基于电信运营商的大数据解决方案分析.docx
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2022-10-27
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基于电信运营商的大数据解决方案分析
Laney就提出数据处理领域的三大挑战，即 Volume（巨大
数据量）， Velocity （数据快速处理）， Variety (多变的数
据源数据类型)。业界通常用4个V，即容量、类型、价
值和速度， Volume、Variety、Velocity和Value）来概括大
数据的特征。
如表1所示，大数据虽然有 4V特征，但大数据从本质
上并未突破传统数据处理范畴而是丰富了传统数据处理
范畴。
在大数据商业革命的暗涌中，各大 IT巨头纷纷布局大
数据业务，通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，以
图在大数据的新生代商业格局中率先抢占全新的制高点。
例如，2009年至2010年之间，EMC先后收购DataDomain、
Greenplum、 Isilon， 甲 骨 文 收 购 了 sun， IBM先 后 收 购
SPSS以及 Storwize；2011年，惠普收购了 Autonomy等。同
时 各 大 企 业 纷 纷 推 出 自 己 的 大 数 据 分 析 产 品 ， 包 括
GOOGLE、IBM、EMC、ORACLE、微软、惠普、 SAP、
Teradata，这些企业几乎囊括了目前全球最顶尖的搜索服务、
数据库、服务器、存储设备、企业解决方案的主要提
一、 引言
移动互联网时代，云计算、物联网、智能终端等新技
术新应用涌现，移动互联网的迅猛发展给电信运营商带来
了流量收益的同时，也加快了互联网企业端云整合步伐，
电信运营商被管道化趋势加剧；同时，电信行业、互联网
企业、电子商务等产业的相互渗透，持续改变着人们的生
活、工作习惯。进入2012年以来，大数据(Big Data)一词越
来越多地被提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸
时代产生的海量数据。互联网时代，数据就是金钱，电信
运营商应抓住机遇，利用大数据技术的出现和发展，对企
业客户行为数据、信令数据、网络运维数据等海量数据进
行存储与深度挖掘分析，让其产生价值，更好的服务于企
业，服务于客户。
二、 什么是大数据
维基百科将大数据定义为：大数据是很多各种数据集
供商，足以显示大数据在产业界的汹汹来势。
汇合起来的数据集合， 规
表1 大数据4V特征分析
模非常大并且复杂， 以至
于很难使用常规的数据管理
特点3.Velocity
特点4.Value
工具或传统的数据管理技术
来处理这些数据。大数据处
指数据量巨大，数据成倍增
长。全球在2010年正式进去
ZB时代，计量单位从 TB级别
跃升到PB、EB，甚至ZB级别
指包含的数据类型多，包括
结构化数据、半结构化数据
和非结构化数据。如今的数
据类型，早已不是单一的文
指获取大数 据价值 如
沙里淘金， 数据价值
密 度 低 ； 以 视 频 为
例， 连续不间断监控
过程中， 可能有价值
的数据仅仅 只有一 两
秒。如何通 过精密 的
技术手段完 成对数 据
的 “提纯”，找到有
价值的信息 是目前 亟
待解决的难题。
理的挑战主要包括： 大数
据的捕获、 治理、存储、
搜索、共享、分析和可视化。
早在2001 年 ， Gartner 分
析 师 Doug
处
1PB=1024TB； 1EB=1024PB；
1ZB=1024EB ； 1YB=1024Z
B）。IDC预计到2020年，全
球 将 总 共 拥 有 35ZB的 数 据
量。他带来的技术挑战是巨
量数据存储技术；。
片，视频，地理位置信息等
对数据处理能力提出了更高
的要求。他带来的技术挑战
是非结构化数据处理技术。
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