摘 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用對我國各領(lǐng)域均帶來了較為深遠影響，運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的受關(guān)注程度也因此不斷提升，相關(guān)研究和實踐的大量涌現(xiàn)便能夠證明這一認知?；诖?，本文將簡單介紹運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，并結(jié)合實例，深入探討運營商大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用，希望研究內(nèi)容能夠為相關(guān)業(yè)內(nèi)人士帶來一定啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：運營商;大數(shù)據(jù);應(yīng)用場景

前言

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠從以往無法利用的數(shù)據(jù)中獲得智慧，較好服務(wù)于人的洞察和決策能力增強。結(jié)合實際調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，近年來我國運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景極為多樣化，如交通管理領(lǐng)域、體育賽事挖掘領(lǐng)域、自身管理領(lǐng)域，為深入了解這類應(yīng)用，正是本文圍繞運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景開展具體研究的原因所在。

1 運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景

1.1典型應(yīng)用場景

對于運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，典型應(yīng)用場景主要包括潛在離網(wǎng)用戶維挽場景、數(shù)據(jù)變現(xiàn)場景、綜合網(wǎng)管分析平臺—基站關(guān)聯(lián)分析場景。所謂潛在離網(wǎng)用戶維挽場景，指的是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開展針對性的用戶管理，通過分析潛在離網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)，開展針對性的用戶管理、營銷策劃與實施、閉環(huán)反饋，并實現(xiàn)工作的整體聯(lián)通。基于海量用戶數(shù)據(jù)，運營商可基于大數(shù)據(jù)技術(shù)針對性分類、識別和管理所有用戶，這一過程一般需通過大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)，營銷策略基于用戶大數(shù)據(jù)分析結(jié)果觸發(fā)，配合針對性的渠道選擇、資源套餐匹配、用戶選擇效果反饋，離網(wǎng)用戶維挽場即可在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下順利實現(xiàn);所謂數(shù)據(jù)變現(xiàn)場景，指的是在非數(shù)字媒體/戶外數(shù)字媒體價值評估場景中，對受眾開展的一種獨特性測量，結(jié)合具體的數(shù)據(jù)分析和需求分析，即可基于廣告屏分析，最終為受眾測量提供高水平服務(wù);所謂綜合網(wǎng)管分析平臺—基站關(guān)聯(lián)分析場景，指的是基于離網(wǎng)用戶的業(yè)務(wù)行為與位置軌跡、基站地圖與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量KPI，開展針對性的大數(shù)據(jù)建模分析，由此即可判斷用戶常出沒的基站與其離網(wǎng)是否存在關(guān)聯(lián)，由此可得出基站的未離網(wǎng)用戶列表、基站供需平衡度、輸出質(zhì)差基站列表等信息，可服務(wù)的商用場景確定可由此實現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用價值也能夠得以更好發(fā)揮[1]。

1.2運營商的數(shù)據(jù)資源及優(yōu)勢

運營商具備龐大的用戶基礎(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，因此其在大數(shù)據(jù)樣本提供方面天然具備優(yōu)勢，通過分析用戶在短信、通話、上網(wǎng)等過程中的記錄，以及用戶的身份信息、上網(wǎng)行為信息、實時位置信息，即可充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢。深入分析可以發(fā)現(xiàn)，基于IT支持系統(tǒng)的通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)類數(shù)據(jù)、基于互聯(lián)網(wǎng)與ICT的業(yè)務(wù)平臺數(shù)據(jù)屬于運營商數(shù)據(jù)主要來源，其中通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括短信、語音、產(chǎn)品、客服、賬務(wù)數(shù)據(jù)用戶、數(shù)據(jù)等計費話單、渠道等;網(wǎng)絡(luò)類數(shù)據(jù)包括用戶的認證、授權(quán)、計費信息，以及行為記錄、用戶號碼、小區(qū)位置等;業(yè)務(wù)平臺數(shù)據(jù)包括終端數(shù)據(jù)、商鋪信息、支付記錄、消費記錄、內(nèi)容訂購等。

基于運營商的數(shù)據(jù)資源可以發(fā)現(xiàn)，其在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面具備數(shù)據(jù)類型豐富、規(guī)模大的優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)覆蓋廣度和深度方面也具備明顯優(yōu)勢，而隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展、5G的不斷普及，這種優(yōu)勢將不斷放大。長期以來，運營商的數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局遵循“重點覆蓋、深入市縣、遍布全國”原則，存儲服務(wù)基礎(chǔ)由此得以夯實，電信大數(shù)據(jù)也開始與各行各業(yè)實現(xiàn)深度融合應(yīng)用，運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的范圍也隨之不斷擴大[2]。

2 運營商大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用分析

2.1交通管理領(lǐng)域

2.1.1基本應(yīng)用

在運營商大數(shù)據(jù)的交通管理領(lǐng)域應(yīng)用中，交通指揮調(diào)度、出行信息查詢、居民出行調(diào)查、人口流動預(yù)測、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃均屬于其典型應(yīng)用場景。以交通指揮調(diào)度為例，具體應(yīng)用包括旅客來源及路徑分析、旅客駐留時長、重要站點及區(qū)域?qū)崟r客流分析、擁堵點路況分析、道路實施路況，應(yīng)用場景則包括應(yīng)急事件指揮、樞紐點客流疏導(dǎo)、重大活動及節(jié)假日交通調(diào)度。而圍繞機場設(shè)施規(guī)劃進行分析可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用場景包括公交線路優(yōu)化、樞紐點商業(yè)規(guī)劃、樞紐選址、道路改擴建規(guī)劃。深入分析可以發(fā)現(xiàn)，交通部門、交警、交通信息中心、交通規(guī)劃設(shè)計院、長途客運、民航、鐵路、輪渡、公交公司、共享單車、機場、長途客運站、高速公路、客運港口、火車站、高鐵站、地鐵站的工作開展均能夠獲得交通管理領(lǐng)域的運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用支持[3]。

2.1.2實例分析

以公交線路優(yōu)化為例，運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用需以運營商大數(shù)據(jù)能力作為優(yōu)化的基礎(chǔ)，分析對象為某市國家級產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)公交線網(wǎng)，由此對運營商手機數(shù)據(jù)進行充分整合，結(jié)合GPS數(shù)據(jù)、IC卡數(shù)據(jù)、公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)，完成公交線網(wǎng)的優(yōu)化方案制定。案例對象開發(fā)區(qū)擁有25條公交線路、345個公交站點、17處公交站場與始發(fā)站，以及12萬人次的日均客運量、551km的公交線網(wǎng)雙向總里程，開發(fā)區(qū)中心城區(qū)居住有60%的工作人口，“早進晚出”潮汐客流現(xiàn)象明顯，現(xiàn)有公交線網(wǎng)則存在候車時間長、發(fā)車間隔大、出行時間長、部分線路繞行多等問題。

為合理應(yīng)用運營商大數(shù)據(jù)，需首先進行手機信令數(shù)據(jù)采集，以此對運營商通信網(wǎng)絡(luò)中手機用戶活動情況進行分析;由此建設(shè)空間地理數(shù)據(jù)、GIS基礎(chǔ)地圖、運營商網(wǎng)絡(luò)信號覆蓋的相互映射關(guān)系，分析真實城市地理空間上手機用戶的活動情況;結(jié)合建設(shè)的模型，即可采用模式識別算法、時空聚類算法開展進一步手機用戶分析，并得到其群體活動特征指標(biāo);基于手機用戶群體進行擴樣，得到總體人口相關(guān)特征指標(biāo)，如重點區(qū)域客流出行需求、人口與就業(yè)崗位分布等指標(biāo);對比及校核人口普查、問卷調(diào)查、手機數(shù)據(jù)分析結(jié)果等數(shù)據(jù)，獲得修正成果數(shù)據(jù);對比公交車IC/GPS數(shù)據(jù)（公交OD）與校核后的數(shù)據(jù)，獲得公交出行與出行需求間的供需平衡關(guān)系;比對歷年及逐月數(shù)據(jù)，通過多種算法與模型，得出的比對分析成果，如采用Fazzy c-Means聚類算法分析公交供需平衡。

通過合理應(yīng)用運營商大數(shù)據(jù)及一系列針對性分析，最終確定了優(yōu)化方案，包括支線優(yōu)化方案、干線優(yōu)化方案、快線優(yōu)化方案。以快線優(yōu)化方案為例，快線的平均站距、線路長度、非直線系數(shù)由此明確，分別為0.8～2km、15～30km、≤1.4，且需要同時實現(xiàn)50%以上的公交專用道覆蓋率。基于具體優(yōu)化方案，最終案例對9條線路進行了調(diào)整，新增線路6條，當(dāng)?shù)氐慕煌〒矶聠栴}由此得到有效改善，運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用價值也得到了較好證明。

2.2運營商自身管理領(lǐng)域

2.2.1基本應(yīng)用

運營商大數(shù)據(jù)同樣能夠較好服務(wù)于其自身管理領(lǐng)域，經(jīng)營分析決策系統(tǒng)建設(shè)、用戶畫像系統(tǒng)建設(shè)、客戶精準(zhǔn)營銷、客戶滿意度評估、征信/風(fēng)險防控、對外精準(zhǔn)營銷服務(wù)等均屬于其中典型。通過應(yīng)用并行計算技術(shù)、分布式存儲技術(shù)、分布式搜索引擎技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用即可針對性構(gòu)建用戶畫像，并以此了解用戶各維度特征，運營商的目標(biāo)客戶細分、產(chǎn)品特點針對性調(diào)整、精準(zhǔn)化推送實現(xiàn)均可由此獲得有力支持。

2.2.2具體應(yīng)用

以基于運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶畫像系統(tǒng)建設(shè)為例，該系統(tǒng)需具備服務(wù)器數(shù)據(jù)采集功能、數(shù)據(jù)存儲功能、網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能、文本分析及數(shù)據(jù)建模分析功能、用戶畫像可視化功能，且同時具備高可靠、可擴展、海量數(shù)據(jù)存儲特點。因此，具體設(shè)計由四部分組成，分別為數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)可視化模塊，數(shù)據(jù)采集模塊愛用Nutch分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Flume日志采集;數(shù)據(jù)存儲模塊采用Mysql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、ElasticSearch分布式搜索引擎、HDFS分布式文件系統(tǒng);數(shù)據(jù)分析模塊采用HiveOnSpark統(tǒng)計分析、SparkMLlib數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)可視化模塊由Html+CSS+Echarts前端、Spring+Mybatis后臺組成。以數(shù)據(jù)分析模塊為例，該模塊的流程如圖1所示，由此可更為直觀了解運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

在基于運營商大數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)具體應(yīng)用中，系統(tǒng)可較好服務(wù)于用戶畫像與群體細分、用戶廣告營銷分析、用戶套餐營銷，用戶的個性化需求滿足與運營商的發(fā)展均可獲得有力支持，由此可見運營商大數(shù)據(jù)在這一應(yīng)用場景中具備的較高應(yīng)用價值。

結(jié)論

綜上所述，運營商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需關(guān)注多方面因素影響。在此基礎(chǔ)上，本文涉及的典型應(yīng)用場景、運營商的數(shù)據(jù)資源及優(yōu)勢、交通管理領(lǐng)域、運營商自身管理領(lǐng)域等內(nèi)容，則提供了可行性較高的運營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用路徑。為更好發(fā)揮運營商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，5G的快速發(fā)展影響應(yīng)對、多場景應(yīng)用探索的開展同樣需要得到重點關(guān)注。

參考文獻

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[3]姚黎強.大數(shù)據(jù)在運營商中的應(yīng)用[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化，2018，31（09）：56-59.

作者簡介：

阮寶江（1982-5），男，籍貫：江蘇南京，漢族，學(xué)歷：本科，工科學(xué)士學(xué)位，研究方向：運營商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。