适时的客户接 关怀 渠道和时间偏 分析 客户体验差的 候主动关怀 网络故障的时 主动关怀
网络故障检测和 恢复
收入保障
大数据时代的大机遇v25246
华为大数据应用情况
截止到2013年11月份，全球拓展86个大数分析和数据开放
商业智能
流量经营
客户关怀
提供超大容量100台节点的访问和管理能力 提供便捷的安装部署能力 提供高很高的吞吐量和高并发的业务访问
用于AR/GL/Report等模块，实现模块间数据集成；提供产品配置、匹配、订购的规则引擎
游戏基地：将分布式数据库Teastore中的数据同步到BI系统进行经分分析。要求每月全量同步一次，每天增量同步 的数据要按照客户的要求进行聚合。
小型机
方向发展
Hba
NoSQL
Cas
Hadoop 发行版
Cloude 、Horto
软硬一体机
大数据技术向海量、实时和智能发展。在实际的应用过程中
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目前为止半数以上的运营商已经开始部署大数据 体应用的方案占多数
结
半数以上已经开始部署大数据，但
论
是规模不一；
1
结 相比规划和部署端到端大数据方案
尼日利亚彩铃MTN 天津私有云 巴林VIVO CBS项目 SDP游戏基地（BDI） 不丹Tashi CBS项目
河北移动（BDI）
音乐平台菲律宾Smart项目 山东移动一体化营销项目 多米尼加（BDI） 卡塔尔卡电（BDI） 四川移动音乐基地（BDI）
主要是预测分析（流失率预测、订购行为预测）以及关联推荐营销，Smartminer用户分类分析能力
新技术的大量涌现，运营商如何选择？
大数据技术栈
多样智能化： 智能决策从结构化数据分析 向文本、语音视频媒体的智 能分析、社交化图谱分析方 向发展
分析实时化： 分析计算向自助式adhoc多维分析、实时内 存分析、流式计算发展
SAS、 SPSS、R 、Mahout
数据挖掘/ 预测分析
Oracle Essbase 、IBM Cognos
论二
，针对具体应用/目的的大数据方案 占多数；
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Source: In
TMF 34个大数据分析应用场景
数据货币化
市场营销 网页浏览个性 化推荐
实时互动个性 化推荐
基于设备的实时 个性化推荐
基于位置实时个性化 推荐
基于互联网记录进行精准 广告
基于业务使用的实时 个性化推荐
Checkout个性化推荐
数据库 分析
IBM Streams 、Apache Storm
多维 分析
管理集中化：
Datastage
数据管理从数据仓库、
Hadoop向支持海量数据
集中化管理、交互式SQL
查询的NewSQL发展
数据治理
MPP 数据仓库
Exadata、GP、
软硬一体化：
Teradata、Netezza
传统基础设施从小型 机向软硬整合一体机
大数据时代的大机遇 v25246
2020/11/15
大数据时代的大机遇v25246
目录
一．大数据蕴含大价值 二．华为大数据解决方案介绍 三．大数据平台建设探讨
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大数据定义
由于数据量过于庞大，在同样的 本)，使用传统的IT技术无法完成
满足4V(Volume、Variety、Ve 容量大、种类多、流量快、价值 大数据
用未来牵引现在，用现在保证未来
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运营商需要依据大数据发展趋势进行战略选择
• 数据分析结果用于 解决自身业务问题
• 从外界有偿获取 需要的数据和服 务
BigData-M
数据是手段。利用自有的业务运营 数据，进行汇集和分析，指导企业
经营和管理。
数据来源
(使用者角度)
BigData-R 数据是资源。依托主营业务的 数据进行整合，衍生出特定的 商业数据应用。数据与业务强
产品分析 产品引入分析
产品优化
客户体验 个性化的实时交 互人工服务
客户自服务渠道 效率分析
沉默用户（服务 ）主动关怀
产品设计和开发
客户对产品的购买概率分析
网络优化
基于价值的网络 规划
基于策略的网络 性能管理
实时Wifi转移( 四网协同）
新企业用户订单 影响分析
企业管理 市场分析&监控
欺诈管理
业务流程优化
相关组合。
• 自有资源和业务 数据采集分析
BigData-C
数据就是商品。通过规 放市场，数据在不同企 领域间被交换、处理和 ，形成数字经济商业生
境。
•数 客
以数据来源和数据用途两个维度来看，大数据会经历三个阶段：从自发的利用内生数据解决 应用商业化，再到进入数据共享交易时代。
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精准营销
大数据基础设 施
网络运维
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11个商用项目简介（按正式商用时间先后排序）
产品名称（Offering）
项目名称
项目描述
SDP彩铃 日志详单 CBS SDP游戏基地 CBS
eCommerce电子渠道
RBT BI( 一体化营销项目) VASCloud Report Hybird Video SDP音乐基地
大数据是指难以实现存储、搜索 析的大型数据集
广义大数据：是物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征和规 们生活质量、提高生产效率的目的；
狭义大数据：是指围绕着海量数据的智能存储、智能挖掘和智能分析；
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数据，已经渗透到每一个行业和业务 洞见本质、预测趋势、指引未来是Big Dat
BDI,SM,RTD,Hadoop共计4个组件。 新用户因其不存在用户评分记录，这个时候可以基于用户特性、标签通过业务规则来推荐，用户特性或标签本身可 掘分析或者是数据钻取分析。
提供事件决策平台，引入实时和精确营销能力 Hbase客户画像，RTD实时决策能力
用于AR/GL/Report等模块，实现模块间数据集成；提供产品配置、匹配、订购的规则引擎
业务方目前已完成部分流程的配置，jdbc抽取、jdbc加载节点使用最多，数据库都是oracle。中间偶尔会有过滤 正在和第三方讨论方案，已决定文本的处理。 调度方面存在三个： 1、分钟 目前有5个分钟调度， 1个1分钟调度，4个两分钟调度，大多数据量是1条，5个调度总共7条数据。 2、日 大约15至20个。总数据量不超过100条。 3、月 目前有3个，数据量和日调度一致，总数据量不超过100条。