隨著IT和通信技術全面融入社會生活，每天產生的海量數據中蘊藏了巨大價值，數據正在成為企業的戰略資產。從海量數據中獲得新的認知、方法，從而創造新的價值，是各行業，尤其是電信行業的戰略方向之一。
電信運營商有望成為大數據領航者
大數據給我們的第一個感覺就是大，那么大數據到底有多大呢?一組名為“互聯網上的一天”的數據可以給我們一些參考。
一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;發出的郵件有2940億封(相當于美國兩年的紙質信件數量);發出的博客帖達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……并且這些數字還在不斷上漲。
截至2012年，數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB (1024EB=1ZB)級別。國際數據公司(IDC)的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM 的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。
那么大數據只意味著大么?不，它更意味著，水面下的冰山即將露出水面。目前數據中蘊藏的價值金山已受到廣泛關注。2012年3月美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，將發展大數據上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響
那么究竟何為大數據呢?廣義上講，大數據是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的海量數據，它的數據規模和傳輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。確切的講，大數據具備四大特征，即數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、實時性強(Velocity)以及其蘊藏的商業價值大(Value)。
既然大數據有著如此大的價值誘惑，那么他能夠使得眾多“英雄”競折腰也不足為奇了。目前開展大數據價值挖掘技術的“英雄”包括電信運營商、互聯網廠商、金融企業等等。在眾多英雄中，因為互聯網廠商的大投入，使得他們在大數據領域已經占據了較為領先的位置。但是，運營商因為擁有電信網絡中最全和最完整的數據，而一躍成為開展大數據跨行業應用最有力的競爭者。今后，隨著運營商的持續大力投入，他必將成為這個領域的領航者。
運營商網絡中的數據大致有如下一些類型：各類終端的型號數據、用戶位置數據、互聯網業務數據、用戶基本屬性數據和用戶消費數據。
中興通訊認為，大數據將成為各行業，尤其是電信行業的戰略發展方向。
對電信行業，當前同質化競爭嚴重，有強烈愿望尋找經營藍海。由于網絡管道化促使企業升級和轉型其盈利模式，通過本身擁有的海量核心資源——網絡數據，進行分析利用，從而提高運營水平、找到創新點，是運營商的出路之一。
對政企行業而言，隨著日益社會化的信息交互，企業用戶有更多的選擇余地，留住用戶變得更困難。企業需要通過經營數據深入研究消費群體，持續改善產品和服務體驗，才能生存發展。而信息化水平的提高，也使得產品、服務更快地被競爭對手模仿學習。總體上，信息化推動了市場競爭，企業必須通過有效利用數據的潛在價值，才能生存和持續發展。
作為資深的電信領域方案和產品提供商，中興通訊認為，電信行業發展大數據的立足點在于最有價值的位置、語音、網絡流量、視頻大數據的處理、分析和挖掘，在四個層次上支撐企業更高水平的運營和創新。一是大數據的收集預處理(ETL、云存儲);二是數據信息化(統計、檢索、查詢);三是深度分析挖掘(用戶分群、行為分析);四是預測(產品、資費、用戶的趨勢)。
在政企領域，基于運營數據(大企業呼叫中心數據、零售業店鋪信息、交通路況信息、政府部門數據等)自身的收集處理、分析挖掘，并可以結合電信行業數據(手機用戶位置等)，能夠通過對大數據的分析利用，直接支撐和推動政企運營水平的提高。
創新技術是大數據發展的基石
要想實現對大數據的價值挖掘，大數據技術無疑是基石及助推器。而在大數據技術發展的整個過程中，分布式計算的精髓被體現得淋漓盡致，其中Apache的Hadoop分布式開源架構是大數據的助推器，為包括IBM、阿里巴巴及中興通訊在內的眾多大數據公司所采用.
大數據挖掘的邏輯流程如圖所示。在不同的應用過程和領域依托于不同的技術。
中興通訊的數據挖掘技術可以分為三個階段、八個環節。其中從數據采集和存儲以及檢索匯聚是數據的預處理階段;數據處理、分析、挖掘和模型預測為數據挖掘階段;最后為結果輸出階段。
在數據預處理階段，中興通訊使用ETL工具，負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據挖掘階段為整個過程最為關鍵的階段，中興通訊采用CEP(復雜數據處理)和MapReduce等技術，其中CEP將數據流抽象為事件序列，使上層應用能夠實時掌握運行狀況并采取行動。
最后是輸出呈現階段，目的是是更加智能、簡便及順暢的呈現數據挖掘的各種成果。中興通訊采用的技術有云計算、標簽云、關系圖等。
整個過程中，大數據涉及到的技術繁多，同時也日新月異，技術總在不斷地演進。中興通訊作為通信行業中的標兵，一直致力于大數據技術的研發工作，為大數據整體技術的演進起到了推動作用。在大數據的的演進中，中興通訊認為以下趨勢會日趨明顯：
在數據存儲和管理上，高效存儲成為存儲技術主要的研究方向，關系數據庫和分布式數據管理方式逐步走向融合。
大規模數據處理分析需求的多樣性，導致離線批處理、實時流處理、分布式內存計算、圖計算框架等多種計算框架并存。需要靈活采用混搭架構滿足應用需求。同時，多模式計算框架走向融合。
對自然語言理解的需求推動語義WEB技術發展，跨媒體的數據融合業務推動多維多模態信息融合與處理，大數據可視化成為快速理解大數據的最佳途徑。
電信智能數據應用沿“MSS至BSS至OSS至電信網元”路徑發展深入，應用場景大大豐富，同時不同領域的數據存在交叉融合。
大數據平臺技術更能直觀地體現大數據挖掘技術的組成。大數據平臺是介于數據整合和應用之間的，具備數據預處理、處理、分析挖掘以及對外接口共享等功能。其中數據處理包括了實時流處理(CEP技術)和離線批處理(包含了Hadoop的文件系統HDFS和數據處理MapReduce等關鍵技術)。在數據挖掘中，中興通訊針對各種應用開發出了不同的組件，包括人流分析組件、用戶行為分析組件等。這些組件的開發，充分體現了中興通訊致力于大數據的實際應用開發的智慧和能力。
Hadoop MapReduce是離線批處理中的主流技術，Hadoop發展過程中一個重大的變化就是引入了YARN，將MapRedcue中的資源管理調度剝離出來，為多計算架構融合打下基礎。Hadoop的開源促進了大計算技術快速的應用，但是開源系統的不完善也是實際使用過程中需要解決的問題。中興通訊在高可用性、性能優化、管理優化等方面做了大量的工作。
實時流處理CEP采用事件觸發機制，對于輸入的事件在內存中及時處理。CEP支持規則以滿足靈活的事件處理要求。CEP采用分布式內存數據庫、消息總線等機制來實現快速實時響應。
大數據應用正逐漸豐富成熟
大數據業務應用呈個性化、社交化、智能化的趨勢，人機交互的需求推動智能問答發展和應用。
大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋通信、醫療、能源、經濟、交通、零售業等各種行業：
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶，該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計算機，然后對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
而對于我們特別關注的通信市場來說，運營商在大數據上的應用主要體現在如下四個層面。
在市場層面，運營商可以利用大數據為自身的產品服務，通過大數據分析用戶行為，改進產品設計，并通過用戶偏好分析，及時、準確地進行業務推薦，強化客戶關懷，這樣就可以不斷改善用戶體驗，增加用戶的信息消費以及對運營商的黏度;
在網絡層面，可以通過大數據分析網絡的流量、流向變化趨勢，及時調整資源配置，同時還可以分析網絡日志，進行全網絡優化，不斷提升網絡質量和網絡利用率;
在企業經營層面，可以通過業務、資源、財務等各類數據的綜合分析，快速準確地確定公司的經營管理和市場競爭策略;
在業務創新層面，可以在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，為企業創造新的價值。這樣，大數據將助運營商實現從網絡服務提供商，向信息服務提供商的轉變。
總之，運營商正在尋求對自有數據最大化的價值變現，提高運維效率，降低運維成本，提升用戶關懷質量;提升運營能力，開拓業務市場，加速ICT融合。
作為大數據技術的引領者，中興通訊主要基于運營商數據和行業數據，在大數據的應用開發上橫跨了電信、金融、交通、互聯網等行業，開發出了一整套業界領先的大數據應用。
以商鋪選址為例，融合用戶位置數據和用戶畫像的商鋪選址，克服了傳統人工選址的局限，幫助商業用戶以低成本快速、精準選址，實現運營商增值業務和商業客戶的深度捆綁，提升價值客戶黏性。
又如將大數據應用于客流分析，實時采集用戶位置信令數據，動態呈現區域客流密度和人群流動軌跡、發現和預測人群活動規律，滿足市政部門道路交通規劃和應急安全管控等需求。
還有智能運營應用，基于大數據的新型網規網優解決方案以精細化運營為導向，以客戶體驗提升為目標，以網規網優性能指標量化、科學評估預測和精準資源投放為抓手，通過引入新型的數據源和采用基于大數據的海量數據處理方式，為網絡建設規劃和優化提供有力的支撐和保障。
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