大数据发展助力运营商业务创新转型

李卫　魏进武　张云勇

随着信息化技术与服务的快速变革，尤其是移动互联网、云计算、物联网以及智能终端等的快速发展与普及，全球数据量的增长速度远远超出人们的想象。据IDC预测，到2020年，全球以电子方式存储的数据，如文档、表格、网页、音频、图像和视频等，其数据量将高达35ZB。人类信息化已进入大数据时代。大数据具有“4V”的特征：

（1）Volume：数据量庞大，例如，每天Twitter产生的数据量高达7TB，而Facebook的上传数据量则高达10TB；

（2）Variety：数据种类多样，除了传统数据库表的结构化数据，新增了更多的网页、图片、音视频与地理位置信息等半结构化和非结构化的数据；

（3）Velocity：数据实时性强，大量数据以实时流的方式高速产生，如运营商的信令数据、日志数据等，以往非实时的批处理方式，已逐渐不能满足要求，需要通过流计算等技术进行实时或准实时的处理；

（4）Value：数据价值需要提升，原始的数据价值密度低，需要通过数据交换、整合与知识共享、交叉复用，才能形成新知识、创造新价值。

大数据的“4V”虽然带来了技术上的挑战，但给予大数据价值创造和企业管理能力提供了更大的空间，电信运营商具有庞大的用户资源，积累了丰富的数据资源，而且作为电信业务、信息业务服务的主体，一方面需要在大数据支撑下，既要实现总部——省份两级运营主体的科学运营，又要发挥互联网时代下一级平台带来的信息化业务创新，与互联网企业实现“一点对接、全网服务”。本文将探讨运营商如何围绕数据核心资产，营造数据生态环境，推动大数据产业生态圈的建设，助力业务创新和企业管理创新。

运营商数据生态环境

按照数据集中能力建设、数据能力开放运营以及数据价值增值的大数据应用来看，运营商数据生态环境由内而外，分为三层，分别是数据核心圈、数据供给圈和数据增值圈，如图1所示。

其中，数据核心圈主要完成集中数据的能力建设，融合各类数据，完成数据的清晰、整合、存储，加工能力以及挖掘能力的建设，主要由开放式大数据平台和开放式分析挖掘平台构成，前者采用“Hadoop+MPP+SMP”混搭架构，实现基础数据的加工和整合；后者基于基础数据加工平台加工的结果数据，实现建模能力的开放，由业务人员、分析人员以及数据建模人员在平台上实现业务场景的模型开发、模型训练以及模型运行，并能够实现“一点建模，知识共享”。

数据供给圈是企业数据开放的触点，完成结果数据资源的分发、敏感数据的过滤和安全审计等，实现数据开放的安全管控，实现数据能力、数据资源的开放和安全运营。

数据增值圈是企业数据创新的外在体现，由大数据应用开发平台和大数据应用管理平台构成，通过开放数据应用开发能力，管理各种个性化的数据应用服务，在实现业务创新转型的同时，实现数据价值的增值。借鉴APP Store开发模式，大数据应用开发平台通过提供的数据服务功能（数据语义、数据封装等），降低数据的使用门槛，让业务人员可以从原先的数据应用使用者转变为数据应用生产者；提供PaaS层组件（业务组件、技术组件、数据库组件），降低应用开发门槛，让运营商集团总部、省公司、地市公司中优秀的IT人员和建设厂商都能够参与进来，敏捷、高效地开发、组装自己的个性化应用，并方便地实现应用共享，以及应用的快速复制与推广，从而改变以往“烟囱”式的开发模式，在满足数据应用快速增长需求的基础上，进而解放全公司范围IT人员的积极性和生产力，实现大数据应用的百花齐放和智慧分享。大数据应用管理平台以用户为中心，提供应用规划、构建、发布、监控、评价、下线的全生命周期管理，助力用户快速查找应用，精心打造内容分发渠道，实现分布式创造。

运营商数据业务创新

基于数据生态环境，运营商可以对内提升管理水平，优化IT系统，对外开展丰富的数据创新业务。

企业管理分角色仪表盘（Dashboard）

以运营商的商业模式模型作为关键理论基础，分析企业核心价值的创造过程，剖析企业价值蓝图的主要价值动因包括收入增长、盈利能力、资产效率、公司形象（客户感知）四个方面（如图2所示）。

由管理重点驱动指标的构建，根据企业5大主题域（客户、营销、运营、网络、感知），通过因果关系将运营绩效和企业价值链接在一起，依据运营商的企业价值蓝图（企业核心价值的逻辑框架），梳理运营商的企业级指标体系，从运营到财务，在价值创造的各个环节/层级匹配相应的绩效指标，自上而下地层层构建关键指标（绩效指标→流程指标），从而形成不随业务而变的全景指标体系（如图3所示），全面、清晰反映企业价值创造的过程。

根据集团—省份—本地网—营销一线管理人员的不同的诉求和角色，采用端到端多层技术架构以及数据可视化技术，将运营商企业内部生产经营数据和企业外部生态环境数据，依据企业统一编码和统一指标的定义，经过从数据源层、ODS层、DWD层、DWA层、DM层到展现层的采集、加载、计算处理，通过分角色仪表盘（如图4所示），以图表形式，清晰、直观地展现企业经营状况，更好地促进管控透明、服务透明、资源透明，构建无边界的透明企业。

网络质量优化

通过网络信令数据分析，实现网络指标实时监控，对定制的重点KPI指标进行实时监控，以动态反映指标情况，并可结合GIS地图进行呈现。通过实时采集信令数据计算相关KPI，准确地发现和解决网络覆盖与干扰、频率规划、时隙规划等问题，实现网络优化。

根据网络维护需要，利用实时信令数据不但能够根据时间趋势、网元、链路等维度进行网络质量分析，并且能够根据告警阈值设定，提供网络性能指标告警。支持2D直方图、3D直方图、2D曲线图、3D曲线图等多种图形显示方式，更加直观地反映网络质量的性能指标。

精准化实时营销应用

通过实时分析用户动态行为，结合用户静态行为，利用精准化匹配规则，精确解析匹配目标用户，主动触发精准化营销机制（如表1所示），实现面向用户动态需求即时响应的主动营销模式，实现营销维系智慧化、资源投放精准化、渠道接触协同化、客户体验人性化。

客户交往圈与社会影响力分析

通过分析客户的通信行为和社交网络行为，构建客户的社会交往圈，分析其社会影响力，作为客户价值新的重要维度。量化每个客户的影响力价值，识别具有高社会影响力的关键客户，作为口碑营销的对象，也是客户维系的关注重点，分析并引导关键客户在社交网络上的行为（如图6所示）。

人口流动应用

基于移动无线网络信令数据的统计分析，实现人口密度动态分布和停留特征画像（如图7所示），对内辅助支撑运营商渠道选址/建设以及网格化服务；对外为交通及政府提供更详尽的统计结果，为规划交通、制定政策提供良好的数据基础，有利于提高交通主管部门交通规划、监控管理的效率和效果，方便用户及时了解交通情况，合理安排出行方案。

金融征信应用

基于用户消费行为数据，构建个人与集团客户信用评价体系，面向金融领域的银行、保险、互联网金融、支付平台、征信机构、风投公司，提供用户识别、风控模型开发、信用度控制、贷后管理、精准化营销等金融征信应用（如表2所示）。

在数据驱动的信息化时代，如何盘活数据资产，从中萃取更大的业务价值，是大数据发展的根本诉求。电信运营商拥有全面、准确的数据，具有先天发展优势，借力大数据发展，推动业务创新转型，推进运营商的科学运营和多级的透明管控、各级责权利的匹配，使得上下形成合力，支撑线上、线下的一体化经营等将是运营商发展的重要方向。

（责任编辑：陈海峰）

作者简介

李 卫，中国联通研究院高级工程师，工学博士。

魏进武，中国联通研究院高级工程师，工学博士。

张云勇，中国联通研究院副院长，高级工程师，博士后，中国通信学会、电子学会、计算机学会高级会员，中国人工智能学会会员。