运营商的数据思维

　　作为用户使用网络的第一入口，运营商在服务过程中，用户便产生了大量的数据资源，对用户的身份

　　识别，终端识别、业务识别、位置识别、关系识别、消费能力、信用识别等特征价值尤高。移动互联网的普及，微信、微博、QQ等通信平台的建立更加令数据呈爆发式增长。

　　中国电信天翼科技创业投资有限公司副总经理钮钢非常赞同《大数据时代的历史机遇》里的两个观点：缺少数据资源无以谈产业，缺少数据思维无以言未来。在国外，许多国家已将大数据上升至国家战略，如何利用数据?最重要的一点在于：数据思维。

　　实际上，大数据一直都存在，电信运营商利用大数据进行创新，拓展业务，目前尚在起步阶段。中国移动通信研究院大云项目负责人钱岭表示，现阶段，不断涌现的新型业务，需要大数据平台来实现。该类平台需具备规模大、资源共享、数据高可靠，基于通用底层技术平台的高效定制化系统。

　　移动“与数据共舞”

　　中国移动对于大数据的技术研究最早要追溯到2007年。2007年3月，中国移动启动了“大云”项目，一方面为了满足中国移动内部智能系统对运算高性能、低成本、可扩展、高可靠性的计算需求和存储需求，另一方面方便内部进行产品原型的相关开发工作。

　　在数据的ETL采集预处理的环节，中国移动实现了海量数据的抽取转换和快速加载。通过Hadoop和分布式ETL的方式，提高数据转换效率的同时降低了运营成本。考虑到运营商庞大和分散的组织架构，中国移动对商业智能的需求较多。把云计算的概念引入大数据，形成一个商业智能平台，实现数据存储的集中，各个省公司和地市公司可自行进行应用开发，很好解决了平台集中化和应用需求分散化的矛盾。数据存储和处理层上则面向大量的结构化的数据处理，以及一些非结构化数据处理的工作，包括了网页的采集还有索引，以及自然语言的处理的能力。

　　“大云”也结合了无线网的实验试点，目前在摸索未来商业智能系统如何构建，这也是在信令监测系统中做的内部的尝试。信令监测的数据量非常大，一个中等规模的小公司每小时的数据量是30亿条。为了快速地进行故障定位，如今需要实现60个信令监测统一指标的复杂查询，要求1分钟之内返回结果。

　　在中国移动，大数据的应用也体现在互联网内容分析系统中，传统的商业智能主要是分析结构化数据，如划单数据等。目前，中国移动发现很多增值业务是需要了解用户更深层次的使用习惯和使用需求的。从某种意义上来说，这些使用习惯从用户在互联网访问的行为中可以进行深度挖掘。

　　互联网内容分析系统可以采集用户所访问的网页，对信息进行整合后分次分类，进行标签的归档，再结合中国移动的相关业务进行精准营销。例如，某用户经常访问体育类网站，中国移动则针对该用户推荐相关性质的业务，如体育类手机报等。

　　在钱岭看来，通过大数据ETL业务，实现了使用成本的降低;大数据查询业务则可以实现高运算;大数据挖掘可以做更多有意义的事。通过后台的学习、运算，全国各个地区的经济消费情况，都可以通过大数据挖掘产生效果。

　　

 

　　电信“大数据”

　　2013年，作为我国电信企业最大的基础网络运营商巨头之一的中国电信开始了“去电信化”发展，提出了大数据发展的思路。中国电信对大数据的探索主要体现在基地业务营销、网络优化、实时位置营销、终端分析服务四方面，对于电信运营商而言，大数据时代的机遇在于数据资源、基础资源、平台资源，但是在管理和分析以及聚合更有价值的数据方面存在挑战。

　　中国电信云计算公司总经理王峰表示，中国电信的大数据发展首先是，构建数据共享服务体系，即整合内部数据，为企业发展提供数据支撑和决策意见;其次，正析引领业务发展，即发挥数据价值，优化业务资源利用;再次，以应用为王，即推进相关技术和应用，提升客户感知，支撑流量经营。

　　中国电信最有价值的大数据应用表现在四方面：语音数据分析，利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，可为如保险公司等公司提供基于自动语音识别的大数据分析系统。

　　视频数据分析，基于智能图像分析能力的视频索引、搜索、摘要服务，从海量视频挖掘有价值的视频信息，提供公用视频图像分析，中国电信全球眼智能系统在智慧城市、平安社区、交通监管等领域大规模的使用。

　　网络流量分析，通过分析互联网流量及协议信息，对一般性网络使用者的行为习惯分群组提供有针对性的网络便利性服务，如精准广告。

　　位置数据分析，通过LBS系统平台，对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析，实现热点地区的人群频率的概率性有效统计，如根据景区人流进行基站优化。

　　中国电信将以综合平台、智能管道为依托，以丰富大数据为基础，聚焦重点大数据应用，特别是聚合更有价值的大数据应用，搭建大数据平台，深刻践行“新三者”发展战略，最终要实现的是降低客户成本，让客户迅速获得先进技术，从而聚焦于自身核心业务，实现利润最大化。

　　现阶段，不断涌现的新型业务，需要大数据平台来实现。该类平台需具备规模大、资源共享、数据高可靠，基于通用底层技术平台的高效定制化系统。——中国移动通信研究院大云项目负责人 钱岭

　　数据之锢

　　钱岭认为，对电信企业来说，大数据是从有到好的过程。从1999年到2006年，大量数据尽管已经存在，但并未获得价值。根据手机位置预报交通流量，基于访问行为的热点内容分析，信用数据……诸如此类应用，尚未进入商业模式圈中。现在已经建设好了，不像互联网公司可以长期考虑架构，采集的数据模型不是统一的，业务很难整合在一起，需要用更好的方式把业务模型建好。

　　如何将大数据变成服务?这是电信运营商真正应该思考的。应用，才是数据的真正价值所在，通过交换整合共享和交叉，复用形成新的知识和价值，这是一个从数据、信息、知识到智能的过程。在大数据时代，不仅要关注层出不穷的新技术，更要关注通过新技术衍生出的产品。要用好大数据，最关键的一点在于：如何建立相关的应用模式。

　　在中国电信天翼科技创业投资有限公司副总经理钮钢看来，在这样的平台上给更多的创业者和新兴公司创造更多的机会，这是他们想做的。进行用户偏好分析，标准化的建立，这是他们开始尝试的。从运营商的角度，建立专门的机构例如用户信息中心，通过电信的机制，在开放的平台上进行利用，方能在大数据产业化过程中实现梦想。

　　当然，对运营商来说，与数据共舞并非随心所欲的。大数据推进产业化过程中也有着诸多挑战。第一个是关键技术，钮钢说，大数据不光是数据量大。随着AIP的发展，布新网络，大量的视频用上之后，这些数据与传统数据不一样，如何通过挖掘分析处理，最后得出有价值的信息，在这些关键信息上，还要进一步努力。

　　另一方面，法规标准的制定，数据方面技术人才的培养也十分关键。“现在，我们把大量的医疗信息列到里面，我们怎么控制信息，合法利用信息也是很重要。” 钮钢说。

(本文不涉密)
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