汪保友，吳琮，錢晶，陶曉英

(中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司，上海 200050)

面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)

汪保友，吳琮，錢晶，陶曉英

(中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司，上海 200050)

DT時(shí)代，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)肩負(fù)著運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)創(chuàng)新和運(yùn)營(yíng)強(qiáng)支撐的更高要求。首先闡述了深化數(shù)據(jù)分析、增益數(shù)據(jù)價(jià)值所面臨的需求與挑戰(zhàn);接著，提出面向開放服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)和技術(shù)架構(gòu)以及數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全措施，以實(shí)現(xiàn)能力開放、架構(gòu)靈活的運(yùn)營(yíng)支撐;最后示例介紹該平臺(tái)的服務(wù)場(chǎng)景以及取得的良好效果和價(jià)值體現(xiàn)。

大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析;系統(tǒng)架構(gòu);數(shù)據(jù)服務(wù);數(shù)據(jù)治理

1 引言

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，變革日新月異，在“互聯(lián)網(wǎng)+”大潮下，具有雄厚資金技術(shù)和用戶規(guī)模的BAT公司頻頻涉足通信、智慧城市、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息服務(wù)領(lǐng)域，各類OTT應(yīng)用也動(dòng)搖了運(yùn)營(yíng)商短信和語(yǔ)音業(yè)務(wù)收入的基礎(chǔ)。虛擬運(yùn)營(yíng)商蓄勢(shì)待發(fā)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的跨界競(jìng)爭(zhēng)對(duì)基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)商而言，呈現(xiàn)出空前的壓力和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，給運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)了新的曙光。運(yùn)營(yíng)商處在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的傳輸與交換中心地位，具有豐富的高價(jià)值數(shù)據(jù)資源，具有開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在這個(gè)數(shù)據(jù)為王的時(shí)代，傳統(tǒng)IT走向DT。面對(duì)海量復(fù)雜數(shù)據(jù)和創(chuàng)新型應(yīng)用，面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)肩負(fù)著公司商業(yè)模式轉(zhuǎn)型和運(yùn)營(yíng)強(qiáng)支撐的更高要求。

2 需求與挑戰(zhàn)

運(yùn)營(yíng)商為消費(fèi)者提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，處在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的傳輸與交換中心地位，具有相對(duì)全面完整真實(shí)的高價(jià)值密度信息。包括用戶的語(yǔ)音通話行為、上網(wǎng)痕跡信息、短/彩信使用信息、SP/CP使用信息、地理位置移動(dòng)信息、用戶實(shí)名信息、信令數(shù)據(jù)、網(wǎng)管日志數(shù)據(jù)、渠道偏好、終端喜好信息以及挖掘衍生的用戶價(jià)值、用戶消費(fèi)習(xí)慣、交際圈信息、生活行為指紋、個(gè)人興趣愛好等信息。

2.1 面對(duì)的需求

面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對(duì)升化數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘和增值數(shù)據(jù)價(jià)值提出了更高要求，需要面對(duì)企業(yè)內(nèi)部支撐強(qiáng)能、企業(yè)外部創(chuàng)新增值的需求召喚。

(1)精準(zhǔn)化營(yíng)銷管理需求

電信行業(yè)客戶群龐大、需求差異也大，運(yùn)營(yíng)商需要分析用戶行為偏好，建立用戶全息畫像，通過(guò)標(biāo)簽化用戶管理，細(xì)分市場(chǎng)、客戶群，將最合適的業(yè)務(wù)及時(shí)、準(zhǔn)確地推銷給最需要的客戶，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和客戶的最佳匹配，改善用戶體驗(yàn)，提升用戶消費(fèi)和忠誠(chéng)度。

(2)流失預(yù)警與維系挽留需求

電信行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)是大家有目共睹的。運(yùn)營(yíng)商間持續(xù)不斷的“價(jià)格戰(zhàn)”，使得客戶變更業(yè)務(wù)及轉(zhuǎn)網(wǎng)的選擇余地和意愿越來(lái)越大，合約用戶協(xié)議到期或促銷活動(dòng)優(yōu)惠期結(jié)束后，大量低忠誠(chéng)度用戶通過(guò)轉(zhuǎn)網(wǎng)或棄卡重入網(wǎng)方式，套取新的補(bǔ)貼優(yōu)惠。有些老用戶也會(huì)因各種原因，存在流失風(fēng)險(xiǎn)。如何提早識(shí)別預(yù)警流失傾向用戶，對(duì)高價(jià)值、高風(fēng)險(xiǎn)的流失用戶維系挽留，是運(yùn)營(yíng)商提升存量用戶和收入保有率的需求。

(3)創(chuàng)新增值需求

在不侵犯用戶隱私的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工，形成大數(shù)據(jù)能力輸出和數(shù)據(jù)平臺(tái)開放，服務(wù)于社會(huì)，是運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”運(yùn)營(yíng)和商業(yè)模式轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)創(chuàng)新需求。

2.2 面臨的挑戰(zhàn)

現(xiàn)有經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級(jí)為面向DT的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，需要面對(duì)如下挑戰(zhàn)。

(1)平臺(tái)能力待提升

目前經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)是服務(wù)企業(yè)內(nèi)部，主要功能體現(xiàn)在:KPI監(jiān)控、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、綜合分析和客戶群細(xì)分等方面。雖然取得了一定效果，但仍存在數(shù)據(jù)分散、分析內(nèi)容不全面、展現(xiàn)界面不友好、同名指標(biāo)不一致等方面的問(wèn)題。經(jīng)分使用者很難迅速查到自己想要的數(shù)據(jù)，特別是管理者很難一目了然地看到公司運(yùn)營(yíng)出現(xiàn)的關(guān)鍵問(wèn)題。突出體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大與使用率低的矛盾、功能靈活與使用簡(jiǎn)便的矛盾、業(yè)務(wù)多變與指標(biāo)穩(wěn)定性的矛盾。經(jīng)營(yíng)分析人員在使用經(jīng)分系統(tǒng)時(shí)，往往還需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)匯總整理、數(shù)據(jù)合并、深入分析和數(shù)據(jù)挖掘等工作，工作難度大、工作量大、效率低;管理者和決策者在使用經(jīng)分系統(tǒng)時(shí)，很難直接看到想要的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，難以迅速有效進(jìn)行決策。

(2)平臺(tái)架構(gòu)待擴(kuò)展

目前經(jīng)分系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)主要是BSS數(shù)據(jù)，處理的都是賬單、詳單、用戶資料、產(chǎn)品服務(wù)訂購(gòu)、業(yè)務(wù)受理記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括CRM、計(jì)費(fèi)、賬務(wù)、OCS、總部下發(fā)清單、結(jié)算、客服等，缺乏對(duì)OSS域、MSS域的數(shù)據(jù)采集聚合。處理海量數(shù)據(jù)時(shí)系統(tǒng)性能瓶頸過(guò)大，存在各類時(shí)間窗口無(wú)法控制的風(fēng)險(xiǎn)。需要引入分布式并行處理技術(shù)架構(gòu)，擴(kuò)展數(shù)據(jù)采集范圍，提高采集時(shí)效性、完備性。

(3)數(shù)據(jù)治理需提高

運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)分散，大數(shù)據(jù)4V特征明顯，因各種原因存在少量“臟”數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)時(shí)需要排除數(shù)據(jù)噪音，分析數(shù)據(jù)時(shí)需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，健全數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。對(duì)涉密敏感信息需要脫敏加密，加強(qiáng)數(shù)據(jù)輸出服務(wù)的安全防護(hù)和流程管理，規(guī)范數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)機(jī)制。

3 面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)

基于以上的需求與挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建“能力開放、靈活支撐、安全服務(wù)”的面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，有效支撐各類創(chuàng)新應(yīng)用，提升數(shù)據(jù)資源的價(jià)值轉(zhuǎn)換能力。

3.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)一般分為集團(tuán)總部、省分兩級(jí)架構(gòu)，省分?jǐn)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)邏輯架構(gòu)如圖1所示。

省分?jǐn)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)主要包括4層結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)服務(wù)層。采集的數(shù)據(jù)源包括 CRM、計(jì)費(fèi)、賬務(wù)管理、OCS、客服、VAC平臺(tái)、cBSS等系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及集團(tuán)總部下發(fā)文件明細(xì)數(shù)據(jù)、擴(kuò)展采集整合OSS域、MSS域的網(wǎng)管日志、網(wǎng)元信令、地理位置移動(dòng)信息、上網(wǎng)痕跡、財(cái)務(wù)核算等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集的方式可以是接口文件、DBlink訪問(wèn)、ETL加工處理、人機(jī)交互等方式。通過(guò)系列加工流程、深度分析和信息挖掘，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層形成企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)應(yīng)用層表現(xiàn)形式包括運(yùn)營(yíng)總覽、預(yù)定義報(bào)表、縱向上傳、異動(dòng)監(jiān)控、電子書、即席查詢、OLAP分析等基礎(chǔ)功能，精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶維系、網(wǎng)格管理等生產(chǎn)支撐體系以及外部輸出服務(wù)功能。在數(shù)據(jù)服務(wù)層，可通過(guò)個(gè)性化定制、信息推送、用戶搜素、能力開放等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)對(duì)外服務(wù)。在整個(gè)數(shù)據(jù)加工處理、流轉(zhuǎn)服務(wù)過(guò)程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、生命周期等數(shù)據(jù)管理措施貫穿始終。通過(guò)安全制度、安全技術(shù)、安全運(yùn)營(yíng)、安全教育等運(yùn)營(yíng)機(jī)制確保數(shù)據(jù)安全。

圖1 省分?jǐn)?shù)據(jù)分析系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

3.2 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

技術(shù)架構(gòu)上采用Hadoop、MPP、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)混搭模式，揚(yáng)長(zhǎng)避短。Hadoop對(duì)海量數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力強(qiáng)，且易擴(kuò)展;MPP數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理性能高，可提升數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析能力;傳統(tǒng)成熟關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為主數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可確保核心數(shù)據(jù)服務(wù)能力的穩(wěn)定。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

圖2中，Hadoop適用于大集群海量離線數(shù)據(jù)分析，可擴(kuò)展至1 000多個(gè)節(jié)點(diǎn)，可處理PB級(jí)海量數(shù)據(jù)。利用Hadoop對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理能力，可對(duì)網(wǎng)管日志、網(wǎng)元信令、上網(wǎng)痕跡等進(jìn)行預(yù)處理整合。由于Hadoop的分布式并行計(jì)算和易擴(kuò)展特性，且對(duì)硬件平臺(tái)的要求相對(duì)較低(比如x86平臺(tái)集群)，可實(shí)現(xiàn)靈活配置，按需、快速分配資源，有效控制成本。

Hadoop生態(tài)圈中，Impala與Hive都是構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)查詢工具，各有側(cè)重，Hive適用于靜態(tài)批處理查詢分析，而Impala適用于實(shí)時(shí)交互式SQL查詢?？梢韵扔肏ive數(shù)據(jù)處理能力，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合;再用Impala在Hive處理后的結(jié)果集上實(shí)施快速數(shù)據(jù)分析。HBase是運(yùn)行于HDFS頂層的NoSQL，具備隨即讀寫功能，是一種列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。而Hive支持HSQL，是一種類SQL編程接口，可以將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)運(yùn)行，它本身不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

MPP是一種海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析架構(gòu)。適合小集群(100以內(nèi))、低并發(fā)(50以內(nèi))的場(chǎng)景，可處理TB級(jí)海量數(shù)據(jù)。比 如 EMC Greenplum、HP Vertica、IBM Netezza、Teradata Aster等。MPP數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)明細(xì)數(shù)據(jù)、輕度匯總數(shù)據(jù)等。

MPP采用不共享架構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等，節(jié)點(diǎn)之間信息交互通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸實(shí)現(xiàn)。與Hadoop相比，擴(kuò)展性、并發(fā)性比不上Hadoop，這可從CAP理論中得到解釋。根據(jù)CAP定律(consistency，availability，partition tolerance theorem):在分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，一致性、可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這3種保證無(wú)法同時(shí)得到滿足，最多滿足兩個(gè)。因?yàn)镸PP始終還是DB數(shù)據(jù)庫(kù)，一定要考慮一致性，其次考慮可用性，最后才在可能的情況下盡量做好分區(qū)容錯(cuò)性。而Hadoop是專為并行處理和存儲(chǔ)設(shè)計(jì)的，所有數(shù)據(jù)都以文件形式存儲(chǔ)，它優(yōu)先考慮的是分區(qū)容錯(cuò)性，然后是可用性，最后再考慮一致性。所以Hadoop的可擴(kuò)展性當(dāng)然優(yōu)于MPP。

傳統(tǒng)RDB數(shù)據(jù)庫(kù)(Oracle、DB2等)用于存儲(chǔ)用戶標(biāo)簽庫(kù)、用戶361°全息數(shù)據(jù)、粗粒度匯總數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)、指標(biāo)庫(kù)等結(jié)果數(shù)據(jù)，確保核心數(shù)據(jù)服務(wù)能力的穩(wěn)定。

圖2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

4 數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的穹頂之下，未來(lái)的IT運(yùn)維管理被賦予了更多的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)安全管理的重任，傳統(tǒng) IT 走向 DT?！癎arbage in，Garbage out”表示輸出質(zhì)量是由輸入質(zhì)量決定的。面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，數(shù)據(jù)治理管控機(jī)制如圖3所示。

圖3中列出數(shù)據(jù)生產(chǎn)中業(yè)務(wù)規(guī)范、數(shù)據(jù)采集加工過(guò)程中常規(guī)稽核規(guī)則配置以及和生產(chǎn)系統(tǒng)互動(dòng)、與數(shù)據(jù)需求方互動(dòng)運(yùn)維協(xié)作機(jī)制。

面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)還必須確保 “云、管、端”的數(shù)據(jù)安全，對(duì)涉密敏感信息需要脫敏加密，加強(qiáng)數(shù)據(jù)輸出服務(wù)的安全防護(hù)和流程管理，從管理、技術(shù)和控制3個(gè)視角，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全運(yùn)營(yíng)規(guī)范機(jī)制。

·從管理視角看，包括規(guī)章制度與作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定，崗位角色的設(shè)定，管理流程模型的制訂等。

· 從控制角度看，涵蓋網(wǎng)絡(luò)層、系統(tǒng)層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層的安全控制、安全審計(jì)等。

· 從技術(shù)視角看，需要采用立體交互的技術(shù)防護(hù)、監(jiān)控與審計(jì)措施，做到安全預(yù)警、保護(hù)、檢測(cè)、反應(yīng)、恢復(fù)、反擊，以保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定不間斷應(yīng)用。

總體來(lái)看，技術(shù)、人員、管理構(gòu)成信息安全的三要素。其中，技術(shù)是核心，人員是關(guān)鍵，管理是保障。管理和技術(shù)并重，技術(shù)和人員結(jié)合，充分發(fā)揮人的作用，做到人、技術(shù)和管理的和諧統(tǒng)一，在法律和安全規(guī)章的約束下，才能確保企業(yè)信息安全的真正有效落地。

5 數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景

5.1 數(shù)據(jù)服務(wù)的迭代優(yōu)化流程

如何利用運(yùn)營(yíng)商擁有的豐富、多維、高價(jià)值的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，解決自身營(yíng)銷和客戶服務(wù)精準(zhǔn)性，以改善用戶體驗(yàn)，提升用戶價(jià)值與忠誠(chéng)度;如何對(duì)外數(shù)據(jù)輸出和能力開放，服務(wù)于產(chǎn)業(yè)鏈各方合作伙伴，服務(wù)于社會(huì);這是個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程，圖4表示這種迭代優(yōu)化流程。

圖3 數(shù)據(jù)治理管控機(jī)制

圖4 數(shù)據(jù)服務(wù)的迭代優(yōu)化流程

圖4中，數(shù)據(jù)服務(wù)的基礎(chǔ)是面向DT服務(wù)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)(數(shù)據(jù)中心)，通過(guò)大數(shù)據(jù)積累、選定應(yīng)用方向、數(shù)據(jù)分析、正確的解讀、實(shí)施效果評(píng)估、完善與再循環(huán)閉環(huán)流程，逐步提升服務(wù)效果和能力。其中比較關(guān)鍵的環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、構(gòu)建模型、算法參數(shù)調(diào)優(yōu)等。

5.2 精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)支撐

在數(shù)據(jù)中心中構(gòu)建客戶361°全息視圖，如圖5所示。

圖5中，一些用戶衍生屬性，是通過(guò)CHAID(卡方自動(dòng)交叉檢驗(yàn))分類算法、隨機(jī)森林模型等算法挖掘分析得出，比如忠誠(chéng)度、流失傾向、興趣愛好等。有些屬性對(duì)衍生屬性的動(dòng)態(tài)變化起著關(guān)鍵作用，比如交際圈的收縮、主叫異常波動(dòng)會(huì)顯著影響忠誠(chéng)度、流失傾向等評(píng)估，圖6顯示了流失預(yù)警的關(guān)鍵特征。

圖 5 客戶 361°全息

圖6 流失預(yù)警關(guān)鍵特征示例

客戶361°全息視圖，在企業(yè)內(nèi)部精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù)實(shí)際運(yùn)用中，取得較好效果，據(jù)業(yè)務(wù)部門營(yíng)銷后評(píng)估報(bào)告，流量類業(yè)務(wù)的針對(duì)性營(yíng)銷較先前普銷型推薦的成功率提升了7.5個(gè)百分點(diǎn)，客戶對(duì)營(yíng)銷的滿意度提升近10個(gè)百分點(diǎn)，存量公眾用戶的保有率與2014年同比提升1.4個(gè)百分點(diǎn)，續(xù)約用戶的ARPU值也有明顯提升。此外，通過(guò)用戶4G終端選購(gòu)因素的挖掘分類訓(xùn)練，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果:訓(xùn)練分區(qū)查準(zhǔn)率71%，測(cè)試分區(qū)查準(zhǔn)率68%，查全率平均65%，預(yù)計(jì)經(jīng)過(guò)迭代優(yōu)化，對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷也會(huì)發(fā)生積極作用。

6 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代給運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)創(chuàng)新和涅槃重生提供了新的曙光。數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)是一個(gè)迭代優(yōu)化的過(guò)程，構(gòu)建易擴(kuò)展、性能高效的靈活系統(tǒng)架構(gòu)是需求的推動(dòng)，也是產(chǎn)生價(jià)值的源泉。目前建設(shè)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)，已取得初步成效和商業(yè)價(jià)值。平臺(tái)架構(gòu)的設(shè)計(jì)方案、數(shù)據(jù)治理的協(xié)同管理對(duì)業(yè)界有一定參考價(jià)值。從未來(lái)的發(fā)展看，大數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)會(huì)越來(lái)越多。與第三方合作，構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)體系和能力開放已在開展并會(huì)持續(xù)增強(qiáng)，數(shù)據(jù)租賃、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分享服務(wù)等將是運(yùn)營(yíng)商提供通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)外的一大亮點(diǎn)。

［1］王珊，王會(huì)舉，覃雄派，等.架構(gòu)大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2011，34(10):1741-1752.WANG S，WANG H J，TAN X P，et al.Architecting big data:challenges，studiesand forecasts ［J］.Chinese Journalof Computers，2011，34(10):1741-1752.

［2］“基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)化存量經(jīng)營(yíng)”項(xiàng)目組.運(yùn)營(yíng)商存量經(jīng)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)及其關(guān)鍵技術(shù)研究 ［J］.電信科學(xué)，2014，30(6):118-125.Project Team of Big Data for Inventory Management.Research on big data platform and key technologiesforinventory management of carriers ［J］.Telecommunications Science，2014，30(6):118-125.

［3］吳軍.大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能對(duì)未來(lái)社會(huì)的影響 ［J］.電信科學(xué)，2015，31(2):1-10.WU Jun.Big data，machine intelligence and their impacts to the future world［J］.Telecommunications Science，2015，31(2):1-10.

［4］雷蕾，李景文，宮大鵬，等.基于Hadoop的 OSS域數(shù)據(jù)建模與采集方法研究［J］.電信科學(xué)，2015，31(1):128-138.LEI L，LI J W，GONG D P，et al.Study on data modeling and collection in OSS based on Hadoop ［J］.Telecommunications Science，2015，31(1):128-138.

［5］孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理:概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50(1):146-169.MENG X F，CI X.Big data management:concepts，techniques and challenges ［J］.Journal of Computer Research and Development，2013，50(1):146-169.

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Architecture of service-oriented data analysis system

WANG Baoyou，WU Cong，QIAN Jing，TAO Xiaoying
Shanghai Branch of China United Network Telecommunication Co.，Ltd.，Shanghai 200050，China

In the era of data technology，the higher requirements of telecom operators，such as business innovation and strong operation supporting，are being placed on data analysis system.Firstly，the requirement and challenge of the rising data analysis and the enhancing data value were expounded.Then，in order to realize open architecture and flexible operation support，the logical framework and technology architecture of the service-oriented data analysis system，as well as the data governance and the data security management were proposed.Finally，the service scenarios and the business value of the platform were introduced by an example.

big data，data analysis，system architecture，data service，data governance

TP311

A

10.11959/j.issn.1000-0801.2016021

2015-07-01;

2015-12-17

汪保友(1968-)，男，博士，中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)字簽名、信息安全。

吳琮(1975-)，女，中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司信息化事業(yè)部總經(jīng)理，主要研究方向?yàn)殡娦艠I(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算。

錢晶(1970-)，女，中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司工程師，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。

陶曉英(1978-)，女，中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司上海市分公司工程師，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)、電信業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。