行业背景
电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。
商业机会
改善用户体验
?分析用户行为，改进产品设计；
?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀；
优化网络质量
?分析流量、流量变化，调整资源配置；
?分析网络日志，进行网络优化和故障定位；
?合理给各类业务分配带宽及优先级等；
助力市场决策
?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段；
业务创新
?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，帮助企业盈利；
?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导；
面临问题
系统分散建设，难以实现资源和应用共享
?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重
复开发、各类专家资源无法共享等情况；
数据分散存储，标准化程度低
?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难；
?统一管理难度较高；
以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求
?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高；
?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理；
?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求；
大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用
?如何建立商业模式？
?如何解决用户隐私保护问题？
方案架构
针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。
应用层
模型层
数据层
物理层
业务应用
话费详单查询系统解决方案
针对话费详单公众查询查询业务，系统设计上要满足海量历史数据的获取和存储，同时也要满足大并发量的查询和检索。针对海量详单查询系统的架构设计如下：
话费详单公众查询系统特点:
查询数据和生产去耦合，生产数据中转之后进行处理
借助曙光XData 大数据处理平台，实现数据高效导入和查询及处理
大数据处理平台线性扩展架构，能够面对数据量增加和查询量增加而轻松扩展
电信流量业务DPI 系统解决方案 目前流量业务管理存在诸如：
用户感知差，P2P 滥用基站资源的有限带宽资源，高峰时段用户感知差，基站维护和增建，网络优化缺少依据。安全威胁多，黄色、暴力、反动等不良内容充斥网络 ，被黑客控制的僵尸网络主机。快速蔓延，安全隐患严重 ，DDoS 攻击手段日新月异，攻击行为泛滥且难于防范。运维管理困难，疲于应付各种事件和问题，各个系统无规则迭加部署 ，众多的离散系统，无法统管理，网络的可用性和可维护性面临挑战。需要统一的系统对网络应用监管，实现业务的保值到增值，而现如今面对业务多样化，数据泛滥的系统，大数据理念给我提供优良的解决方案。电信流量业务DPI 系统解决方案架构如下：
汇聚分流设备
大数据处理区
数据采集清洗
应用区
用户分析
网站分析
热点基站分布
网元p2p 监控
病毒，攻击溯源
不良信息过滤
用户访问日志
审计共享接入数据
分析
Web 营销推送
电信流量业务DPI 系统解决方案特点： 采用高速设备直接从骨干网络抓取数据
曙光XData 大数据平台能过应对大规模流量做近实时的分析，感知整个网络状态,
优化网络运行
开发的大数据平台能够支撑多种应用的开发
在应对海量数据处理、并发，大数据平台由于传统的关系数据平台，更加适合DPI
业务处理
基于开放架构，高性价比的解决方案
方案价值
电信行业当前面临的数据挑战和新业务运营的压力，电信行业大数据能够充分发挥出数据的价值，在流量深度感知，新业务开发，传统业务增强方面，具有高性价比，易于管理和扩展等特性，效果显著，为运营商在移动互联网时代快速发展增加引擎动力。
浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已， 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业 的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三 个层面来展开：
行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。 商业机会 改善用户体验 ?分析用户行为，改进产品设计； ?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀； 优化网络质量 ?分析流量、流量变化，调整资源配置； ?分析网络日志，进行网络优化和故障定位； ?合理给各类业务分配带宽及优先级等； 助力市场决策 ?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段； 业务创新 ?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，帮助企业盈利； ?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导； 面临问题 系统分散建设，难以实现资源和应用共享 ?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重 复开发、各类专家资源无法共享等情况； 数据分散存储，标准化程度低
?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难； ?统一管理难度较高； 以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求 ?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高； ?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理； ?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求； 大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用 ?如何建立商业模式？ ?如何解决用户隐私保护问题？ 方案架构 针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 应用层 模型层 数据层 物理层
企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算
大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指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。大数据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的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述
1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。
关于移动运营商在大数据方面的应用及策略 发表时间：2017-10-11T15:22:24.220Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第11期作者：白雪伟 [导读] 随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长。 中国移动通信集团广西有限公司 530000 摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。 一、大数据的优势特征和不足之处 1.大数据优势特征 大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体 主要体现在以下几方面： 第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。 2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战 第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重 二、移动运营商在大数据方面的应用 1、提升网络服务 优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。 基于用户行为信息 为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。 三、移动运营商在大数据应用上的发展策略 1.应用大数据协助内部运营 利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。 2.向大数据转型、开展新的业务模式 移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。 三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例 大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。 广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。 首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到
走出IDC的密雾-亲密接触之后的诉说 范式篇之一:HP IDC---电信行业解决方案 范式篇之一:HP IDC---电信行业解决方案 新技术的迅速采用和应用的迅猛发展，推动电信行业蓬勃发展。惠普公司一直密切关注电信行业的发展，并与电信行业保持着良好的合作关系。在参与管理和维护日益复杂的电信网络过程中积累了丰富的经验。目前能够提供包括从电信级设备到系统整体设计，以及运营维护的全面解决方案。HP已有数十次大型IDC建设的实践，业务范围从行业应用到企业应用一直到客户端应用。其电信行业解决方案已应用于中国电信、网通的建设中。 一、方案简介 该系统建设目的是为xSP及企业提供网上应用基础平台，包括Internet接入、IP/域名的申请、网络管理、主机管理、安全管理、报表系统等。对于IDC运行商来说还包括客户管理数据中心的资源管理机房管理、工单管理、系统操作管理、用户服务系统及报表系统等一系列办公自动化系统。预装应用软件包括：惠普办公自动化系统和惠普统一消息系统。 二、体系结构 数据中心的体系结构包括以下四部分： 1.传输和接入网络 设备主要由HP的合作伙伴提供,由HP网络服务事业部网络设计专家负责设计及实施。该层次化模型网络分为三个层次：核心层、分发层和接入层。核心层形成主干网（骨干网），提供高性能、无阻塞高速通道。分发层形成主干接入网，提供到高速主干的接入。而接入层则提供对用户接入的接口，可比作一般公路。这样整个网络就具有很强的灵活性、高效性和可靠性。 由于使用了层次化模型，形成了开放的系统，可以最大限度地使用网络设备的有效性。例如路由协议“RIP”，采用层次化模型后，在网络出现故障时路由可以迅速地收敛，而不采用层次化模型，路由收敛会很慢，甚至无法收敛导致网络不通。 可靠性也在系统设计时得到加强。电源的冗余、模块的冗余、设备的冗余、线路的冗余、处理器的冗余、协议的冗余处理等共同构成了网络的可靠性。 可扩展性是指网络升级或改造的方便和稳定性，也由于使用层次模型得到了体现。使用层次化模型，当增加一个节点时，只须在相应的层增加一个网络设备即可，加上地址和命名的层次化设计就使之更加简单方便，而且不影响其他部分的网络。 可管理性体现在故障诊断和网络维护的简易性上。使用层次化模型，使网络抽象化后，能方便地定位故障所在。 安全性几乎是所有敏感数据的网络管理人员都关心的问题。层次化模型本身能从网络的层面实现安全性。层次化模型将性能和安全检测合理地进行了搭配。在各个网络层次采用不同的安全控制机制和技术。清晰地划分地址、数据流和用户应用，体现了安全性的实现。 2.网络和系统管理 系统采用HP的Openview作为管理数据中心服务体系的平台和基本架构。HP的Openview 提供了网络服务、Web服务和应用服务管理功能。 采用网络和系统管理确保网络和系统的正常运行，确保操作性能满足要求并使各系统达到最佳效果，并且采用集成化的网络系统管理系统将所有的监督和控制功能集中在一起。 3.应用及业务服务系统
西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日
科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语
目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)
摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘
安恒信息电信行业I DC安全增值服务解 决方案
电信行业IDC安全增值服务解决方案 方案概述 安全现状分析 随着互联网的发展，金融网上交易、政府电子政务、企业门户网站等各类基于HTML文件格式的信息共享平台越发完善，深入到人们生活中的点点滴滴。然而WEB服务方式在给用户提供方便快捷的同时，针对WEB业务的攻击亦在迅猛增长，类似网页被篡改或者网站被入侵等安全事件频繁发生，不但严重影响了组织的形象和信誉，有时甚至会造成巨大的经济损失，或者严重的社会问题，严重危及国家安全和人民利益。一般应用安全威胁分为信息篡改、拒绝服务攻击、信息泄露三类。 1.信息篡改 组织对外服务应用系统作为“组织形象”的标志之一，常常是一些不法分子的重点攻击对象。尤其是大型门户网站一旦被篡改（加入一些敏感的显性内容），常常会引发较大的影响，严重时甚至会造成政治事件。 另外一种篡改方式是网页挂马：网页内容表面上没有任何异常，却可能被偷偷的挂上了木马程序。网页挂马虽然未必会给网站带来直接损害，但却会给浏览网站的用户带来损失。更重要的是，政府网站一旦被挂马，其权威性和公信力将会受到打击，最终给电子政务的普及带来重大影响。
1.拒绝服务攻击 对企业、公众提供在线服务，已经成为组织对外服务应用系统的重要功能之一。这些服务一旦受到拒绝服务攻击而瘫痪、终止，对业务的正常运转必然造成极大的影响，可能会造成经济损失，严重时甚至会影响社会稳定。 1.信息泄露 在线业务系统中，总是需要保存一些企业、公众的相关资料，这些资料往往涉及到企业秘密和个人隐私，一旦泄露，会造成企业或个人的利益受损，可能会给单位带来严重的法律纠纷。 除此之外，在IDC特定的环境中，数据在传输过程中存在被监听、被窃取、被破坏等风险，最终导致信息篡改、信息泄露等；也容易遭受ARP欺骗、IP欺骗等网络层的攻击，导致业务系统无法正常工作，可能造成严重的经济损失以及公众信誉度。 由于中国IDC行业特有的业务模式，导致其网络安全需求不一致，这使得目前IDC机房网络安全出现以下情况：某些IDC用户没有任何的安全防护措施，最好的状态是部署了网络防火墙，同时在其服务器上安装了杀毒软件。但是，仅仅是网络防火墙和杀毒软件并不能对SQL注入、跨站脚本、网页篡改、信息泄露、拒绝服务攻击等网络层和应用层的安全风险进行防护。 另外，IDC用户对于突发攻击事件没有做任何的应急措施，这导致当攻击事件发生时,IDC用户无法及时地阻断攻击，恢复系统，使系统能够正常运行。而有效的安全应急响应措施能够在恶意攻击事件发生时，及时地阻断攻击，恢复系统，事后追根溯源，发现安全弱点，并进行安全加固，提高IDC用户网络安全水平，以及用户信誉度。 安全需求分析 WEB应用系统直接面向Internet，以WEB应用系统为跳板入侵服务器甚至控制整个内网系统的攻击行为已成为最普遍的攻击手段。据Gartner的最新调查，目前75%以上的攻击行为都基于WEB应用层面而非网络层面；同时数据显示，三分之二的WEB站点都相当脆弱，易受攻击。 不少电信行业网站接入客户（IDC用户和专线用户）已经意识到，针对WEB应用系统进行相应的安全评估、安全防护在保障网站的正常运行方面不可或缺。一般来说，对于网站运行稳定性和安全性要求较高、本身具有一定经济实力的网站接入客户通常会选择以下三种方式，保证对外服务网站的正常运营：1.技术型用户 投入大量财力，自行购买和部署权威有效的安全评估和防护产品；投入大量人力，建立专门的安全部门和机构，建立完善的信息安全管理流程和策略，自行进行信息安全管理； 1.支持型用户 自行购买和部署部分权威有效的WEB应用安全防护产品；同时聘请第三方专业安全服务提供商，定期进行WEB应用安全评估、应急响应、安全培训等服务； 1.外包型用户
基于大数据的能力开放平台解决方案
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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分
经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的
三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准
营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形
电信行业政企市场大数据营销实践浅析 发表时间：2017-03-15T15:18:04.887Z 来源：《科技中国》2016年12期作者：黄享业吴悦 [导读] 随着市场经济的快速发展，大数据时代已经到来。如何利用大数据在日趋激烈的政企市场竞争中立于不败之地。 中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司广东珠海 519015 摘要：随着市场经济的快速发展，大数据时代已经到来。如何利用大数据在日趋激烈的政企市场竞争中立于不败之地，是电信行业面临的重要机遇与挑战。文章总结了电信行业的大数据特征，以“与连锁零售商泰锋电器开展大数据合作”为实例，分析探讨了大数据时代下电信行业在政企市场中的特有优势，对大数据时代下促进电信行业的发展有重要参考意义。 关键词：政企市场；大数据；营销实践 大数据时代简单而言就是海量数据同完美的计算能力相结合的结果，确切地说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析和应用的问题。与过去传统的数据相比，其产生方式、存储载体、来源特点等都有所不同，大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。 1互联网行业的大数据元素 互联网行业大数据的积累及应用BAT最为值得关注。腾讯最为突出的是社交数据和游戏数据，社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和支付等数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求。 2电信行业在政企市场中的大数据优势 2.1电信行业的大数据特征 电信行业的大数据特征是什么？客户在办理手机终端或更换手机时，手机终端的品牌型号、更换时间等会在运营商交换数据库记录，形成客户手机终端信息数据；每次当客户使用手机时，手机会第一时间发出位置登记需求，每天所有的位置登记就形成了客户运动轨迹数据（具体可总结为工作区域、生活区域、日常出行时间及线路分布等）；当客户需要打电话联系时，首先手机会发出需联系客户的区号和号码（，经过运营商交换数据的分析，因此记录了客户联系的客户群特征包括城市、运营商归属等等；每天客户根据习惯与需求，通过整理用户手机上网搜索过相同内容、登录相同网页等的同类客户就可建立同类客户群了；根据客户每月消费额、消费结构层次组成（如漫游费、流量费、第三方支付费等）又可建立客户消费能力层级数据库。以工信部发布的数据全国13亿多手机用户和以上客户数据类型来看，可以说电信运营商的数据量超级大，数据类型丰富，覆盖面广。 2.2电信行业的大数据优势 电信行业当前政企市场发展已进入到白热化竞争局面，政企客户与电信行业合作的业务主要是公司级的通信电路（包括上网、互联互通、固定电话）和个人级的手机通信。以目前广东电信运营商来说，电信主要优势在于其长期建设发展的通信电路，具有预覆盖资源丰富、电路稳定和速度快等。当前大部分政企客户与三家运营商都有业务合作，但自从中国移动获得固网和互联网专线经营权后，整个政企市场就出现新的局面，在公众客户市场份额和新增发展平衡稳定的情况下，政企客户市场自然就成为各家运营商抢夺的焦点。 3电信行业的大数据营销实践 近年来，由于市场经济大环境以及网购蓬勃发展、企业转型等因素，直接影响了电信运营商的业务和收入，如何利用电信运营商所独有的大数据，拓展政企市场的客户和收入？以下是一个实践案例： 与连锁零售商泰锋电器开展大数据合作：“泰锋电器”共10间门店， 2015年10月24-25日举办“泰锋手机抢购节”，借助我公司“大数据精准筛选目标客户”+“移动互联网渠道规模快速便捷到达目标客户”的核心能力，开展联合营销。 3.1利用大数据挖掘目标客户：手机终端机龄1年以上（通过大数据分析得到，珠海客户平均换机周期为13个月）；通过手机搜索过手机型号、手机品牌等关键字，或在3个月内拨打过购物商场热线，共计筛选出目标客户 4.3万（大学生3.2万，非大学生1.1万）。 3.2利用微信公众号点对点推送给目标客户：客户点击浏览活动推送软文领取话费红包并获得现金券（大学生100元、非大学生50元），周末2天访问量1.4万人、浏览点击2.4万次、投入话费红包5000元、领取现金抵扣券预约购机人数4529人。 3.3利用传统媒体进行的广告宣传：泰锋电器通过电台、报纸、公交、电梯投放广告，投入成本10万元，客户通过广告扫描活动二维码获得50元现金券，最终获得预约购机客户数434人。 3.4营销成效：泰锋电器周末2天共销售手机近1000台，是平时抢购周活动销量的3倍；5000多个话费红包推出近5个小时全部抢完，营销效率是传统广告媒介的10倍。 4.结语 以上案例，可以看出利用大数据付出成本远远低于传统的广告媒体所付出的成本，但销售效果却大大好于后者。对零售行业的大数据应用可以总结为两个层面，一是零售行业基础数据库。对于如何通过大数据筛选匹配出目标客户群，如定期促销或者节假日促销圈定一定商品范围后通过大数据分析筛选出目标群，或是直接通过位置范围筛选都可以，但最基本的就是必须有基础数据库，这就是我们前述的电信行业具有这些大数据。二是筛选出目标群后如何将信息送达到的问题了。电信运营商有先天的优势，因为运营商可以直接通过某种方式如电话访问、短信、微信等直接收集到结果。本案例，我们是通过微信公众号，通过大数据找出已捆绑微信公众号的目标客户进而信息推送，客户可以有看还是不看、参与还是不参与选择权，不会造成垃圾宣传信息的问题。 经过本次大数据营销实践，连锁零售商泰锋获得经营上的创新经验和利润的增长，因此确定了与我公司开展长期的大数据合作，并将7个连锁店的互联网电路转用我公司产品，让我们大数据营销在政企市场展示出无穷的魅力！
通信行业大数据分析及应用 发表时间：2019-09-04T16:19:36.497Z 来源：《工程管理前沿》2019年第13期作者：富咏梅 [导读] 探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴。 中国电信股份有限公司嘉善分公司浙江杭州 310000 摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也有了很大的进步。大数据能够应用于通信行业的资源非常广泛，但是难度在于该如何将大数据的碎片化资源进行整合，再逐渐进行深层次的挖掘，最终实现科学的应用。基于此现实性难题，本文首先探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴，借以实现大数据资源的灵活应用。 关键词：通信行业；大数据分析；应用 引言 随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。在通信行业中，大数据能够应用的资源十分广泛，但存在着一定的技术难度。因此，有关人员必须要掌握大数据的分析方法，通过对数据信息进行有效的利用，保证通信行业的稳步发展。本文就通信行业大数据的分析与应用进行探讨，希望能够给相关的研究人员提供一些有借鉴性的理论方案。 1通信行业大数据分析的方式方法 1.1搜寻业务，锁定有价值的目标 大数据分析的方式方法，影响着通信行业信息的利用程度。通信行业想要获得更高质量的数据信息分析效果，就必须要正确掌控大数据分析的方向。在通信行业中，全面搜寻业务范畴，锁定有价值的业务目标是十分重要的。它直接影响着工作人员的工作方法，以及工作效率，因此，这就要求着工作人员必须明确大数据分析的具体流程。首先，工作人员通过相应的数据信息分析，搜寻到有价值的业务目标。其次，保证相关业务部门的工作协调性。通过运用科学合理的分析方法，对有价值的业务目标进行更加精准的筛选，从而锁定最终目标。最后，工作人员通过给予相应的技术处理，完成工作任务。尽管这样的工作流程具有一定的工作量和工作难度，但只要工作人员能够坚持采集信息，全面分析数据，就能保证完成业务的准确性和效率性。 1.2通过数据分析，确定服务方式 在通信行业中，工作人员必须要重视采集和分析这两个重要的工作流程。通过对大数据进行全方位的分析，找到和确定相应的关键权值，以及重要指标。通过对关键权值和重要指标进行分析与总结，创建出一个优质的工作方法，从而保障指定业务的顺利开展，以及完成业务发展的预期目标。在业务工作开展之前，工作人员一定要做好相应的工作，确定和完善发展目标。如果没有确立发展目标，就很容易出现资源浪费，做无用功等现象。因此，通信行业高层人员必须要重视业务工作与业务目标的关系，通关严格的质量把关，保证工作人员完成工作任务。通过合理应用大数据分析方法，尽早确定服务方式，从而创造更多的效益。 1.3搜集数据信息，整合信息资源 在通信行业中，大数据分析方法的优劣性主要体现在其应用效果上。大数据分析方法不正确，就会导致其提炼的数据信息不具备对等的使用价值，因此，工作人员一定要多做业务渠道调查，保证业务数据信息的准确性。通过利用大数据进行分析，将所有的数据进行分类与整合，通过寻找相应的关联性，锁定有联系性的数据信息，从而方便日后的数据建模。在采集数据信息的过程中，工作人员应秉承职业原则，谨慎地对无用的数据进行清洗，对有用的信息进行转换处理，从而为业务人员提供更加优质的业务数据信息，帮助业务人员汇总数据信息，确定文件目标，进而保障工作稳健有序地进行。搜集数据信息，整合信息资源是一个重要的工作环节，它需要所有工作人员的通力配合。 1.4建模数据，优化数据信息 工作人员分析数据的能力影响着工作的质量性，基于大数据分析方法的应用，工作人员必须要顶住压力，不断提升自身的数据分析能力。只有这样，工作人员才能建好模型，优化数据信息。建模是一个复杂的过程，它需要一定的专业知识和技能作支撑，尤其是对统计学、机器学、高等数学等方面的知识要求极高。工作人员知识储备不足，就会使建模失去效用，为了保证建模的准确性，还需要在其工作过程中结合业务发展目标，以及工作人员的相关经验。除此之外，工作人员必须要掌握Haodoop等软件使用方法，并以此作为大数据分析的重要手段，提高建模效率。工作人员通过对模型进行反复的检查，不断修改错误参数，不断完善数据内容，从而为完成业务目标提供实质性的保障。 2通信行业大数据的应用策略 2.1提供新型通信服务 通信企业要立足于大数据分析方法，准确分析出未来的业务发展方向，从而向企业与用户提供新型通信服务。首先，通信企业可以借助大数据处理软件，将用户信息处理成数据信息，之后将整合到的数据信息售卖给银行或零售商，或是为政府提供能够查询客户信用情况的数据服务，使得第三方企业可以凭借数据信息来制定用户市场分析报告，或是对目标客户群体的行为轨迹进行分析。其次，通信企业还可以将业务延伸到定向广告方面，通过原始用户数据资料，实现对于用户消费习惯或者位置的定向分析，以便在用户群体较多的地方投放营销广告，进一步刺激潜在用户群体的购买欲望。另外，通信企业要善于认识到互联网与智能手机的发展优势，将数据分析的目标转移到手机用户以及互联网用户，逐步建立移动用户多维度的统计信息管理平台，使其能够为政府或旅游部门提供数据参考，继而对用户的消费行为、行为轨迹等数据进行精准分析，不断挖掘潜在市场。 2.2转变经营观念，优化盈利结构 基于大数据时代的到来，数据信息产生的数量、方式、速度都发生了巨大的变化。通信企业想要在市场中立于不败之地，就必须要转变经营观念，优化盈利结构。首先，通信企业应抓住商机，不断明确客户的实际需求。通过使用大数据处理软件，制定出优质的市场营销方案。其次，通信企业应积极转变经营观念，不断创新经营理念。通过加强管理工作，严格把关员工的工作质量。给予员工及时有效的技能和素质培训，不断提升员工的服务水平。再次，通信企业应把握客户的数据信息。通过给予足够的数据分析，为客户提供适合其自身特