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        運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺與典型應(yīng)用模式研究

        2016-11-19 15:30:49沙甲戊
        移動通信 2016年4期
        關(guān)鍵詞:體系架構(gòu)應(yīng)用模式服務(wù)平臺

        【摘 要】在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)新技術(shù)和新應(yīng)用的迅猛發(fā)展,給電信運(yùn)營商帶來流量收益的同時(shí)也帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。通過結(jié)合大數(shù)據(jù)的技術(shù)現(xiàn)狀以及電信運(yùn)營商的數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出一種彈性開放的運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺體系架構(gòu),并對運(yùn)營商大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用模式進(jìn)行了研究。

        【關(guān)鍵詞】運(yùn)營商 大數(shù)據(jù) 服務(wù)平臺 體系架構(gòu) 應(yīng)用模式

        doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2016.04.018 中圖分類號:TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-1010(2016)04-0092-05

        引用格式:沙甲戊. 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺與典型應(yīng)用模式研究[J]. 移動通信, 2016,40(4): 92-96.

        1 引言

        隨著互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的飛速發(fā)展,相應(yīng)產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。電信運(yùn)營商擁有大規(guī)模運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)和龐大的IDC(Internet Data Center,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心)集群,具備優(yōu)質(zhì)的管道優(yōu)勢和數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢。面對海量的數(shù)據(jù)資源,如何挖掘和利用其價(jià)值成為了電信運(yùn)營商面臨的關(guān)鍵課題。

        2013年Informa Telecoms & Media公司對全球范圍內(nèi)的120家運(yùn)營商進(jìn)行了調(diào)查,調(diào)查報(bào)告顯示,其中約有48%的運(yùn)營商已經(jīng)部署了大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)。另外,國內(nèi)一些大的互聯(lián)網(wǎng)公司也都已經(jīng)構(gòu)建了相關(guān)的大數(shù)據(jù)平臺,如阿里巴巴集團(tuán)建立基于Hadoop技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺“云梯”;百度公司也整合自身業(yè)務(wù)的所有相關(guān)數(shù)據(jù),建立大數(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲和處理。

        運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)開放平臺是有效利用大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺應(yīng)該具備彈性可伸縮的資源分配能力,能夠根據(jù)上層業(yè)務(wù)的需求動態(tài)地增加或減少基礎(chǔ)資源。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)處理任務(wù)通常既是數(shù)據(jù)密集型的,又是計(jì)算密集型的,因此高效的分布式計(jì)算框架是保障大數(shù)據(jù)服務(wù)執(zhí)行效率的重要支撐手段。大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模式種類繁多,既有針對電信運(yùn)營商的業(yè)務(wù),也有針對第三方需求的業(yè)務(wù),而且新的業(yè)務(wù)模式層出不窮,因此大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺需要提供靈活業(yè)務(wù)部署能力。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)的目標(biāo)是要形成一系列大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用,一方面可以提升運(yùn)營商自身的管理和運(yùn)營能力,另一方面能夠創(chuàng)造新的價(jià)值增長點(diǎn)。本文首先提出一種彈性開放的運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺體系架構(gòu),然后對運(yùn)營商大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用模式進(jìn)行探討。

        2 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺

        2.1 大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺體系架構(gòu)模型

        運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的總體目標(biāo)是構(gòu)建統(tǒng)一開放的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理與應(yīng)用的軟硬件環(huán)境。平臺能夠從海量異構(gòu)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù),包括運(yùn)營商內(nèi)部數(shù)據(jù)以及外部第三方數(shù)據(jù),并能夠保證海量數(shù)據(jù)的存儲與計(jì)算性能,面向不同的運(yùn)營部門以及第三方用戶提供多種大數(shù)據(jù)服務(wù)。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)開放平臺的功能體系架構(gòu)如圖1所示,包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)分析及處理層、數(shù)據(jù)匯聚層、數(shù)據(jù)服務(wù)層、用戶應(yīng)用層以及平臺管理系統(tǒng)。

        (1)數(shù)據(jù)源層。電信運(yùn)營商自身所擁有的數(shù)據(jù)非常豐富,這些數(shù)據(jù)涉及的范圍廣、維度豐富、信息量大,可以為大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供充分的數(shù)據(jù)支撐。其數(shù)據(jù)主要包括:固定網(wǎng)絡(luò)的信令數(shù)據(jù)和用戶的全量信息、移動網(wǎng)絡(luò)的信令數(shù)據(jù)和用戶的全量信息、運(yùn)營商的BSS(Business Support System,業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng))/OSS(Operation Support System,運(yùn)營支撐系統(tǒng))/MSS(Management Support System,管理支撐系統(tǒng))/CRM(Customer Relationship Management,客戶關(guān)系管理系統(tǒng))/OCS(Online Charging System,在線計(jì)費(fèi)系統(tǒng))等信息系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及通過多種途徑獲得的第三方數(shù)據(jù)資源。

        (2)數(shù)據(jù)采集層。通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)接口、FTP(File Transfer Protocol,文件傳輸協(xié)議)、爬蟲等方式集中采集固網(wǎng)/移動的DPI(Deep Packet Inspection,深度包檢測)信息、BSS/OSS/MSS等電信業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及第三方數(shù)據(jù)等,通過ETL集群將數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、加載至大數(shù)據(jù)平臺的存儲層中,支持對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等多格式數(shù)據(jù)源的采集,同時(shí)滿足周期性/實(shí)時(shí)/定時(shí)等采集方式的要求。

        (3)數(shù)據(jù)存儲層。實(shí)現(xiàn)對采集來的多種類型大數(shù)據(jù)的分布式存儲。面對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性以及數(shù)據(jù)存儲需求的變化,傳統(tǒng)的以結(jié)構(gòu)化為主的單一數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足要求,這就需要OldSQL(傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫)+NewSQL(新型數(shù)據(jù)庫)+NoSQL+其他(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、緩存)為大數(shù)據(jù)平臺共同提供數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。同時(shí),數(shù)據(jù)存儲層還應(yīng)該有效地支撐海量數(shù)據(jù)的分析。基于Shared Nothing架構(gòu)的面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的MPP(Massively Parallel Processing,大規(guī)模并行處理系統(tǒng))數(shù)據(jù)庫可以有效地支撐PB級別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析;采用Hadoop技術(shù)實(shí)現(xiàn)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲及處理;分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和緩存技術(shù)能夠提供高效的訪問速度及并發(fā)訪問能力,可以快速地響應(yīng)實(shí)時(shí)流計(jì)算;基于行列式的混合存儲能夠有效地支持存儲能力的動態(tài)線性擴(kuò)展,提供數(shù)據(jù)的容錯(cuò)機(jī)制和安全管理,為大數(shù)據(jù)分析處理提供支撐。

        (4)數(shù)據(jù)分析及處理層。該層主要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的計(jì)算處理,完成對大數(shù)據(jù)的挖掘分析等功能。為了滿足針對海量數(shù)據(jù)的高效處理,平臺需要同時(shí)具備分布式離線批處理和分布式實(shí)時(shí)流處理等計(jì)算能力。針對離線批處理任務(wù),采用MapReduce或Spark計(jì)算框架做離線的批量處理,可以對計(jì)算任務(wù)進(jìn)行靈活調(diào)度;而面對海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理請求,可采用Storm計(jì)算框架對連續(xù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行分布式并行計(jì)算。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大,數(shù)據(jù)之間的模式和規(guī)則不一定是直觀的,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、OLAP(On-Line Analytical Processing,聯(lián)機(jī)分析處理)分析等處理,發(fā)掘海量數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律,發(fā)揮其潛在的巨大價(jià)值。

        (5)數(shù)據(jù)匯聚層。平臺可以采用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲分析處理完的數(shù)據(jù),供后續(xù)查詢使用。對于數(shù)據(jù)量龐大的信息或非結(jié)構(gòu)化分析數(shù)據(jù),可以采用HBase等分布式數(shù)據(jù)庫存儲和查詢,目標(biāo)是要支持上層服務(wù)對數(shù)據(jù)的透明訪問和實(shí)時(shí)操作需求。

        (6)數(shù)據(jù)服務(wù)層。運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)既可以為企業(yè)內(nèi)部部門提供業(yè)務(wù)和管理方面的決策支持,也能夠?yàn)榈谌接脩籼峁┒喾N大數(shù)據(jù)服務(wù),如大數(shù)據(jù)查詢、大數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)可視化等。大數(shù)據(jù)查詢服務(wù)通過數(shù)據(jù)加密等隱私保密機(jī)制,為企業(yè)、政府等第三方提供用戶的個(gè)人信息、位置和上網(wǎng)行為等原始數(shù)據(jù)或特定的數(shù)據(jù)分析結(jié)果;大數(shù)據(jù)分析服務(wù)包括用戶行為分析、業(yè)務(wù)經(jīng)營分析等;可視化服務(wù)可以將用戶的請求和數(shù)據(jù)分析結(jié)果以可視化的方式反饋給用戶,使結(jié)果更具直觀性,從而提高用戶體驗(yàn)。

        (7)用戶應(yīng)用層。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)平臺可以提供內(nèi)容搜索、內(nèi)容推送、服務(wù)推薦、日志查詢等一系列的功能,或者可以對外提供經(jīng)過處理的分析結(jié)果。

        (8)平臺管理系統(tǒng)。管理系統(tǒng)的功能主要包括管理門戶、用戶管理、系統(tǒng)管理、安全管理、日志管理等;另外,還提供數(shù)據(jù)管理功能,主要包括元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全管理等。

        2.2 大數(shù)據(jù)平臺關(guān)鍵技術(shù)

        (1)基礎(chǔ)資源彈性伸縮

        運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺需要基于云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)資源的統(tǒng)一管理能力,如VMware、OpenStack等。通過搭建大數(shù)據(jù)平臺虛擬基礎(chǔ)資源池,能夠根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求和策略,自動地調(diào)整其彈性計(jì)算資源的數(shù)量和使用時(shí)間,在業(yè)務(wù)需求增長時(shí)自動增加平臺資源,并在業(yè)務(wù)需求下降時(shí)自動減少平臺資源,從而使各種大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能夠共享資源池,提高資源利用率,降低大數(shù)據(jù)平臺的IT成本。

        (2)計(jì)算任務(wù)自適應(yīng)調(diào)度

        大數(shù)據(jù)平臺需要承載各種類型的計(jì)算任務(wù),如離線挖掘歷史數(shù)據(jù)的各種關(guān)聯(lián)模式、在線實(shí)時(shí)處理各類查詢和推薦用戶感興趣的產(chǎn)品。然而不同類型的計(jì)算任務(wù)有不同的任務(wù)調(diào)度特點(diǎn),在大規(guī)模數(shù)據(jù)的場景下需要一種高效的混合分布式計(jì)算架構(gòu),以自適應(yīng)地調(diào)度各類計(jì)算任務(wù)。大數(shù)據(jù)平臺建議結(jié)合MapReduce、Spark以及Storm等技術(shù)構(gòu)建分布式計(jì)算平臺,能夠讓用戶方便高效地利用運(yùn)算資源和處理海量數(shù)據(jù)。

        (3)業(yè)務(wù)能力自動裝配

        高速發(fā)展的運(yùn)營商業(yè)務(wù)平臺面臨用戶需求頻繁變化和用戶規(guī)模快速增長的問題,大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺需要具備快速業(yè)務(wù)部署、可靠運(yùn)行和彈性擴(kuò)展的能力。隨著運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的發(fā)展趨于技術(shù)多樣化、架構(gòu)復(fù)雜化和集群規(guī)?;?,其業(yè)務(wù)部署管理也變得越來越困難。為解決上述問題,輕量級容器部署平臺Docker提供了簡單、靈活、高效、全流程的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺部署方案。

        3 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用模式

        電信運(yùn)營商的系統(tǒng)每天承載著海量信息,其本質(zhì)是為用戶與用戶、用戶與設(shè)備、設(shè)備與設(shè)備之間提供通信管道。電信運(yùn)營商自身擁有的數(shù)據(jù)大體上包括:一是電信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的信道層面的數(shù)據(jù),這類網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)對保證電信網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行和優(yōu)化極其重要;二是電信用戶相關(guān)的內(nèi)容層面的數(shù)據(jù),該類數(shù)據(jù)又可分為兩部分,一部分是相對靜態(tài)的用戶賬號數(shù)據(jù),記錄用戶的身份信息等,另一部分是實(shí)時(shí)動態(tài)的用戶通信行為數(shù)據(jù),記錄用戶的通話行為和上網(wǎng)行為等,這類用戶數(shù)據(jù)對電信業(yè)務(wù)的經(jīng)營分析極為重要;三是電信增值服務(wù)類數(shù)據(jù),包括網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。

        全球電信運(yùn)營商在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面已開展了很多實(shí)踐,如提升用戶粘合度、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理、降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本、向第三方開放數(shù)據(jù)或提供大數(shù)據(jù)服務(wù)等??偟膩碚f,電信運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用可歸結(jié)為:一是基于大數(shù)據(jù)分析的對內(nèi)應(yīng)用模式;二是基于大數(shù)據(jù)開放和分析的對外服務(wù)模式。具體如圖2所示。

        3.1 對內(nèi)應(yīng)用模式

        當(dāng)前,電信運(yùn)營商的業(yè)務(wù)經(jīng)營模式從增量經(jīng)營體系向新型存量經(jīng)營體系轉(zhuǎn)變。因此,如何提升在網(wǎng)用戶的使用體驗(yàn)、刺激在網(wǎng)用戶消費(fèi)、降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營成本成為提升運(yùn)營商營業(yè)收入的關(guān)鍵。

        (1)提升用戶粘合度

        提高用戶體驗(yàn),降低用戶投訴率。在大數(shù)據(jù)平臺上建立用戶投訴數(shù)據(jù)庫,對用戶屬性(如投訴原因、各種接入指標(biāo)、用戶信息)進(jìn)行量化處理,通過量化后的多維屬性數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)預(yù)測模型,對在網(wǎng)用戶進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測出可能要投訴的用戶并及時(shí)處理,以降低用戶投訴率。

        改變產(chǎn)品研發(fā)方式。傳統(tǒng)電信產(chǎn)品研發(fā)過程是先了解用戶需求再設(shè)計(jì)開發(fā)產(chǎn)品,而利用大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,通過分析大量用戶行為數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)潛在的用戶需求?;诖髷?shù)據(jù)分析的結(jié)果開發(fā)的產(chǎn)品可能比用戶自己更了解自身需求,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)的多樣化、個(gè)性化、快捷化,提升對用戶的粘著性。

        為用戶提供個(gè)性化服務(wù)。當(dāng)前,運(yùn)營商通常只針對某個(gè)群體推出個(gè)性化套餐,然而隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,為個(gè)人用戶定制個(gè)性化服務(wù)必將成為趨勢,也是運(yùn)營商提升自身競爭力的重要方案?;诖髷?shù)據(jù)平臺對每個(gè)用戶的消費(fèi)行為進(jìn)行綜合分析,將用戶很少使用的功能去除后,向用戶推送新的個(gè)性化定制套餐信息,有助于增加用戶購買套餐的可能性。

        (2)網(wǎng)絡(luò)管理與優(yōu)化

        基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化??梢岳秒娦啪W(wǎng)絡(luò)的通信數(shù)據(jù)建立通信能效評估模型,對網(wǎng)絡(luò)中基站的使用效率和建設(shè)成本進(jìn)行綜合評估,避免出現(xiàn)基站建設(shè)的資源浪費(fèi)問題,以降低網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本。另外,運(yùn)營商通過分析在網(wǎng)用戶的通話位置信息,還原用戶活動軌跡,在用戶密集區(qū)域增加基站,以提升用戶使用體驗(yàn)。對通信大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,能夠?yàn)橥ㄐ呕镜倪x址提供可靠依據(jù),并可以改進(jìn)通信資源的分配情況,同時(shí)可通過分析話單和信令中用戶的流量在時(shí)間維度及空間維度方面的分布,在高用戶流量的熱點(diǎn)區(qū)域增加4G基站或Wi-Fi接入點(diǎn),從而改善通信質(zhì)量。

        網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理及優(yōu)化。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中,運(yùn)營商可以實(shí)時(shí)地獲取網(wǎng)絡(luò)信令、網(wǎng)絡(luò)日志等數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而更精準(zhǔn)地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行,提高網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)資源利用率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、用戶和業(yè)務(wù)的智能匹配。例如,不同通信小區(qū)中的用戶群的收入和消費(fèi)行為的不同,導(dǎo)致了不同小區(qū)的盈利能力不同,而通過對通信小區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和挖掘,能夠得到小區(qū)用戶情況、通信行為和小區(qū)盈利能力的關(guān)聯(lián)模型,再和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析結(jié)合起來,提升某些盈利能力高的小區(qū)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋,并對其網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,從而提高電信網(wǎng)絡(luò)的投資效率。

        (3)精準(zhǔn)營銷和實(shí)時(shí)營銷

        運(yùn)營商可以基于用戶個(gè)人信息、通話信息、位置信息、上網(wǎng)記錄等數(shù)據(jù),為每個(gè)用戶打上其特征屬性標(biāo)簽,如用戶的通話和上網(wǎng)的時(shí)空特征、網(wǎng)絡(luò)購物偏好特征等,并借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行客戶分群,幫助運(yùn)營商深入地了解用戶潛在的消費(fèi)需求特征,然后對用戶與通信服務(wù)套餐進(jìn)行精準(zhǔn)的匹配,并在合適的時(shí)機(jī)通過合適的渠道把用戶感興趣的服務(wù)套餐推薦給用戶,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,提升用戶體驗(yàn)并刺激用戶消費(fèi),擴(kuò)大營收。

        3.2 對外應(yīng)用模式

        電信運(yùn)營商積累了大量的用戶數(shù)據(jù),如用戶的個(gè)人基本信息、位置信息、消費(fèi)情況、上網(wǎng)記錄等信息。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)去除掉個(gè)人用戶敏感信息,進(jìn)而對這些信息進(jìn)行綜合分析,能夠還原出不同消費(fèi)人群的活動軌跡、行為特征、感興趣的內(nèi)容等多種有價(jià)值的信息。運(yùn)營商可以在不泄露用戶個(gè)人隱私的前提下向第三方公司出售這些數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,如通過移動信令數(shù)據(jù)分析特定時(shí)間段市區(qū)各主要道路的人員密集情況以及軌跡信息,能夠幫助交通部門對車輛進(jìn)行合理導(dǎo)流,減緩擁堵地區(qū)的交通壓力。

        另外,運(yùn)營商還可以對外部提供咨詢服務(wù),如在英國、巴西推出了智慧足跡(Smart Steps)的服務(wù),能夠基于移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果向政企客戶提供客流分析和零售店選址服務(wù)。

        4 結(jié)束語

        隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的成熟,越來越多的企業(yè)嘗試接納甚至擁抱大數(shù)據(jù)服務(wù)。大數(shù)據(jù)對電信運(yùn)營商既是機(jī)遇,也是挑戰(zhàn)。當(dāng)前,雖然電信運(yùn)營商已經(jīng)開始嘗試使用大數(shù)據(jù)技術(shù)并取得了初步效益,但是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展日新月異,關(guān)鍵技術(shù)不斷更新演進(jìn),新的應(yīng)用模式層出不窮,電信運(yùn)營商也應(yīng)該在大數(shù)據(jù)的浪潮中抓住機(jī)遇,拓展新的空間?;诖耍疚奶岢隽艘环N彈性開放的運(yùn)營商大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺體系架構(gòu),并探討了運(yùn)營商大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用模式。

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