摘 要:大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應用對我國各領(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)應用場景,并結(jié)合實例,深入探討運營商大數(shù)據(jù)實際應用,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,為深入了解這類應用,正是本文圍繞運營商大數(shù)據(jù)應用場景開展具體研究的原因所在。
1 運營商大數(shù)據(jù)應用場景
1.1典型應用場景
對于運營商大數(shù)據(jù)應用來說,典型應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?;诤A坑脩魯?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)深度融合應用,運營商大數(shù)據(jù)應用的范圍也隨之不斷擴大[2]。
2 運營商大數(shù)據(jù)實際應用分析
2.1交通管理領(lǐng)域
2.1.1基本應用
在運營商大數(shù)據(jù)的交通管理領(lǐng)域應用中,交通指揮調(diào)度、出行信息查詢、居民出行調(diào)查、人口流動預測、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃均屬于其典型應用場景。以交通指揮調(diào)度為例,具體應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,應用場景則包括應急事件指揮、樞紐點客流疏導、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;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,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;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?;诰唧w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?shù)氐慕煌〒矶聠栴}由此得到有效改善,運營商大數(shù)據(jù)應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)、客戶精準營銷、客戶滿意度評估、征信/風險防控、對外精準營銷服務(wù)等均屬于其中典型。通過應用并行計算技術(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,運營商的目標客戶細分、產(chǎn)品特點針對性調(diào)整、精準化推送實現(xiàn)均可由此獲得有力支持。
2.2.2具體應用
以基于運營商大數(shù)據(jù)應用的用戶畫像系統(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)應用。
在基于運營商大數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)具體應用中,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)在這一應用場景中具備的較高應用價值。
結(jié)論
綜上所述,運營商大數(shù)據(jù)的應用需關(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)展影響應對、多場景應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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作者簡介:
阮寶江(1982-5),男,籍貫:江蘇南京,漢族,學歷:本科,工科學士學位,研究方向:運營商大數(shù)據(jù)的應用場景。