专题导读

2013-03-11 09:03:24胡军军
电信科学 2013年3期
关键词:结构化分析

专题导读

大数据应用起源于互联网的高速发展,通信、购物、社交、电子商务等各类业务产生的数据呈爆炸性增长,互联网公司渴望更加了解它的客户,首先尝试大数据技术分析用户行为,可以说,谷歌、亚马逊、Facebook、IBM、甲骨文、微软等跨国巨头是发展大数据处理技术的主要推动者。

与传统数据不同,大数据主要产生于互联网、天文、生物、医疗等领域,如图片、文本、音频、视频等非结构化数据,而传统数据主要来自各类信息管理系统,如财务收入、业务发展量等结构化数据。数据结构特性的差异性,加上数据海量、数据实时快速增长等特征,使得大数据在数据存储、数据分析和处理、数据高速传输等方面都面临着新的需求。

在数据存储方面,要支持海量数据的存储和快速访问要求,需要采用高速存储 I/O接口、固态硬盘/内存数据库等新技术,同时为满足数据实时快速增长、支持存储设备平滑扩展等要求,需要采用分布式体系架构,能够在低成本的机器集群上,达到企业级的高可用、高可靠性,提供元数据高效存储、异构数据集成与融合,高效并行访问。

在数据分析和实时处理方面,大数据重点关注非结构化数据的处理分析技术,包括文本分析和挖掘技术、视频分析技术、网络爬虫关键字分析技术、实时流数据处理技术、实时动态大数据分析技术等内容。

在数据高速传输方面,在考虑传输通道高带宽、数据传输安全保障等技术因素的同时,也不能忽视改进数据压缩和增量算法的技术研究,以减少传输通道的负载压力。

大数据能够以超乎想象的热度和速度快速膨胀和蔓延,还有一个重要的原因就是大数据应用所带来的巨大商业利益,尤其是大数据应用带来的同质企业间的差异化竞争优势。

进一步聚焦于电信运营企业角度看,近期可重点开展的大数据应用包括如下3个方面:企业经营和管理方面,可以通过各类业务数据的关联分析,提升企业经营管理和决策的智慧,深化对客户的洞察,针对性开展营销与维系;网络优化方面,采用大数据技术,实时处理网络信令数据,与现有IT数据进行关联,更精准地指导网络规划与优化,提升业务质量和客户感知;对外信息服务方面,开放数据,创新模式,面向行业、企业或个人提供个性化的数据分析服务。

本期以“大数据技术与应用”为专题,主要从电信运营商的角度,结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点,探讨电信运营商应用大数据的策略以及大数据技术具体在智能交通、电子商务、互联网及电信运营等领域的一些具体应用思路和方案,旨在推动大数据在电信行业的应用,希望能够有助于读者加深对大数据技术的了解,启发大家对大数据技术及其应用的深入思考。在此,衷心感谢各位作者的大力支持。

胡军军,工学博士,高级工程师,中国电信科学技术委员会电信运营支撑系统专业组委员。长期从事计算机软件系统设计、开发、项目管理等工作,先后参与国家“863”项目、八五攻关项目、国家自然科学基金项目、中国电信BSS/OSS建设项目等,多次获得部级、省级奖励。

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