RichData電信行業大數據智慧型分析是一個分析報告。
基本介紹
- 中文名：RichData電信行業大數據智慧型分析
- 方案架構：總體系統框架分為五層
- 優勢：數據分析技術等
- 概述：移動網際網路等新一代信息技術
- 隨著：移動網際網路的快速發展
方案概述,方案架構,方案優勢,方案價值.,
方案概述
由於移動網際網路、雲計算等新一代信息技術的興起，以百度、騰訊、阿里巴巴、奇虎360等為代表的網際網路公司目前已經開始與傳統電信運營商重新劃分產業價值鏈，迫使電信運營商的角色正在不知不覺中發生著變化。首先是傳統運營商所提供的服務類型已經從傳統的語音業務結合少量的數據業務，向以數據業務為主體的業務模式轉變；其次，是價值鏈的改變，運營商不得不面對為數眾多的、並且在逐步壯大的網際網路服務提供商和套用提供商。如何處理與網際網路公司的競合關係？雲、管、端三線布局能否避免被管道化的隱憂？這是移動網際網路時代，擺在中國移動、中國聯通、中國電信三大電信運營商面前的難題。
隨著移動網際網路的快速發展，電信行業的業務系統已經呈現了新的業務形態和數據類型。微博、微信的快速發展所帶來的非結構化語言記錄、音頻、圖片和視頻等數據加快了電信行業數據量的增長速度。雖然運營商擁有和管理大量的數據，但處理這些結構化的數據並未給運營商帶來什麼困難。然而，當前面臨的情況已經完全不同，海量的非結構化數據帶來的並不僅僅是存儲、傳輸的問題，做好海量非結構化數據分析以更好的服務客戶、提高業務效率已經成為全球運營商當前最為緊迫的問題。
運營商實施數據管理和分析的一個重要平台是商業智慧型平台，隨著數據量的激增以及客戶行銷定位要求提升，具備集中化的、強大擴展性和高可用性的商業智慧型系統平台構建成為運營商基於大數據套用的關鍵一環。
未來，隨著大數據的技術成熟和套用的推廣，運營商將圍繞流量經營、網路最佳化、數據服務、個性化服務等四個方面來強化電信大數據的套用。
隨著移動網際網路的快速發展，電信行業的業務系統已經呈現了新的業務形態和數據類型。微博、微信的快速發展所帶來的非結構化語言記錄、音頻、圖片和視頻等數據加快了電信行業數據量的增長速度。雖然運營商擁有和管理大量的數據，但處理這些結構化的數據並未給運營商帶來什麼困難。然而，當前面臨的情況已經完全不同，海量的非結構化數據帶來的並不僅僅是存儲、傳輸的問題，做好海量非結構化數據分析以更好的服務客戶、提高業務效率已經成為全球運營商當前最為緊迫的問題。
運營商實施數據管理和分析的一個重要平台是商業智慧型平台，隨著數據量的激增以及客戶行銷定位要求提升，具備集中化的、強大擴展性和高可用性的商業智慧型系統平台構建成為運營商基於大數據套用的關鍵一環。
未來，隨著大數據的技術成熟和套用的推廣，運營商將圍繞流量經營、網路最佳化、數據服務、個性化服務等四個方面來強化電信大數據的套用。
電信大數據套用
電信大數據套用方案架構
電信行業大數據總體系統框架分為五層,分別是數據層，存儲層，計算層，模型層,套用層。模型層是整個大數據的核心部分，為上層套用提供數據支撐。
系統架構
系統架構針對電信行業大數據分析的特點,引入大數據平台架構,實現對海量的文本、圖片或視頻等非結構化數據、結構化數據的存儲、管理、分析挖掘，為精準行銷提供用戶行為偏好分析，為網際網路業務發展提供大趨勢及業務競品分析能力。
方案優勢
彩訊電信大數據解決方案在數據分析、數據管理、數據處理、數據可視化等重要技術上具有優勢：
1. 數據分析技術：包括數據挖掘、機器學習等人工智慧技術，主要套用在電信用戶行為分析，業務量分析，收入分析，市場競爭分析，服務質量分析，大客戶分析，實時事件告警預測，積分平台分析等方面，由於用戶對移動網際網路數據要求的實時性和準確性，相比其他行業，電信大數據對分析結果的實時性要求更高。彩訊電信大數據解決方案內置自主開發的函式模型庫，除包含常用的統計分析算法外，還內置了多種常用數據挖掘算法及分析模型。外掛程式式的函式模型庫，可動態增加新算法模型。同時，還提供行業分析模型及類似BI的分析和展示工具。
2. 數據管理技術：包括關係型和非關係型數據管理技術、數據融合和集成技術、數據抽取技術、數據清洗和過濾技術。電信數據質量本身不高，很多都是通過爬蟲爬回來的數據，日誌數據等等，準確性及時性均有所欠缺，也對數據管理技術提出了更高的要求。彩訊電信大數據解決方案內置ETL服務子系統與ETL配置工具，支持從檔案，DB、數據流中導入數據。靈活的進行數據轉換配置和任務配置。
3. 數據處理技術：包括分散式計算技術、記憶體計算技術、流處理技術。移動網際網路數據的海量增長使得電信供應商需要通過新型數據處理技術來更有效的利用軟硬體資源，在降低IT投入、維護成本和物理能耗的同時，為電信大數據的發展提供更為穩定、強大的數據處理能力。彩訊電信大數據解決方案包含RichHadoop分散式計算框架和RichStreaming流計算框架，同時集成了hive、hbase等成熟組件。
4. 數據展現技術：包括可視化技術、歷史流展示技術、空間信息流展示技術等。主要套用與電信企業KPI指標展現，OLAP多維分析，定製報表，專題分析等等。電信行業數據展現主要面向行銷支撐的探索，從而提升行銷效果，提高公司價值。彩訊電信大數據解決方案自助分析工具包含報表工具和分析工具。自定義報表工具，實現了基於XML的定義檔案來可程式性地生成報表的能力。圍繞著報表引擎，開發用戶圖形界面，用戶可以使用嚮導，無需編程，通過工具配置一步接一步完成創建一個報表。數據展示格式靈活，能更大程度上滿足用戶的數據需求。多維分析工具，提供豐富的圖形化展現界面和接口。用java語言開發支持MDX（多維表達式）的查詢語言、分析型XML和olap4j的接口技術規範。實現了從SQL和其它數據源讀取數據，在記憶體緩衝區中生成集合數據。
1. 數據分析技術：包括數據挖掘、機器學習等人工智慧技術，主要套用在電信用戶行為分析，業務量分析，收入分析，市場競爭分析，服務質量分析，大客戶分析，實時事件告警預測，積分平台分析等方面，由於用戶對移動網際網路數據要求的實時性和準確性，相比其他行業，電信大數據對分析結果的實時性要求更高。彩訊電信大數據解決方案內置自主開發的函式模型庫，除包含常用的統計分析算法外，還內置了多種常用數據挖掘算法及分析模型。外掛程式式的函式模型庫，可動態增加新算法模型。同時，還提供行業分析模型及類似BI的分析和展示工具。
2. 數據管理技術：包括關係型和非關係型數據管理技術、數據融合和集成技術、數據抽取技術、數據清洗和過濾技術。電信數據質量本身不高，很多都是通過爬蟲爬回來的數據，日誌數據等等，準確性及時性均有所欠缺，也對數據管理技術提出了更高的要求。彩訊電信大數據解決方案內置ETL服務子系統與ETL配置工具，支持從檔案，DB、數據流中導入數據。靈活的進行數據轉換配置和任務配置。
3. 數據處理技術：包括分散式計算技術、記憶體計算技術、流處理技術。移動網際網路數據的海量增長使得電信供應商需要通過新型數據處理技術來更有效的利用軟硬體資源，在降低IT投入、維護成本和物理能耗的同時，為電信大數據的發展提供更為穩定、強大的數據處理能力。彩訊電信大數據解決方案包含RichHadoop分散式計算框架和RichStreaming流計算框架，同時集成了hive、hbase等成熟組件。
4. 數據展現技術：包括可視化技術、歷史流展示技術、空間信息流展示技術等。主要套用與電信企業KPI指標展現，OLAP多維分析，定製報表，專題分析等等。電信行業數據展現主要面向行銷支撐的探索，從而提升行銷效果，提高公司價值。彩訊電信大數據解決方案自助分析工具包含報表工具和分析工具。自定義報表工具，實現了基於XML的定義檔案來可程式性地生成報表的能力。圍繞著報表引擎，開發用戶圖形界面，用戶可以使用嚮導，無需編程，通過工具配置一步接一步完成創建一個報表。數據展示格式靈活，能更大程度上滿足用戶的數據需求。多維分析工具，提供豐富的圖形化展現界面和接口。用java語言開發支持MDX（多維表達式）的查詢語言、分析型XML和olap4j的接口技術規範。實現了從SQL和其它數據源讀取數據，在記憶體緩衝區中生成集合數據。
方案價值.
電信行業當前面臨的數據挑戰和新業務運營的壓力，彩訊電信大數據解決方案支持PB級數據分散式存儲，離線、實時分析，平台使用門檻低，封裝多種統計分析和數據挖掘模型，通過對電信行業個性化需求和企業自身良性發展的挖掘和滿足，能夠充分發揮出數據的價值，在流量深度感知，新業務開發，傳統業務增強方面，具有高性價比，易於管理和擴展等特性，效果顯著，為運營商在移動網際網路時代快速發展增加引擎動力。
