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中国移动集中化BI探索:走数据仓库与Hadoop混搭路线
http://www.cww.net.cn   2012年12月3日 07:28    

12月3日早间消息,随着移动互联网、物联网/传感器等技术的发展,全球数据生产速度正在高速增长,信息已成为企业的战略资产。而运营商作为网络时代的数据交换中心,其网络管道、业务平台、支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据,基于这些数据的商业智能(BI)应用为运营商带来了巨大机遇。

对此,中国移动研究院业务支撑所所长孙少陵日前在“Hadoop与大数据技术大会”上对于运营商的大数据商业智能探索进行了详细介绍。

机遇与挑战并存

如今不仅市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。对于企业而言,也越来越需要积累越来越多的信息资源。信息对其进行用户行为分析、市场研究等活动有着重要意义。

通过分析用户行为及偏好,可相应改善用户体验;通过分析流量、流向变化及网络日志,可优化网络质量;通过对业务、资源及财务等各类数据的综合分析,能快速准确确定公司管理和市场竞争策略;当然其更可刺激业务创新,在确保用户隐私不被侵犯的前提下,可对数据进行加工,对外提供信息服务,从而提升企业价值。“未来中国移动可能会基于这些信息推出一些新业务,形成运营商新的竞争力。” 孙少陵透露。

然而,大数据也给运营商的商业智能系统带来了诸多挑战。在此方面三家运营商的状况相差无几。

首先,商业智能系统为分散建设,而运营商一般为两级结构、甚至三级结构,分总部、省级、地市级。“比如经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统分专业建设,而其中部分系统又分省建设。”孙少陵谈到,“如此分散的建设一方面造成资源重复建设及应用重复开发,一些科学家和分析专家的数据资源也无法形成共享。”

其次,数据分散存储,标准化程度比较低。目前不同系统的建设主体不尽相同,尽管集团有统一的数据模型标准,但最终在实施上总有一些差异。而数据模型的不统一,就造成了跨系统的综合分析困难。

再次,目前运营商大部分建有以数据仓库为核心的BI架构。这一传统数据仓库采用小机加盘阵高性能一体机建设,成本非常高。整体来看,运营商的商业智能是以处理传统的划单、日志等结构化数据来设计的。在上网日志等一些新型数据,包括图像等非结构化数据方面,目前的BI系统不具备能力处理。

此外,现今运营商的系统只对内部提供服务,大量数据未能有效进行商业利用。而在数据进行商业利用之前,运营商必须先解决好用户隐私保护问题。

集中化BI初步构想

针对此种形势,同时也考虑到未来商业智能系统将逐渐走向移动化,孙少陵认为,运营商可调整原来的两级架构为全网一级架构,构建数据集中、平台统一的商业智能系统。同时将各系统数据进行统一处理和存储,从而实现数据的标准化。

“通过数据集中化来实现各系统的综合分析,也有利于快速地进行数据分析和决策支持。目前很多数据存是在二级、省内或地市系统里,如果集团公司要进行数据分析和决策支持,往往需要省公司定期提供一些汇总数据。”孙少陵说。

但同时集中化商业智能也面临着海量数据处理和存储的压力,包括数据规模大、数据处理复杂、混合负载多样等多种挑战。此时传统的单一数据仓库技术已难以满足要求,大数据技术的引入势在必行。

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来源:中国通信网   编 辑:葛逊    联系电话:15910953501
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