中兴通讯的大数据平台解决方案充分利用主流的大数据处理技术，并结合电信行业数据处理的特点，提供融合传统数据仓库和大数据的专用平台，可灵活适配各种数据规模、多种业务应用的场景。系统提供自研的CEP技术可满足电信大流量数据的实时处理需要，采用Hadoop开源技术满足对电信业务平台上非结构化和半结构化数据的批量处理需要，基于NoSQL的HBase大数据存储架构可满足从GB到TB各种级别的数据存储和快速I/O需要。

● 大数据引发经营思维的改变

电信行业的数据主要包括客户信息数据（如客户入网资料、套餐情况）、业务过程数据（如通话记录、客户服务记录等）和网络运行数据（网络性能、客户终端使用情况等）几部分，传统上这些数据分布在不同数据库中并且较独立的进行统计分析以服务于不同的运营部门，数据分析在很大程度上仅仅作为部门运营报表输出和绩效考核功能应用而存在，这显然低估了数据的价值。在大数据时代数据的价值来源于数据的全面性、数据的共享和数据的二次利用。运营商应该将不同部门、不同数据库收集存储的数据进行共享，重新挖掘历史数据而不是轻易删除，围绕客户进行整合分析，这才是大数据下的思维方式。当我们将数据进行组合、再利用，形成新的大数据集，大数据的真正价值才能显现。

举一个电信行业通过部门间数据共享组合发现新商业价值的例子：很多移动运营商网络维护部门出于改善网络运行质量和提升客户体验的考虑一直在进行网络和终端的分析优化活动，期间收集了大量的终端应用数据，这些数据以往仅仅为网络优化目的而利用，网优活动结束后就废弃了；其实这些数据通过再分析可以提供更多的用途，比如基于对全网络不同型号手机终端的实际使用数据分析，运营商可以向手机制造商提供更为真实的手机使用情况咨询，在确保不侵犯竞争厂家的隐私的情况下运营商可以向手机制造商提供更为真实的手机实际使用率信息，这些对于手机制造商而言都是无价之宝，比以往依赖仿真测试和销售数据分析获得的情况更加真实，可以有效指导他们的经营决策，而运营商通过对数据的二次分析提供信息咨询可获得额外的商业收益。

再以运营商运维部门常见的告警派单活动为例，大量的设备历史告警数据通常作为部门运维质量考核的统计数据并且定期被清理覆盖。但事实上通过设备海量历史告警数据与客户投诉的关联分析，运维部门可以有效地预测一条新发生的告警的准确性和引发的客户投诉的紧迫性，更好地配合客服部门的服务响应，也能优化部门内现场故障处理派单的活动，通过对海量历史数据的挖掘分析即保证了客户服务的满意度，也同时提高了客服与运维两个关联部门的工作效率。

上述两个案例仅仅是运营商基于大数据思维创造新价值、提升运营效率的小应用，大数据是一个神奇的金矿，它的潜在价值犹如漂浮在海洋中的冰山，很大部分还隐藏在水面之下，等待我们不断去挖掘。

大数据引领电信业转型

作为信息管道的经营者，电信运营商天然具备数据的收集能力。相比互联网公司获取的是用户在虚拟网络中的数据，提供用户入网接入服务的电信运营商拥有用户的真实社会型数据信息，而管道的智能化又让运营商拥有获取用户在互联网虚拟社会数据的能力，运营商基于管道平台同时拥有了现实社会和虚拟社会两套数据，通过用户属性的关联实现数据的无缝衔接，这是运营商特有的数据优势，在大数据时代这是一个重要的核心资产。

但是拥有大数据资产并没有给运营商带来直接的收入和利润，原因就在于运营商普遍缺乏从数据中挖掘价值的技术和发现新价值的智慧理念，而大量的互联网公司和中小科技公司却已经行动起来，利用电信开放的数据资源获得收益。

国内领先的互联网公司如百度、腾讯、淘宝等都已经利用大数据来提升自身的产品和服务，并且不断向传统的通信领域渗透，面对竞争电信运营商必须要积极跟进，利用大数据的资产优势，发展大数据技能，开拓大数据思维，实现客户的深入洞察和业务决策的创新，驱动企业向围绕客户信息服务为中心的战略转型。具体来说，大数据将在4个领域为电信运营商的转型带来新机遇。（如图所示）