运营商云计算大数据分析

㈠ 大数据和云计算的关系

大数据与云计算的概念

大数据

指无法在一定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，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。

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。

大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。

云计算

是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。

大数据与云计算的联系

大数据与云计算经常联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。

从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前，从而造成了人们的困惑。

大数据注重的是数据分析，云计算是偏向计算机软硬件架构与应用。大数据方向需要有一定的数学基础，如果数学不是很好，这个学习起来比较吃力。云计算需要计算机技术能力较强。两个方向应该来说都需要良好的数学基础和编程基础。

大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。

总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这二者起到相互依存，互相促进的作用。

㈡ 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，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：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。

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㈢ 运营商应积极培养大数据分析能力

运营商应积极培养大数据分析能力
目前，电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段，缺乏大数据分析竞争优势。因此，运营商必须逐步建立起基于云计算的大数据处理系统，积极培养网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力，形成核心竞争力。

网络运营大数据分析助力提升网络质量。运营商的网络运营大数据来自其运营支撑系统，通过对网络运营大数据的分析，运营商一方面可以进行带宽资源的实时动态分配，缩短信令分析的响应时间，从而提升电信网络端到端的服务质量和网络资源的最优化配置；另一方面可以进行业务流程优化，提高电信运维质量，提升电信运营管理效率，从而可以有效降低电信网络运营的管理成本和运维成本。
用户业务大数据分析旨在精细化运营。运营商通过对用户的位置、时间、职业、年龄、业务偏好、业务流量及所需带宽等进行关联分析，实现对用户业务流量的甄别和用户级的网络资源控制，细分用户业务流量，将数据流量与用户、网络资源相匹配。通过用户业务大数据分析识别用户行为习惯和用户偏好，从而为用户提供个性化、差异化的电信服务，提高电信用户黏性和忠诚度，挖掘新的业务机会，实现电信业务流量价值的最大化。
构建新的电信业务模式和商业模式
大数据分析将催生新的电信业务模式和商业模式。应用大数据分析用户的电信业务数据，深度挖掘用户需求，构建新的电信业务模式，形成能够满足用户需求的电信业务，进行电信业务关联推荐，实现电信业务的精细化营销和拓展。互联网的关联推荐技术是电信运营领域业务拓展的一个借鉴，例如，运营商可将用户资源中的商家电话按商品进行细分，个人用户拨打某商家电话就视为用户对该类商品有购买需求，从而可以有效地找到此类商品的目标客户。运营商可以利用基于云计算的大数据分析系统自动找到与该类商品相关联的其他商品并推荐给该用户。一方面给电信用户购买商品提供了便利性，另一方面可以帮助其他商家实现精准化营销，而电信运营商可以增加后向广告收入。

㈣ 大数据和云计算哪个好

大数据和云计算大数据好。

首先，大数据和云计算在技术体系结构上有非常紧密的联系，二者都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过云计算专注于服务，而大数据则更注重数据的价值化，在应用端二者的区别还是比较明显的。

而大数据的从业领域会更广泛一些，在工业互联网的推动下，未来大量的传统行业也需要大数据人才。

从大的层面来看，云计算对于计算机网络、操作系统和开发能力的要求会比较高，需要初学者具有一定的动手实践能力，而学习大数据则需要具有一定的数学基础，数学基础对于在大数据领域发展具有比较重要的作用。

从就业的角度来看，当前云计算和大数据领域的就业岗位都比较多，由于云计算的就业岗位主要集中在IT互联网行业。

相对于云计算来说，大数据领域有不少岗位的就业门槛还是比较低的，入门也比较容易，比如数据清洗、数据呈现等岗位对于从业者的要求就相对比较低。

具体说说大数据的就业前景：

1、国家政策支持力度大，大数据加快落地，产业规模愈加增大。

2、大数据覆盖全行业，未来将在细分领域进一步发展，还将提供更多就业机会。

3、大数据行业人才稀缺，目前人才缺口达百万+。

㈤ 大数据和云计算是什么关系_如何理解云计算与大数据之间的关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ElasticMapRece”演示了如何利用CloudElasticComputes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值销亏喊的。此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

数量_数据量

种类_不同类型的数据

速度_系统中的数据流率

价值_基于其中包含的信息的数据价值

准确性_数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。

大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对亏野于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题空好。

混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

保护大数据免受高级威胁。

云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

数据

容量

可扩展性

安全

隐私

数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化