据应用提供三大领域的基础能力：数据采集 和处理、数据挖掘及可视化、运营管理三大领域。
5. 可靠性：所有Hadoop组件没 有单点问题
6. 服务化：提供基于BC-EC弹性 部署方案，支持弹性 MapReduce计算
BC-Hadoop应用，如Hive、BC-HugeTable、BCPDM、BC-SE等数据查询、分析、挖掘系统
HBase 分布式NoSQL数据库 MapReduce/Spark 并行计算框架
SparkSQL等
Vertica等
大数据在线分析
中小型集市分析
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BC-RDB：“大云”分布式关系数据库
传统OLTP数据库应用系统主要问题是采购和建设成本高、超许可使用，BCRDB是基于X86服务器的、通过集群技术提供高可靠、高可用和高性能的分布 式数据库系统，成为一种去IOE技术方案。
BC-RDB 2.2主要特性
解决方案：以BC-Hadoop、BC-HugeTable为基础，仅保存一份数据，以标准SQL支持对 详单类数据的查询与分析统计，包括支持客服的详单查询、上网日志查询、网络数据查询及 分析等。
信息技术大数据ppt课件
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数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
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目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
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主流IT公司大数据应用策略
致力于研究数据存储与管理方案，存储与管理海量数据； 加快对数据分析技术的研发创新，对数据分析的广度和速度都有更高要求， 针对行业用户的大数据分析能力，面向行业客户提供完整大数据技术解决方案
公司
解决方案
市场定位
① InfoSphere BigInsights和InfoSphere Streams， ① 提供服务器、数据库软件、专 分别擅长处理磁盘中的静态数据和流动数据。 家系统等一体化解决方案，覆 ② 信息管理产品（ InfoSphere Information Server 盖整个大数据技术支撑体系 8.7和 InfoSphere Master Data Management ② 专业的咨询队伍，为客户提供 10）。 更加简易、及时的数据分析、 ③ 业务分析产品（Cognos，SPSS，ClaritySystem， 挖掘、决策服务 OpenPages）。 ① 大数据机、Oracle Exalogic中间件云服务器、 Oracle Exadata数据库云服务器及Oracle Exalytics商务智能云服务器构成一个高度集成化产 品组合。 ② 为以上系统提供一线支持。 ① 统一的大数据分析平台UAP包括ECM Greenplum 关系数据库、EMC Greenplum HD ② Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。 ① 通过软硬一体化的集成设备为 客户提供应用最广泛、高度集 成化的系统产品组合，为企业 用户提供端到端的大数据技术 解决方案。 ① 充分发挥存储、管理和保护方 面的优势，利用云计算开放式、 分布式和集群技术处理大数据。
大数据应用与服务模式研究
目录
大数据发展背景 大数据产业链体系 运营商大数据应用策略
全球进入大数据时代，数据 呈现爆炸式增长趋势
随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长
信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用 传统的数据处理技术已经无法应对新的挑战
T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了50%。
大数据产业链分析
① 基于QQ、微博、微信、QQ游戏等 主流应用的用户数据 ② 基于应用的用户行为、社交数据 ③ 基于QQ网购、易迅掌握的用户消 费、交易、信用数据 ① 自产自销，注重在自身产品生态链(QQ、 微信、电商、微博…)内的释放大数据的 价值,用数据改进提升产品，面向用户实 现精确营销和精准服务。 ② 观望新的商业模式，“站在巨人肩上” 是腾讯的典型思维
来源：IDC数字宇宙研究报告，2011.11
据IDC预测，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB （35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍
大数据成为继云计算等之后的全球性新热点
“大数据”关键词在全球范围内迅速升温 短短两年间，“大数据”关键增长点
麦肯锡全球研究机构发布，认为大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域，数据将 会给社会带来更大的价值 大数据将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得 到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间 预测2020年，大数据应用市场规模将达到近2600 亿美元
发展规划》
信息处理技术作为4 项关键技术创新工 程之一被提出。包括海量数据存储、 数据挖掘等 成立大数景 大数据产业链体系分析 运营商大数据应用策略
主流互联网公司大数据应用策略
主流互联网公司坐拥大数据金矿 大数据不在“大”,在于“有用”。互联网公司陆续踏上了大数据掘金之路。
国外运营商大数据应用模式初探
西班牙电信：努力尝试数据能力商业化。
• 将收集来的用户数据用在媒体广告和营销服 务方面,进行更精准的广告投递 • 和市场研究机构 GfK 进行合作，进行数据分
析和打包工作，让这些数据变得更加易用
• 和Verizon成立了名为“动态洞察”的大数 据业务部门 ，面向不同行业推出系列产品， 如包含交通流量管理功能的“Smart City” T-Mobile：应用大数据，降低客户流失率。 • 在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预 测客户流失率。通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析，
公司
大数据金矿
应用策略
① 用户搜索表征的需求数据； ① 注重研究与实用性结合,围绕搜索开发百 ② 方数据，如与 ② 从搜索引擎向推荐引擎发展 药监局等部门合作拿到封闭的数据。 ① 基于电商的用户行为、交易数据 ① 搭建数据的流通、收集和分享的底层架 ② 基于交易的用户、商户信用数据 构，做数据分享平台 ③ 通过投资方式掌握了部分社交数据、 ② 尝试建立面向未来的数据交易市场。将 移动数据；如新浪微博和高德。 数据开放给更聪明的人处理，数据即资 产，分析即服务。
公共管理
对欧洲的公共管理部门来说，大数据每 年有2500 亿欧元的潜在价值--比希腊 的GDP 还高
零售商可以利用大数 据使经营利润取得 60%的增长
零售
大数据 应用市场
医疗
对美国医疗行业来说 ，大数据每年拥有 3000 亿美元的潜在 价值
利用全球的个人位置信息 ，每年可以取得6000 亿 美元的消费者价值
位置服务
制造
生产商可以利用大数据使产 品研发、组装成本削减50% ，人力成本削减7%
各国政府高度重视大数据 ，上升到国家战略高度
美国：奥巴马政府3.29宣布“Big Data 中国：《“十二五”国家战略性新兴产业
Research and Development Initiative”
将投入超过2亿美元推动大数据提取、存储 、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其 与历史上对超级计算和互联网的投资相提并论