根據(jù)思科的預(yù)測(cè)，到2022年，移動(dòng)數(shù)據(jù)將達(dá)到每月77艾字節(jié)。雖然大多數(shù)人不會(huì)考慮他們每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，但電信公司對(duì)此了如指掌。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備和新內(nèi)容平臺(tái)也讓電信公司面臨著數(shù)據(jù)沖擊。

為了將數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為機(jī)遇，大多數(shù)電信提供商正在通過(guò)研發(fā)分析技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新。在本文中，我們將使用Yellowbrick Data技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Josh Miner提供的信息，看看他們是如何全面優(yōu)化業(yè)務(wù)的。

 

 

看點(diǎn)1：電信業(yè)解決數(shù)據(jù)問(wèn)題時(shí)遵循的基本步驟

一般而言，電信業(yè)在解決數(shù)據(jù)問(wèn)題時(shí)遵循以下基本步驟：

定位營(yíng)銷(xiāo)和添加新服務(wù)，以減少用戶流失;

確保每個(gè)級(jí)別的訂閱者計(jì)費(fèi)反映實(shí)際使用量和執(zhí)行利潤(rùn)率分析;

通過(guò)優(yōu)化路由降低成本;

為內(nèi)容提供商等相鄰市場(chǎng)提供分析。

電信提供商目前使用許多不同的技術(shù)和平臺(tái)來(lái)執(zhí)行這些分析，這種方法從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看是不可持續(xù)的。電信公司必須繼續(xù)創(chuàng)新以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)對(duì)立目標(biāo)：一是收集和分析大量的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，二是減少單獨(dú)分析平臺(tái)的數(shù)量以控制成本。

這些目標(biāo)在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中有哪些挑戰(zhàn)?傳統(tǒng)和新型的技術(shù)又如何被應(yīng)用以解決這些挑戰(zhàn)?

看點(diǎn)2：現(xiàn)代電信提供商需要快速、深入的分析

對(duì)于人們和企業(yè)每天使用的大部分?jǐn)?shù)據(jù)，電信公司既是渠道也是紐帶。如果要使用這些數(shù)據(jù)，就需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。電信服務(wù)提供商必須同時(shí)分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，以便在需要的時(shí)候及時(shí)了解情況。

例如：

為訂閱者提供無(wú)縫體驗(yàn)，包括基于地理位置幫助優(yōu)化路由器的分析。

在內(nèi)容提供者、廣告提供商和使用者的應(yīng)用程序之間快速傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)。

支持服務(wù)人員對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，以排查問(wèn)題，同時(shí)允許查看歷史模式，以推薦最佳計(jì)劃或進(jìn)行升級(jí)。

能夠?qū)崟r(shí)查看路由數(shù)據(jù)并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，從而減少問(wèn)題。同時(shí)還可以檢查歷史問(wèn)題，以確定某問(wèn)題是偶然事件還是基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到設(shè)計(jì)極限的表現(xiàn)。

 

 

看點(diǎn)3：如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)激增問(wèn)題

為解決眾多分析挑戰(zhàn)，電信公司研發(fā)了多種技術(shù)。例如，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)可為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提供即時(shí)分析，Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)可擴(kuò)展以支持大量歷史數(shù)據(jù)集，而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可幫助企業(yè)擴(kuò)展以經(jīng)濟(jì)、高效地支持?jǐn)?shù)據(jù)激增問(wèn)題。

但內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)成本往往過(guò)高，且無(wú)法滿足電信公司需要分析PB數(shù)據(jù)的需求，大數(shù)據(jù)無(wú)法支持實(shí)時(shí)分析，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特性，從而無(wú)法提供豐富的分析功能。

總之，由于沒(méi)有傳統(tǒng)解決方案能夠滿足這些公司的分析需求，因此大多數(shù)公司都在探索新技術(shù)。 但這種方法是不可持續(xù)的，電信提供商將面臨不斷增加的硬件、空間、電力和冷卻成本。 跨平臺(tái)管理和集成分析也變得越來(lái)越復(fù)雜，這樣更容易出錯(cuò)且成本高昂。

看點(diǎn)4：新興技術(shù)有望解決分析挑戰(zhàn)

市場(chǎng)需求促進(jìn)產(chǎn)品的創(chuàng)新。電信公司是最早部署內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop等技術(shù)的公司之一。這些技術(shù)既可以進(jìn)行實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)分析，也可以在硬件和管理復(fù)雜性限制的情況下進(jìn)行擴(kuò)展。

新的高性能SQL數(shù)據(jù)庫(kù)能夠獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并且可以從其他數(shù)據(jù)源批量加載PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，同時(shí)提供分析應(yīng)用程序以分析數(shù)據(jù)。

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn) 移動(dòng)數(shù)據(jù)

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