大數據，大變化，大未來
——大數據支撐驅動電信運營商轉型發(fā)展

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大數據，大變化，大未來
——大數據支撐驅動電信運營商轉型發(fā)展

根據IDC對中國大數據市場的分析，2012年～2016年大數據市場的復合增長率達51.4%，市場規(guī)模將增長7倍，中國已經處于大數據時代的起步階段。

“大數據”目前尚未有統一的定義，但總體上可以歸結為一種新的方式或能力，這種方式或能力來源于對海量數據的收集分析并從分析中獲得巨大價值，它將極大的改變我們社會生活和思維模式。

對于大數據IT界歸納了4個V（Volume，Variety，Velocity和Value）的特征，已經基本得到大家的一致認同。具體到電信行業(yè)大數據的四個V又表現為什么呢，總結下來可以概括如下。

Volume數據規(guī)模巨大：電信行業(yè)僅日常運營產生的各類話單數據（xDR）和信令數據規(guī)模已相當可觀，如果再加入網絡流量的數據采集，數據規(guī)模將呈爆炸式增長。一個大型城市的每分鐘產生超過8萬條位置更新信息，一天通過網絡承載的數據流量可高達100TB。

Variety數據類型豐富：除了傳統的來自電信運營系統如BOSS系統（CRM、RSM等）和VAS系統的結構化數據外，互聯網業(yè)務的發(fā)展帶來了諸如文本、圖片、視頻、位置信息等大量非結構化的數據。

Velocity高速實時的數據：即時話費查詢、流量監(jiān)管等新功能的應用隨之產生了大量的高速動態(tài)數據流，對數據流的實時分析與處理要求不斷增加，數據處理的越及時，產生的價值越大。

Value數據價值大密度低：網絡中對媒體流和信令檢測探針的應用形成了源源不斷的數據，但與從信息中能挖掘出的知識量相比，數據的價值利用密度很低，需要創(chuàng)新的技術和思維來提升從數據中挖掘知識的效率。

大數據為電信行業(yè)帶來巨大變化

Gartner預測到2020年大約75%的企業(yè)都將大數據分析融入其日常經營決策中，未來大數據分析將成為企業(yè)經營的一項基本能力。

根據Sysbase的統計分析，電信行業(yè)通過在運營中應用大數據，人均產值提升了17%，而在行業(yè)價值貢獻方面更是排在了所有行業(yè)的首位。在電信行業(yè)收入增幅日趨放緩的今天，這樣的產值增幅無疑是鼓舞人心的。

通過構建行業(yè)大數據分析系統讓運營商具備了大數據分析處理的技能，但這只是在大數據時代獲得成功的基礎；運營商還需要從企業(yè)戰(zhàn)略和經營思維層面改變，發(fā)現新的機遇和模式并付諸實施，才能真正將自己所掌握的大數據資產和大數據技能轉變?yōu)槠髽I(yè)價值。

● 大數據需要數據處理技術的改變

電信行業(yè)一直以來都是非常關注數據的收集和統計分析，運營商BSS、OSS、DSS、CRM和RA等系統都大量部署應用了關系數據庫（RDB）或數據倉庫（DW），多采用Oracle、DB2、Sybase和MySQL等數據庫管理系統。這類數據庫處理的多是電信業(yè)務運營過程數據、資源信息、話單記錄等結構化的數據類型，隨著互聯網數據業(yè)務的發(fā)展，運營商需要收集處理更多的業(yè)務應用類數據，由此帶來了數據量、數據類型和分析能力的巨大變化。原有的業(yè)務運營系統所產生的結構化數據量大約只占所擁有數據量的2成，超過80%的新數據來自互聯網、物聯網等新業(yè)務應用，并且以視頻流量、文本、網絡點擊行為等各類非結構化的形式存在。面對數據對象的新變化，傳統的電信運營數據庫系統在處理能力和處理效率上都無法滿足要求，轉變勢在必行。

從DB（Database）轉向BD（Big Data）是一個大的技術演進，而不僅僅是需要處理的數據規(guī)模的擴大。電信行業(yè)因為互聯網應用的普及和管道智能化演進帶來了大量非結構化數據的分析處理以及高速流量數據的實時處理問題，對于這些數據處理的效率又要求達到電信級運營的要求。因此對電信運營商而言一個合適的大數據系統至少應該具備以下三種能力：分布式處理能力，非結構化數據分析能力和流式數據實時處理能力。以MapReduce技術為核心的Hadoop開源平臺已成為非結構化大數據處理的事實標準，其適合非結構化數據，大規(guī)模并行處理的特點可以滿足電信行業(yè)的需要。而在流式大數據實時處理方面則可以考慮應用較為成熟的CEP（Complex Event Processing）技術，這一技術針對電信網絡大量的信令、消息、特征媒體流等流數據具備良好的實時分析處理能力。中興通訊的大數據平臺解決方案充分利用主流的大數據處理技術，并結合電信行業(yè)數據處理的特點，提供融合傳統數據倉庫和大數據的專用平臺，可靈活適配各種數據規(guī)模、多種業(yè)務應用的場景。系統提供自研的CEP技術可滿足電信大流量數據的實時處理需要，采用Hadoop開源技術滿足對電信業(yè)務平臺上非結構化和半結構化數據的批量處理需要，基于NoSQL的HBase大數據存儲架構可滿足從GB到TB各種級別的數據存儲和快速I/O需要。

● 大數據引發(fā)經營思維的改變

電信行業(yè)的數據主要包括客戶信息數據（如客戶入網資料、套餐情況）、業(yè)務過程數據（如通話記錄、客戶服務記錄等）和網絡運行數據（網絡性能、客戶終端使用情況等）幾部分，傳統上這些數據分布在不同數據庫中并且較獨立的進行統計分析以服務于不同的運營部門，數據分析在很大程度上僅僅作為部門運營報表輸出和績效考核功能應用而存在，這顯然低估了數據的價值。在大數據時代數據的價值來源于數據的全面性、數據的共享和數據的二次利用。運營商應該將不同部門、不同數據庫收集存儲的數據進行共享，重新挖掘歷史數據而不是輕易刪除，圍繞客戶進行整合分析，這才是大數據下的思維方式。當我們將數據進行組合、再利用，形成新的大數據集，大數據的真正價值才能顯現。

舉一個電信行業(yè)通過部門間數據共享組合發(fā)現新商業(yè)價值的例子：很多移動運營商網絡維護部門出于改善網絡運行質量和提升客戶體驗的考慮一直在進行網絡和終端的分析優(yōu)化活動，期間收集了大量的終端應用數據，這些數據以往僅僅為網絡優(yōu)化目的而利用，網優(yōu)活動結束后就廢棄了；其實這些數據通過再分析可以提供更多的用途，比如基于對全網絡不同型號手機終端的實際使用數據分析，運營商可以向手機制造商提供更為真實的手機使用情況咨詢，在確保不侵犯競爭廠家的隱私的情況下運營商可以向手機制造商提供更為真實的手機實際使用率信息，這些對于手機制造商而言都是無價之寶，比以往依賴仿真測試和銷售數據分析獲得的情況更加真實，可以有效指導他們的經營決策，而運營商通過對數據的二次分析提供信息咨詢可獲得額外的商業(yè)收益。

再以運營商運維部門常見的告警派單活動為例，大量的設備歷史告警數據通常作為部門運維質量考核的統計數據并且定期被清理覆蓋。但事實上通過設備海量歷史告警數據與客戶投訴的關聯分析，運維部門可以有效地預測一條新發(fā)生的告警的準確性和引發(fā)的客戶投訴的緊迫性，更好地配合客服部門的服務響應，也能優(yōu)化部門內現場故障處理派單的活動，通過對海量歷史數據的挖掘分析即保證了客戶服務的滿意度，也同時提高了客服與運維兩個關聯部門的工作效率。

上述兩個案例僅僅是運營商基于大數據思維創(chuàng)造新價值、提升運營效率的小應用，大數據是一個神奇的金礦，它的潛在價值猶如漂浮在海洋中的冰山，很大部分還隱藏在水面之下，等待我們不斷去挖掘。

大數據將在4個領域為電信運營商的轉型帶來新機遇

大數據引領電信業(yè)轉型

作為信息管道的經營者，電信運營商天然具備數據的收集能力。相比互聯網公司獲取的是用戶在虛擬網絡中的數據，提供用戶入網接入服務的電信運營商擁有用戶的真實社會型數據信息，而管道的智能化又讓運營商擁有獲取用戶在互聯網虛擬社會數據的能力，運營商基于管道平臺同時擁有了現實社會和虛擬社會兩套數據，通過用戶屬性的關聯實現數據的無縫銜接，這是運營商特有的數據優(yōu)勢，在大數據時代這是一個重要的核心資產。

但是擁有大數據資產并沒有給運營商帶來直接的收入和利潤，原因就在于運營商普遍缺乏從數據中挖掘價值的技術和發(fā)現新價值的智慧理念，而大量的互聯網公司和中小科技公司卻已經行動起來，利用電信開放的數據資源獲得收益。

國內領先的互聯網公司如百度、騰訊、淘寶等都已經利用大數據來提升自身的產品和服務，并且不斷向傳統的通信領域滲透，面對競爭電信運營商必須要積極跟進，利用大數據的資產優(yōu)勢，發(fā)展大數據技能，開拓大數據思維，實現客戶的深入洞察和業(yè)務決策的創(chuàng)新，驅動企業(yè)向圍繞客戶信息服務為中心的戰(zhàn)略轉型。具體來說，大數據將在4個領域為電信運營商的轉型帶來新機遇。（如圖所示）

● 提升管道經營內涵，增加管道收入

建設智能管道和業(yè)務聚合平臺，開展流量經營是電信運營商轉型發(fā)展的基本措施之一，借助大數據分析運營商可以實現對管道中大流量數據在線實時分析；對用戶使用互聯網業(yè)務行為動作進行批量分析；對管道中各類業(yè)務應用過程數據進行實時分析。通過大數據分析運營商可以及時把握網絡流量狀態(tài)，預測流量變化趨勢，改善流量分布，實現流量規(guī)模和流量層次上的精細化運營，真正讓流量創(chuàng)造價值。

● 提高企業(yè)經營管理效率，降低運營成本

大數據融入企業(yè)經營管理和決策流程將帶來更高效、更精準的運營改變，來自運營商內部各個部門的生產數據與外部的應用數據整合、交互，使得決策的數據基礎更為精準，數據指向的目標更加統一于客戶和收入，大數據提供的相關性分析能幫助運營商更快、更準確的捕捉市場變化，加快決策的效率；基于相關關系分析基礎上的預測則可以更好的指導我們的日常運營操作，優(yōu)化資源配置，降低運營成本。

● 豐富業(yè)務營銷內容，精準客戶洞察

通過對客戶現實社會數據和互聯網使用行為數據的收集聚合分析，電信運營商可以更精準的刻畫每個消費個體的偏好、習慣和社交網絡，識別價值客戶，預測客戶行為，以此為基礎運營商可以開展針對性的組合營銷，或者為合作伙伴提供更準確的業(yè)務開發(fā)指引，以個性化、精準型的業(yè)務內容不斷增強客戶黏性。

● 提升產業(yè)信息服務能力，拓展商業(yè)模式

在行業(yè)信息服務領域電信運營商通常只提供通信管道和設備托管服務，相比之下IT廠商一直占據主導地位。大數據技術給運營商爭奪IT廠商主導的行業(yè)信息服務市場提供了巨大的機會。運營商利用龐大的用戶屬性數據、精確的用戶位置信息數據、真實的社會網絡數據，可以為行業(yè)客戶提供高效、準確的信息服務。面對智慧城市、遠程醫(yī)療、網絡教育等新興的信息服務需求，運營商通過大數據價值挖掘可以拓展新型的信息服務模式獲得持續(xù)的收入增長。

大數據中蘊含的價值和動力將推動產業(yè)升級和商業(yè)創(chuàng)新，電信運營商應該把握這一時機，借大數據發(fā)展之勢推進自身的戰(zhàn)略轉型。通過整合管理自己的大數據資產，增強大數據分析技能，拓展大數據價值利用思維和創(chuàng)新商業(yè)模式，在發(fā)展中的大數據時代將有一個值得期待的未來。