時間：2024-02-21 14:45:12
序論：在您撰寫大數(shù)據(jù)運(yùn)營分析時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 電信運(yùn)營商 4V Hadoop Spark 流計(jì)算
一、引言
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是在互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展中誕生的。谷歌提出了一套以分布式為特征的全新技術(shù)體系，即分布式文件系統(tǒng)（GFS，Google File System）、分布式并行計(jì)算（MapReduce）和分布式數(shù)據(jù)庫（BigTable）等技術(shù)。這些技術(shù)奠定了當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)，可以認(rèn)為是大數(shù)據(jù)技術(shù)的源頭。
二、大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀
近年大數(shù)據(jù)的發(fā)展呈現(xiàn)以下兩個特征：1）互聯(lián)網(wǎng)公司引領(lǐng)大數(shù)據(jù)發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)公司在搜索、廣告領(lǐng)域積極采用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化既有業(yè)務(wù)。二是今年以來陸續(xù)推出一系列面向第三方的大數(shù)據(jù)服務(wù)。2）傳統(tǒng)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍處在探索期，發(fā)展?jié)u趨理性。傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思路上也在糾偏，更加務(wù)實(shí)。一是更加注重更干凈、結(jié)構(gòu)化小的數(shù)據(jù)。二是更加注重企業(yè)自身沉淀下來的內(nèi)部數(shù)據(jù)的價值挖掘。三是更加注重根業(yè)務(wù)需求把Hadoop 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合起來用。
三、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)
1）大數(shù)據(jù)存儲管理。傳統(tǒng)的單機(jī)文件系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)要求一個文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)必須存儲在一臺物理機(jī)上，在冗余性、可擴(kuò)展性和容錯能力和并發(fā)能力上難以滿足大數(shù)據(jù)的需求。2）大數(shù)據(jù)計(jì)算能力。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算能力的提升依賴于擴(kuò)容單機(jī)的CPU性能、增加內(nèi)存、擴(kuò)展磁盤等方式，難以支撐平滑擴(kuò)容。以MapReduce為代表的分布式并行計(jì)算技術(shù)可以通過低成本的通用服務(wù)器搭建系統(tǒng)。通過添加服務(wù)器擴(kuò)展系統(tǒng)的總處理能力。3）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析主要在兩個方面，一是對海量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效率的深度分析，如從文本網(wǎng)頁中進(jìn)行自然語言分析；二是對非結(jié)構(gòu)化的語音、圖片和視頻進(jìn)行機(jī)器可以識別的分析提取有用的信息。
四、大數(shù)據(jù)的主流技術(shù)
1、Hadoop。Hadoop是基于Java語言開發(fā)，以分布式文件系統(tǒng)和Mapreduce為核心。其特點(diǎn)如下：1）可擴(kuò)展性：Hadoop運(yùn)行在基于X86結(jié)構(gòu)的普通PC服務(wù)器或刀片服務(wù)器上，硬件和軟件松耦合在一起，可以很方便的增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)。2）可靠性：Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務(wù)重新分配，確保能夠針對失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布計(jì)算。3）低成本：Hadoop架構(gòu)在廉價的硬件服務(wù)器上，不需要昂貴的硬件作支撐。其軟件是開源產(chǎn)品，不需要授權(quán)費(fèi)用。4）高效性：相比傳統(tǒng)并行計(jì)算結(jié)構(gòu)，Hadoop的計(jì)算和存儲是一體的，實(shí)現(xiàn)任務(wù)之間無共享，I/O開銷小。
2、Spark。Spark擁有MapReduce的優(yōu)點(diǎn)，但不同于MapReduce的Job中間輸出，其結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS。其有以下特點(diǎn)：1）速度快。Spark支持內(nèi)存計(jì)算，對于小數(shù)據(jù)集能達(dá)到亞秒級的延遲。2）易于使用。Spark支持Sscala、Java和Python編寫程序。Spark提供了超過80個高級運(yùn)算符，以便于更容易的構(gòu)建并行應(yīng)用程序。3）與HDFS底層兼容。Spark能夠運(yùn)行在Hadoop 2.x的YARN集群管理器上，并且能夠讀取任何存在Hadoop數(shù)據(jù)。
2、流計(jì)算。流式數(shù)據(jù)是指將數(shù)據(jù)看作數(shù)據(jù)流的形式來處理。數(shù)據(jù)流是在時間分布和數(shù)量上無限的一系列動態(tài)數(shù)據(jù)集合體；數(shù)據(jù)記錄是數(shù)據(jù)流的最小組成單元。流計(jì)算的技術(shù)特點(diǎn)如下：1）實(shí)時性。流數(shù)據(jù)是實(shí)時產(chǎn)生、實(shí)時計(jì)算，結(jié)果反饋往往也需要保證及時性。2）易失性。在流計(jì)算環(huán)境中，數(shù)據(jù)流往往是到達(dá)后立即被計(jì)算并使用，只有極少數(shù)的數(shù)據(jù)才會被持久化地保存下來，大多數(shù)數(shù)據(jù)往往會被直接丟棄。3）突發(fā)性。在流計(jì)算中，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生完全由數(shù)據(jù)源確定，由于不同的數(shù)據(jù)源在不同時空范圍內(nèi)的狀態(tài)不統(tǒng)一且發(fā)生動態(tài)變化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)流的速率呈現(xiàn)出了突發(fā)性的特征。
五、主流技術(shù)方案比較
目前大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)最常見的是基于Hadoop平臺和MPP數(shù)據(jù)庫的兩種方案。Hadoop、MPP數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫并非是互相取代的關(guān)系。因此，在很多大數(shù)據(jù)解決方案中，單一大數(shù)據(jù)技術(shù)無法滿足所有的要求，而是要根據(jù)實(shí)際場景采用不同的技術(shù)方案或采用混搭架構(gòu)進(jìn)行綜合處理。
六、電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)部署建議
大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)目前有兩種方式，建議采用第2種方式：1）以現(xiàn)有分析系統(tǒng)BI為基礎(chǔ)，進(jìn)行擴(kuò)展，構(gòu)建統(tǒng)一開放數(shù)據(jù)平臺。2）以統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理為契機(jī)，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集、存儲與處理入手，新建大數(shù)據(jù)平臺。方式2可迅速匯聚數(shù)據(jù)，不影響現(xiàn)網(wǎng)各系統(tǒng)的運(yùn)行，后期可將經(jīng)分，性能管理等系統(tǒng)上移為數(shù)據(jù)集市，專注于專業(yè)分析。各數(shù)據(jù)源僅將數(shù)據(jù)送往大數(shù)據(jù)平臺。
大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)建議按照“松耦合、標(biāo)準(zhǔn)化、分層開放”的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行方案選取。而在數(shù)據(jù)層面，運(yùn)營商面臨數(shù)據(jù)規(guī)模大，數(shù)據(jù)處理復(fù)雜，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化等多種挑戰(zhàn)。無論是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫還是分布式數(shù)據(jù)庫，均難以單獨(dú)滿足數(shù)據(jù)存儲和分析的需求。大數(shù)據(jù)平臺建議采用Hadoop作為大數(shù)據(jù)的主要存儲平臺，各分析集市、應(yīng)用系統(tǒng)可根據(jù)數(shù)據(jù)分析的深度，實(shí)時性采取Hadoop，Spark或MPP混搭架構(gòu)。
參 考 文 獻(xiàn)
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最近讀完了《幸福的方法》，對書中一段話非常有感觸："忙碌奔波型是未來的奴隸，享樂主義型是現(xiàn)在的奴隸，而虛無主義型則是過去的奴隸。"在運(yùn)營商工作的我們都經(jīng)歷過從通信業(yè)黃金十年帶來的"金飯碗"、行業(yè)遭遇"高原平臺期"的銅飯碗，甚至全社會"人人得而誅之以后快"的"紙飯碗"，無論是企業(yè)還是身處其中的個人，都在感受著巨大的壓力與阻力。
于是，一些人選擇了"享樂主義"式生存，日復(fù)一日在單位混日子；一些人則選擇了"虛無主義"式生存，沉浸在過去的輝煌，躺在功勞簿上過日子；還有一些人選擇"忙碌奔波"式生存，開不完的會、做不夠的匯報、寫不盡的方案，雖終日忙忙碌碌卻無所作為。正是如此，才有了我上篇文章中寫到的"四種人"——那些想走又能走的人最終選擇了離開這里，那些想走卻不能走的整日抱怨體制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走卻不想走的痛苦掙扎……
一、運(yùn)營商正在經(jīng)歷什么？
借用雙城記那段經(jīng)典開場白：這是一個最好的時代，這是一個最壞的時代。對于運(yùn)營商這樣天生依靠人口紅利、規(guī)模紅利的傳統(tǒng)企業(yè)，未來的日子或許并不好走。無論是從媒體的口誅筆伐，還是用戶的人人喊打，亦或是員工的紛紛出離，種種跡象都在表明這個行業(yè)早已從大象快跑的“神壇”跌落，變得遲鈍、緩慢甚至有些狼狽了。
可十年前絕不是這樣。三十年前更加不是。
《大跨越：中國電信業(yè)三十春秋》的開篇語這樣寫道：從經(jīng)濟(jì)瓶頸到社會先導(dǎo)，從全球末游到用戶總量世界第一，改革開放三十年中國電信業(yè)實(shí)現(xiàn)了舉世矚目的大跨越!這一切是怎么得來的?這本生動再現(xiàn)改革開放30年來中國通信業(yè)輝煌歷程的著作選擇了兩個有意義的時間點(diǎn)，1978年跟2008年，前者是中國正式吹響改革開放號角的關(guān)鍵一年，而后者則是代表了通信業(yè)黃金十年的關(guān)鍵一年。
字里行間都可以讀到中國通信業(yè)經(jīng)歷過怎樣的輝煌，可以感受到從業(yè)者那種由衷的自信與榮耀。時代巨變，昔日巨頭創(chuàng)造了比以往更加令人矚目的經(jīng)營業(yè)績，卻在政治地位以及行業(yè)形象上連連敗走麥城。
時至今日當(dāng)我們再次談?wù)撨\(yùn)營商，你想到了什么?是財務(wù)報表上無比閃耀的光輝業(yè)績，還是面對行業(yè)內(nèi)外競爭暗戰(zhàn)的困惑焦慮；是建成一張張4G、4G網(wǎng)絡(luò)的驕傲欣喜，還是管道化、低值化、邊緣化的郁悶心酸；是對KPI下多少就能完成多少的自信得意，還是對基層不斷涌現(xiàn)離職潮的始料未及。
是運(yùn)營商真的做錯了什么嗎？可能并不是。
放眼看看這個時代吧！這是一個在和同行不斷抗衡，卻無奈被OTT抄了后路的時代；一個到處充斥著機(jī)會，細(xì)看時卻滿目危機(jī)的時代；一個傳統(tǒng)大機(jī)構(gòu)失勢瓦解，個人自由連接全面崛起的時代……
這是一個唯變不破的大時代。在這個時代里，競爭對手變了、游戲規(guī)則變了、用戶習(xí)慣也變了，曾經(jīng)習(xí)以為常的一切突然間發(fā)生了天翻地覆的變化。話音、短信這些傳統(tǒng)業(yè)務(wù)正在加速下滑，流量雖然成為新的增長點(diǎn)，卻不得不面臨著“提速降費(fèi)”的巨大壓力?？梢哉f，在這樣的時代背景下，運(yùn)營商像是被困的巨獸，想掙扎卻又充滿無力感，想改變卻又害怕不確定，想突破卻又找不到突破口……
唯一的方法大概就剩下三個字：豁出去。
二、運(yùn)營商該怎么辦？
對于眼下的運(yùn)營商來說，出路無非兩條，要么精耕存量客戶，挖掘更大的價值點(diǎn)；要么開辟新市場，尋找行業(yè)的破局地。關(guān)于精耕存量市場，已經(jīng)有太多這方面的文章，這里不再贅述。我想重點(diǎn)談?wù)勑率袌觥?/p>
1.新市場在哪里？
日前，互聯(lián)網(wǎng)教父、科技商業(yè)預(yù)言家的凱文·凱利在斯坦福大學(xué)進(jìn)行長達(dá)3小時的分享，暢談他對未來20年重大科技商業(yè)潮流的見解。我對其中一個觀點(diǎn)很感興趣，他說不管你現(xiàn)在做什么行業(yè)，你做的生意都是數(shù)據(jù)生意。
數(shù)據(jù)！
無論是風(fēng)生水起的移動互聯(lián)網(wǎng)，還是改變世界的蕓蕓眾生，他們都在通過運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)來獲取信息。
2014年三月在北京舉行的一場大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推介會上，阿里巴巴集團(tuán)創(chuàng)始人馬云在主題演講中發(fā)表了他的觀點(diǎn)——“人類正從IT時代走向DT時代。IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT時代，它是以服務(wù)大眾、激發(fā)生產(chǎn)力為主的技術(shù)?！?/p>
我們都知道，今年的雙11全球狂歡節(jié)中，阿里巴巴天貓用時不到12小時就打破了去年創(chuàng)下的571億元的交易額，最終將記錄鎖定在912億，其中無線交易占比71%，全球產(chǎn)生成交的國家和地區(qū)達(dá)到205個。
巨量交易額的背后是什么？是阿里越來越強(qiáng)大的供貨和物流系統(tǒng)？還是傳統(tǒng)零售業(yè)的全面沒落？其實(shí)都不是的。我以為這背后體現(xiàn)了阿里巴巴強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。在這樣的購物節(jié)中，最重要的問題是商家要備多少貨？而這可以通過平臺歷史銷售大數(shù)據(jù)，預(yù)測貨品需求，為商戶提供庫存依據(jù)，提升庫存效率和有效性。
而在百貨商店時代，購物數(shù)據(jù)只有通過人工才有可能統(tǒng)計(jì)完并且不一定準(zhǔn)確，但是阿里巴巴會把每個人的歷史購物和瀏覽數(shù)據(jù)都留在云上。因此，淘寶可不光是一個電商平臺，更是顧客的大數(shù)據(jù)平臺。
阿里巴巴集團(tuán)副總裁涂子沛在講到這個概念的時候舉了一個更容易理解的案例：請你預(yù)測全國哪些地區(qū)會有更多的二孩出生？按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，估計(jì)只能依靠人口普查、各地市區(qū)縣統(tǒng)計(jì)部門的層層上報，不但會有偏差而且還會滯后。而在阿里巴巴，只需要統(tǒng)計(jì)哪些區(qū)域的孕嬰用品銷量激增就可以了，不但真實(shí)而且更加便捷。
運(yùn)營商也是一樣的。你以為運(yùn)營商只是通信管道的提供者？其實(shí)或許還是信息適配的服務(wù)商。在過去，我們使用的文件、文件夾、桌面這些東西都是停留在本地的。我還記得那個時候最好的備份工具大概是移動硬盤或者是藍(lán)光光盤之類的東西。而進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時代之后，數(shù)據(jù)就出現(xiàn)在網(wǎng)頁上、鏈接里?，F(xiàn)在的云上有標(biāo)簽、有流量、有新聞，還有各種各樣我們需要的信息。云、數(shù)據(jù)化才是這個時代的關(guān)鍵詞。要知道，這些所有的信息都是通過運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)?，就和從淘寶上銷售的商品信息一樣，除了信息本身，它的發(fā)送端和接收端或許才是我們關(guān)心的重點(diǎn)。
于是，將合適的信息主動推送給需要的人，就是運(yùn)營商能提供的大數(shù)據(jù)服務(wù)了。
2.新市場有多大？
中國云計(jì)算技術(shù)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長吳基傳曾指出：大數(shù)據(jù)是云計(jì)算服務(wù)的基礎(chǔ)，是構(gòu)架云平臺最基本的要素，沒有對海量信息的分析的大數(shù)據(jù)，就沒有為所有信息消費(fèi)者獲取有價值的信息的可能性。
因此在商業(yè)界，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始成為很多企業(yè)的生意?！?015年中國大數(shù)據(jù)交易白皮書》顯示，預(yù)計(jì)到2020年，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將超過這個市場去年規(guī)模的10倍，由2014年的767億元擴(kuò)大至8228.81億元。
2015年8月19日，國務(wù)院常務(wù)會議通過《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》，這或許意味著，大數(shù)據(jù)在中國將逐漸步入正軌，進(jìn)入到頂層設(shè)計(jì)時代，這無疑將加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展引擎的進(jìn)一步開發(fā)。
從運(yùn)營商的角度來看呢？以中國移動為例，我們有超過8.2億用戶，110萬4G基站，經(jīng)營分析系統(tǒng)里有10B以上的數(shù)據(jù)，我們的10086每分鐘都有海量用戶的呼叫，實(shí)際上所有這些動作每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。那么，這些數(shù)據(jù)到底有多大，集中以后會是個什么效果？
有人曾經(jīng)做過測算，一個省公司一天的數(shù)據(jù)要上百P，這些數(shù)據(jù)集中在一點(diǎn)傳輸?shù)街袊苿?貴安)大數(shù)據(jù)中心，需要重建一個中國移動的CMNET，也就是中國移動Internet的骨干網(wǎng)。
所以某種意義上來說，運(yùn)營商擁有采之不盡用之不絕的數(shù)據(jù)富礦，站在金礦上總比無礦可挖強(qiáng)，這也是我判斷運(yùn)營商或許會在大數(shù)據(jù)時代“觸底反彈”的依據(jù)之一。
3.還有什么不確定因素？
雖說前途可期，但畢竟是一個全新的領(lǐng)域。在新領(lǐng)域就一定有新的游戲規(guī)則，也會有相應(yīng)的規(guī)則適應(yīng)過程。
在過去的幾年中，大數(shù)據(jù)的概念在產(chǎn)業(yè)界引發(fā)了無數(shù)的爭議和討論，甚至長期出現(xiàn)在Gartner的新興技術(shù)成熟度曲線(也稱新興技術(shù)炒作周期報告)中。原因非常簡單，一項(xiàng)新技術(shù)多被談及概念，雖然在媒體上屢屢曝光，但應(yīng)用案例寥寥。
因此，大數(shù)據(jù)越來越被看做是評論界的談資，而非真正意義上的產(chǎn)業(yè)。
在貴陽成立的全球第一家大數(shù)據(jù)交易所，通過電子系統(tǒng)面向全球提供數(shù)據(jù)交易服務(wù)，計(jì)劃2020年數(shù)據(jù)清洗交易量年達(dá)1萬PB、年總額3萬億。然而，成立至今，這個深孚眾望的機(jī)構(gòu)撮合的交易記錄也不過3000多筆?！坝幸庠附灰状髷?shù)據(jù)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)還不多?！苯灰姿ぷ魅藛T如是說。
除此之外，還有幾個關(guān)鍵不確定因素在影響著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
A.技術(shù)能力不足。IT作為后端的支撐手段，大量通過外包或采購方式實(shí)現(xiàn)，所以在自身軟件開發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺運(yùn)維、大數(shù)據(jù)新技術(shù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)分析挖掘方面能力相當(dāng)有限。
B.數(shù)據(jù)“墻”大量存在。很多數(shù)據(jù)是分散在不同的系統(tǒng)中的，經(jīng)過長時間的“豎井”式運(yùn)作，已經(jīng)形成了難以突破的壁壘。以中國移動為例，B域主要是經(jīng)營分析數(shù)據(jù)、O域主要是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)、M域主要是管理信息數(shù)據(jù)，但這三域的IT系統(tǒng)分別由三個不同的部門負(fù)責(zé)，整合難度較大，較難形成“1 1＞2”的數(shù)據(jù)融合效果。
C.組織架構(gòu)不匹配。目前看，很少有機(jī)構(gòu)會設(shè)置專門的部門去集中各種散落的數(shù)據(jù)，更別提對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的管理和維護(hù)了。
D.思維觀念的滯后。如果說技術(shù)、資金、人才方面的劣勢都可以通過后天的努力來補(bǔ)足，那么意識層面的缺失就需要相當(dāng)長時間的培育了。
除了以上說的幾點(diǎn)，大數(shù)據(jù)交易的安全性、定價的合理性、客戶信息的保密性，都在一定程度上影響著大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的規(guī)模和發(fā)展空間。
三、運(yùn)營商玩大數(shù)據(jù)的心法與身法
運(yùn)營商究竟該怎么玩兒大數(shù)據(jù)呢？竊以為先要回答好三個問題：一是數(shù)據(jù)在哪里？二是數(shù)據(jù)放哪里？三是數(shù)據(jù)怎么用？
1.數(shù)據(jù)在哪里？
都說我們正在經(jīng)歷一個全新的商業(yè)時代——分享經(jīng)濟(jì)的時代，消費(fèi)者正在放棄傳統(tǒng)的、效率低下的企業(yè)，轉(zhuǎn)而投入分享型企業(yè)的懷抱，來獲取他們想要的產(chǎn)品和服務(wù)。Uber讓座駕更好地分享，Airbnb讓空閑的房屋更好地分享，八戒網(wǎng)讓創(chuàng)意和設(shè)計(jì)更好地分享……現(xiàn)在看，一切可以分享的都是價值數(shù)據(jù)。
在分享經(jīng)濟(jì)的時代，真正分享的是有效的供需關(guān)系。因此，在分享經(jīng)濟(jì)中，更重要的其實(shí)是創(chuàng)建供需場景，建立供需聯(lián)系。
數(shù)據(jù)也是相同的道理。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，智能手機(jī)、平板電腦、可穿戴設(shè)備以及遍布各個角落的傳感器，正在越來越多地接入到運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)。各種交互數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)正源源不斷從各行各業(yè)迅速生成。這些數(shù)量龐大、種類廣泛、迅速產(chǎn)生和更新的大數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著前所未有的社會價值和商業(yè)價值。
如何能夠有效挖掘并體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的價值是亟待解決的問題。竊以為，關(guān)鍵就在于建立數(shù)據(jù)使用的場景并搭建數(shù)據(jù)交易平臺。
比如說，城市規(guī)劃設(shè)計(jì)院需要對新區(qū)進(jìn)行商業(yè)價值評估，可以通過運(yùn)營商的網(wǎng)格數(shù)據(jù)分析提供區(qū)域人口及經(jīng)濟(jì)狀況解析；再比如，醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要在一段時期對藥物及醫(yī)療設(shè)備做儲備，可以通過醫(yī)保報賬平臺統(tǒng)計(jì)該區(qū)域的醫(yī)療診斷及藥物使用情況，預(yù)測出該區(qū)域可以發(fā)生的大規(guī)模疾病，從而及時儲備相關(guān)資源。
重要的是，幫助數(shù)據(jù)消費(fèi)者更加迅速有效地找到他們需要的數(shù)據(jù)，并促成雙方交易。
2.數(shù)據(jù)放哪里？
如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)存放在哪里也是考驗(yàn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的要素之一。要知道并不是所有的機(jī)構(gòu)都有足夠的資源去建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中心。而在這方面，運(yùn)營商恰好可以提供服務(wù)。
通信行業(yè)有個詞叫做“電信級服務(wù)”，意思是通信服務(wù)要具備不間斷運(yùn)行、大容量、高穩(wěn)定性、可靠性等特點(diǎn)。而要達(dá)到這些條件，就需要完備的QoS保障機(jī)制，而其中重要一環(huán)就是設(shè)施先進(jìn)、管理規(guī)范的通信機(jī)房。
因此可以說，在數(shù)據(jù)機(jī)房方面，通信運(yùn)營商具有先天的優(yōu)勢。
能否將此作為運(yùn)營商進(jìn)入大數(shù)據(jù)市場的切入點(diǎn)呢？開放、合作就成了這個部分的關(guān)鍵詞。前文說過，傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)中有很多數(shù)據(jù)與信息孤島，要想打破不斷構(gòu)筑的“數(shù)據(jù)墻”，首先是要將他們集中化的存儲、管理、運(yùn)營。因此，運(yùn)營商的高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心或許只是一個必要而非充分條件，要讓源自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)發(fā)生“化合作用”的前提是將這些數(shù)據(jù)存放在運(yùn)營商的數(shù)據(jù)中心。
ICT基礎(chǔ)設(shè)施有連接和存儲的作用，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過不同的終端存儲下來，這些數(shù)據(jù)在應(yīng)用程序中使用才會有價值。而運(yùn)營商同時具備連接和存儲兩項(xiàng)功能。
面向未來，運(yùn)營商數(shù)據(jù)中心將成為網(wǎng)絡(luò)的中心，構(gòu)建面向業(yè)務(wù)的敏捷、柔性、綠色的云IT基礎(chǔ)架構(gòu)將使運(yùn)營商數(shù)據(jù)中心成為新一代ICT基礎(chǔ)設(shè)施的驅(qū)動中心。
3.數(shù)據(jù)怎么用？
運(yùn)營商現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是什么？是端到端的質(zhì)量保障不足導(dǎo)致用戶體驗(yàn)還不夠好嗎？是受到OTT業(yè)務(wù)的沖擊導(dǎo)致傳統(tǒng)業(yè)務(wù)快速下滑嗎？還是業(yè)務(wù)量收剪刀差不斷加大、投資壓力日趨吃緊嗎？個人認(rèn)為都不是的。我們最大的挑戰(zhàn)在于用戶往往滿足于現(xiàn)有的業(yè)務(wù)。這會讓我們產(chǎn)生嚴(yán)重的路徑依賴，從而也會形成“自滿”情緒。
事實(shí)上，運(yùn)營商現(xiàn)在面臨著三大重要轉(zhuǎn)變：一是從關(guān)注功能向關(guān)注最終用戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)變；二是從提供語音和帶寬向提供豐富、開放的ICT融合信息服務(wù)轉(zhuǎn)變；三是從基于人口紅利的增長向應(yīng)用創(chuàng)新增長轉(zhuǎn)變。這三個轉(zhuǎn)變帶來了商業(yè)模式、運(yùn)營模式、研發(fā)模式和科技創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變，將驅(qū)動電信行業(yè)從封閉走向開放的數(shù)字化運(yùn)營。
數(shù)字化運(yùn)營，至少有三件事可以做：一是盤點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)；二是建立計(jì)算能力；三是開放數(shù)據(jù)平臺。按照貴州移動羋大偉總經(jīng)理的思路，運(yùn)營商大數(shù)據(jù)發(fā)展路徑分為1.0、2.0和3.0三個版本。
大數(shù)據(jù)1.0主要針對運(yùn)營商內(nèi)部分析，建設(shè)重點(diǎn)以數(shù)據(jù)整合和能力構(gòu)建為主，為數(shù)據(jù)價值發(fā)掘奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)支撐精準(zhǔn)營銷和精確建網(wǎng)；大數(shù)據(jù)2.0主要針對數(shù)據(jù)價值提升，重點(diǎn)是逐步拓展對內(nèi)對外數(shù)據(jù)價值挖掘的能力；大數(shù)據(jù)3.0主要針對數(shù)據(jù)變現(xiàn)，聚焦重點(diǎn)客戶和行業(yè)，構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，逐步凸顯外部收入。
目前，運(yùn)營商在IT系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上積累了很多數(shù)據(jù)資產(chǎn)(當(dāng)然如果處置不當(dāng)也可能會變成數(shù)據(jù)遺產(chǎn)……)，通過SDN和NFV等IT技術(shù)重構(gòu)的通信網(wǎng)絡(luò)，將會形成全新的彈性、智能的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。而網(wǎng)絡(luò)IT化，就要求建立以云數(shù)據(jù)中心為核心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，數(shù)據(jù)中心將成為ICT基礎(chǔ)設(shè)施的核心，數(shù)據(jù)中心的布局和規(guī)劃決定未來網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，也決定了未來的競爭力。
伴隨20多年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，掌握未來的“聯(lián)接一代”和“數(shù)字元人”已經(jīng)長成。相比上一代人，他們的溝通、交友、娛樂、消費(fèi)、工作、學(xué)習(xí)等行為方式和思維模式，已經(jīng)發(fā)生深刻的變化，他們對于數(shù)字社會和互聯(lián)網(wǎng)的依賴與生俱來，代表著互聯(lián)網(wǎng)時代的新消費(fèi)行為。
運(yùn)營商新的業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)不再是簡單的支持系統(tǒng)，更不是簡單的營銷界面在線化，而是連接運(yùn)營商、客戶和合作伙伴，連接網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和內(nèi)容的價值創(chuàng)造系統(tǒng)和生態(tài)鏈系統(tǒng)。傳統(tǒng)的線下營業(yè)廳或?qū)⒋蠓鶞p少甚至消失，取而代之的，是用戶可以全在線模式按需、實(shí)時定制享受各項(xiàng)服務(wù)，運(yùn)營商通過大數(shù)據(jù)分析洞察客戶和精確營銷，提供更加智能的客戶服務(wù)。
從購買產(chǎn)品走向購買服務(wù)，商業(yè)世界的游戲規(guī)則正在發(fā)生根本上的變化，商家和用戶之間的關(guān)系從交付那一刻才剛剛開始。
互聯(lián)網(wǎng)之父勞倫斯·羅伯茨曾講過：“自網(wǎng)絡(luò)誕生以來，我們只實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)速的提高，而在提升網(wǎng)絡(luò)性能及其他方面毫無進(jìn)步。”在這方面，運(yùn)營商正在積極從消費(fèi)體驗(yàn)出發(fā)打造新型的業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)，新系統(tǒng)不再是簡單的業(yè)支系統(tǒng)和網(wǎng)管系統(tǒng)，更不是簡單的營銷在線化，而是連接運(yùn)營商、客戶和合作伙伴，連接網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和內(nèi)容的價值創(chuàng)造系統(tǒng)。
一、前言
近年來，大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展成為工業(yè)界、學(xué)術(shù)界甚至世界各國政府高度關(guān)注的熱點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)時代，“數(shù)據(jù)即資產(chǎn)”的核心理念已成為各個行業(yè)的共識，大數(shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)容量巨大（Volume），二是數(shù)據(jù)類型眾多（Variety）；三是數(shù)據(jù)價值密度低（Value）；四是處理數(shù)據(jù)的速度要求非?？欤╒elocity）。相關(guān)研究預(yù)測標(biāo)明，2015-2020年是大數(shù)據(jù)行業(yè)高速發(fā)展期，到2020年中國的大數(shù)據(jù)市場規(guī)模為454.33億元，增長速度為20%?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)、政府、金融、電信、零售等典型行業(yè)率先啟動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局，傳統(tǒng)行業(yè)也積極收集行業(yè)數(shù)據(jù)，引入外部大數(shù)據(jù)，建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺，開展跨行業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐，不僅使行業(yè)內(nèi)部運(yùn)行效率得到提升，加速傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，而且已經(jīng)創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)價值和社會價值。2016年7月28日，《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，明確指出要促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)向信息經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，大力推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和資源化，優(yōu)先開放政務(wù)和民生保障服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，隨著政策紅利不斷發(fā)放以及大數(shù)據(jù)共享機(jī)制的逐漸完善，毫無疑問，大數(shù)據(jù)將更加深刻地推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
二、跨行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景和典型案例（圖1）
電信行業(yè)通過將行業(yè)內(nèi)部的B/O/M域數(shù)據(jù)、上網(wǎng)日志等和外部金融、旅游、政務(wù)等行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了端到端網(wǎng)絡(luò)分析優(yōu)化、精準(zhǔn)營銷、用戶體驗(yàn)提升、地理位置服務(wù)、智慧旅游、智慧城市、行業(yè)分析報告等場景應(yīng)用。例如國內(nèi)三大運(yùn)營商基于上網(wǎng)日志分析和外部數(shù)據(jù)綜合分析，解決用戶上網(wǎng)流量投訴，提供行業(yè)指數(shù)，并與金融、公共服務(wù)、位置服務(wù)等在大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行合作。
金融保險行業(yè)整合個人特征數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、保單數(shù)據(jù)等行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、地理位置信息、個人消費(fèi)數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)等行業(yè)外部數(shù)據(jù)，形成基于大數(shù)據(jù)的客戶洞察、互聯(lián)網(wǎng)征信、投資預(yù)測、風(fēng)險控制、極速放貸、電信詐騙攔截等創(chuàng)新應(yīng)用場景。
醫(yī)療健康行業(yè)通過將個人體征數(shù)據(jù)、個人特征數(shù)據(jù)、基因檢測數(shù)據(jù)、電子病歷、遺傳數(shù)據(jù)等醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)用戶搜索數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、人口流動數(shù)據(jù)等行業(yè)外數(shù)據(jù)融合和分析，可實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)測、個人健康監(jiān)測管理、癌癥診斷和預(yù)測及早產(chǎn)兒病情診斷。
文化傳媒行業(yè)通過將消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫、影視基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、影視評分?jǐn)?shù)據(jù)、用戶視頻播放行為數(shù)據(jù)、電視節(jié)目收看行欏⒕緙播放設(shè)備、劇集播放時間等行業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、線上購物數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合，進(jìn)行投資風(fēng)險評估、受眾定位、影視精準(zhǔn)營銷、票房預(yù)測。
旅游行業(yè)通過將個人特征數(shù)據(jù)、景區(qū)數(shù)據(jù)等行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)與氣候數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、運(yùn)營商移動用戶數(shù)據(jù)等行業(yè)外數(shù)據(jù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)旅游指數(shù)、景區(qū)客源分析、個性化推薦、景區(qū)預(yù)警等。
能源行業(yè)作為典型的傳統(tǒng)行業(yè)，也開始將行業(yè)內(nèi)部的企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、勘探大數(shù)據(jù)、油氣管道數(shù)據(jù)、風(fēng)電場實(shí)時流體模型數(shù)據(jù)、光伏電站數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)等和外部地理位置數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、風(fēng)速數(shù)據(jù)、海拔數(shù)據(jù)、大氣溫度、日照數(shù)據(jù)、周邊救援方案數(shù)據(jù)、地震數(shù)據(jù)、能源輸送數(shù)據(jù)等進(jìn)行結(jié)合，開展了自動化礦井值守、精準(zhǔn)化油氣開采、井位確定、安全監(jiān)控和預(yù)警、油氣管道腐蝕點(diǎn)預(yù)測、風(fēng)電場自動化選址設(shè)計(jì)、風(fēng)能發(fā)電量預(yù)測、光伏電站健康度檢查、光伏電站精準(zhǔn)運(yùn)營等創(chuàng)新應(yīng)用。
零售貿(mào)易行業(yè)通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的計(jì)算速度，還通過將銷售數(shù)據(jù)、人力成本、物流數(shù)據(jù)等內(nèi)部數(shù)據(jù)和突發(fā)事件、交通數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)貨品擺放營銷設(shè)計(jì)、物流成本控制、銷售數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品溯源等應(yīng)用。
農(nóng)林牧漁業(yè)通過將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、養(yǎng)殖數(shù)據(jù)、質(zhì)檢數(shù)據(jù)、消費(fèi)者評價數(shù)據(jù)、生產(chǎn)/設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、人力成本、物流數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品市場價格等內(nèi)部數(shù)據(jù)和突發(fā)事件、交通數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)可視化農(nóng)場生產(chǎn)管理、農(nóng)場耕作精細(xì)化管理、物流成本控制、肉類/乳品安全溯源體系、種植灌溉差異化、防災(zāi)預(yù)警等。
汽車行業(yè)通過內(nèi)部汽車企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)、汽車企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)、汽車銷售數(shù)據(jù)、車輛行駛狀況數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)、座椅壓力數(shù)據(jù)、汽車配件數(shù)據(jù)等行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)、用戶群體行為數(shù)據(jù)、實(shí)景地圖數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品人性化設(shè)計(jì)、無人駕駛、汽車網(wǎng)站用戶導(dǎo)流、精準(zhǔn)廣告推送、汽車防盜、行駛安全預(yù)警。
化工行業(yè)通過將物流管理大數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、人力成本數(shù)據(jù)、ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)、訂貨數(shù)據(jù)、加油站銷售數(shù)據(jù)結(jié)合行業(yè)外部的氣候數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、網(wǎng)上支付數(shù)據(jù)、個人互聯(lián)網(wǎng)用戶行為、個人位置信息數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)石腦油原料操作樣本建模、石化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化、生產(chǎn)安全預(yù)警指揮、環(huán)境應(yīng)急預(yù)警、客戶識別、精準(zhǔn)營銷。
公共事業(yè)領(lǐng)域利用公共設(shè)施監(jiān)測數(shù)據(jù)、維修記錄、交通監(jiān)測數(shù)據(jù)等進(jìn)行公共設(shè)施危險預(yù)警和事故追蹤；通過對患者數(shù)據(jù)、疾病數(shù)據(jù)和診療數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析可幫助醫(yī)院進(jìn)行智能病癥診療；公安部門基于交通信息、旅游數(shù)據(jù)、安防數(shù)據(jù)、地理位置、道路監(jiān)控數(shù)據(jù)、用戶真實(shí)信息等多方位數(shù)據(jù)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)人流、車流的實(shí)時監(jiān)控，以及異常人群聚集預(yù)警等。
此外，房地產(chǎn)、冶金、教育培訓(xùn)等領(lǐng)域也進(jìn)行了非常多的行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用探索。可以看出，充分挖掘產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值可大大促進(jìn)產(chǎn)業(yè)服務(wù)質(zhì)量和效能提升，加速傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。
三、電信運(yùn)營商跨行業(yè)合作方向建議
大數(shù)據(jù)可能確實(shí)是一個網(wǎng)絡(luò)行業(yè)熱潮，但我們現(xiàn)在尚不清楚這項(xiàng)技術(shù)是否可以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵的信息到知識的過渡。所幸的是，網(wǎng)絡(luò)管理員可以通過一些努力來穿過大數(shù)據(jù)炒作的喧囂，把她當(dāng)做改善網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的工具。
在網(wǎng)絡(luò)中，大數(shù)據(jù)通常是指從標(biāo)準(zhǔn)管理系統(tǒng)和接口獲取的大量流量、中繼以及設(shè)備信息，這些數(shù)據(jù)是從部署在各個端點(diǎn)的探頭以及從客戶端及服務(wù)器設(shè)備中的網(wǎng)絡(luò)層軟件來收集。當(dāng)這些數(shù)據(jù)放在標(biāo)準(zhǔn)管理系統(tǒng)接口框架中時，一些信息可能會反映出當(dāng)前的故障、配置、結(jié)算、性能和安全(FCAPS)管理做法，但大多數(shù)公司不能將來自客戶端/服務(wù)器設(shè)備的數(shù)據(jù)域當(dāng)前的運(yùn)營活動關(guān)聯(lián)起來。而這正是大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析的“用武之地”。
有效利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的最關(guān)鍵的因素是保證所有數(shù)據(jù)元素的精確事件定時。網(wǎng)絡(luò)是關(guān)于事件的瞬間情況和并列，失去時間同步性意味著在分析信息時完全失去價值。如果所有數(shù)據(jù)收集都是從共同來源定時，就能夠確保時間同步性。如果不是這樣的話，你應(yīng)該將同步化事件引入到大數(shù)據(jù)收集點(diǎn)，以在正則點(diǎn)關(guān)聯(lián)所有記錄的時間。
建立映射來查明網(wǎng)絡(luò)問題
在保證事件的時間可以精確地關(guān)聯(lián)后，下一步是在這個共同時間軸和網(wǎng)絡(luò)問題之間建立映射。有關(guān)網(wǎng)絡(luò)問題來源的信息可能出自當(dāng)前的FCAPS過程、用戶投訴或者客戶端/服務(wù)器遙測。后者也可能有助于恢復(fù)體驗(yàn)信息質(zhì)量，如響應(yīng)時間，以及測量數(shù)據(jù)包丟包率和延遲性(例如從TCP窗口大小)的網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)。這種映射允許大數(shù)據(jù)分析來探索這些問題點(diǎn)與問題第一次出現(xiàn)之前時的指標(biāo)的關(guān)系。
這種類型的大數(shù)據(jù)分析能夠幫助分析網(wǎng)絡(luò)問題的根本原因，這往往是通過其他手段不可能做到的。由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化非常迅速，管理員經(jīng)常在追逐問題，從一個地方到另一個地方，然而，當(dāng)問題發(fā)生時從來沒能找到正確的原因。大數(shù)據(jù)分析可以將數(shù)千(或數(shù)百萬)數(shù)據(jù)元素與已知問題點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，找出相關(guān)性，然后通過數(shù)據(jù)分析來找出根本原因。
確定正常運(yùn)行情況
利用大數(shù)據(jù)解決網(wǎng)絡(luò)問題的另一種策略是使用大數(shù)據(jù)得出正常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的基本數(shù)據(jù)。如果上一步(映射問題點(diǎn)到大數(shù)據(jù)共同時間表)正確完成的話，我們將知道當(dāng)沒有任何問題時網(wǎng)絡(luò)的情況。收集這些“運(yùn)行良好”時期網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析將允許管理員確定什么是正常網(wǎng)絡(luò)行為，并根據(jù)收集的數(shù)據(jù)量來量化這種“正?！?。
然后，基線正常行為可以用來分析網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營中不被視為問題的時段，但也不能完全確定是否是正常操作行為。經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)絡(luò)管理員都知道，有時候網(wǎng)絡(luò)會進(jìn)入一種不穩(wěn)定的狀態(tài)，實(shí)際上并沒有出現(xiàn)故障或者收到用戶投訴。在網(wǎng)絡(luò)、整體需求或者服務(wù)器資源狀態(tài)中，也有這樣的情況會影響網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營?；€數(shù)據(jù)可以幫助找出造成這種狀況的原因。
大數(shù)據(jù)分析可以幫助找到方法來修復(fù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境
我們需要尋找這樣一種行為，即分析表明網(wǎng)絡(luò)環(huán)境未能生成問題報告時，甚至當(dāng)它密切模仿一個問題時期。在這里，我們的目標(biāo)是利用分析來探索是什么緩解了預(yù)期的問題；這可能改善你的根本原因分析或者提供其他方式來修復(fù)環(huán)境。
另一個需要檢查的是資源如何受到網(wǎng)絡(luò)事件、應(yīng)用或服務(wù)器事件，或者用戶流量負(fù)載的變化的影響。當(dāng)這些方面發(fā)生顯著變化時，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該以可預(yù)見的方式作出回應(yīng)。例如，應(yīng)用流量的顯著變化通常會導(dǎo)致響應(yīng)時間的明顯增加，以及丟包率的上升等。
但如果這些行為發(fā)生時沒有伴隨流量的重大變化，則表明資源已經(jīng)超載。同樣，如果流量發(fā)生重大變化，而沒有伴隨響應(yīng)時間或網(wǎng)絡(luò)丟包的增加，也可能表明網(wǎng)絡(luò)供大于求。在這種情況下，可以減少一些容量，從而幫助保護(hù)較低的運(yùn)營預(yù)算。
只專注于可操作的情報
【摘要】近年來，中國影視行業(yè)蓬勃發(fā)展，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)革新，影視業(yè)正在與大數(shù)據(jù)舉行一場盛大聯(lián)姻，以實(shí)現(xiàn)交互式的影視制作。國內(nèi)影視業(yè)日漸重視大數(shù)據(jù)的運(yùn)用，《小時代》、《失戀33 天》等國產(chǎn)電影因此而獲得成功的票房。本文從影視作品的創(chuàng)作、傳播、接受環(huán)節(jié)探討大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)用及其意義，以及未來影視大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。
關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 影視業(yè) 創(chuàng)作 運(yùn)營
2013 年被稱為影視界的“大數(shù)據(jù)元年”，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析成功營銷的影視作品使人們看到了大數(shù)據(jù)給影視行業(yè)帶來的無窮潛力。在中國，影視大數(shù)據(jù)也越來越受到專業(yè)人士的重視。2014 年6 月23日，一檔尋找電影天才的真人秀節(jié)目《全民電影》在吳宇森、章子怡和劉儀偉等明星助陣下拉開帷幕。在這個中國首檔全媒體電影項(xiàng)目中，百度利用自身數(shù)據(jù)優(yōu)勢首次深度介入，對一部電影從選題、融資、組隊(duì)等制作階段開始，到發(fā)行再到播放的全流程，提供深度數(shù)據(jù)規(guī)劃與策略支持。
一、大數(shù)據(jù)和影視行業(yè)
“大數(shù)據(jù)”一詞最早出現(xiàn)在美國著名未來學(xué)家阿爾溫·托夫勒的《第三次浪潮》一書，2011 年全球著名咨詢公司麥肯錫研究所在其發(fā)表的報告《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)率的前沿》中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素; 而人們對于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。①大數(shù)據(jù)是指所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工在合理時間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。②根據(jù)Philip Rossum 在《大數(shù)據(jù)分析》一書中指出的那樣，大數(shù)據(jù)不僅僅指的是數(shù)據(jù)的大數(shù)量，還包括多種類和高速度，這三方面都是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵要素，缺一不可。③
在傳統(tǒng)意義上的影視行業(yè)中，影視作品是否能夠受到廣泛的歡迎，主要依賴的是創(chuàng)作者自身的專業(yè)水準(zhǔn)，對受眾心理的洞悉程度，以及選擇演員的眼光等等。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得影視作品的傳播方式由之前的單向傳播轉(zhuǎn)變?yōu)榻换鞑ァＳ耙暣髷?shù)據(jù)的數(shù)量大，可以從空間維度和時間維度上來分析。（見表1）
影視數(shù)據(jù)種類多是指影視大數(shù)據(jù)中包括的影視作品本身的創(chuàng)作信息、銷售信息、觀眾的反饋信息等多個層次，但凡是與影視作品有關(guān)的，都囊括在影視數(shù)據(jù)庫中。并且影視大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫范圍也依據(jù)不同的分析目的而可大可小。按照戴志強(qiáng)等的分類，影視大數(shù)據(jù)主要可以分為三大類，即用戶大數(shù)據(jù)、內(nèi)容大數(shù)據(jù)和渠道大數(shù)據(jù)。④
二、大數(shù)據(jù)與影視創(chuàng)作
中國影視行業(yè)近年來飛速發(fā)展，以電影行業(yè)為代表：
上述表2 和圖1 中可以看出，我國以電影為代表的影視行業(yè)近4 年正在蓬勃發(fā)展，不僅全國電影票房呈現(xiàn)良好的上漲態(tài)勢，其中國產(chǎn)片票房占比也在持續(xù)升高。為此，國產(chǎn)片在創(chuàng)作過程中也在不斷借助大數(shù)據(jù)的力量來制作出符合大眾審美情趣的影視作品。由優(yōu)酷土豆集團(tuán)攜手儒意影業(yè)、樂視影業(yè)制作的電影《老男孩之猛龍過江》，就是通過對粉絲的情感洞察和行為分析，來指導(dǎo)其內(nèi)容創(chuàng)作，堪稱開創(chuàng)了中國互聯(lián)網(wǎng)電影的新模式。
在大數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的互聯(lián)網(wǎng)電影創(chuàng)造過程中，觀眾可以從被動的受眾變?yōu)橹鲃拥挠捌谱鲄⑴c者。以2014 年阿里巴巴推出的“娛樂寶”為例，網(wǎng)民出資100 元即可投資熱門影視劇作品，通過投票來決定電影的制作人、導(dǎo)演、男主角、女主角等。首批登錄娛樂寶界面的6 個項(xiàng)目—— 電影《小時代3》、《小時代4》、《狼圖騰》、《非法操作》以及社交游戲《魔范學(xué)院》等，截止到4 月3 日已經(jīng)全部售罄，共出售78.5 萬份，總投資額達(dá)到7300 萬元。受眾能做的不再限于觀影后的反饋和評價，而是能夠從作品生產(chǎn)初期就提出自己的意見。
同時，受眾不僅可以影響制作團(tuán)隊(duì)的構(gòu)建，也可以改變劇情的發(fā)展。國外知名電視劇《紙牌屋》通過云計(jì)算確定下集劇情，國內(nèi)雖然沒有如此先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，但是通過大數(shù)據(jù)得到的用戶評價確實(shí)能夠改變編劇的心意。2014 年七夕檔熱播都市愛情電影《單身男女2》的結(jié)局之所以扭轉(zhuǎn)，就是因?yàn)樵缭凇秵紊砟信?》上映后，許多觀眾不滿于女主角做出的選擇，紛紛留言表示惋惜，于是導(dǎo)演決定在第二部里讓女主角再選擇一次。
從影視制作方來看，大數(shù)據(jù)能夠使制作方更了解觀眾的期待，“娛樂寶”則折射出了這些投資人的興趣愛好，以此幫助電影實(shí)現(xiàn)觀眾的精確定位，包括影片類型、上映時段等。大數(shù)據(jù)不僅“ 大”而且更“細(xì)”，在影視創(chuàng)作階段的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)當(dāng)既包括對于用戶歷史數(shù)據(jù)的分析，如通過前期不同類型電影的票房分析、受眾對不同題材影視的反饋分析等，又包括用戶對電影的期許，如某類用戶的特定需求、拋出目前電影創(chuàng)作計(jì)劃得到的回應(yīng)等。創(chuàng)作者可以找到與自己風(fēng)格相契合的受眾群體，或者可以使自己受益最大化的定位。
電影《小時代》的出品方樂視影業(yè)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)上《小時代》的搜索量，分析了關(guān)注《小時代》的人群，最后描繪出《小時代》的目標(biāo)受眾，即“互聯(lián)網(wǎng)的原住民”。這些90后大部分是郭敬明和楊冪等主創(chuàng)人員的忠實(shí)粉絲，也是當(dāng)前電影市場的主流消費(fèi)群體。（見圖2）
總之，大數(shù)據(jù)可以提升國產(chǎn)電影的成功率，促進(jìn)更有特色更高質(zhì)量作品的生產(chǎn)，同時，大數(shù)據(jù)提供了一個絕佳的視野幫助國內(nèi)的制作班底了解國外受眾的品位。
三、大數(shù)據(jù)與影視傳播
在中國影視市場，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最主要集中于影視傳播階段，中國電影業(yè)迎來發(fā)展良機(jī)與大數(shù)據(jù)有密不可分的關(guān)系?！吨虑啻骸?、《失戀33 天》、《北京遇上西雅圖》、《中國合伙人》等的成功，都離不開大數(shù)據(jù)在背后的支持。（見圖3）
大數(shù)據(jù)應(yīng)用于影視作品傳播的目的是為了改變以往不但不會提升傳播效果反而可能引起反感的狂轟濫炸式統(tǒng)一傳播。其傳播方式如圖4 所示。
目前普遍使用的一種高精準(zhǔn)度宣傳是利用社交媒體傳播。以《小時代》為例，還在拍攝階段時，原著作者兼導(dǎo)演郭敬明就通過個人微博向網(wǎng)友透露《小時代》的拍攝情況，在臨近上映時，郭敬明的個人微博狀態(tài)幾乎全部和小時代有關(guān)，不僅如此，郭敬明還和《小時代》的主要演員在微博上互動宣傳。采取郭敬明個人微博的宣傳方式其實(shí)就是一種定向宣傳，關(guān)注其微博的網(wǎng)友大多為郭敬明的讀者粉絲或者對其一定程度感興趣的人，這部分人很可能成為觀眾，或者上述分析中的前兩者，因此也是宣傳的主要對象。
但總體上來說，傳播手段的選取要基于對特定用戶的特性，在做好用戶定位之后，就要利用大數(shù)據(jù)分析用戶的媒介使用偏好或者其他與電影主題相關(guān)的特性，以此來定制傳播方式。樂視通過分析還發(fā)現(xiàn)，《小時代》用戶中，女性占到78%，男性占到22%，因此做了很多針對女性的線上線下的活動。⑥
由此看來，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)“大”，但更要“準(zhǔn)”，大數(shù)據(jù)雖然揭示的是群體的共性，但價值更在于細(xì)分群體，實(shí)現(xiàn)定制化服務(wù)。愛奇藝網(wǎng)站就在2013 年推出了“千人千面”的個性化首頁，為不同的用戶量身定做觀看內(nèi)容，增進(jìn)用戶體驗(yàn)。
四、大數(shù)據(jù)與影視接收
接收應(yīng)該包括收受（或適應(yīng)）和交流兩個層面。⑦對于影視作品收受效果的分析不應(yīng)該只是事后統(tǒng)計(jì)分析，更應(yīng)該是事前分析市場和預(yù)測銷售前景。由谷歌推出的電影票房預(yù)測模型，能夠基于數(shù)據(jù)分析，通過分析電影相關(guān)的搜索量來預(yù)測電影最終的票房成績，準(zhǔn)確度可高達(dá)94%。⑧
同時，對于票房之類的單一指標(biāo)，存在著難以全面衡量影視作品收受效果的問題。在大數(shù)據(jù)時代，用戶在視頻網(wǎng)站的觀看記錄連同用戶的點(diǎn)擊、搜索、暫停、跳轉(zhuǎn)等觀看行為和使用設(shè)備狀況及用戶的IP 地址等信息都會被程序捕捉到。這些細(xì)節(jié)可以很好地反映用戶喜歡哪些情節(jié)，對哪段情節(jié)沒有觀看欲望等，這些方面，是沒有辦法從是否觀看的票房指數(shù)中得出的，也是無法從對影片的整體評價中得出的，但是這些細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)卻對影視作品的改進(jìn)更具有指導(dǎo)意義。另外一方面，用于更全面反映影視作品傳播效果的綜合指標(biāo)也在不斷更新中。比如2014 年4 月電影頻道公布的電影大數(shù)據(jù)指數(shù)即“M 指數(shù)”，是以電影的影院、電視、新媒體三大主體市場平臺海量信息為核心，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)算而成的綜合指標(biāo)。⑨又如優(yōu)酷、土豆推出的“中國網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”，則是分析互聯(lián)網(wǎng)平臺上的視頻綜合效果，以娛樂綜藝《快樂大本營》為例，“中國網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”顯示了其播放指數(shù)、播放設(shè)備、播放網(wǎng)站、每一集分析、人群和地區(qū)分布等。（見圖5）
現(xiàn)在，用戶在觀影后喜歡在社交媒體上分享自己對影視作品的看法，尤其是年輕的上網(wǎng)一族，這又為大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮作用提供了新的源泉。通過詞頻分析、話題查找等方式，可以把分散在各大社交網(wǎng)站上的零碎感受整合起來，作為分析對象，了解用戶的真實(shí)想法。值得注意的一點(diǎn)是，為了能夠更好地得到用戶的反饋，影視創(chuàng)作營銷人員應(yīng)該為受眾開創(chuàng)一個反饋交流平臺，比如說一個微博公共賬號，或論壇貼吧等。用戶之間可以形成交流觀影感受的圈子，也可以及時向創(chuàng)作者反饋?zhàn)约旱目捶ā＿@樣一方面，自身構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫得以補(bǔ)充，另一方面，可以增加用戶粘度。
所以說，大數(shù)據(jù)分析影視接收情況，不僅僅是為了了解本次影視作品的傳播效果，更是為了了解用戶習(xí)慣，增加用戶忠誠度，為以后的系列片子或者其他相關(guān)作品累積經(jīng)驗(yàn)，以收獲更大的成功。
結(jié)語
大數(shù)據(jù)為我國影視行業(yè)的發(fā)展帶來無窮潛力，通過在創(chuàng)作、傳播、接收環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析，能夠幫助影視行業(yè)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的用戶定位和市場分析，以生產(chǎn)出內(nèi)容優(yōu)質(zhì)、符合受眾口味的高質(zhì)量影視產(chǎn)品，同時能夠提升用戶服務(wù)使之貼合用戶習(xí)慣。總之，大數(shù)據(jù)提高了國產(chǎn)電影的成功率，加強(qiáng)了生產(chǎn)者與用戶之間的互動，有助于國產(chǎn)片早日走出國門。
參考文獻(xiàn)
①⑧張璠，《影視業(yè)中“大數(shù)據(jù)”技術(shù)應(yīng)用》[J]《. 信息技術(shù)與信息化》，2014（4）：232-234
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⑤中國新聞出版網(wǎng)，《互聯(lián)網(wǎng)電影新鮮“出爐”》，chinaxwcb.com/2014-01/16/content_284956.htm
⑥陳肅，《大數(shù)據(jù)，連接電影與觀眾的“網(wǎng)關(guān)”》，http：//tech.qq.com/a/20131119/013653.htm
⑦李興，《消費(fèi)時代的作者、讀者和文本——對接受美學(xué)的新思考》[J]《. 大眾文藝》，2008（12）
[摘 要] 大數(shù)據(jù)時代，需要更多的引擎支持，同時也創(chuàng)造了更多的應(yīng)用。建立在分析數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，全面的運(yùn)營檢測信息系統(tǒng)不可或缺。通過對其理念、范圍、應(yīng)用進(jìn)行探究，淺析其架構(gòu)和用途?？萍荚诓粩噙M(jìn)步，數(shù)據(jù)的集合更有無數(shù)種方式，同樣面臨更多的關(guān)卡，這需要全人類進(jìn)行探索和啟發(fā)，從問題中尋找新出路。
[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)；運(yùn)營監(jiān)測信息系統(tǒng)；應(yīng)用
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 081
[中圖分類號] TP315 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）07- 0184- 02
0 前 言
大數(shù)據(jù)時代，我們需要更多的引擎支持，同時也創(chuàng)造了更多的應(yīng)用。建立在分析數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，全面的運(yùn)營檢測信息系統(tǒng)不可或缺。
1 應(yīng)用理念
運(yùn)營檢測信息系統(tǒng)，是利用了整個服務(wù)中心的數(shù)據(jù)，同時對監(jiān)測中心進(jìn)行調(diào)度，在各業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的支持、輔助、決策和展示下，建立起成果。它能夠及時全面地反映公司整體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作情況，宏觀掌控布局，推動整個單位公司的走向。它將企業(yè)管理模式由自轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)向公轉(zhuǎn)、由壁壘轉(zhuǎn)向協(xié)同、由分散轉(zhuǎn)向集中、由自發(fā)轉(zhuǎn)向可控、由孤島轉(zhuǎn)向共享，從而實(shí)現(xiàn)縱橫貫通、雙向協(xié)同、權(quán)責(zé)明確、流程清晰、管理高效的“五強(qiáng)”體系格局，建立了更堅(jiān)固的保障墻。
同時，海量的大數(shù)據(jù)歷史庫存，是一筆無形的寶藏。企業(yè)可以對其進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，通過分析分類，更加全面地發(fā)揮運(yùn)營檢測信息系統(tǒng)的功能，提高其預(yù)警力和分析力，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新創(chuàng)造新途徑。
2 應(yīng)用范圍
大數(shù)分析下的信息支撐系統(tǒng)的應(yīng)用，是現(xiàn)代化技術(shù)的優(yōu)秀產(chǎn)物，也是人類進(jìn)化的驕傲作品。我們可以將它推廣至各大企業(yè)公司，推進(jìn)他們的變革創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)資源整合共享，提升其運(yùn)營水平和速度，實(shí)現(xiàn)對規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營、檢修、營銷、人力、物力和財力的全面規(guī)?；u估。
同時，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)對預(yù)算和收支的合理調(diào)控、電力購銷的把控、資產(chǎn)全壽命周期的預(yù)估。甚至可以將產(chǎn)業(yè)發(fā)展和金融領(lǐng)域進(jìn)行流程監(jiān)測性分析，構(gòu)建出集全面監(jiān)測、運(yùn)營分析、協(xié)調(diào)控制、全景展示和指示預(yù)警于一身的綜合性系統(tǒng)平臺。而且，在當(dāng)前的市場和技術(shù)掌握下，我國已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了部分的自主化和科技化，將推動他們步入更多的企業(yè)，進(jìn)行市場性的貫通。
3 應(yīng)用概述
3.1 工作臺系統(tǒng)
工作臺是對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的系統(tǒng)平臺，通過對大數(shù)據(jù)按照應(yīng)用指標(biāo)、分時段和維度進(jìn)行重新構(gòu)造，并在終端顯示應(yīng)用。工作臺系統(tǒng)在日常中進(jìn)行檢測和調(diào)控，配合系統(tǒng)的綜合管理，對企業(yè)經(jīng)營進(jìn)行24小時在線實(shí)時監(jiān)控分析。同時，通過工作臺系統(tǒng)，可圍繞核心業(yè)務(wù)活動與資源，對10年內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行定向分析，通過構(gòu)建監(jiān)測模型、采用一定的指數(shù)體系和指定的閾值，將外部運(yùn)營環(huán)境狀況與核心資源綜合績效進(jìn)行綜合，在24小時在線的業(yè)務(wù)流程動態(tài)值下，可以實(shí)現(xiàn)對運(yùn)營過程中設(shè)定的異動警報和預(yù)警處理。
3.2 數(shù)據(jù)庫
檢測數(shù)據(jù)庫是建立在總部以及各大分部的兩級數(shù)據(jù)中心資源上的，我們需要足夠的支撐區(qū)檢測分析和展示。在此臺面上，將運(yùn)營檢測中心的指標(biāo)體系進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)兩級數(shù)據(jù)的整合，使得工作配合更加完善。
理想狀態(tài)中，數(shù)據(jù)中心應(yīng)該分為兩類，結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，將整個相關(guān)數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)同步至數(shù)據(jù)庫中心，可以再數(shù)據(jù)庫完成建模分析工作，同時通過ETL工具進(jìn)行指定數(shù)據(jù)的抽取和驗(yàn)證，將指標(biāo)合理展現(xiàn)。
3.3 大屏展示
大屏的展示是系統(tǒng)的輸出端口，它包括展示類和檢測類，將通過靈活可調(diào)控的方式定位展示場景，多方位多角度地進(jìn)行全面無縫隙檢測，使得運(yùn)營分析和全景展示更加和諧。
3.3.1 全景可視
全景展示下，我們可以創(chuàng)建概念主題庫，按照數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，快速縱覽企業(yè)概況，綜合化地展示其經(jīng)營成果，體現(xiàn)其協(xié)調(diào)的管理水平。并通過多維展示發(fā)展成果，總結(jié)服務(wù)成效的進(jìn)步，將整個熱點(diǎn)設(shè)計(jì)聚焦于一體，目標(biāo)性地展示公司運(yùn)營的業(yè)績成績和管理成效，形成企業(yè)完善的形象。
3.3.2 全面監(jiān)測
企業(yè)有自己獨(dú)立而富含特色的運(yùn)營模型，運(yùn)營檢測中心對公司的各大版塊進(jìn)行了在線檢測控制，實(shí)現(xiàn)了外部環(huán)境、綜合績效、核心資源、運(yùn)營狀況和關(guān)鍵流程的一體化，將“全天候、全方位、全流程”的核心展示出來。大數(shù)據(jù)下的分析進(jìn)度，一般是對當(dāng)天檢測的報道，經(jīng)過分析比照，報告的內(nèi)容得以支持，并運(yùn)用于業(yè)務(wù)推進(jìn)，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的決策增加了準(zhǔn)確有力的數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)了高層的進(jìn)一步高效化、
3.4 資源管理器
管理工具是系統(tǒng)檢測運(yùn)行的重要零件和引擎支持，因?yàn)楦哔|(zhì)量的數(shù)據(jù)管理、運(yùn)作合成，都需要工具的精準(zhǔn)和合理化，這樣才能提供合理有效的數(shù)據(jù)分析。隨著智能網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展建設(shè)，基于數(shù)據(jù)中心的企業(yè)級數(shù)據(jù)資源管理工具，將進(jìn)一步對其數(shù)據(jù)庫進(jìn)行深入和管控。從保護(hù)核心資產(chǎn)安全和權(quán)威性權(quán)限來說，這樣的高級管家是一個整體團(tuán)隊(duì)運(yùn)行所不可缺少的靈魂角色，并且更有利于鞏固現(xiàn)有的成果。
4 應(yīng)用關(guān)鍵
基于大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)營檢測信息系統(tǒng)，關(guān)鍵性在于將各大業(yè)務(wù)線進(jìn)行匯總。在完整而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫中，充分集成分析，通過先進(jìn)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)管理工具，結(jié)合業(yè)務(wù)本身的指標(biāo)和指令，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模型，并進(jìn)行高校的歷史記錄化的數(shù)據(jù)分析，從而實(shí)現(xiàn)智能化報告支持，解決了人力所不能完成的分析，幫助高層及時決策調(diào)整。
4.1 科學(xué)高效的業(yè)務(wù)能力
當(dāng)前先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫管理工具有ETL和OGG，在其全面梳理公司環(huán)節(jié)的同時，通過對其要素的相關(guān)性進(jìn)行檢測，提取各大要素模型化并結(jié)構(gòu)化。最后，在ETL的自動抽取技術(shù)和OGG的數(shù)據(jù)同步技術(shù)下，實(shí)現(xiàn)最有效的企業(yè)檢測業(yè)務(wù)架構(gòu)管理，將各大要素整合，全面推進(jìn)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用水準(zhǔn)和管理水平。
4.2 統(tǒng)籌治理與分析
數(shù)據(jù)中心是數(shù)據(jù)的儲藏室，本身并沒有計(jì)算能力，需要將他們進(jìn)行統(tǒng)籌才可以創(chuàng)造價值。因此，有序的管理和數(shù)據(jù)治理，是需要完善和加強(qiáng)的步驟，只有這樣，集成數(shù)據(jù)庫的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)才能更加完整和準(zhǔn)確。
4.3 系統(tǒng)集成的閉環(huán)流程
數(shù)據(jù)的匯總離不開各大來源的高度集成，這樣才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時性、共享性、和協(xié)同性，才能不“辜負(fù)”系統(tǒng)的高度進(jìn)化。所以，需要主動推進(jìn)業(yè)務(wù)融合，保持?jǐn)?shù)據(jù)唯一性和新鮮度，充分提高他的標(biāo)準(zhǔn)度和穩(wěn)定性，堅(jiān)持ESB等企業(yè)服務(wù)總線技術(shù)，將數(shù)據(jù)交換的樞紐更加統(tǒng)一，維護(hù)好集成架構(gòu)，規(guī)范化企業(yè)體系，實(shí)現(xiàn)完整的閉環(huán)流程管理模式。
5 結(jié) 語
數(shù)據(jù)時代，科技在不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)的集合更有無數(shù)種方式，同樣面臨更多的關(guān)卡，這需要全人類進(jìn)行探索和啟發(fā)，從問題中尋找新出路。
主要參考文獻(xiàn)
