电信大数据产品应用解决方案,解决行业资源困难
导读:电信市场渗透到各个行业,电信运营商可以访问大量用户数据,使电信运营商具有明显的大数据优势。电信大数据产品应用解决方案,解决行业资源困难。 但是,电信公司如何拥有大数据“金矿”来寻找自己的新利润增长点和差异化竞争,如何从大数据中获取最大利益?
电信市场渗透到各个行业,电信运营商可以访问大量用户数据,使电信运营商具有明显的大数据优势。电信大数据产品应用解决方案,解决行业资源困难。
但是,电信公司如何拥有大数据“金矿”来寻找自己的新利润增长点和差异化竞争,如何从大数据中获取最大利益?
1.市场环境
中国电信业的三足态势已初具规模,已进入“股票竞争”时代。
中国移动,中国联通和中国电信三大运营商都是三大支柱。电信行业的人口红利已经消失,新用户的增长将变得越来越窄。运营商发起了广告,广告和技术大战。如何在残酷的环境中提供高质量的产品和服务,股票用户成为电信行业的下一个竞争点。
电信行业的竞争格局也在发生变化,OTT(OverTheTop)服务提供商开始侵蚀电信行业。电信全球化的趋势。运营商和电信服务的全球化。
未来,如何为现有客户提供良好的客户体验并从现有客户资产中获益是电信行业的关键要素。
2.电信行业数据的困难
数据统一和集成:统一并集成跨区域,跨业务数据。同时确保数据的质量。数据的真实性应该是一致的。
大数据存储:海量数据存储,保证存储,读取和访问速度,并确保分层访问数据读取。
大数据分析:现有分析模型的资源管理,未知模型的探索和自助服务模型生成。
存储——解决分布式数据中心:中的高并发I/O瓶颈问题
3.酷站电信大数据产品应用解决方案
分布式架构的核心问题是高并发性和系统运行期间的高1/0。通过在数据中心的上层部署分布式数据集市来分担分布式数据中心的压力。
计算用于分析数据的——MPP数据集市:
作为数据仓库,分布式数据中心需要进行数据存储,计算和其他数据请求。必须在各种功能中进行资源平衡,例如添加,删除,更改,检查和计算数据。酷站数据集市是分析数据的分布式库存数据集市。将更多系统资源集中在数据检索和分布式计算上。同时,列存储可在存储和调用数据时保证数据的独立性和完整性。
数据可视化——探索性自助服务分析前端:
基于传统BI的痛点,酷站BI采用轻量级建模来消除由于需求变化导致的频繁模型修改和数据重新提取。同时,酷站BI前端提供了可视化建模方法。可视化数据建模使跨源的跨源实现数据连接变得容易。可视化业务建模操作页面可以通过简单的拖放快速完成业务分析模型。生成的可视化报告可以实现数据链接和数据过滤。使数据表示成为数据分析的第一步。允许可视化继续进行深入的探索性分析,完全解锁数据的价值。