运营商大数据典型业务场景PPT课件.pptx

《运营商大数据典型业务场景分析》 随着移动互联网时代的到来，运营商的传统增值业务正面临着前所未有的挑战。传统的语音和短信业务被各种互联网应用蚕食，运营商在网络价值链中的地位日益边缘化，陷入了“被管道化”的困境。为应对这一局面，运营商开始探索利用大数据分析来实现业务创新和成本优化。 运营商可以通过大数据分析来压缩网络运营成本。通过对网络运营数据的深度分析，实现以投入产出比为导向的优化，降低运营成本。例如，运用实时信令检测和无线网络优化，可以提升网络效率，减少不必要的资源浪费。 运营商可以借助大数据拓展新业务，进入OTT（Over The Top）业务领域。通过客户行为分析，实现个性化、定制化和精确化的营销策略，这不仅能够增强用户黏性，还能提高收入。例如，通过互联网行为分析，运营商可以了解用户的兴趣偏好，进而推送更符合用户需求的服务和产品。 再次，运营商致力于构建智能管道，通过对流量的整合创造新的价值。通过业务分析和集成能力，建立以业务策略为导向、大数据平台为基础的智能管道架构，使流量数据转化为可盈利的资源。例如，利用流量分析和实时流量预警，可以及时调整网络资源配置，避免流量高峰带来的压力，同时发现潜在的商业机会。 在具体的业务应用中，大数据技术在电信运营商的各个领域都有所体现。在BSS域（Business Support Systems），如计费系统优化，采用大数据分布式处理技术，支持流量计费和大量上网详单的存储与查询。在OSS域（Operations Support Systems），实时信令检测用于网络性能监控，而无线网络优化则依赖于大数据的实时分析能力。在EDA域（Event Data Analytics），流量分析、实时流量预警、轻量级数据汇总等功能有助于网络运营的精细化管理。在MSS域（Management Support Systems），企业大数据检索和市场与营销分析，如客户洞察、位置分析和舆情分析，为企业决策提供了有力支持。 计费流程的优化是大数据技术在运营商中的重要应用。通过预处理、采集、批价、合帐、优惠等步骤，将原始话单转化为可用于计费的数据。采用分布式存储技术，如HBASE，能快速加载并存储海量话单数据，支持详单查询和流量预警功能。此外，数据仓库结合非结构化信息，提供了数据探索、数据分析和数据挖掘的能力，支持报表展现和探索性分析。 在互联网行为分析方面，运营商利用DPI（Deep Packet Inspection）技术对上网日志和URL进行分词和分类，构建URL词库和分类库，通过流计算引擎实时处理海量数据，进行URL分析和App应用分析，以深入理解用户行为。同时，内存数据库和统计分析平台如BigInsight，提升了数据处理的速度和精度，帮助运营商更好地挖掘数据价值，实现精准营销和高效运营。 总结来说，运营商通过大数据技术在降低运营成本、拓展新业务和提升流量价值三个方面实现了业务转型和创新。未来，随着5G等新技术的发展，大数据在运营商中的应用将更加广泛和深入，为运营商开辟新的发展空间。