下载文档原格式
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
工程与应用大数据安全特征与运营实践刘志勇，何忠江，阮宜龙，单俊峰，张超（中国电信集团有限公司，北京 100032）摘 要：随着数据类型、用户角色和应用需求的不断细化，以及大数据复杂的数据存储和流动场景的出现，大数据安全防护要求越来越高。
以大数据安全特征和运营实践为切入点，分析了大数据安全特征和技术发展趋势，体系化地梳理和总结中国电信以“数据和人”为核心的大数据安全深度防御体系建设和运营实践；并对区块链、联邦学习、人工智能、零信任等新技术在数据安全流通、数据安全风险监测、数据访问控制的引入提出了思考和展望。
分析了大数据安全特征和技术发展的趋势，梳理了中国电信在大数据安全方面的运营实践，对新形势下筑牢大数据安全提出了思考与建议。
关键词：大数据；数据安全；区块链；联邦学习；人工智能；云计算中图分类号：TP311文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2021102Big data security features and operation practicesLIU Zhiyong, HE Zhongjiang, RUAN Yilong, SHAN Junfeng, ZHANG ChaoChina Telecom Group Co., Ltd., Beijing 100032, ChinaAbstract: With the continuous refinement of data types, user roles and application requirements, as well as the com-plex data storage and flow scenarios of big data, the requirement of big data security is higher and higher. Starting from the security characteristics and operation practice of big data, the security characteristics and technology devel-opment trend of big data were analyzed, the construction and operation practice of China Telecom’s big data security defense system with “data and people” as the core was systematically summarized. Some thoughts and prospects for the introduction of new technologies were also raised such as blockchain, federated learning, artificial intelligence and zero trust in data security circulation, data security risk monitoring and data access control.Key words: big data, data security, blockchain, federated learning, artificial intelligence, cloud computing1 引言大数据已经逐步应用于产业发展、政府治理、民生改善等领域，大幅度提高了人们的生产效率和生活水平。
电信大数据解决方案1. 引言随着互联网的普及和电信行业的发展，电信运营商面临着大量的数据积累和挖掘的挑战。
电信大数据解决方案是一种针对电信运营商提供的解决方案，利用大数据技术和算法来帮助运营商更好地分析和利用数据，优化业务流程和决策，提高运营效率和用户体验。
2. 解决方案的架构电信大数据解决方案的架构通常包括以下几个关键模块：2.1 数据采集与清洗在电信大数据解决方案中，首先需要从各个数据源采集原始数据。
数据源可以包括基站、短信、通话记录、用户数据等。
然后对采集到的数据进行清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据存储与管理清洗后的数据需要进行存储和管理。
通常采用分布式存储和数据库技术，如Hadoop、HBase、MongoDB等，来存储大规模的结构化和非结构化数据。
2.3 数据挖掘与分析数据挖掘是电信大数据解决方案中的核心环节之一。
通过应用统计学、机器学习和数据挖掘算法，对存储的数据进行分析和挖掘，以发现其中的隐藏模式和关联规则，提供有价值的商业洞察。
2.4 可视化与报表为了方便运营商对数据分析结果的理解和利用，电信大数据解决方案往往提供可视化和报表功能。
通过可视化工具和技术，将分析结果以图表、表格等形式展现，使得用户可以直观地观察数据的趋势和关联，辅助决策和业务优化。
2.5 预测与优化在通过数据分析发现问题和机会后，电信大数据解决方案还可以提供预测和优化的功能。
通过构建预测模型和优化算法，对未来的业务情况进行预测和优化，以指导运营商的决策和调整。
3. 应用场景电信大数据解决方案可以应用于多个场景，以下是几个示例：3.1 用户行为分析通过对用户数据的挖掘和分析，可以了解用户的使用习惯、倾向和需求。
基于对用户行为的深入了解，运营商可以个性化地推送服务、优化产品，提高用户满意度和留存率。
3.2 故障预警与维护通过对设备和网络的数据进行分析，可以实现对故障的预警和维护。
一旦出现设备故障或网络异常，系统可以及时发出报警并提供相应的解决方案，以保证稳定的通信和网络服务。
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进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全部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，数据的种类从开头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省化运营，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详细功能区分。
”目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在连续完善行业的应用。
依托云网融合，中国电信的大数据开放平台始终拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且许多区域下沉的边界。
2022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、询问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。
其中有面对个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出详细数据，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。
电信运营商的用户洞察如何利用大数据分析提升用户体验随着信息化时代的发展，大数据成为了各行各业的核心资源之一，电信运营商作为其中之一，拥有大量用户数据，如何通过大数据分析来提升用户体验成为了一个重要的课题。
本文将探讨电信运营商如何利用大数据分析技术来提升用户体验。
一、用户洞察及其价值用户洞察是指通过对大数据的分析，获得对用户行为、兴趣和需求的深入了解。
用户洞察对于电信运营商来说有着重要的价值，它可以帮助电信运营商更好地了解用户的需求，提供更加个性化、准确的服务，从而提升用户满意度和忠诚度。
用户洞察的价值主要体现在以下几个方面：1.精准营销：通过对用户洞察，电信运营商可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯等信息，从而进行精准的营销推广。
比如某个用户经常使用流量包，那么电信运营商可以主动向该用户推荐更适合的流量套餐，提高用户的满意度和消费体验。
2.个性化服务：根据用户的需求和偏好，电信运营商可以提供定制化的服务。
比如通过分析用户的通话记录和上网习惯，电信运营商可以为用户推荐适合的手机套餐和上网方式，帮助用户实现更好的通信体验。
3.问题预警与解决：通过对用户洞察，电信运营商可以及时发现用户的问题和痛点，针对性地提供解决方案。
比如某个地区的用户在某个时间段出现网络延迟问题，电信运营商可以通过大数据分析迅速发现问题所在，并采取相应的措施解决，提高网络服务的稳定性和质量。
二、大数据分析在用户洞察中的应用在实际操作中，电信运营商可以通过以下方式利用大数据分析来提升用户体验：1.基于用户行为的分析：电信运营商可以通过收集用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据，分析用户的行为模式和偏好，从而了解用户的真实需求。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的用户需求，为用户提供个性化的服务。
2.基于用户反馈的分析：电信运营商可以通过用户反馈和投诉数据，分析用户对服务的满意度和不满意度，发现问题所在，及时做出改进。
通过对用户反馈的分析，可以挖掘用户的意见和建议，为用户提供更好的服务。
大数据技术在电信行业中的应用与业务创新随着信息技术的不断发展和智能手机的普及，大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，电信行业也不例外。
大数据技术的应用为电信行业的业务创新提供了巨大的机遇和挑战。
本文将从数据采集、数据分析和业务创新三个方面来探讨大数据技术在电信行业中的具体应用。
一、数据采集在电信行业中，用户通信数据、网络基站数据、终端设备数据等都是宝贵的信息资源。
通过合理的数据采集方式，可以将这些数据进行有效整合，形成海量、多源、多维度的数据集，为后续的数据分析和业务创新提供基础。
1. 用户通信数据采集电信运营商通过用户通信设备、网络交换设备等收集用户的通话记录、短信内容、上网行为等数据。
这些数据包含了用户的行为特征、偏好等信息。
通过采集这些数据，可以为用户提供个性化的服务，比如根据用户的通话和上网习惯，为其推送适合的套餐和优惠活动等。
2. 网络基站数据采集网络基站是电信网络中的关键设备，通过采集网络基站的运行数据、信号强度等信息，可以监控和分析网络运行情况。
通过对网络基站数据的采集和分析，可以实时掌握网络负载情况、瓶颈节点等信息，从而优化网络配置和维护工作，提高网络服务的质量和稳定性。
3. 终端设备数据采集随着智能手机的普及，用户通过手机进行的各种操作和行为都会留下痕迹。
通过采集终端设备的数据，可以了解用户的位置信息、使用习惯、兴趣爱好等，从而为用户提供更加个性化的服务。
比如，根据用户的地理位置信息，推送有针对性的商家优惠信息，提高用户体验和满意度。
二、数据分析大数据技术的应用不仅仅是将数据收集起来，更重要的是通过数据分析，挖掘数据背后的价值。
在电信行业中，数据分析可以帮助电信运营商发现用户需求、优化业务流程、预测网络故障等。
1. 用户需求分析通过对用户通信记录、上网行为等数据的分析，可以了解用户的需求和偏好。
比如，通过分析用户的通话时长、手机使用时间等数据，可以了解用户对通信服务的需求，以便为用户推荐更适合的套餐和增值服务。
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
