随着分布式文件系统、非关系型数据库、并行处理架构以及大数据分析平台等相关技术的逐步成熟,我们正在迅速迈入大数据时代。笔者从电信运营商发展的角度,通过分析大数据的特点,阐述其在大数据时代下的现状,并提出相关应对策略。

随着互联网技术的迅速发展与普及,人类社会的信息量呈爆炸式增长态势,我们也迎来了大数据时代的春天。对于基础电信运营商而言,如何在大数据时代背景下,解决所面临的挑战,不断突破创新,提升企业价值,就成为了一个迫在眉睫需要解决的问题。

1、大数据的特点及发展趋势

IDC曾指出,“大数据”是为了更有效、更高速的从不同结构类型的数据中采集、分析有价值的信息。它具有以下4个特点。

Volume(巨量),数据量巨大,伴随着物联网、车联网、购物交易平台、社交网络等内容的快速发展,将产生海量数据,全球在2010年正式进入ZB时代,IDC预计到2020年,全球将共拥有40ZB的数据(1TB=1024GB;1PB=1024TB;1EB=1024PB;1ZB=1024EB)。

Variety(多样性),大数据种类众多包括非结构化数据、结构化数据以及半结构化数据,现在传送的数据类型已非简单的文本消息,更多的是如订单、日志、音频、视频、位置信息等,呈现多样化,对系统的信息处理能力提出了更苛刻的要求。

Value(价值密度),单位信息量较少,价值密度低,几小时的影音资料,可能有用的数据仅仅只有一两秒,如何在海量信息中找到有用的信息成为关键。

Velocity(快速),高速甚至实时的获取所需要的信息。种类繁多的数据与用户的及时行为存在紧密联系,普遍具有实时、离散、非结构化特征,数据的时效性极强,在海量数据面前,如何及时对数据进行提取、分析和挖掘就是企业的生命。

2011年麦肯锡全球研究所就在研究报告中指出大数据正在以很多方式创造价值。各领域都在不断挖掘大数据的潜力,使得大数据不断驱动生产力的提高、经济的增长以及新价值的产生。据赛迪顾问数据显示,2012年我国大数据市场规模为4.5亿元,2013年增至34.3亿元,到2015年市场规模将突破140亿元,呈爆发式增长态势。

2、电信运营商的现状

随着互联网技术的日新月异,伴随而来的电子商务、社交网络的发展对于电信运营商来讲存在着巨大的冲击,例如腾讯微信的推出,大大降低了运营商短信、固话等主要业务的收入,电信运营商面临着互联网公司巨大的威胁与挑战,而大数据又因技术和运营模式等原因仍处在探索阶段,致使电信运营商运营大数据存在诸多问题:前期建设的业务系统与支撑系统相对独立,诸如网管监测系统、经营分析系统、流量控制系统、违法信息监测系统等都是分专业建设,且各系统普遍是各省独立建设运营,这不仅造成系统的重复建设,而且各类资源也无法共享。数据来源及种类众多,各系统数据模型差异较大,主要针对结构化数据的处理,无法满足非结构化、半结构化数据的处理,不能适应当前数据种类的复杂性要求。大数据运营中存在信息泄露的隐患,随着信息安全问题越来越被重视,使得电信运营商在使用这些信息时如履薄冰。大数据商业运营模式目前仍不明朗,即使电信运营商可以将其掌握的大量数据筛选出有用的信息,也不一定能用这些信息换取相应的价值,在巨大投入的背景下,能否带来可观的利润,这些问题也亟需解答。互联网产业的崛起。目前诸如腾讯的微信、阿里巴巴的来往都对电信行业造成了巨大的冲击,他们的业务代替了电信运营商的语音、短信业务,相比短信、语音业务的收费,电信运营商不得不尴尬的充当了传输管道的角色。

3、电信运营商的应对策略

虽然电信运营商对大数据的应用尚在开发初期,但是由于运营商既具备经营大数据的先天网络优势,又拥有庞大的用户群体,在此基础上进行大力开发是电信运营商未来发展的核心。

电信运营商在建设大数据采集处理平台方面还处于探索与尝试中,缺乏可借鉴的经验。虽然客观现实不利,但是运营商仍需加紧建设的大数据集中处理平台,大力培养针对网络运营数据和用户业务数据的分析能力,为形成新的核心竞争力奠定基础。

网络运营数据从运营商自身的运营支撑系统提取,通过对这些数据的多层筛选和分析,首先可以找到延长信令响应时间和影响带宽资源合理动态分配的结点,在此基础上可以大幅度提升电信网络的服务质量和精确网络资源配置;其次,通过对运营数据的深入分析,可以进一步对业务流程、管理职责进行优化,从而提高运维质量和管理效率。

对用户业务数据的分析是精细化运营的基础。电信运营商掌握的用户数据相对于其它商业公司所拥有的用户数据有着明显的优势:首先,用户数量巨大,我国电信用户总量超过11亿,运营商积累了大量的各种用户数据。

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