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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。
中国电信技术的应用知识中国电信技术的应用知识涵盖了广泛的领域，从基础的通信设备到最新的5G网络技术，都是中国电信行业的重要组成部分。
本文将介绍中国电信技术的应用知识，包括通信网络的发展历程、移动通信技术、云计算、大数据等方面的应用。
通信网络的发展历程中国的通信网络发展经历了从固定电话到移动通信，从2G、3G、4G到5G的演进过程。
上世纪80年代，中国开始建设固定电话网络，逐步铺设了遍布全国的通信线路。
随着移动通信技术的发展，中国移动网络的覆盖范围不断扩大，用户数量也不断增加。
而当前，中国正积极推进5G网络建设，以提升通信速度和连接性能。
移动通信技术中国移动通信技术在全球处于领先地位，拥有巨大的用户基础和完善的网络覆盖。
中国的移动通信技术包括2G、3G、4G和5G等多种网络技术，为用户提供了高速、稳定的通信服务。
此外，中国还在不断探索新的通信技术，如物联网、人工智能等，以满足不同应用场景的需求。
云计算云计算是当前信息技术领域的热门技术之一，也是中国电信行业的重要应用领域之一。
中国的电信运营商提供了各种云计算服务，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等多种服务模式。
云计算技术的应用为企业提供了灵活、可扩展的计算资源，推动了中国企业的数字化转型。
大数据大数据技术在中国的电信行业得到了广泛应用，通过对大量数据的采集、处理和分析，中国的电信运营商能够更好地了解用户需求、优化网络性能、提升服务质量。
大数据技术还被广泛应用于精准营销、智能推荐等领域，为用户提供更个性化、便捷的服务体验。
在这一系列的应用实践中，中国电信行业不断探索和创新，推动着技术的发展和应用的普及。
未来，随着5G网络的普及、物联网、人工智能等新技术的应用，中国电信技术的应用知识将继续深化和扩展，为推动数字经济的发展做出更大的贡献。
大数据在无线通信中的应用提纲：一、大数据在无线通信中的应用介绍二、大数据在无线通信中的优势三、大数据在无线通信中的应用场景四、大数据在无线通信中的挑战与解决方案五、未来大数据在无线通信中的发展前景一、大数据在无线通信中的应用介绍无线通信是指通过无线电波传输信息的通信方式，已成为现代社会中交流信息的重要手段之一。
而大数据作为一种新兴的技术，也在无线通信中得以广泛应用。
大数据应用于无线通信中，主要是通过对海量数据的分析和挖掘，提取有价值的信息，为通信技术的实现和优化提供支持。
二、大数据在无线通信中的优势大数据的应用在无线通信中，有以下优势：1、提高通信质量。
无线通信中会出现信号干扰等问题，通过对海量数据进行分析，可以对通信信号进行实时优化，提高通信质量。
2、提升系统性能。
通过对无线通信网络的数据进行分析，可以及时检测网络中存在的问题，利用大数据分析模型对网络进行优化，提升网络的整体性能。
3、提升管理效率。
大数据技术可以提供通信网络维护管理的数据支持，对数据进行快速处理、分析和定位，提高管理效率，降低维护成本。
4、做出更准确的预测。
通过对大数据的分析，可以预测未来的无线通信趋势和需求，为未来的通信发展提供科学依据。
三、大数据在无线通信中的应用场景大数据在无线通信中的应用场景主要有以下几个方面：1、网络优化。
利用大数据技术对现有的无线通信网络进行实时监测和管理，对信令传输效率进行优化，实现网络优化。
2、信号强化。
利用大数据技术通过对通信信号的各种参数进行分析，优化信号，提高信号强度。
3、定位服务。
借助大数据技术对位置数据进行处理，实现位置定位服务，提高位置服务的精度和准确度。
4、降低网络费用。
通过大数据技术对网络资源的分析，优化网络应用，降低网络使用的费用。
5、预测用户需求。
利用大数据技术对用户需求进行分析和预测，实现对用户需求的全面覆盖，为无线通信企业提供更好的服务。
四、大数据在无线通信中的挑战与解决方案大数据技术在无线通信中的应用，也存在一些挑战。
大数据时代中国电信客户关系管理中的问题及改进作者：窦豆来源：《商情》2017年第02期（中国电信股份有限公司昌吉分公司）大数据时代，客户关系和管理水平，对于促进中国电信的可持续健康发展，意义非常重大。
目前，在电信客户关系管理中，还有诸多问题存在，需要有针对性的采取改进措施，树立以客户为中心的经营理念，在压力和机遇并存的情况下，完善电信公司自身的管理，进而提升市场竞争力。
电信客户关系大数据时代问题改进大数据时代促进了企业的管理决策，也改变了企业的运营管理方式。
根据大数据，企业能对客户需求进行更全面、更深入的洞察，并以此促进企业形成更加科学和及时的运营管理决策，构建良好的客户关系，为企业高效运营管理提供保障。
一、大数据时代中国电信当前客户关系管理中存在的问题目前，中国电信发展取得了一定的成绩，经过一系列改革，形成了以客户为中心的企业经营理念，在客户关系管理方面达成了共识。
但在具体的实践过程中，还有很多问题存在，对电信企业市场竞争力形成了一定的制约。
这些问题具体表现在：1、客户服务理念陈旧大数据时代，营造良好的客户关系管理具有重要的意义。
然而一些基层服务人员对客户价值缺乏深刻的认识，有着相对陈旧的服务理念，在业务创新活动中，不能有效贯穿服务意识，无法对客户的个性化需求给予满足，也不能有效解决客户的细分问题，有待于进一步提高客户的整体服务质量。
2、客户关系管理缺乏整体规划在制定相应策略的过程中，各个方案之间相互独立，缺乏有效衔接，并相互抵消营销成果，给客户带来不良印象。
各个部门之间缺乏有效的交流和沟通，和客户接触的方式相互脱离，使客户无法形成对企业的整体印象。
3、客户信息的共享及利用率低中国电信尽管积累了一定的客户资料和信息，但却不能深入挖掘现有的客户资源。
客户信息具有较低的共享与利用率，不能对客户进行差异化分析，无法满足客户的个性化需求。
当前电信一项比较薄弱的环节，就是挖掘现有客户的潜在需求。
同时，也没有深入分析客户流失的原因，没有掌握客户流失的数量结构和方向，更没有采取有效的管理和控制措施。
中国电信云改数转心得体会"采菊东篱下，悠然见南山"是千百年前诗人们所追寻的浪漫。
而今天，现代科学技术也赋予了生活别样的浪漫，让普通的日常变得甚是有趣。
人与人之间的交流能够演变出万千形态，从诗词歌赋到人生哲学，从鸿雁传书到拇指生活……如今，在数字化的作用下，不仅缩短了人与人的信息传递距离，而且给了物品以"生命"，实现了人与物、物与物之间的对话与交流。
物联产生了数据，数据生出了智慧，智慧在社会的每个角落悄然播种，等待着一场盛大的花开——数字经济时代的到来。
数字化转型"持久战"已全面打响什么是数字经济时代？实际上，我们当前就处在数字经济时代的初级阶段。
信号以“1”“0”这种我们所熟悉的二进制来传送就是数字化；数字时代是指一个信息存在方式，正越来越趋向于数字形式，以数字技术为运作规则的时代；而数字经济是指随着信息技术革命发展而产生的新经济形态。
当前，以5G、物联网、大数据、人工智能、工业互联网等为代表的新一代信息基础设施加速发展，数字化浪潮席卷而来，我们离真正的数字经济时代越来越近。
"数字经济"也俨然成为近年热词，多次出现在政府工作报告中。
2021年政府工作报告提出，"加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国"。
这已经是“数字经济”第四次被写入政府工作报告。
从2017年的“促进数字经济快速成长”，到2019年的“促进新兴产业加快发展，壮大数字经济”，到2020年的“全面推进互联网+，打造数字经济新优势”，再到2021年的“协同推进数字产业化转型和产业数字化转型”，数字经济发展肩负的使命越来越重。
十四五年规划和2035年远景目标纲要草案中亦明确提出，“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
