电信大数据运营平台的架构及实现技术分析

近年来大数据技术得到了快速发展,利用大数据技术可以构建运营分析平台,在电信行业同样具有较大的应用空间。本文首先分析了电信大数据运营平台的架构和实现原理,之后介绍了电信大数据运营平台的应用现状,并阐述了电信大数据运营平台的发展趋势。     

电信大数据解决方案及实践

结合全球多个实际案例,提出了一个电信大数据的精简方案架构。方案结合运营商的实际应用场景,挑选合适的组件进行组合,摒弃了通用化的大平台。大数据的发展,一要通过大数据应用提升运营效率,二要通过数据即服务(DAAS)拓展新的服务内容,提供对外服务。在业务实施设过程中,抓取、管理和挖掘电信运营商的核心数据是基础,运营商大数据的快速部署和应用是最终目标,两者需要在效率、成本和时间上取得平衡。     

电信运营商大数据应用浅析

在大数据时代,电信运营商如果不能挖掘出数据的价值可能彻底被管道化。当前大数据成为运电信营商向创新经营和精细化运营转型的强大推动力。剖析了电信运营商大数据应用的意义、优势、存在问题,并在此基础上提出了电信运营商大数据应用建议。     

构建基于大数据的电信产品研发和运营体系

随着大数据时代的来临,电信运营商已经认识到数据是企业最重要的战略资源,能否管好、用好数据成为未来跨行业竞争成败的关键。分析了电信运营商现有产品研发和运营体系中存在的问题以及大数据时代影响电信运营商产品研发方向和运营布局的重大变化,提出了基于大数据的数据产品化的新理念重构电信运营商产品研发和运营体系的思路,最后对构建基于大数据的电信产品研发和运营体系给出了举措建议。     

国外电信运营商大数据应用及启示

通过对国外电信运营商大数据应用案例的分析,归纳出当前时代背景下可行的大数据商业模式,指出国内电信运营商可着重应用大数据助力“智慧城市”建设,实现自身转型。     

电信运营商的大数据发展战略

大数据和云计算技术的融合,给运营商带来了技术和业务创新的突破口。为解决IT系统及数据集中后的大数据能力开放问题,文章提出电信运营商混搭的云数据能力开放平台三层架构建议,通过中国联通的大数据业务发展案例分析,探讨运营商数据业务创新转型,最后探索大数据业务运营发展思路,帮助运营商形成共享开放的数据资产与服务能力,创造大数据应用价值。     

通信网络大数据应用新模式研究

4G高速网络时代,电信运营商的数据业务爆炸式增长产生了海量数据.用大数据视角挖掘业务数据背后蕴藏的巨大价值、盘活企业的海量数据资产,为电信运营商应对数据业务飞速发展提供了新思路.本文阐述了大数据的定义和发展趋势,依据大数据价值链层次构成理论分析了电信运营商的大数据优势和面临的挑战,介绍了全球典型电信运营商的大数据试用情况,并结合大数据处理基本流程,从精细化运营和商业模式创新两个方面对电信运营商在4G时代的大数据应用进行了探讨.     

大数据业务在电信运营中的应用分析

随着电信行业的发展,外部环境的客户短信消费和营销成本的压力,在一定程度上阻碍了电信行业持续运营和进一步发展。大数据时代下电信企业如何利用数学模型更好的分析市场信息数据,从而精确业务定位更有效的利用电信运营资源成为当前研究的热点。本文通过电信企业对大数据情况下短信使用情况进行分析研究,从而实证大数据业务的发展前景。     

大数据时代电信运营商如何重构转型竞争力

通过介绍大数据的概念,详细分析了在大数据时代电信运营商面临的机遇和挑战以及国内外电信运营商大数据运营状况,探讨了电信运营商的大数据运营模式,并指出电信运曹商凭籍自身优势,需要加速实现转型战略落地,从而成为大数据时代的赢家。     

国外电信运营商大数据应用模式的启示

近两年全球数据爆炸式增长,大数据时代拉开帷幕.作为承载移动大数据的主要"管道",运用大数据助力运营管理已成为国内外电信运营商的广泛共识.国外主流电信运营商早已将大数据融入自身发展规划中,而我国运营商还处于应用的初级阶段.本文从国外电信运营商典型大数据应用模式着手,结合我国电信运营商大数据应用现状,给出对我国通信行业发展大数据的启示.     

电信运营商大数据业务创新模式

从一些企业大数据重技术、轻应用,重建设、轻运营的问题出发,探讨业务创新对于企业大数据转型的重要性,分析大数据业务创新的特征,结合电信运营商的业务和数据特点,研究适合电信运营商的大数据业务创新模式,设计业务创新支持系统功能框架,提出实施策略建议。     

应用数据挖掘技术有效支撑精确营销

文章介绍了数据挖掘技术的相关知识,描述了数据挖掘的整个应用过程。针对电信企业的现状、汕头电信现有的运营数据储备情况,论述了运用数据挖掘新技术,深度分析运营基础数据,有效支撑电信精确营销的可行性。对数据挖掘技术在汕头电信的应用提出了很好的建议。     

运营商大数据平台建设思路探讨

结合大数据时代电信运营商互联网化转型的背景,从大数据促进企业智慧运营以及实现数据资产变现的需求出发,分析了运营商大数据平台建设业务目标和技术目标,提出了运营商企业级大数据平台的总体架构、数据架构及应用架构。     

运营商大数据平台建设思路

本文结合大数据时代电信运营商互联网化转型的背景,从大数据促进企业智慧运营以及实现数据资产变现的需求出发,分析了运营商大数据平台建设业务目标和技术目标,提出了运营商企业级大数据平台的总体架构、数据架构及应用架构.     

针对电信运营商的大数据价值化经营研究

针对通信信息产业中的基础服务提供商——电信运营商展开分析,在结合其运营过程中掌握的大量数据的分类及分析的基础上,提出了运营商大数据价值化的核心途径：一是针对现有业务,运用大数据开展精细化运营,改善运营效率;二是针对潜在业务,进行基于大数据的资源性开发利用,通过与其他企业合作等方式挖掘数据内涵,创造新的价值。最后,提出了国内电信运营商基于大数据的价值化路径选择。     

面向统一运营的电信运营商大数据战略

首先介绍国内外电信运营大数据发展现状,然后总结了国内电信运营商大数据发展面临的挑战,进一步提出了面向统一运营的电信运营商大数据战略,并对大数据资产盘点和大数据服务平台架构和功能进行详细阐述.     

电信云业务运营平台安全研究

随着电信云技术的迅速发展及普遍应用,用户数据资源被盗用等信息安全问题日益凸显,电信云业务运营安全受到广泛关注,研究基于电信云的业务运营平台安全解决方案,提供用户信息安全、用户数据防盗的业务运营能力,具要重要的现实意义。文章通过分析现有基于电信云业务运营平台的不足,研究基于电信云的业务运营平台安全解决方案,提出基于电信云的业务运营平台安全系统技术架构,并进一步预测基于电信云业务运营平台安全解决方案的未来发展趋势。     

电信运营商运营分析与决策支持系统

项目简介:项目所属科学技术领域、主要内容、特点及应用推广情况:电信运营商运营分析与决策支持系统是中国网通集团吉林省通信公司自主研发的一套面向电信企业进行运营分析与决策支持的综合化、实时化、实用化的应用软件系统,是计算机应用决策技术在电信企业中的具体应用。系统以海量运营数据为基础,利用数据仓库进行数据的多维展现分析和数据挖掘。系统在数据的分析、挖掘和决策支持过程中,综合利用了方差分析、假设检验、相关性分析、线性预测、时间序列分析、回归等统计分析方法,并将分类、聚类、关联规则、神经网络、决策树、遗传算法等…     

基于MES的现场数据收集模型的研究与应用

电信设备供应商对于已投入现场运营的通讯设备的软硬件信息把握都比较薄弱,而这些信息恰恰是工业和信息化部提倡的"主动式维护"的基础数据;同时,这些信息也是电信设备供应商进行二次销售、设备更新和设备质量监控的最为关键的数据,如何及时、准确、没有遗漏地得到现场运营通讯设备的软硬件信息是电信设备供应商一直无法很好解决的问题。本文基于MES的内涵、功能模块和技术架构,给出了电信设备供应商对现场数据自动收集的模型。通过上海贝尔股份有限公司的案例分析,借助计算机编程技术,将该模型在实际运营中得到了体现,给出了该模型在实际生产运营中的效能评估。     

基于Hadoop的OSS域数据建模与采集方法研究

针对电信运营商在构建大数据中心中所面临的数据采集、建模问题,分析了OSS域的数据现状和特点,给出了一种基于层次分类梳理的建模方法论和数据模型管理思路,可实现对OSS域数据的统一采集、集中建模和数据共享,通过移动互联网端到端分析专题的应用案例进行验证,可对电信行业建设大数据中心提供借鉴.