Ｂｕｓｉｎｅｓｓ＆Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ业务与运营 大数据时代电信运营商的机遇 童晓渝张云勇房秉毅雷磊 中国联通研究院北京１０００４８ 摘要 移动互联网的兴起加速大数据时代到来，电信运营商面临重大机遇。文章在综述大数据时代电信运营商所 面临主要机遇的基础上，深入剖析电信运营商在大数据应用方面的比较优势，概述电信运营商具备的独特数据资源 和掌握的核心技术能力，提出以云计算为支撑 以智能普适服务为目标、面向电信运营商的大数据技术引入的战略 路线图，并就电信运营商引入大数据技术的具体策略 构建大数据应用的最佳实践提出了一系列建设性意见。 关键词大数据；智能普适服务；云计算；电信运营商 当前，大数据的成功应用已 界对于大数据尚未形成非常明晰和 准确的定义。维基百科对大数据的 定义是解释性的，即“大数据是指 引言 伴随３Ｇ网络服务和智能终端 的迅速普及，互联网、尤其是移动 互联网的发展和创新应用正深刻地 改变着我们的生活。新型应用的不 断涌现和用户数目的持续增长， 每日产生数以ＰＢ计的海量数据， 从而推动人类社会快步进入大数 在互联网服务、行业应用、企业 管理、经济运行、社会管理等领 域发挥了巨大作用；同时，大数 据正渗透到各个行业和业务领 域，成为重要的生产因素；因 此，收集、存储、分析大数据， 无法在一定时间内用常规软件工具 对其内容进行抓取、管理和处理的 数据集合”【５ 。 从应用的角度出发，可从资 提炼其中蕴含的人类知识和集体 智慧，借以指导企业的生产和经 源属性和应用模式两个维度理解大 数据。首先，大数据是一个规模巨 大、结构复杂、类型众多的数据构 成的数据集合，即大数据＝海量数 据（Ｂｉｇ Ｄａｔａ）时代：一方面，数据 的生成速度远远超越任何一个历 营行为的能力，成为现代企业， 尤其是信息与通信企业的核心竞 争力之一，成为超越传统模式、 实现跨越式发展的关键途径。 由此可见，数据正成为从工业 经济向知识经济转变的重要特征， 成为新时代最关键的生产要素，人 类社会将进入一个大数据引领的智 史时期，造成“数据雪崩”（Ｄａｔａ Ａｖａｌａｎｃｈｅ）和“数据洪流”（Ｄａｔａ Ｄｅｌｕｇｅ） ；另一方面，数据中蕴 含的信息承载着群体智能和科学 据＋复杂类型数据。 其次，大数据是知识发现的一 种新模式，是采用云计算技术来处 理数据智能应用模式，是通过数据 真理，具有无可估量的商业和科 研价值，催生“数据经济”（Ｄａｔａ 的整合共享、交叉复用形成新的智 力资源与知识能力，即大数据＝云 Ｅｃｏｎｏｍｙ）￣Ｄ“数据科学”（Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ）［。 。 姗 铋 目慧科技时代，这给国内信息与通信 产业的发展带来重大发展机遇。 计算＋数据智能。 因此，我们不仅需要关注数据 的获取、存储和分析，更需要关注 （７１１ ７２１ ３４）； “新一代宽带无线移动通 １ 价值 大数据应用虽然已在信息与通 如何从海量数据资源中抽取信息、 凝练知识的能力。 ２０１１年底，全球智能手机出货 信网”国家科技重大基金资助项目专项 （２０１ ２ＺＸ０３００２００１） 信领域取得巨大成功，然而整个业 ５ 业务与运营Ｂｕｓｉｎｅｓｓ＆Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ 量首次超越桌面ＰＣ，手机逐渐成为 人们上网的第一屏，移动互联网正 用户聚合效应，电信运营商作为用 户接入的第一接触者，具有更为直 当前，大数据的应用包含四 个阶段，首先是数据收集与存储， 包含ＥＴＬ、数据融合与集成等；其 次是信息提取，包含数据统计与查 询、报表生成、数据可视化与服务 在成为人们获取信息、交友购物的 主要方式㈦。在移动互联网时代， 接的用户聚合能力；第三，电信运 营商在网络、业务运营和提供服务 的过程中感知、获取网络状态、业 用户手中的终端、云中的内容服 务，尤其是用户使用服务时产生的 大数据，将成为决定产业生态系统 主导权的三枚“火箭”，即终端＋ 内容服务＋大数据＝移动互联网时代 主导权。 务状态。尤其是用户身份识别、终 端识别、业务识别、位置识别、关 系识别和消费能力与信用识别等特 征数据。 然而，对于企业而言，仅仅拥 有大数据是远远不够的，如何利用 化等；第三是知识发现阶段，包含 机器学习与数据挖掘等；最后是智 能应用阶段，包含基于知识的分析 与预测功能等。 同时，大数据应用的目标是 追求数据价值的最大化，要想实现 这一目标，必须具备从海量数据 资源中抽取信息、凝练知识的能 力，即必须能够通过信息交换、数 据整合、知识共享与交叉复用，形 ２ 大数据时代电信运营商 的机遇 如何借助自身优势，为大数据 应用提供坚实的能力支撑，成为 大数据提升生产和经营的效率、效 益、效能和效果才是根本。２０１２ 年，大数据在运营商的业务支撑系 统中取得很好的应用实践。其中， 中国联通采用大数据技术构建的移 动通信用户上网记录集中查询与 分析支撑系统在北京、黑龙江、 浙江、重庆已完成部署。２０１２年 ８月，四省市合计的用户上网记录 日均入库量约为４２亿条，对应的入 移动互联网时代电信运营商争夺产 业生态系统主导权的关键手段之 成新知识、创造新价值。为构建 上述能力，本文提出并设计了面 。也为电信运营商在移动互联 向大数据的智能普适服务模型， 如图１中虚线部分所示，智能普适 网时代取得更大成功带来重大机 遇。当前，大数据技术与应用的进 展非常迅速，产业竞争异常激烈， 服务包含大数据系统（ＢＤＳ，Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍ）、业务智能运营模 从Ｇａｒｔｎｅ ｒ每年发布的技术成熟度 曲线可知大数据技术的导入期在 ２０１２年底结束，落地应用的步伐 逐渐加快 。因此，研究并引入大 数据技术的时间窗口即将关闭，必 库数据量超过１．２ＴＢ，每月入库的 用户上网记录超过１ ２００＇ｆ７＿，条，对 应的入库数据量超过３６ＴＢ。面对 如此大规模的数据集中查询特定记 录，采用传统的关系数据库系统需 要几十分钟，而采用中国联通的用 户上网记录集中查询与分析支撑系 型（ｇｌ，Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）以 及网络智能运营模型（Ｎ Ｊ，Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）ｌ向下依托全面感知 的数据资源采集系统，向上为智能 监控、智能分析以及敏捷开发等应 用提供能力支撑，进而支持基于大 须尽快设计引入大数据应用的技术 路线图。 数据的智慧型管理、智慧型营销以 及智慧型服务等多场景业务。 大数据应用方面，电信运营商 具备无可比拟的数据资源。首先， 电信网络具有自然垄断地位，电信 行业市场集中度特别高，唯有电信 运营商具有提供可管、可控的全程 全网服务和端到端网络接入的能 力；其次，电信运营商具有强大的 统后，在上述１ ２Ｏ０亿条数据中查 询某个用户的特定记录所需的时间 不到１秒，不仅性能相比传统方案 提升几千倍，更从源头上解决了由 于记录查询缓慢所引发的客户等待 借助图１中的智能普适服务架 构，运营商能够完成以海量数据 作为输入，通过数据赋予背景、 信息提炼规律、知识指导实践、 智能创造价值这样的一系列加工 过程，进而为顶层智能应用提供 与计费争议难以快速处理等问题， 有效地提升了客户满意度。 ６ 业务与运营Ｂｕｓｉｎｅｓｓ＆Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ 商将负责打造智能数据通道，将ＩＣＴ基础资源平台化、 标准化，将数据获取、存储、分析、处理等一系列能 ３结束语 力服务化，从而为用户提供更广泛的能力支撑。数据 当前，信息产业正经历ＩＴ产业ｇｌ￣ＣＴ产业融合产生 智能应用的开发者将使用运营商提供的平台化基础能 ＩＣＴ产业的革命，互联网行业正经历从传统固网向移动 力和数据处理能力，开发、运行更加个性化的智能应 互联网演进的变革，海量高价值的数据使得各个领域正 用。用户则享受大数据带来的智能应用与定制化业 经历着从主观臆断到数据智能的革命，作为ＩＣＴ产业的 务。需要特别指出的是，用户数据中蕴含的行为信息 核心主体和移动互联网产业的关键参与者，电信运营商 可能涉及用户隐私，必须严格依法采集、安全管理与 唯有拥抱改变，尽快确立引入大数据应用的技术路线和 审慎使用这些数据，这不仅需要国家完善相关法律依 方案设计，才能在新的产业革新中取得更大成功。 据、发布详细的指导政策，更需要运营商严格控制此 类数据的应用领域、共享范围以及开放程度，也需要 参考文献 运营商引入先进的安全技术手段、切实有效地保护用 【１】Ｃｌｉｆｆｏｒｄ Ｌｙｎｃｈ．Ｂｉｇ ｄａｔａ：Ｈｏｗ ｄｏ ｙｏｕ ｒ ｄａｔａ ｇ ｒｏｗ［Ｊ］ 户隐私、以防用户数据被非法窃取和恶意滥用。 Ｎａｔｕｒｅ，２００８，４５５：２８—２９ 更为重要的是，电信运营商要抓住大数据时代的 ［２】Ｔｈｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ Ｔｈｅ ｄａｔａ ｄｅｌｕｇｅ［ＥＢ／ＯＬ］［２０１ ２－１ ２—１ ０】 历史机遇，实现运营商业务模式转型。一是向“数据资 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ．ｃｏｍ／ｎｏｄｅ／１ ５５７９７１ ７ 产”运营转型，电信运营商在网络、业务运营和提供服 ［３】 Ｍｉｔｃｈ Ｗａｌｄｒｏｐ Ｂｉｇ ｄａｔａ：Ｗｉｋｉｏｍｉｃｓ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２００８，４５５： 务的过程中，感知获取网络状态、业务状态和用户特征 ２２—２５ 数据；通过挖掘整合形成“数据资产”，并构建面向大 【４】 Ｍｉｋｅ Ｌｏｕｋｉｄｅｓ Ｗｈａｔ ｉｓ ｄａｔａ ｓｃｉｅｎｃｅ［ＥＢ／ＯＬ］［２０１ ２－１ ２— １】＿ｈｔｔｐ：／／ｒａｄａｒ ｏｒｅｉｌｌｙ ｃｏｍ／２０１ ０／０６／ｗｈａｔ—ｉｓ—ｄａｔａ—ｓｃｉｅｎｃｅ 数据服务的开放平台，向第三方开放共享、交叉复用形 ｈｔｍＩ 成有价值的商业资产和变现能力。二是向“流量产品” ［５】Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．Ｂｉｇ Ｄａｔａ［ＥＢ，ＯＬ】ｌ【２０１２・１ ２—１ ０】ｈｔｔｐ：／／ 运营转型，通过对相关网元的数据感知，按用户签约属 ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＢｉｇＤａｔａ 性、业务内容、带宽需求和通道资源，实施制定灵活的 ［６］Ｄａｎｉｅｌ Ｃｏｏｐｅｒ．Ｃａｎａｌｙｓ：Ｍｏｒｅ ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ ｔｈａｎ ＰＣｓ 多层级、兼顾ＱｏＳ与ＱｏＥ的智能策略控制，提供差异 ｓｈｉｐｐｅｄ ｉｎ ２０１１【ＥＢ／ＯＬ】［２０１２—１２—１５】．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ． 化的带宽接入、定价能力。三是向“商业渠道”运营转 ｅｎｇａｄｇｅｔ．ｃｏｍ／２０１ ２，０２／０３，ｃａｎａＩｙｓ—ｍｏｒｅ—ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ— 型，优化通道掌控、应用汇聚、终端体验，尤其是客 ｔｈａｎ・－ｐｃｓ・－ｓｈｉｐｐｅｄ－－ｉｎ－－２０１１／ 户需求分析，实现产品、服务与需求价值匹配，形成 ［７】Ａｎｎｅ Ｌａｐｋｉｎ．Ｇａｒｔｎｅｒ。Ｓ Ｈｙｐｅ Ｃｙｃｌｅ ｆｏｒ Ｂｉｇ Ｄａｔａ［ＥＢ／ＯＬ］． ［２０１２－１２—１５】．ｈｔｔｐ：／／ｗｈａｔｓｔｈｅｂｉｇｄａｔａ．ｃｏｍ／２０１２／０８／１６／ 规模经营、快速交付和变现、精确营销的新型渠道能 ｇａｒｎｅｒｓ－－ｈｙｐｅ・－ｃｙｃｌｅ－－ｏｆｒ－－ｂｉｇ—－ｄａｔａ／ 力。四是向“媒体广告”运营转型，利用丰富的用户 ［８】童晓渝，张云勇，房秉毅，等电信运营商实施云计算的策略建 特征数据资源，创建数据挖掘分析能力，利用通道与 议【Ｊ】．信息通信技术，２０１ ２，６（０１）：３４－３７ 终端交付能力，形成“泛终端”、 “富媒体”分众立 体式广告资源。 ８