大云大数据

Ⅰ 大云物智是什么

也就是云计算、物联网、大数据、人工智能。虽然应用中这四个领域和移动互联网密不可分，但作为新兴概念来说，移动互联网已经不是科技发展方向了。

四个概念可以产生巨大的想象空间，但对于真毁谨正可以落地的应用来说不多，场景化的商业智能算是目前来说比较新颖的。人工智能是智能化的目标技术，科学技术含量比较高；大数据芹正和云计算是信息化普及应用的主要技术手段。

人工智能是计算机科学的嫌余悔一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

Ⅱ 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。

Ⅲ “大云平移”是什么意思

云平移就是；大数据、云计算、平台化、移动化。

Ⅳ 苏小研(中移(苏州)软件技术有限公司)这个公司怎么样

挺好的。

中移（苏州）软件技术有限公司（简称中移软件）是中国移动通信集团有限公司2014年注资成立的全资子公司（对内也称中国移动苏州研发中心），规划占地约480亩，总建筑面积36万平方米，建成后研发人员规模将达4500人。

公司目前正处在快速发展阶段，现有员工规模超1200人，人员梯队高素质、年轻化、多元化。平均年龄29岁，其中研发人员占比超过85%，硕士研究生及以上学历员工占比超过70%，从海外引进高端人才30余人，社招员工多来自于国内外知名高科技及互联网企业。

公司聚焦云计算、大数据、IT支撑系统三大领域，坚持“重产品”、“强方案”、“拓生态”、“深运营”，以打造核心产品为基础，以提供整体解决方案为核心，构建开放生态环境，探索运营支撑服务新空间。

在政府、金融、教育、交通、制造等行业实现良好的产品销售，成功拓展中国移动一级私有云、上海市政务云、苏州高新区政务云、工商银行金融云等项目；舆情通、ETL、oNest等产品进入了中央国家机关软件采购清单。

目前，云计算、大数据已完成基本的产品布局，大云系列产品已更新到4.0阶段。同时积极推动NFV/SDN下一代移动网络、超融合一体机、人脸识别系统、人工智能算法体系等重点产品和技术研发工作。

在中国移动集团的指导下，公司积极发挥产业集聚效应，与华为、Intel、浪潮分别成立联合实验室。大数据创新基地正在加紧建设中，该基地预计年孵化项目近百个，未来将全力服务地方产业转型发展。

公司自成立以来，一直积极围绕云计算、大数据开展技术研发，推进开源合作、加快资质认证，增强核心竞争力。在主流开源项目贡献显著，目前OpenStack社区贡献国内前五，成为全球黄金会员和董事会成员，荣获全球第五个、中国首个OpenStack SuperUser。

资质方面，现已获得一系列资质认证，包括国家高新技术企业、国家软件企业、信息安全服务、CMMI-3、信息系统集成二级、ISO9001、 ISO27001、ISO14001、SA8000等。

面向未来，我们将坚持走科研企业的道路，更加注重原始创新和核心关键技术突破，加快建设具有国际竞争力的技术产品新体系。

努力强化自主研发，打造优秀产品和解决方案，树立市场意识，强化产业合作，从区域出发，走向全国，走向世界，努力朝着“成为国内领先、世界一流的IT服务提供商”的目标奋进！

Ⅳ 布局5G云时代“移动人”都做了哪些准备

随着 科技 的进步、互联网的迭代更新，全球信息产业也得到了爆发式发展，传统的数据分析技术已经越来越无法应对当下密集海量的数据处理需求，在这样的时代背景下，作为一种新型互联网数据分析业务，云计算应运而生。中国移动也紧跟信息发展的脚步，发展云计算产业，布局未来，致力于为用户打造超一流、先进的数字化生活，并在支撑各行业企业智慧经营和服务提升方面做出了重要贡献。

20年苦心准备，中国移动谱写5G云时代新篇章

20年来，中国移动坚持发展云计算产业，力求与业界伙伴共同打造云计算生态体系，利用云计算的技术、产品和理念，创新商业模式滑肢慎和运营模式，助力 社会 各行各业数字化转型进程。在5G高速发展的时代，云计算已成为产业数字化转型、智能化升级的重要引擎，也是中国移动布局5G+的重要战略目标。

进入21世纪，随着互联网应用的深入普及和技术手段不断优化革新，“云计算”概念被正式提出，并成就了互联网时代信息技术产业的第三次革命。中国移动公司在第一时间参与到云系统的筹划及建设工作中，并于2007年研发了拥有完全自主知识产权的“大云”平台，即以大数据和云计算为核心能力的新一代IT平台，正式开始了云计算、大数据的研究和应用。2010年，中国移动发布“大云1.0”版本；2014年成立苏州研发中心；同年6月，中国移动推出“移动云”，并于2015年4月启动商用，正式建立起国内最完整的云计算和大数据产品体系。2017年，中国移动发布“大云4.0”版本，积极布局云计划领域，该平台包含云计算、大数据技术和平台产品，拥有26项核心产品，能够实现在大IT技术架构下的全新平台、服务和生态构建能力，为各行业提供公有云、私有云、混合云、专有云、行业云总体解决方案。

2019年，中国移动制定了移动云三年内进入国内云服务商第一阵营的发展目标，计划三年投资总规模在千亿元以上，并推出了共享云资源，开放云市场的移动云“万象计划”；同年，中国移动正式发布面向5G时代的战略级产品——大云5.0，包含行业云、行业智能应用、超融合一体机、电信云、下一代网管等产品与解决方案，与5G、人工智能、物联网等信息技术紧密协同，在互联网+时代，为客户提供一体化新型服务能力，助力行业数字化创新。

构建云时代，“移动人”都做了什么？

刘卫军 ——中国移动“云改转型”路上技术创新的领航者

刘卫军，2012年加入中国移动，就职于中国移动研究院，从事大云弹性计算产品的设计与研发工作，2014年加入中国移动云能力中心，为中国移动“云改转型”各项能力快速提升和云能力中心云计算技术自研能力的积累做出了卓越贡献。

云改前，刘卫军就对重大问题攻关亲自挂帅，信敬进行技术研讨、产品研发、项目进展跟踪，并带领团队学习技术前沿知识，并在云业务领域创造了多项佳绩。一是顺利完成了大云产品基础构架的全面升级，建立起包括计算、存储、网络在内的自研产品体系，并广泛应用于内外部项目，带来巨大经济效益的同时节约了大量成本。二是自主开发海量资源管理技术，并在IT私有云项目中得以应用，构建了世界上最大的OpenStack资源饥晌池，突破了此前的单集群管理瓶颈。三是圆满完成中国银行IaaS业务技术支撑项目承建交付。在刘卫军的带领和影响下，团队共同推动中国移动云计算技术地位迅速提升，云能力中心在主流开源项目中也有显著贡献。

在中国移动启动“云改”战略期间，刘卫军带领团队在短短3个月内完成了移动云84款新增产品自服务平台研发、业务产品及计费对接联调，实现多云订购运营的标准化流程；同时完成多款华为合营云、阿里转售云、网络转售云产品上线，在此之前（自2013年至2019年），移动云自产品存量数仅为39款，为中国移动“云改”战略元年的业务发展迈出了坚实的第一步。疫情期间，刘卫军不忘初心，坚守岗位，科学安排、全力保障疫情期间各项工作的顺利开展和移动云资源池的建设上线。

刘文斌 ——身耕技术发展一线，以工匠精神推动云化进程

刘文斌，在任职于中国移动信息技术有限公司宁夏中心经营分析室经理期间，刻苦钻研、开拓创新，用工匠精神攻克了一座又一座技术高山，于2019年2月被中央文明办评为奉献类“中国好人”。

自1999年参加工作以来，刘文斌先后负责完成了40多个IT项目的建设，具备丰富的业务规划和维护实验经验。随着“互联网+”5G时代的到来，刘文斌充分发挥自己在专业技术方面的特长，刻苦钻研云计算、大数据等新的IT技术和架构。在他的牵头带领下，完成了宁夏公司互联网化客户关系管理系统和计费账务系统的云化改造等一系列核心IT支撑系统的规划实施及上线工作，实现了宁夏公司核心业务支撑系统由传统架构向互联网云化架构的飞跃。

刘文斌不忘初心的工匠精神，使他带领团队取得了优异的成绩，《构建X86构架的云化BOSS建设和运维体系》获得宁夏通信行业第八届管理现代化创新成果一等奖。在他的带领下，互联网化客户关系管理系统比预计工期缩短一半时间成功上线，成为中国移动集团内第一个完成长市漫一体化改造的省份，和第一个实现计费账务系统全云化改造的省份。

“云计算是虚拟化的关键，也是中国移动网络智能化的技术基础，更是中国移动业务生态化的关键能力、运营智慧化的使能手段。”中移动副总裁李正茂说。在云计算的道路上，“移动人”们攻坚克难，积极 探索 ，勇敢创新，为推动云计算的发展贡献着自己的力量。

5G 云时代，未来可期！

随着网络基础设施的建设和5G的大幅提速，云储存、云计算、云处理的云技术市场空间越来越大，云时代的未来正在向我们招手。在5G万物互联的时代下，中国移动在云计算产业方面，也将继续依托于自身行业领先的技术，进一步整合大数据和人工智能技术，坚持发展与创新，积极发挥行业影响、促进产业合作，为数字化 社会 生活提供更加全面的服务。

Ⅵ 2019年至今在中国移动的大数据建设中处于什么阶段

2019年至今在中国移动的大数据建设中处于全面融合阶段。根据相关信息查询，2019年至今，这期间中轮首国移动进入第三代大念高云OS操作系统，即5G+AICDE，超大规模对标业界标杆，实现全面融合，实现超越。腊高数

Ⅶ Hadoop，大数据，云计算三者之间有什么关系

大数据和云计算是何关系?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据、hadoop及云计算之间到底是什么关系呢?

大数据开发入门 课程：hadoop大数据与hadoop云计算，Hadoop最擅长的事情就是可以高效地处理海量规模的数据，这样Hadoop就和大数据及云计算结下了不解之缘。先介绍与大数据相关的内容，然后讲解Hadoop、大数据以及云计算之间的关系，使读者从大数据和云计算的角度来认识Hadoop。

正是由于大数据对系统提出了很多极限的要求，不论是存储、传输还是计算，现有计算技术难以满足大数据的需求，因此整个IT架构的革命性重构势在必行，存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。分布式存储架构不仅需要scale up式的可扩展性，也需要scale out式的可扩展性，因此大数据处理离不开云计算技术，云计算可为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，大数据技术与云计算技术必将有更完美的结合。

我们知道云计算的关键技术包括分布式并行计算、分布式存储以及分布式数据管理技术，而Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源平台，包括并行计算模型MapRece、分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，这些项目都使得Hadoop成为一个很大很完备的生态链系统。目前使用Hadoop技术实现的云计算平台包括IBM的蓝云，雅虎、英特尔的“云计划”，网络的云计算基础架构，阿里巴巴云计算平台，以及中国移动的BigCloud大云平台。

总而言之，用一句话概括就是云计算因大数据问题而生，大数据驱动了云计算的发展，而Hadoop在大数据和云计算之间建起了一座坚实可靠的桥梁。东时java大数据培训培养能够满足企业要求的以java web开发技术为主要能力的工程师。完成学习后的工程师应当胜任java web开发工程师、大数据开发工程师等职位。

Ⅷ 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。

Ⅸ 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。

以上是小编为大家分享的关于大数据在网络优化中大有可为的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅹ 寿险公司应用"大云平移"技术

大云平移下的移动通信
在演讲中，多次提到了“大、云、平、移”这四个关键词，所谓的大云平移就是大数据、云计算、平台化、移动化。”我觉得在城市建设当中，以大云平移为技术手段。如今物联网的发展迅速，智能城市的构建离不开大云平移。“参与此次电脑大会，常洁坦言是为了移动通信对构建智能城市增添一份力量”我之所以来参与这个平台来做交流，主要是大多数人会认为移动通信就是建网络，把WIFI、3G、4G网络建立起来，这是主业，但不只包括这些。移动运兆颤营商一直以来具有一个先天的优势：聚合大量用户，用户与运营商之间存在着信任的关系。这对与智能城市的构建具有重要意义。“
对于政府部门来说，无论是中移动、中电信，都是作为政府的合作伙伴。移动运营商在构建智能城市中扮演者一个及其重要的角色，在建设网络的基础上，进行系统的集成，累积一定的数据，从而达到信息共享。“怎么实现信息共享呢?用移动通信的技术把人和物、物和物，从而让信息共享，甚至包括未来可以做数据分析、数据预测等。对于监管部门来说，可族稿败以了解整个市场的变化趋势。因为移动通信技术无处不在的特点，一旦被连接之后，就会有数据，有数据就有分析，就可以做一些预测。经过这样一个闭环得出的分析结果，得到专业人士的建议，都有助于社会的发展“常洁坦言道。

扩展阅读：【保险】怎敬坦么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"