㈠ 中国电信云网集成和数据迁移有什么优势
近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在全国8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。
中国电信集团有限公司副总经理刘桂清介绍，中国电信全面推进云改数转战略，一直高度重视和积极参与全国一体化大数据中心体系总体布局设计，积极响应国家号召，围绕“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”五大要素，加快数据中心布局、算力调度体系、数据流通、数据应用、安全能力建设。
当前“东数西算”工程正式全面启动，将有利于中国电信充分发挥云网融合优势，进一步优化中国电信的算力资源布局，进一步降低数据中心的运营成本，推动信息基础设施布局进一步完善。从算力资源布局角度，全国一体化大数据中心体系建设，将推动业务需求和各类建设条件向八大节点集中，因此将进一步推动中国电信的算力资源向核心区域集约布局，使得资源配置更加精准，资源利用更加高效，有效弥补东部资源的不足。同时，充分盘活西部资源，从降低运营成本角度。一直以来，数据中心的能耗高居不下，2021年11月国家发改委印发的《关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见》将数据中心定位为高能耗产业，以中国电信为例，2021年数据中心耗电达到56亿度，占总耗电量的20%。
此次一体化大数据中心布局要求能源网和算力网高效协同，将在一定程度上降低运营成本；从推动信息基础设施布局角度，全国一体化大数据中心与传统数据中心不同，是将数据中心、通信网、云计算、大数据、人工智能和安全等融为一体，从而构建新型的信息基础设施体系。
中国电信在2020年明确提出，按照“网是基础、云为核心、网随云动、云网一体”的原则，打造云网融合、安全绿色的新型信息基础设施，其核心内容与一体化大数据中心体系的要求完全吻合。
中国电信拥有794个数据中心，机架50万个。按照2+4+31+X的结构进行全国布局，该布局与全国一体化大数据中心的国家枢纽节点的选址、业务定位以及核心集群与城市数据中心的分类高度吻合。其中2指在内蒙、贵州两个枢纽的内蒙古和贵州数据中心园区，定位为全国数据存储备份、离线分析的基地；4为京津冀、长三角、粤港澳大湾区和成渝四个枢纽的布局，定位为热点地区高密度人口高频次访问的视频播放、电子商务等实时要求较高的业务承载；31+X为包括甘肃、宁夏两个枢纽在内的为31省及X个重点城市的布局，重点定位为车联网、自动驾驶、无人机、工业互联网、AR\VR等超低延迟、大带宽、海量连接的业务。
㈡ 运营商如何运用大数据转型升级
据研究显示，大数据在全球的收入快速增长，预期在2012-2017年的复合增长率将达到60%。根据最近一段时间发布的各类大数据投资研究报告进行了初步估算，预期未来超过40%的GDP增量。大数据已经成为与自然资源同等重要的宝贵财富，发展潜力空间巨大。
而电信运营商作为数据的生产者，多年来积累的数据蕴藏着丰富的业务信息和商业信息，价值挖掘的潜力巨大，拥有如此优质的数据基础，使得运营商在企业、行业、社会等多个层面，都会大有作为。
在8月19日召开的中国国际大数据大会上，中国移动副总裁李正茂表示，中国移动已经意识到，大数据将与运营商的通信网络和客户资源具有同等重要的地位。
从企业层面来看，大数据将助力运营商全面提升运营商的精细化运营水平。一是改善用户体验，通过对用户感知的分析，并运用智能交互技术，进一步提升用户体验；二是实现科学决策，通过大数据刻画当前企业发展的状况，预测未来趋势，对企业成本、收入风险等进行精细化管控。
从行业层面来看，目前各行业纷纷加快大数据应用，重构未来的核心竞争力，运营商可利用数据与网络资源优势，聚焦行政管理、医疗、交通、教育等多个行业，在行政管理领域可以辅助提升政策制定、信息发布、事务办理、管理监控等多个领域的效率和设备，在医疗领域患者可通过可穿戴设备向医生发布数据，从而得到更为便捷的医疗服务。医药研发机构可以利用收集到的医学大数据提高研发能力和医疗水平。在交通、物流领域，可实现智能化的运输网络与运力规划，实施交通管理、车队管理等等。
从社会层面来看，运营商依靠多年的数据和平台经验积累，一定会成为提供社会化大数据生态平台服务的有力参与者。在未来，社会化大数据生态平台，将以数据银行的形式存在，平台使用者不但可以享用运营商的各类数据分析服务，使用者数据也可以在这里得到充分共享和流通，不同的商业模式将在这个平台上衍生和繁荣。
李正茂认为，大数据对于运营商转型升级具有重大的战略意义。而中国移动在大数据的具体研发、产业合作与对外应用方面，也进行了一些积极探索和实践。在自主研发方面，中国移动在2007年启动了大云的研发计划，构建了海量存储处理和数据分析和挖掘等核心能力。到目前为止，大云的大数据相关产品已经在17个省市进行了超过100项应用试点和商用，部署规模超过了3000台服务器，在快速响应市场需求的同时也降低了企业运营成本。
李正茂还透露，中国移动在今年成立了苏州研发中心，计划构建3000-4000人的研发团队和运营团队，宗旨就是要进一步完善云计算和大数据产品体系，尽快形成国际一流的云计算和大数据服务能力。
在产业合作方面，中国移动一直秉承开放共赢理念，推动云计算和大数据技术的成熟和产业健康发展。我们构建了大云产业联盟，与技术提供商、集成商、高等院校、政府机构等超过50家单位，在核心模块合作、授权技术服务、应用开发技术攻关等产业不同层面开展了合作。我们还积极参与了国内、国际标准化和开源组织工作，在TMF完成了大数据报告并完成发布，牵头完成了弹性应用计算接口等国家标准的制定。
另外，在大数据对内的研究探索方面，中国移动率先提出了大数据超细分微营销精服务的理念，在客户服务、市场营销等方面，也有不少成功案例。现阶段的工作，更多集中在应对数据规模增长和促进企业不同专业领域数据融合上面，以及不同程度的发挥数据价值。
㈢ 大数据在网络优化中大有可为
大数据在网络优化中大有可为
网络优化是确保网络质量，提升网络资源利用率的有效手段。近年来，随着网络容量的不断提升、网络用户数的不断增加、网络设备的多样化，用新技术和新方法替代传统网络优化手段成为一种趋势，尤其是在大数据分析技术的兴起下，其在网络优化中的作用日渐突出。
网络优化的传统手段
网络优化是通过对现已投入运营的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段，确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。一般而言，传统的网络优化有以下几种方法：
一、话务统计分析法：通过话务统计报告中的各项指标，可以了解和分析基站的话务分布及变化情况，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。
二、DT&CQT测试法：从用户的角度，借助测试仪表对网络进行驱车和定点测试。可分析空中接口的信令、覆盖服务、基站分布、呼叫失败、干扰、掉话等现象，定位异常事件的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。
三、用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。即通过无处不在的用户通话发现的问题，进一步了解网络服务状况。
四、信令分析法：主要针对A接口、Abis等接口的数据进行跟踪分析。发现和定位切换局数据不全、信令负荷、硬件故障及话务量不均以及上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。
五、数据库核查与参数分析：对网络规划数据和现网配置参数、网络结构数据进行核查，找出网络数据中明显的数据错误，对参数设置策略进行合理性分析和总结。
六、网络设备告警的排查处理：硬件故障告警一般具有突发性，为了减小对用户的影响，需要快速的响应和处理。通过告警检查处理设备问题，保障设备的可用性，避免因设备告警导致网络性能问题。
在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率和切换成功率等指标，通过性能统计测试数据分析制定实施优化方案系统调整重新制定优化目标性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。
网络优化亟待创新
当前，随着用户数的不断增长，随着网络容量的不断增加，随着网络复杂度的不断提升，以及网络设备的多样化，网络优化工作的难度正在不断提升，网络优化的方法和手段亟待创新。
首先，网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。传统网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。网络优化的自动化程度较低，优化过程需耗费大量的时间、人力、物力，造成了大量的资源浪费，影响网络问题解决的时效性。另外，优化工程师借助于个人经验对网络数据进行分析和对比，而非根据网络相关的数据综合得出优化方案，存在一定的局限性。
其次，随着我国移动通信事业迅速发展，我国移动互联网发展已正式进入全民时代，截至2014年1月，我国手机网民规模已达5亿。网络结构日益复杂，数据业务已经成为移动通信网络主要承载的业务，用户通过智能终端的即时互联通信行为，使移动网络成为大数据储存和流动的载体。高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，在网络优化工作中引入大数据是非常迫切和必要的。
最后，全球数据信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。对于运营商的网络优化来说，也需要保存各类数据，以便进行用户行为分析和市场研究，通过大数据实践应用提升网络优化质量并助力市场决策，实现精细化营销策略，提升企业的核心竞争力。
面对上述挑战，运营商正尝试进行网络优化工作的创新，尝试在网络优化中引入新技术和新方法。而正在全球兴起的大数据分析技术，开始在网络优化中大显身手。
网络优化拥抱大数据
大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据具有数据量巨大、数据种类繁多、价值密度低及处理速度快的特点，同时具备规模性、高速性、多样性、价值性四大特征。
一般而言，利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。
数据来源和获取—对于运营商而言，通过现有网络可以收集大量的网络优化相关信令资源（含电路域、分组域）、DT测试&CQT测试数据，这些数据大都以用户的角度记录了终端与网络的信令交互，内含大量有价值的信息。如终端类型、小区位置、LAC、imsi、tmsi、用户业务使用行为、用户位置信息、通话相关信息、业务或信令、信令中包含的各种参数值。
设备层包含基站、BSC、核心网、传输网等配置参数和网络性能统计指标（呼叫成功率、掉话率、切换成功率、拥塞率、交换系统接通率等）、客户投诉数据等。
采集到的数据一般而言，经过IP骨干网传输到数据中心，进行存储。随着云计算技术的发展，未来数据中心将具备小型化、高性能、可靠性、可扩展性及绿色节能等特点。
数据存储—网络优化中涉及巨大的数据存储，包括信令层面的数据信息和设备存在的数据信息，这些数据只有妥善存储和长期运营，才能进一步挖掘其价值。传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三项关键技术，推动了云计算的发展和运用。
源于云计算的虚拟资源池和并发计算能力，受到重视。2011年以来，中国移动、中国电信、中国联通相继推出“大云计划”、“天翼云”和“互联云”，大大缓解了数据中心IT资源的存储压力。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。
电信级的大数据分析可实现如下功能：第一，了解网络现状，包括网络的资源配置和使用情况，用户行为分析，用户分布等；第二，优化网络资源配置和使用，有针对性地进行网络维护优化和调整，提升网络运行质量，改善用户感知；第三，实施网络建设规划、网络优化性能预测，确保网络覆盖和资源利用最大化。对用户行为进行预测，提升用户体验，实现精细化网络运营。
网络优化相关的工具种类很多，针对不同的优化领域，常用的工具包括：路测数据分析软件、频率规划与优化软件、信令分析软件、话统数据分析平台、话单分析处理软件等。这些软件给网络优化工作带来了很大的便利，但往往只是针对网络优化过程中特定的领域，而网络优化是一个涉及全局的综合过程，因此需要引入大数据分析平台对这些优化工具所反映出来的问题进行集合并综合分析和判断，输出相关优化建议。
目前，大数据技术已经在网络优化工作中得到应用。中国电信就已经建设了引入大数据技术的网优平台，该平台可实现数据采集和获取、数据存储、数据分析，帮助中国电信利用分析结果优化网络质量并助力市场决策，实现精细化营销策略。利用信令数据支撑终端、网络、业务平台关联性分析，优化网络，实现网络价值的最大化。
总工点评
综合全球来看，对大数据认识、研究和应用还都处于初期阶段。中国三大电信运营商都在结合自身业务情况，积极推进大数据应用工作，目前还处于探索阶段，在数据采集、处理、应用方面仍处于初级阶段。电信运营商在国内拥有庞大的用户群和市场，利用自身海量的数据资源优势，探索以大数据为基础的网络优化解决方案，是推动产业升级、实现效率提升、提升企业核心竞争力、应对激烈市场竞争的重要手段。利用大数据将无线网、数据网、核心网、业务网优化进行整合，可以完整地优化整个业务生命期的所有网元，改善用户感知，是未来网络优化的趋势。
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㈣ 电信行业如何应用大数据
大数据运用的四个类型 运营商运用大数据主要有四个类型。首先，在市场层面，运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度；其次，在网络层面，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；第三，在企业经营层面，可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略；第四，在业务创新层面，可以在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，为企业创造新的价值。这样，大数据将助力运营商实现从网络服务提供商，向信息服务提供商的转变。 由于大数据产业具有强烈互联网特征，现有的运营模式很难帮助运营商实现大数据产业的迅速发展，这是因为，对于大数据产业，运营商传统的金字塔式的组织结构已经过时，传统架构的信息系统及组织架构已无法应对海量数据和创新型应用，那种由上而下的运营模式无法更接近用户的需求，显然已经阻碍运营商自身大数据产业的纵深发展。根据市场需求，运营商必须全面转向以客户和消费者为中心的运营体系，重新梳理企业的经营模式和组织架构，这就是模式的创新，大数据产业发展要求运营商实现管理经营和市场信息系统完美对接，新型大数据应用必将助力运营商向信息服务模式转型。 面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。 根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。 直面数据分析挑战 当然，海量数据的出现、数据结构的改变，也给运营商的大数据管理及分析带来了挑战，一是由于多种业务的发展、市场需求的变化和网络规模的扩大使得运营商大数据迅速的增加，这增加了运营商大数据存储和处理的难度，使得现有数据仓库无法线性扩容，这表明传统的数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据；二是由于新型大数据服务不同于传统通信业务分析特点，需要对内容等非结构化、大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析，传统的架构和数据仓库处理已不能满足新的信息服务需求。因此，运营商需要建立新型大数据中心，来存储、分析和处理海量数据，必要的投入是必不可少的。 大数据产业出现和发展是现代信息技术与互联网时代海量信息的发展到一定阶段的必然结果，大数据应用将是海量数据、现代信息技术与各种社会应用的一次化学反应，必将对当今社会的信息技术、商业模式和相关的法律法规产生深刻的变革。
㈤ 运营商迎来大数据时代 管理和分析是大挑战
运营商迎来大数据时代：管理和分析是大挑战
大数据不是新的概念，在移动互联网发展起来后，数据增长速度加快，整个产业压力突出，传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求的背景下，大数据成为近年来的热点。对运营商来说，数据爆发性增长后，带来的收入并未改观，因此，运营商面临着数据流的附加值被互联网公司赚走的挑战，同时面临沦为管道化的尴尬，如何利用好运营商手中的大数据，成为需要面对的问题。
运营商面临数据管理和分析挑战
易观国际分析师黄萌表示，大数据发展时间不长，随着云概念和3G的深入发展，运营商数据压力增大，同时IDC扩容，偏向以存储为主的云服务业务。
运营商新业务的涌现，导致数据暴增。信令数据、互联网数据其规模已经达到数百TB,甚至PB规模。此外，据EMC数据计算事业部大中国区总经理刘伟光介绍，数据的价值除了与数据规模相关，还与数据处理周期成正比关系。也就是，数据处理的速度越快、越及时，其价值越大，发挥的效能越大。而除了分析传统结构化数据外，随着新增值业务拓展，运营商对实现跨结构化、半结构化、非结构化数据进行高效分析有着愈发强烈的诉求。
而运营商面对海量数据和数据结构的变化，不仅是成本，还有管理和分析的挑战。黄萌认为，运营商相对互联网企业有优势，具有雄厚的资源和庞大的IDC集群，拥有电信级的运营网络，具有保证大数据实时、畅通传送的能力，同时具有网络资源和运营能力。而相对互联网企业劣势的地方在于上层应用，尤其是在Saas层面。
大数据有待深挖掘
南京邮电大学卢扞华教授认为，大数据时代主要是对技术的综合运用和对数据的深度挖掘。对运营商来说，大数据带来的机会大于挑战。运营商有自己的网络，积累了大量非常有价值的数据，可以进行客户分析。利用网络收集数据，对运营商运营方式的改变是个机会。
真正实现精准化营销和精细化运营的秘诀就在于如何利用好运营商手中的大数据。海量话单、信令、互联网数据本身就是一笔宝贵的财富。利用好这些数据，充分、及时地对这些数据进行深度分析挖掘，不仅可以进一步提升服务质量、提高客户忠诚度、挖掘新商机、增加收入，还可以通过优化资源配置、减少浪费来提升运营效率，有效降低运营成本。
此外，电信运营商信息化实施比较早，本身大数据积累的也多，例如以前的日志信息，包含用户信息和设备信息，可以进行挖掘使用。运营商越来越重视对数据的挖掘，可以获得未来开发业务和开拓市场的机会。另一方面，分析结果不会涉及隐私，管理好了可以更少产生法律纠纷。此外，电信运营商通过数据分析还可以提供面向社会的信息应用。[page]
卢扞华教授认为，大数据是对技术的综合应用，要有开放、融合、服务和创新的心态，大数据可以为运营商创造另一片天地。例如一个大数据的应用通过收集数据，对大量图片进行分析，最终形成一个场景图。这就是对数据分析、统计技术、图片处理技术和人工智能合成技术的综合运用。据悉，南邮正在开发这方面的应用。
据了解，目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域，已经随着市场的需求诞生了很多新的大数据实时分析的项目。目前，大数据主要应用在运营商的"信令"系统分析上，此外，运营商还可以通过"用户行为分析"系统，进行精准营销。运营商还提供IDC服务，通过"云"中心的方式为互联网企业提供服务。
对公市场前景巨大
黄萌表示，单批、单次数据爆发性增长，对其进行的可知的时间处理能力是关键点。对运营商来说，IDC服务在对政府和高校、企业等非个人业务市场上前景巨大；对于个人业务，运营商刚开始做，由于回收投资较慢、离散性强，现在主要是针对个人精准运营的业务。智能管道方面，运营商正在基于大数据平台进行流量分析，但是落地的项目少。
据介绍，运营商大数据战略还不太明晰，但是有了一些建树。去年十月份中国移动开始做的"大云"、数据管理系统和平台，覆盖很多园区、学校，2.0技术比1.0技术大幅提升；中国联通2010年开始对企业提供IDC服务，截至目前，营收超20亿元（人民币）；中国电信2011年成立云公司，尚无实体业务，IDC托管规模相对联通小很多。
据电信专家韩少敏介绍，数据类型分为非结构化数据和媒体流，运营商开展大数据分析面对的问题主要是硬件能力。数据一方面是纵向关系，比如"信令",采用水平分隔数据的方式就可以，按照时间段分别存储分析。此外还有横向关系，需要垂直分隔，由于查询复杂，需要引入真正的算法去做。韩少敏认为，目前掌握这方面能力的人才奇缺。并且，运营商在分布式数据库方面少有进展。而从应用角度，大数据一方面用作于统计分析，建数据仓库，其次还有非文本查询，现在大多数数据库公司可以做以上两个方面，而对于关系型数据共享层面，目前还做不了。
中国联通在IDC服务方面走在三家运营商前面，其面向企业提供服务，目前通过按关系水平分隔的方式，将数据集中起来，但是一旦到关系型数据的共享层面，因为没有数据模型，找不到底层的数据库血缘，目前的方案无法解决问题。但是运营商目前做这些数据积累，可以为将来发展提供机会。
刘伟光认为，对于运营商来说，大数据等于大价值。对于IT企业，大数据等于大机遇。通信行业需求从来都是IT技术发展的重要推动力，谁能得到通信行业客户的认可，必然会在大数据领域大有作为，进而成为大数据解决方案的领先者、领导者。
㈥ 当前我国大数据在互联网金融电信等领域的应用占比超过多少
当前我国大数据在互联网金融电信等领域的应用占比超过77.6%，我国大数据在互联网金融电信等领域的应用占比超过77.6%大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
㈦ 大数据时代电信运营商应该采用的运营策略
大数据时代电信运营商应该采用的运营策略
最近几年，大数据在人们视野中出现的频率越来越高，继而也引起人们的关注。国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告，将其比喻为“未来的金矿”，国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略，作为通信行业的主要参与者和推动者，电信运营商在大数据的时代下开始试点了大数据系统的建设与应用，以充分挖掘企业的数据资产价值，创造新的利润点。
大数据是什么？
关于大数据的定义业界并没有给出一个准确的定位，研究机构Gartner把大数据定义为是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；维基百将大数据定义为无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合；《著云台》的分析师团队认为，“大数据”通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据时代电信运营商应该采用的运营策略是什么？
1、优化网络：利用大数据分析，可突破传统的智能网优以CDT和MR数据为基础，通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；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，有效统计热点地区的人群出现概率，并进行基站资源配置的优化，提高了资源使用效率。
2、精准营销：中国电信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，为保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析服务；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。
3、深度拥抱大数据:大数据的时代已经来临，因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。电信运营商应针对不同的应用场景选取合适的技术进行大数据建设，在集团和省公司层面分别指定部门统一组织开展整个集团和省公司层面的大数据规划，在规划的指引下，实现大数据建设与应用的全面统筹，包括：清理分散在各部门中的数据资产，开展应用规划，明确应用建设与运营分工，建设运营商集团和省公司层面统一的大数据基础平台等。
4、精细运营：天津网站建设-文率科技建议电信可以使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务。如：针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而有抢占市场的先机。
5、客户维系：分析用户的终端所支撑的系统，然后向客户推荐比客户目前使用系统更好的系统，如:客户目前使用的终端是支撑的是3G，那么我们可以向客户推荐比3G更好的4G，继而提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。
在大数据的时代止步不前的话只能走向灭亡，天津西青网站建设http://www.xiangrisheng.net 发现在大数据的时代下中国联通建立了用户上网大数据分析系统，利用收集的用户上网记录解决用户透明消费问题, 并使用其中的数据做客户的精细化营销；中国移动建立网络资源的大数据系统，改进对用户专线提供的速度，建立微营销大数据分析系统，实现定向精确营销、差异化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。
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㈧ 海南电信校招本科进云网维修工程师吗
海南电信校招本科进云网维修工程师。根据查询相关公开信息显示，中国电信海南公司省公司本部招聘大数据应用挖掘工程师、IT研发工程师、大数据产品经理、云业务经理、IDC项目经理、项目实施经理、技术经理、云网维修工程师、网络安全维护工程师、5G核心网络维护工程师等工作岗位。
㈨ 什么原因导致中国电信大数据保护
通信行程卡出现数据异常的情况。
通信行程卡出现数据异常的情况，通常都是因为服务器崩溃导致的，可能是因为访问的人数增多所导致的异常，出示行程码时，通信大数据行程卡显示应用服务异常，无法使用。