下面是一篇來自電大的畢業(yè)論文范文，標題是《簡述電信運營商大數(shù)據(jù)變現(xiàn)關鍵技術環(huán)節(jié)》，對電子專業(yè)的學生在畢業(yè)論文上的寫作有很大的借鑒意義。

　　摘 要：數(shù)據(jù)資產(chǎn)正在各行業(yè)中催生商業(yè)價值，引起社會的第三次產(chǎn)業(yè)革命。實現(xiàn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)模變現(xiàn)、依靠大數(shù)據(jù)能力構筑新生態(tài)環(huán)境成為電信運營商轉型的迫切訴求。該文在描述電信運營商大數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)途徑和困難的基礎上，對其中包括跨域數(shù)據(jù)采集與整合、大數(shù)據(jù)存儲與處理、實時數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管控等關鍵技術環(huán)節(jié)進行了探討。

　　關鍵詞：大數(shù)據(jù) 運營商 產(chǎn)品化數(shù)據(jù)咨詢

　　1674-098X(2014)12(a)-0046-01

　　隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，行業(yè)分工正出現(xiàn)深刻的變革，促使掌握數(shù)以億計客戶資料與通信行為大數(shù)據(jù)的電信運營商考慮與尋找嶄新的生態(tài)環(huán)境。

　　所謂大數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)，就是通過構筑大數(shù)據(jù)能力解決提高流程效率與降低成本、提升客戶體驗與價值、以及產(chǎn)品創(chuàng)新等關鍵業(yè)務理由，將數(shù)據(jù)分析能力轉化為競爭力。對運營商而言，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有用戶量大、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)與業(yè)務強相關、時效性強、精確性高、數(shù)據(jù)價值高等特點，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營和變現(xiàn)，對內(nèi)可以服務于業(yè)務運營決策與超細分精準營銷，對外可以開拓包括廣告投放、店面經(jīng)營、企業(yè)選址、O2O位置營銷、互聯(lián)網(wǎng)精確營銷等在內(nèi)的產(chǎn)品化數(shù)據(jù)咨詢藍海，是實現(xiàn)從“電信網(wǎng)絡運營商”到“信息運營商”轉型的重要支點。

　　當前從管理到技術層面，運營商要實現(xiàn)從“管理驅(qū)動運營”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動運營”的轉變都存在許多困難，包括O域(網(wǎng)絡)/B域(計費營帳)/M域(ERP)等各域數(shù)據(jù)的割裂、數(shù)據(jù)標準化程度低、管理流程長、傳統(tǒng)IT架構及數(shù)據(jù)策略不適應大數(shù)據(jù)要求等，其中關鍵技術環(huán)節(jié)包括跨域數(shù)據(jù)采集與整合、大數(shù)據(jù)存儲與處理、實時數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)管控等。

　　1 關鍵技術環(huán)節(jié)探討

　　1.1 跨域數(shù)據(jù)采集與整合

　　傳統(tǒng)的電信經(jīng)營分析系統(tǒng)主要處理計費清單、客戶業(yè)務訂購關系以及業(yè)務平臺使用數(shù)據(jù)，采用文件批處理的方式進行數(shù)據(jù)倉庫的ETL處理，不能適應整合接入毫秒級的網(wǎng)絡側海量信令與位置數(shù)據(jù)的要求。因此，需采用“分布式文件存儲+分布式計算”技術，以Hadoop為基礎構建端到端的云數(shù)據(jù)處理平臺，基于通用X86平臺端到端支撐ETL和主庫外匯總計算，直接對開源Hadoop平臺進行底層優(yōu)化，支持數(shù)據(jù)的迅猛增長。

　　在傳統(tǒng)的B域數(shù)據(jù)(從BSS、CRM等采集)和M域數(shù)據(jù)(從ERP采集)采集平臺基礎上，還需實現(xiàn)對OMC/設備、參數(shù)、信令、撥測等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集與管控，通過Gn口采集數(shù)據(jù)業(yè)務信令合成xDR詳單，對語音行為、位置分析則通過采集A口或MC口信令實現(xiàn)。

　　1.2 大數(shù)據(jù)存儲與處理

　　“高性能硬件+SMP數(shù)據(jù)庫”和“X86平臺+MPP數(shù)據(jù)庫”等傳統(tǒng)電信架構具有實時性高、研發(fā)成本低、可以實現(xiàn)復雜業(yè)務邏輯等優(yōu)點，但關系數(shù)據(jù)模型固有的不能直接處理非結構化數(shù)據(jù)的缺點導致其不適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境。其中，“高性能硬件+SMP數(shù)據(jù)庫”因成本昂貴和線性擴展能力差已較少在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下采用，“X86平臺+MPP數(shù)據(jù)庫”則可與Hadoop分布式系統(tǒng)(X86平臺+HDFS分布式文件系統(tǒng))組成混搭方案，利用非關系模型編程靈活和分布式系統(tǒng)擴展能力強的優(yōu)勢支持高效低成本的系統(tǒng)搭建。

　　NoSQL數(shù)據(jù)庫拋棄了關系數(shù)據(jù)庫復雜的關聯(lián)操作、事務處理等功能，僅提供簡單的鍵值對(Key，Value)數(shù)據(jù)的存儲與查詢，換取高擴展性和高性能。可引入NoSQL技術，把以寫為主數(shù)據(jù)集中在RDBS里，讀為主的數(shù)據(jù)集中在NoSQL數(shù)據(jù)庫中，主數(shù)據(jù)庫負責寫操作，從數(shù)據(jù)庫負責讀操作，通過“讀寫分離”提高海量數(shù)據(jù)處理效率。

　　1.3 實時數(shù)據(jù)處理

　　O2O位置營銷和互聯(lián)網(wǎng)營銷尤其強調(diào)從捕捉客戶網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)到觸發(fā)營銷推薦這一過程的時效性，運營商除了在采集、存儲與處理環(huán)節(jié)運用分布式技術減少時延外，還可引入流計算技術和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，通過流處理和快速緩存將行為識別與營銷推送時延縮短至分鐘級。

　　Storm是一種開源的分布式實時計算系統(tǒng)，可以簡單、高效、可靠地處理大量的數(shù)據(jù)流。Spark Streaming是基于Spark衍生的開源流處理工具，以類似批處理方式來處理這部分小數(shù)據(jù)。這兩種流計算技術可以應用于營銷信息定制化推薦、電子渠道信息推送等實時營銷服務以及熱點區(qū)域用戶監(jiān)控等實時場景。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫是將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存RAM中并進行計算和查詢，充分發(fā)揮多核CPU能力的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，其和流計算配合用于狀態(tài)和規(guī)則的存儲，可優(yōu)化客戶體驗。

　　2 結語

　　當然，運營商大數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)還需解決數(shù)據(jù)安全管控、應用私有加密內(nèi)容識別(例如客戶微信行為是語音還是文字)等理由，任何一種單一技術都難以適應運營商全部的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和對外服務的需求，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的Hadoop、MPP、流計算、NoSQL和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等多種技術并存才是發(fā)展趨勢。

　　參考文獻

　　[1]Bill Franks. Taming the Big Data Tidal Wave[M].Wiley Publishing， Inc.，2012.

　　[2]沈拓.電信運營商的互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略[J].中國新通信，2011(3)：35-40.

　　[3]黃勇軍，馮明，丁圣勇，等.電信運營商大數(shù)據(jù)發(fā)展策略探討[J].電信科學，2013，29(3)：6-11.