運營商雲計算大數據分析

㈠ 大數據和雲計算的關系

大數據與雲計算的概念

大數據

指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。

大數據本身除了要有數據、採集、匯聚一定量的數據之外，更重要的是數據的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。關於大數據的話題，基本圍繞三個問題展開：一是數據從哪裡來，二是數據如何進行分析，三是數據如何進行商品化。

雲計算

是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

雲計算的應用目前正在經歷從IaaS向PaaS和SaaS發展，在用戶分布上也逐漸開始從互聯網企業向廣大傳統企業過渡，未來的市場空間還是非常大的。

大數據與雲計算的聯系

大數據與雲計算經常聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。

從理論角度來看，二者屬於不同層次的事情，雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題，而巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范圍，因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個子領域。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。

從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。綜上，大數據與雲計算既有不同又有聯系，但在現實中，由於大數據處理時為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現於人們的眼前，從而造成了人們的困惑。

大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。大數據方向需要有一定的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎。

大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。

總結，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這二者起到相互依存，互相促進的作用。

㈡ 大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據時代下 運營商市場戰略分析

大數據一直是近幾年的熱門關鍵詞，伴隨著移動互聯網、智能終端、雲計算、物聯網技術的發展，呈現爆炸式額增長，數據密度空前提高，大數據時代的波瀾壯闊正在逐步的開展，大數據的未來上升空間空前巨大。

相較於零售業、金融證券、政府管理、製造業、醫療服務也等行業造大數據應用的嘗試，電信業作為數據金礦的擁有者，具有明顯的數據優勢和研發基礎，在面臨「管道化」的當前形勢下，大數據無疑成為了運營商轉型的一把利刃，面對殘酷的互聯網化競爭提供差異化的手段。下面我們將從大數據對運營商市場工作的影響入手，來提出國內運營商大數據時代戰略市場工作轉型建議，以供運營商實踐參考。

【大數據對運營商市場工作的影響】

調查結果顯示，全球120家運營商中約有48%的運營商正在實施大數據業務，大數據業務成本平均佔到運營商總IT預算的10%，並且在未來五年內將升至23%左右，成為運營商的一項戰略性優勢。大數據應用的主要需求包括商機挖掘、競爭情報、客戶維系、收入提升、減少開支、改善運營管理等，其中有50%以上是和市場前端工作在開展息息相關。下面主要從電信運營商職能劃分角度來的分析大數據對運營商市場工作的影響。

一、影響產品研發的模式

電信產品的研發更多的是以技術驅動和競爭驅動為主，電信運營商基於客戶需求的研發驅動一直弱於互聯網企業。

設計：分成兩各模塊，中間加一條豎線隔開

在大數據的時代下，一方面終端的使用偏好，如品牌、應用等可以得以分析識別，有助於電信定製機的品牌選擇和功能優化；

另一方面新業務的使用反饋，包括投訴等，可以幫助新業務功能的優化或者新產品的開發。

綜上我們可以看出，大數據時代為產品研發改革提供基礎，以客戶需求為導向的迭代開發時代即將到來。

二、影響市場營銷的模式

用戶畫像：指基於用戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個用戶打上人口統計學特徵、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，並且藉助數據挖掘技術進行用戶的分群，完善用戶的360度畫像，幫助運營商深入的去了解用戶的行為偏好的需求特徵等；

關系鏈研究：指通過分析用戶的通訊錄、通話行為、網路社交行為以及用戶資料等數據，開展交往圈子的分析與研究，並且識別圈子中的主要影響人物以及影像鏈等。

基於用戶畫像和關系鏈的研究可以建立用戶與業務、資費套餐、終端類型、在運用網路的精準匹配上，在推送渠道、推送時機、推送方式上滿足用戶的需求，事先精準化營銷。

三、影響渠道運營的模式

相比較而言，電子渠道比傳統的實體渠道更容易記錄潛在用戶的消費行為、特徵、路徑，可以提供互聯網的大量行為數據，因此大數據時代下，運營商的電子渠道的發展將會進一步的擴大。電子渠道除了銷售、服務職能之外，後續將逐步的承擔「大數據資源池」的重要角色。

另外，線上線下渠道協同是電信渠道體系轉型的蛀牙方向，而線上線下渠道有效協同的關鍵訣竅就是從用戶的需求出發，制定合理的線上線下渠道觸點界面，為客戶提供無縫全面的渠道服務，而要實現這一目標也需要大數據技術的支撐，通過現有數據挖掘不同類型用戶的渠道使用路徑。

四、影響客戶服務的模式

目前，電信行業一直都在強調用戶體驗，但是卻並不了解用戶的真正需求，使得體驗二字束之高閣。大數據時代要想提供有效路徑，必須利用大數據挖掘技術，來書別用戶的特徵，以及用戶的消費習慣，及時的消費提醒、偏好產品的發送、維系精準跟蹤等個性化服務。

由此可見，大數據將為移動互聯網帶來全新的改革，給用戶服務帶來極大的想像空間和無限的發展前景，開展針對用戶消費數據的分析評估，可以幫助改善運營商自身的服務質量。

五、豐富產品提供的內容

大數據可以作為對外銷售的產品也已經成為了全球的共識。為了確保用戶隱私不被侵犯的前提下，對數據進行深度加工，對外提供信息服務，為企業創造全新的價值體系。目前，大數據對外商業化的產品形態主要包括市場洞察報告、精準營銷廣告、數據監測、決策支撐等多種方式。目前，國外運營商紛紛嘗試現有的數據，進行整合處理，來提供給第三方以求得全新的收益。

例如：西班牙電信，推出了「智慧足跡」，基於完全匿名和聚合的移動網路數據，幫助零售商分析顧客來源和各大商鋪、展位的人流情況以及消費者特徵和消費能力，並將洞察結果面向政企客戶提供客流量的分析和零售店面選址的服務，目前該模式已經在國內WiFi運營領域廣泛應用。

【對國內運營商戰略市場工作轉型建議】

一、戰略上重視，組織上保證

雖然電信運營商在數據資源方面具有天然的優勢，但必須承認在大數據運營方面，不管是平台研發能力還是運營能力，電信運營商的優勢並不明顯，和互聯網企業以及一些專門做大數據平台的專業公司相比，存在較為明顯的劣勢。

因此，如果要做成大數據，研究院認為：

1、要公司層面足夠重視，作為領導的一把手來抓；

2、大數據運營團隊必須獨立運作，獨立核算，並輔以靈活的機制，否則新事物很難在傳統的電信體制下快速孵化；

3、光靠自己的力量還不夠，怎麼樣能夠找到優勢互補的合作單位協同研發運營才是大數據在電信內容發芽並壯大的關鍵。

二、內外兼修，市場化經營

大數據應用分為對內和對外兩種形態。不鼓勵過分重內，也不建議過分重外。連內部都做不好，對外營銷沒有說服力；只對內不對外，在不存在競爭的情況下，很難將一個產品做好做優，胎死腹中的可能性不是沒有。

因此，研究院建議電信運營商在推進大數據工作時，能夠內外兼修，從外部了解需求，從內部積累能力，通過完全市場化結算的方式在盡量短的時間能夠形成顯性效益，進而促進更多的資源投入和更快的成長。

三、循序漸進，以點帶面

從目前階段看，雖然說大數據的發展空間很大，但畢竟電信的能力和資源有限，建議從小案例做起，可選擇電信數據資源優勢明顯，客戶關系扎實、付費意願和數據意願共享的行業做起，通過成功標桿案例的構建，尋求規模化的復制。

從上面提及的五種產品形態看，精準營銷相對容易實現，運營商可從精準營銷切入，並逐步擴大形態范圍。

總評：大數據對運營商而言，是藍海，是解葯，但是否能真正發揮作用，還需運營商的實踐。研究院建議運營商們還是循序漸進，結合自身優勢，選擇合適的商業模式切入，早日打開大數據的「金礦」之門。

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㈢ 運營商應積極培養大數據分析能力

運營商應積極培養大數據分析能力
目前，電信運營商在商業智能平台建設方面尚處於起步階段，缺乏大數據分析競爭優勢。因此，運營商必須逐步建立起基於雲計算的大數據處理系統，積極培養網路運營大數據和用戶業務大數據的分析能力，形成核心競爭力。

網路運營大數據分析助力提升網路質量。運營商的網路運營大數據來自其運營支撐系統，通過對網路運營大數據的分析，運營商一方面可以進行帶寬資源的實時動態分配，縮簡訊令分析的響應時間，從而提升電信網路端到端的服務質量和網路資源的最優化配置；另一方面可以進行業務流程優化，提高電信運維質量，提升電信運營管理效率，從而可以有效降低電信網路運營的管理成本和運維成本。
用戶業務大數據分析旨在精細化運營。運營商通過對用戶的位置、時間、職業、年齡、業務偏好、業務流量及所需帶寬等進行關聯分析，實現對用戶業務流量的甄別和用戶級的網路資源控制，細分用戶業務流量，將數據流量與用戶、網路資源相匹配。通過用戶業務大數據分析識別用戶行為習慣和用戶偏好，從而為用戶提供個性化、差異化的電信服務，提高電信用戶黏性和忠誠度，挖掘新的業務機會，實現電信業務流量價值的最大化。
構建新的電信業務模式和商業模式
大數據分析將催生新的電信業務模式和商業模式。應用大數據分析用戶的電信業務數據，深度挖掘用戶需求，構建新的電信業務模式，形成能夠滿足用戶需求的電信業務，進行電信業務關聯推薦，實現電信業務的精細化營銷和拓展。互聯網的關聯推薦技術是電信運營領域業務拓展的一個借鑒，例如，運營商可將用戶資源中的商家電話按商品進行細分，個人用戶撥打某商家電話就視為用戶對該類商品有購買需求，從而可以有效地找到此類商品的目標客戶。運營商可以利用基於雲計算的大數據分析系統自動找到與該類商品相關聯的其他商品並推薦給該用戶。一方面給電信用戶購買商品提供了便利性，另一方面可以幫助其他商家實現精準化營銷，而電信運營商可以增加後向廣告收入。

㈣ 大數據和雲計算哪個好

大數據和雲計算大數據好。

首先，大數據和雲計算在技術體系結構上有非常緊密的聯系，二者都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，只不過雲計算專注於服務，而大數據則更注重數據的價值化，在應用端二者的區別還是比較明顯的。

而大數據的從業領域會更廣泛一些，在工業互聯網的推動下，未來大量的傳統行業也需要大數據人才。

從大的層面來看，雲計算對於計算機網路、操作系統和開發能力的要求會比較高，需要初學者具有一定的動手實踐能力，而學習大數據則需要具有一定的數學基礎，數學基礎對於在大數據領域發展具有比較重要的作用。

從就業的角度來看，當前雲計算和大數據領域的就業崗位都比較多，由於雲計算的就業崗位主要集中在IT互聯網行業。

相對於雲計算來說，大數據領域有不少崗位的就業門檻還是比較低的，入門也比較容易，比如數據清洗、數據呈現等崗位對於從業者的要求就相對比較低。

具體說說大數據的就業前景：

1、國家政策支持力度大，大數據加快落地，產業規模愈加增大。

2、大數據覆蓋全行業，未來將在細分領域進一步發展，還將提供更多就業機會。

3、大數據行業人才稀缺，目前人才缺口達百萬+。

㈤ 大數據和雲計算是什麼關系_如何理解雲計算與大數據之間的關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「ElasticMapRece」演示了如何利用CloudElasticComputes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值銷虧喊的。此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

數量_數據量

種類_不同類型的數據

速度_系統中的數據流率

價值_基於其中包含的信息的數據價值

准確性_數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。

大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對虧野於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題空好。

混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

保護大數據免受高級威脅。

雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

數據

容量

可擴展性

安全

隱私

數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化