中国电信大数据技术交流20140421

大数据时代信息技术在中国电信公司的应用研究

宁夏大学新华学院本科毕业论文 （2017届） 题目大数据时代信息技术在中 国电信公司的应用研究 系别经济与管理科学系 专业信息管理与信息系统 年级 2013级 学生学号 12013248654 学生姓名吴伟 指导教师万治清 2017 年 4 月 11 日

摘要 互联网的兴起加速大数据时代到来，电信运营商面临重大机遇。联网的快速发展, 计算机运算处理能力的日益强大, 云计算和数据中心的兴起, 促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术,获取其中蕴藏的巨大价值,这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。首先本文对目前中国电信公司信息技术的使用现状进行了分析;进而对中国电信信息技术应用中存在的问题进行总结;最后阐述了中国电信大数据应用方面的几点建议。为使中国电信可以在大数据时代下迎来更好更快的发展。 【关键词】：大数据，云计算，信息技术，电信运营商

Abstract The rise of the Internet to accelerate the arrival of large data era, telecom operators face a major opportunity. The rapid development of networking, the growing power of computing computing, the rise of cloud computing and data centers, the rapid arrival of large data age. How to make full use of large data technology, access to the huge value of which, which has become a major data era facing the main task. First of all, this paper analyzes the current situation of the use of information technology in China's telecom companies, and then summarizes the problems in the application of telecom information technology in China. Finally, it expounds some suggestions on the application of China Telecom's large data. In order to make China Telecom in the large data to be better and faster development. 【Key words】：large data，cloud computing，information technology，telecom operators

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用 一、项目背景 国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。 国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。 移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是： 1.移动手机信令数据。2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。 2.移动手机LBS数据。百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对

大数据在电信行业的应用

大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析 科研平台建设方案 背景 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的亿美元增加到2017年的亿美元，未来5年的复合增长率达到%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

中国电信行业现状及发展分析

中国电信行业现状及发展分析 电信行业在现代社会中占有至关重要的地位，它的发展可以大大地加速信息的流动，缩短空间距离，提高社会经济的运行效率，从而创造巨大的社会效益。电信行业具有服务性、网络性、技术密集性等特点。电信网络是电信业所拥有的特殊资源，电信业务的运营也有其独特的规律，管理人员必须了解这些特点，才能实现对电信行业和电信企业的有效管理。特别是近年来，电信技术发展迅速，电信新业务层出不穷，电信行业的内外环境也发生了巨大的变化，电信企业面临着激烈的市场竞争，其经营管理工作变得更为复杂。 全球的电信企业转型的浪潮始于2001年左右。当时，由于对信息化理想的狂热追求，以及对3G前景的过度美化，部分运营商大量铺设光缆，造成过度投资，给企业运营带来了巨大的成本压力。2004年～2005年，运营商通过降低成本使行业复苏，但业务收入增长依然乏力。2006年以后互联网、移动业务对传统固网语音业务带来了巨大冲击，普遍出现增量不增收的局面[1]。随着用户需求日益多样化和市场的不断变化，电信业普遍面临着过度投资带来的压力、互联网的冲击、行业利润下降等问题，这些问题迫使各大运营商纷纷调整经营战略，向综合信息服务领域扩展。 中国电信行业转型的现状分析 1.中国电信业务现状分析 随着3月31日中国联通财报的发布，国内三大运营商2008年财报已全部出来了，而且是没有太多太大悬念地出来了。中国移动依然牛气冲天——收入增长超过15％，“日进3亿”；中国电信依然步履艰辛——收入增长4％，“年入200亿”；中国联通依然处境艰难——收入“下降0．8％”[2]。如果移动之好，足以让我们为之喝彩为之骄傲的话。那么电信、联通之难，也更值得我们为之理解为之尊敬。我们敬佩中国电信咬牙转型的“坚定”。我们欣喜中国电信转型取得的成果——非话收入占固网收入比重达46％（注意：2007年这个数字是36％），承接CDMA后净增用户272万，核心经营业务保持“坚实”稳定[2]。在全球电信业尤其是固网营收普遍负增长甚至亏损的情形下，中国电信的业绩已经很“了不起”了。很显然，没有坚定就没有坚实。 2003年，中国电信业务收入达到4610亿，比上年增长13.9%。2002年，中国电信业实现了向世界第一大网的跨越，电话用户总数跃居世界第一位，电话用户总数4.21亿户互联网上网人数跃居世界第二位。达5000多万户。长途运输、本地交换、移动通信全部实现数字化，网络技术水平进入世界先列行列。2003年，固定电话普及率由1997年的7.04部/百人提高到21.2部/百人；移动电话普及率由1997年的1.07部/百人提高到20.92部/百人[3]。 总体来说，近年来中国电信的产品结构有明显改善，数据业务收入比重稳步提升，话音业务收入逐渐下降，但经营风险依然存在，主要表现在如下方面：受移动业务分流的影响，固网语音业务持续下滑，PHS语音业务趋向饱和；受竞争激烈及缺少有效应用等因素的影响，宽带用户ARPU值偏低，宽带接入新增用户发展趋缓；增值业务尤其是互联网增值业务规模仍然较小。因此，中国电信必须以客户需求为导向，寻找新的业务增长点，改变增长模式，争取全业务经营，加

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一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业， 都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

中国三大电信运营商对比

中国电信作为中国主体电信企业 和最大的基础网络运营商，拥有世界 第一大固定电话网络，覆盖全国城乡， 通达世界各地，成员单位包括遍布全国的31个省级企业，在全国范围内经营电信业务。 经营业务：固定电话、移动通信、互联网接入及应用等综合信息服务。 中国电信拥有以光缆为主、卫星和数字微波为辅的全方位、大容量、多手段、高速率、安全可靠的通信传输网、世界先进水平的电话交换网、完整统一的公用数据通信网络，以及覆盖全国的智能网、七号信令网、数字同步网和电信管理网等强大的业务支撑网络，现也拥有固话、宽带、CDMA手机、3G、城市光网业务等。 2008年5月24日中国电信1100亿收购中国联通CDMA网； 2009年1月7日，中国电信获CDMA2000牌照。 中国电信采用的CD-MA2000。它的无线网络覆盖是三大运营商中最广的，我国的大部分县级以上地区都可以使用电信的3G业务了。 中国电信电信的有线宽带基本都是ADSL网络。

中国联通拥有覆盖全国、通达世界 的现代通信网络， 主要业务： GSM移动通信业务、 WCDMA移动通信业务、固网通信业务（包括固定电话、宽带）、国内国际长途电话业务（接入号193）、批准范围的本地电话业务、数据通信业务、互联网业务（接入号16500）、IP电话业务（接入号17910/17911）、卫星通信业务、电信增值业务、以及与主营业务有关的其他电信业务。 2008年5月23日，中国联通分拆双网，其中CDMA网络并入中国电信。 2008年10月01日，联通停止CDMA业务，保留GSM网络与中国网通组成新的联通集团。 2008年10月15日，中国网通与中国联通正式合并，并正式统一更名为中国联通。 2009年1月7日，中国联通获得了WCDMA制式的3G牌照。 联通的WCDMA（WAP-CDMA）是国际上很多拥有3G网络国家比较常用的网络，技术上在我国来说还是算比较成熟的，你看看目前三大运营商中联通的网速也是最快的。

2016年电信运营商大数据分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年5月

目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16

42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35

6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44

中国电信行业大数据应用市场研究白皮书

中国电信行业大数据应用市场研究白皮书 赛迪顾问股份有限公司 2013年6月 （英特尔公司委托开展）

一、电信行业大数据应用需求分析 1、电信行业大数据应用背景 由于移动互联网、云计算等新一代信息技术的兴起，以百度、腾讯、阿里巴巴、奇虎360等为代表的互联网公司目前已经开始与传统电信运营商重新划分产业价值链，迫使电信运营商的角色正在不知不觉中发生着变化。首先是传统运营商所提供的服务类型已经从传统的语音业务结合少量的数据业务，向以数据业务为主体的业务模式转变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商。如何处理与互联网公司的竞合关系？云、管、端三线布局能否避免被管道化的隐忧？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。 图1 移动互联网时代产业竞争分析 资料来源：赛迪顾问，2013.06

随着传统电信业务收入的下降，电信行业投资规模增长乏力，固定资产投资已经出现了增长瓶颈，而运营商对于成本的控制力度也愈发增强，所以电信行业若要保持快速增长的局面，亟需“新鲜血液”推进电信业的快速发展。 图2 2008-2012年电信行业投资规模 数据来源：工业和信息化部，赛迪顾问整理，2013.06 随着电信运营商在其IT应用架构的应用层和服务层的投资加大，电信业中的软件和服务投资增速已经出现了高增长态势。2012年，虽然电信行业硬件投资增长速度较2011年有所下滑，但是软件和服务的投资呈加速上涨之势，由于加大了业务转型力度，服务投资比例从2011年的17.1%增长为18.8%，服务采购的投资额增速较快，主要受益于2012年3G网络建设的加快和电信运营商对于业务效率提升和客户服务体验的重视程度增加，新的服务投资规模不断加大。

大数据在电信行业的应用

电信与媒体市场调研公司InformaTelecoms&Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立

评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。 （1）客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

中国电信岗位考试数据专业监控岗级试题

数据专业监控岗5级试题2 判断题 1．MP9400网管支持带内和带外两种管理方式。√ 2．DDN的传输媒介包括光缆、数字微波、卫星信道、双绞线。√ 3．帧中继的帧长是可变的。√ 4．Passport的告警只可以在telnet文本窗口中查看。× 5．T640、T320、M320、M20所用的路由引擎是一样的。（X） 6．因为M320和T320配置的SIB板数量不一样，所以M320和T320的交换容量是不同的。 （X） 7．ISN8850设备的LPUA板是同时提供接口和业务处理的板卡。（X） 8．ISN8850设备的交换网和时钟单板在第7、8槽位。（√） 9．中兴ZXDSL8210有本地管理接口和远程网管接口。（对） 10.ADSL上行频带和电话音频一样。（错） 填空题 1.户租用DDN电路，自己可以管理部分电路参数，监控网络拓扑图，这种业务叫做虚拟专 网业务 2.MP9400设备做E1端口环路时，支持的环路类型有网络环和用户环。 3.ATM信元由信元头部和载荷两部分组成。 4.目前NE80每个业务槽位可支持的最大双向端口容量是5G。 5.请写出NE80上显示路由表内容的指令：display ip routing-table 6.ERX系列产品主要是作为宽带接入服务器使用的。 7.指令show interfaces [interfacd-id]目的是显示所有端口或某一端口的状态和配置 8.中兴ZXDSL8210用 atm 命令进入atm配置接口。 9.ADSL的全称是不对称数字用户线。 10.在S8016上通过display log查看系统日志信息。

选择题 1．MP9400网管使用命令方式管理MP9400节点时，使用的方式是 C 2．DDN网相对于分组交换网的优点有 A B D A.传输速率高 B.时延小 C.允许突发流量 D.协议透明 3．PP7K支持下面哪些业务：ABCD relay 4. 请问 ip host chinanet 这条指令是什么意思（A） A、把chinanet这台路器和地址对应起来 B、配置一条到达chinanet这台设备的静态地址。 C、给chinanet这台设备配置一个IP地址。 5. 设备CPU利用过高会引起以下什么症状，可多选（A，B，C，D） A、Telnet响应慢或不响应 B、对控制台console响应慢 C、对ping响应慢或不响应 D、路由器不向其他路由器发送路由更新 6. ERX板卡启动时LED状态为ok(off)、fail(on)、online(off),则说明板卡状态处于: A A.加电重启状态，FAILED 暂时亮起 B.初始化状态，诊断测试运行中 C.板卡通过诊断，系统启动 D.板卡启动完毕，进入运行状态 7. 中兴ZXDSL8210网管的工作方式有（B）种。 A、1 B、2 C、3 D、4 8.S8016设备的母板插框共有20个槽位。 9.S8016设备的背板容量为256Gbit/s。 10. ADSL的全称是不对称数字用户线 综合简述 1. 在MP9400网管中新增节点后，如果发现管理逻辑图中MP9400节点的图标颜色为禁用状态，应从哪几个方面来解决 2. 请描述ISN8850设备的告警信息包括哪些，有哪些级别的告警信息。

电信大数据调研报告

电信大数据调研报告

目录 1 电信大数据应用现状 (1) 2 电信运营商的网络管理和优化 (3) 3 电信运营商的精准营销 (5) 4 电信运营商的数据变现 (6) 5 电信大数据发展趋势 (15)

1电信大数据应用现状 电信行业已经有上百年的历史，当前正面临着大数据带来的新机遇和新挑战。以中国移动举例，每日从事务性系统中产生的结构化数据就达到8TB，汇聚的经过压缩后的上网日志数据达到400TB，而最原始的信令量更是达到数PB到数十PB。如果将这些数据视为成本的话，那么电信运营商将面临巨大的投资压力。但从另外一个角度上考虑，如果这些数据能被当作资产一样产生收益、增值保值，那不异于拓展了一个全新的领域。 电信运营商为了提供更好的网络通信质量和更灵活的计费方式而建设了一系列的IT系统，比如网络管理系统、深度包分析(DPI)、信令分析系统、计费系统、客户关系管理系统、企业信息管理系统（MIS）。这些系统原本设计的目的是用于内部的管理，但是其不经意累计下来的海量数据被发现可以用于其他领域，用于增强电信运营商本身的商业模式，或者让其他行业或企业的商业模式更加具有竞争力。这就是大数据典型的“数据外部化”特性，即数据的价值可能发挥在IT系统设计者所意想不到的地方，因此任何企业和IT系统都应当竭尽可能地留存数据。 此外电信运营商在提供固化、移动通信、宽带等基础电信服务的基础上，也提供一系列增值业务，例如音乐、图书、下载、动漫、支付等。这些互联网和移动互联网的应用在为用户提供服务的同时也积累了大量的信息。 由于电信运营商本质上是提供信息沟通渠道和桥梁的，因此从一开始就非常重视数据在生产和经营环节中的指导作用，大数据的兴起更是为电信运营商拓展了一个全新的领域。电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果1显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据，其他没有实施大数据的运营商有60%准备在两年内实施，如下图2-6所示： 1Big Data: Building the next business platform for telecoms operators, Informa Telecoms & Media

骨干班主任培训心得体会(通用版)

骨干班主任培训心得体会(通 用版) Through the summary, we can fully and systematically understand the past work situation, and can correctly understand the advantages and disadvantages of the past work. ( 心得体会 ) 部门：______________________ 姓名：______________________ 日期：______________________ 编号：MZ-SN-0433

骨干班主任培训心得体会(通用版) 假期参加了三天班主任老师培训，听了两位老师的报告，感觉收获很大，参加班主任培训心得体会。尤其是在听田丽霞老师的“班主任工作法”的报告时，觉得有一种亲切感。 我与田老师并不相识，对她本人当然谈不上有亲切感，但是田老师报告的内容却让我感到，她做的每一件小事我都曾经做过，这是亲切感产生的真正原因。我想每位做过几年班主任的老师都会有这种感觉。田老师在报告中用一个个真实的下例子向我们诠释她班主任工作的理念、成就，没有高不可攀的理论，没有居高临下的教育，有的只是一位年长的教育工作者，在幸福的讲述她的工作经验，工作心得，我们分享着她的成功经验，体会着她的激情快乐。在不知不觉中得到了鼓舞，收到了启发。

下面就把我的心得总结如下： 一：把不愿意做的事，做成有效地事。班主任老师工作繁忙同行都知道，除了要教好自己所任教的科目之外，还要完成学校布置的各种工作，其中包括各种计划、总结、还有教育活动记录，主题班会记录，家长会记录等等，老师们大都反感这些，认为是形式主义，不讲实效，劳民伤财。但是田老师不是这样做的，用她自己的话说：学年初订好计划，一学年按部就班的执行，做好相应的记录，学年末在计划的基础上补充活动的方案、效果等就是很好的总结。在稍加润色就可以成为一篇很好的班主任工作论文。不仅完成了学校布置的工作，而且也是自己得到了提升。长期积累下来，还使自己成长为名师。田老师的做法的确是：把老师们认为无效的的事，做得有声有色，大有成效。在我的把班主任工作中也曾经这样尝试过，的确积累了一些有价值的东西，需要的时候拿来就用。但是我没有长期坚持。在今后的工作中，我会长期坚持这种做法，一定会有很大收获。 二：把枯燥的事，做成智慧的事。班主任工作琐碎众所周知，

联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统

联通电信PM大数据精准营销平台精准获客系统 PM大数据精准营销平台就是联通大数据精准营销获客平台。 运营商大数据精准营销可以实现什么？怎么通过大数据来精准获客？ 结合客户产品属性定位的目标客户特征，通过我们数据科学家数据建模（搜索关键词+浏览网页+拨打竞品电话+区域+年龄性别+N多维度），利用运营商DMP 平台进行数据挖掘，经过再加工深脱敏分析处理，最终通过相关saas云平台落地服务。 精准性：基于客户的应用场景由客户定制化需求模型，我们严格遵照客户的需求模型100%技术实现，随着线上流量获取越来越贵，精准营销是未来发展的方向，大幅度降低获客成本，降低无效沟通。 时效性：我们可以做到根据客户的需求实时对接。

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