运营商大数据平台开发（运营商大数据平台开发方案）

本篇文章给大家谈谈运营商大数据平台开发，以及运营商大数据平台开发方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享运营商大数据平台开发的知识，其中也会对运营商大数据平台开发方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎么开发大数据平台
• 2、运营商发展大数据的核心价值在于商业化
• 3、大数据时代下 运营商市场战略分析

怎么开发大数据平台

开发数据大平台运营商大数据平台开发的操作方法具体如下。
1、操作体系运营商大数据平台开发的挑选。操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道运营商大数据平台开发，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系运营商大数据平台开发，正确的挑选操作体系的版本。
2、建立Hadoop集群。Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件渠道运营商大数据平台开发，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop结构中最核心的规划是HDFS和MapReduce，HDFS是一个高度容错性的体系，合适布置在廉价的机器上，能够供给高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序；MapReduce是一套能够从海量的数据中提取数据最终回来成果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。
3、挑选数据接入和预处理东西。面临各种来源的数据，数据接入便是将这些零散的数据整合在一起，归纳起来进行剖析。数据接入首要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的东西有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河体系），sqoop等。
4、数据存储。除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key、value体系，布置在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标首要是依靠横向扩展，通过不断的添加廉价的商用服务器，添加计算和存储才能。同时hadoop的资源管理器Yarn，能够为上层应用供给统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的优点。
5、挑选数据挖掘东西。Hive能够将结构化的数据映射为一张数据库表，并供给HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库根底架构，是为了削减MapReduce编写工作的批处理体系，它的出现能够让那些通晓SQL技术、可是不熟悉MapReduce、编程才能较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL言语查询、汇总、剖析数据。
6、数据的可视化以及输出API。关于处理得到的数据能够对接主流的BI体系，比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可免费试用）等，将成果进行可视化，用于决策剖析；或许回流到线上，支撑线上业务的开展。

运营商发展大数据的核心价值在于商业化

运营商发展大数据的核心价值在于商业化
近年来，电信运营商利润率增幅放缓甚至下降，传统话音业务收入增长乏力，日趋边缘化、管道化；数据业务占比迅速增长，但量收的剪刀差持续扩大，投入多回报少。
在运营商转型路上，大数据技术的深入应用与商业模式的开发大有可为，可以说是运营商规避同质化竞争，打造智能数据管道，寻找差异化经营“蓝海”的必由之路。大数据的技术架构寻求高性能与低成本的统一，可以降低电信运营商庞大的IT资本开支压力。大数据的商业应用促使电信运营商从单纯提供网络资源、前向收费方式转变为基于网络资源和依据海量数据资源提供服务的灵活多样的混合模式，是一种新的商业模式。
国内运营商大数据应用受限
国内电信运营商在大数据应用方面主要受到了以下方面的限制。
第一，数据采集散乱、深度不足：电信运营商拥有海量数据的来源，但采集渠道散乱，通常分级、分地区、分系统建设，整体规划不足，数据标准化程度低，汇聚困难，无法形成有效的数据资产。
第二，数据分析能力不足：电信运营商建有以数据仓库为核心的经营分析系统，通常采用小型机加高性能存储架构建设，针对传统话单日志等结构化数据设计，还不具备非结构化数据与流数据的分析处理能力。
第三，数据商业应用不足：电信运营商大量数据尚没有充分发掘数据应有的价值，智能管道的建设正处在初期阶段。现有分析系统仅对内部提供服务，缺乏对外数据开放平台，大量数据未能有效进行商业利用。
电信运营商大数据发展探析
（1）大数据的政策支撑
电信运营商应积极寻求政府的支持，推动政府为大数据产业发展提供积极的政策支撑与引导、对关键技术的研发提供专项财政资金支持、对重点工程项目的实施提供支持与保障。电信运营商应高度重视大数据信息安全，推动政府部门牵头启动大数据立法，解决大数据信息权属与隐私保护问题；制定大数据技术标准与运营标准，规范大数据安全体系。通过政策支撑保障大数据产业的可持续发展。
2012年10月，中国计算机学会和中国通信学会均成立了大数据专家委员会，从行业学会的层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。运营商可以依托该平台推动企业内部大数据的发展。
（2）大数据技术架构与算法的研发
根据2012年美国市场调查咨询公司（Gartner）发布的新兴技术曲线，大数据技术正处于“期望膨胀期”，距离真正成熟尚需2~5年。电信运营商应抓住机遇加强技术研发，在开源技术的基础上，发展适合运营商的大数据技术；同时应积极对技术标准做出贡献，掌握技术主动权。在技术的拓展可主要集中在三个方面：（a）大数据的采集与传输技术。采集技术是指基于智能管道和物联网的大数据获取技术和算法；大数据传输技术研究应注重海量数据传输的安全可靠性，解决调度与控制问题。（b）大数据的存储与分析技术。存储技术主要指面向海量数据文件的有效存储与读取能力、大数据的新型表示方法和去冗降噪算法；分析技术的拓展方向应包括数据可用性和可计算性，计算复杂性问题，研究求解算法，进行高效处理等。（c）大数据的隐私安全技术。在大数据时代，如何保护用户隐私安全不仅是法规层面需要解决的问题，也是电信运营商在技术层面亟待解决的问题。
（3）大数据支撑运营中心
运营商要充分发挥大数据的价值，首要条件是具备采集、融合、存储、分析海量数据的能力。电信运营商可以在现有经分系统或数据仓库的基础上，针对目前数据采集散乱、采集深度不足、分析能力不足的问题，构建数据集中、平台统一的省级或全国级大数据支撑运营中心，为大数据的应用与商业化提供精确支撑。大数据支撑运营中心可以设置如下逻辑架构。
数据采集层：通过建设数据采集聚合网关，汇聚跨地区、跨系统的采集的丰富数据源。
数据融合层：建设海量结构化数据、非结构化数据以及流数据处理能力，建立数据标准化体系，进行统一处理和存储。
数据应用层：通过构建不同的数据挖掘与分析模型，融合结构化数据，形成数据仓库，对外提供统一服务能力。
资源管理层：提供统一监控、资源管理与运营等功能。
（4）大数据应用与商业化
大数据应用与商业化是大数据发展的核心价值与落脚点。电信运营商拥有极其丰富的数据资源，相比互联网公司更具天然优势。对大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，以客户体验为核心发展流量经营，是电信运营商应对新形势下挑战避免沦为哑管道的关键。
通过大数据助力业务创新，提供市场营销与客户服务的精准支撑能力。在互联网社会中，拥有数据，就拥有了了解用户行为的基础，从足够多数据的叠加中可以探知一个人的过往行为，同时可以精准的预测出其未来的需求。通过对海量的行为和内容数据处理，可以获得用户的时间、位置、业务、终端等基础信息，分析出用户的身份、兴趣、社交圈等，这样可以开发出很多新的增值业务。
通过大数据提升企业管理水平，提供透明管控与科学运营的精准支撑能力。运营商可以融合市场、财务、网络等多个系统产生的海量数据，将相关联的数据进行处理分析，有利于运营商更全面、更准确、更快速地获得企业运营数据，为投资决策和网络优化方案提供更多视角。
通过大数据发展开放合作平台，开辟新的商业模式，助力电信运营商转型。电信运营商可以通过大数据支撑运营中心发展开放合作平台，为广大开发者提供海量数据资源，发挥大数据的价值，将数据作为资源，进而提升的运营商利润增长点。
大数据技术的发展及规模商用，使得电信运营商能够充分挖掘管道内容，创造新的业务增长模式，应对“去电信化”的趋势，转型为综合信息服务提供商，成为未来大数据时代中最大的赢家。但在推动商业化应用的过程中还应全面认识大数据的内涵，避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设，要清醒认识大数据发展的成熟度，客观分析用户的应用需求，避免过度建设

大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据时代下 运营商市场战略分析

大数据一直是近几年的热门关键词运营商大数据平台开发，伴随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展，呈现爆炸式额增长，数据密度空前提高，大数据时代的波澜壮阔正在逐步的开展，大数据的未来上升空间空前巨大。

相较于零售业、金融证券、政府管理、制造业、医疗服务也等行业造大数据应用的尝试，电信业作为数据金矿的拥有者，具有明显的数据优势和研发基础，在面临“管道化”的当前形势下，大数据无疑成为了运营商转型的一把利刃，面对残酷的互联网化竞争提供差异化的手段。下面运营商大数据平台开发我们将从大数据对运营商市场工作的影响入手，来提出国内运营商大数据时代战略市场工作转型建议，以供运营商实践参考。

【大数据对运营商市场工作的影响】

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，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。大数据应用的主要需求包括商机挖掘、竞争情报、客户维系、收入提升、减少开支、改善运营管理等，其中有50%以上是和市场前端工作在开展息息相关。下面主要从电信运营商职能划分角度来的分析大数据对运营商市场工作的影响。

一、影响产品研发的模式

电信产品的研发更多的是以技术驱动和竞争驱动为主，电信运营商基于客户需求的研发驱动一直弱于互联网企业。

设计运营商大数据平台开发：分成两各模块，中间加一条竖线隔开

在大数据的时代下，一方面终端的使用偏好，如品牌、应用等可以得以分析识别，有助于电信定制机的品牌选择和功能优化；

另一方面新业务的使用反馈，包括投诉等，可以帮助新业务功能的优化或者新产品的开发。

综上我们可以看出，大数据时代为产品研发改革提供基础，以客户需求为导向的迭代开发时代即将到来。

二、影响市场营销的模式

用户画像：指基于用户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个用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，并且借助数据挖掘技术进行用户的分群，完善用户的360度画像，帮助运营商深入的去了解用户的行为偏好的需求特征等；

关系链研究：指通过分析用户的通讯录、通话行为、网络社交行为以及用户资料等数据，开展交往圈子的分析与研究，并且识别圈子中的主要影响人物以及影像链等。

基于用户画像和关系链的研究可以建立用户与业务、资费套餐、终端类型、在运用网络的精准匹配上，在推送渠道、推送时机、推送方式上满足用户的需求，事先精准化营销。

三、影响渠道运营的模式

相比较而言，电子渠道比传统的实体渠道更容易记录潜在用户的消费行为、特征、路径，可以提供互联网的大量行为数据，因此大数据时代下，运营商的电子渠道的发展将会进一步的扩大。电子渠道除了销售、服务职能之外，后续将逐步的承担“大数据资源池”的重要角色。

另外，线上线下渠道协同是电信渠道体系转型的蛀牙方向，而线上线下渠道有效协同的关键诀窍就是从用户的需求出发，制定合理的线上线下渠道触点界面，为客户提供无缝全面的渠道服务，而要实现这一目标也需要大数据技术的支撑，通过现有数据挖掘不同类型用户的渠道使用路径。

四、影响客户服务的模式

目前，电信行业一直都在强调用户体验，但是却并不了解用户的真正需求，使得体验二字束之高阁。大数据时代要想提供有效路径，必须利用大数据挖掘技术，来书别用户的特征，以及用户的消费习惯，及时的消费提醒、偏好产品的发送、维系精准跟踪等个性化服务。

由此可见，大数据将为移动互联网带来全新的改革，给用户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景，开展针对用户消费数据的分析评估，可以帮助改善运营商自身的服务质量。

五、丰富产品提供的内容

大数据可以作为对外销售的产品也已经成为了全球的共识。为了确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，为企业创造全新的价值体系。目前，大数据对外商业化的产品形态主要包括市场洞察报告、精准营销广告、数据监测、决策支撑等多种方式。目前，国外运营商纷纷尝试现有的数据，进行整合处理，来提供给第三方以求得全新的收益。

例如：西班牙电信，推出了“智慧足迹”，基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各大商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流量的分析和零售店面选址的服务，目前该模式已经在国内WiFi运营领域广泛应用。

【对国内运营商战略市场工作转型建议】

一、战略上重视，组织上保证

虽然电信运营商在数据资源方面具有天然的优势，但必须承认在大数据运营方面，不管是平台研发能力还是运营能力，电信运营商的优势并不明显，和互联网企业以及一些专门做大数据平台的专业公司相比，存在较为明显的劣势。

因此，如果要做成大数据，研究院认为：

1、要公司层面足够重视，作为领导的一把手来抓；

2、大数据运营团队必须独立运作，独立核算，并辅以灵活的机制，否则新事物很难在传统的电信体制下快速孵化；

3、光靠自己的力量还不够，怎么样能够找到优势互补的合作单位协同研发运营才是大数据在电信内容发芽并壮大的关键。

二、内外兼修，市场化经营

大数据应用分为对内和对外两种形态。不鼓励过分重内，也不建议过分重外。连内部都做不好，对外营销没有说服力；只对内不对外，在不存在竞争的情况下，很难将一个产品做好做优，胎死腹中的可能性不是没有。

因此，研究院建议电信运营商在推进大数据工作时，能够内外兼修，从外部了解需求，从内部积累能力，通过完全市场化结算的方式在尽量短的时间能够形成显性效益，进而促进更多的资源投入和更快的成长。

三、循序渐进，以点带面

从目前阶段看，虽然说大数据的发展空间很大，但毕竟电信的能力和资源有限，建议从小案例做起，可选择电信数据资源优势明显，客户关系扎实、付费意愿和数据意愿共享的行业做起，通过成功标杆案例的构建，寻求规模化的复制。

从上面提及的五种产品形态看，精准营销相对容易实现，运营商可从精准营销切入，并逐步扩大形态范围。

总评：大数据对运营商而言，是蓝海，是解药，但是否能真正发挥作用，还需运营商的实践。研究院建议运营商们还是循序渐进，结合自身优势，选择合适的商业模式切入，早日打开大数据的“金矿”之门。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代下 运营商市场战略分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

关于运营商大数据平台开发和运营商大数据平台开发方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 运营商大数据平台开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于运营商大数据平台开发方案、运营商大数据平台开发的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。