中国电信行业大数据应用市场研究白皮书

中国电信行业大数据应用市场研究白皮书

赛迪顾问股份有限公司

2013年6月

（英特尔公司委托开展）

一、电信行业大数据应用需求分析

1、电信行业大数据应用背景

由于移动互联网、云计算等新一代信息技术的兴起，以百度、腾讯、阿里巴巴、奇虎360等为代表的互联网公司目前已经开始与传统电信运营商重新划分产业价值链，迫使电信运营商的角色正在不知不觉中发生着变化。首先是传统运营商所提供的服务类型已经从传统的语音业务结合少量的数据业务，向以数据业务为主体的业务模式转变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商。如何处理与互联网公司的竞合关系？云、管、端三线布局能否避免被管道化的隐忧？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。

图1 移动互联网时代产业竞争分析

资料来源：赛迪顾问，2013.06

随着传统电信业务收入的下降，电信行业投资规模增长乏力，固定资产投资已经出现了增长瓶颈，而运营商对于成本的控制力度也愈发增强，所以电信行业若要保持快速增长的局面，亟需“新鲜血液”推进电信业的快速发展。

图2 2008-2012年电信行业投资规模

数据来源：工业和信息化部，赛迪顾问整理，2013.06

随着电信运营商在其IT应用架构的应用层和服务层的投资加大，电信业中的软件和服务投资增速已经出现了高增长态势。2012年，虽然电信行业硬件投资增长速度较2011年有所下滑，但是软件和服务的投资呈加速上涨之势，由于加大了业务转型力度，服务投资比例从2011年的17.1%增长为18.8%，服务采购的投资额增速较快，主要受益于2012年3G网络建设的加快和电信运营商对于业务效率提升和客户服务体验的重视程度增加，新的服务投资规模不断加大。

表1 2011－2012年中国电信行业IT投资规模

数据来源：赛迪顾问，2013.06

随着移动互联网的快速发展，电信行业的业务系统已经呈现了新的业务形态和数据类型。微博、微信的快速发展所带来的非结构化语言记录、音频、图片和视频等数据加快了电信行业数据量的增长速度。虽然运营商拥有和管理大量的数据，但处理这些结构化的数据并未给运营商带来什么困难。然而，当前面临的情况已经完全不同，海量的非结构化数据带来的并不仅仅是存储、传输的问题，做好海量非结构化数据分析以更好的服务客户、提高业务效率已经成为全球运营商当前最为紧迫的问题。

2、电信行业大数据应用需求分析

从当前电信业务发展趋势来看，电信行业对于大数据应用需求主要在以下三个方面。

其一，传统数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据

随着运营商业务数据量的增加，同时伴随应用复杂导致的数据量的进一步增加，海量的数据增加了运营商业务系统数据存储和处理压力；而数据仓库无法线性扩容，导致运营商信息系统出现管理难度加大、成本高、扩容压力大、效率下

降等问题。运营商的用户上网记录数据量巨大，经过对其系统分析可以发现，用户每个月上网记录条数基本上处于几万到几十万的范围，甚至有的用户达五六十万，之前采用的方案是在网关上用户流量必经地方采集，分析流量数据，然后生成上网记录话单，话单量非常大。

其二、传统数据仓库无法有效处理新型的业务数据

运营商对于电子渠道越来越重视，现在很多的业务直接在网站就可以办理，用户可以定制一些电信业务，或者进行查询。所有用户在网站上的这些行为，其实也是一定程度上的运行测试行为。运营商以前做的分析，主要都是关于客户交费是否及时、信用度是否较好，但并没有把网站上的用户关注度或行为特点记录下来。如果将这部分数据跟原有的数据库进行整合分析，就能将用户个人的购买行为轮廓真正地描绘出来。中国移动现在做的飞信和139社区等领域，其数据都是文本、图片或视频等非结构化数据，不同于传统通信业务分析特点，需要对内容等非结构化、大容量信息进行有效分析，传统的架构处理难以应付。现在通过一些技术手段逐渐可以实现和逐渐完善，比如山西移动目前就可以针对某个飞信用户的好友进行针对性营销。

其三、分散建设的系统和标准化程度较低的数据亟需大数据平台来统一和规范

运营商当前很多业务系统建设分散，难以实现资源和应用的共享。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，其中部分系统分省建设，造成资源重复建设、应用重复开发、专家资源无法共享。另外，数据的分散存储、标准化缺失是运营商面临的一个重大问题，各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析需求不断增加。运营商的数据库目前

仍以传统架构为主，建设成本高昂，且难以满足业务发展的需要。高可扩展的、成本低的新的大数据架构成为未来运营商大数据采购和分析的重要方向。

其四、融合架构下的集中化商业智能平台需要大数据提供数据和营销支持运营商实施数据管理和分析的一个重要平台是商业智能平台，随着数据量的激增以及客户营销定位要求提升，具备集中化的、强大扩展性和高可用性的商业智能系统平台构建成为运营商基于大数据应用的关键一环。比如，运营商一方面要求商业智能平台支持海量结构化及非结构化数据分析挖掘，此外，结合用户上网日志及互联网网页内容，为精准行销提供用户行为偏好分析；为互联网业务发展提供大趋势及业务竞品分析能力。由于集中化建设，集中化BI系统将面临着数据规模大、数据处理复杂、混合负载多样等多种挑战，传统的单一数据仓库技术难以满足，需要引入大数据技术。

二、应用案例

1、中国移动详单实时查询

实施背景：中国移动现有计费系统维护成本高，这侵蚀了计费业务单位的盈利能力。当前高科技个性化的客户支持模式不可扩展，无法应对爆炸性的需求增长，可能会导致用户流向竞争对手。RDBMS解决方案无法满足存储规模和实时查询要求，进而无法为用户提供满意的服务。

解决方案：1）优化硬件性能，以处理大数据。使用Apache Hadoop软件的英特尔分发版与至强5600系列搭配的通用计算平台，进而降低总的保有成本及提高性能。2）基于Hadoop的近实时分析。采用Apache Hadoop软件的英特尔分发版来消除数据访问瓶颈和发现用户使用习惯，开展更有针对性的营销

和促销活动。3）利用Hadoop 分布式数据库（Hadoop HBase）扩展存储。Apache Hadoop软件的英特尔分发版的“大数据表”增强了Hadoop HBase，可以跨节点自动分割数据表，降低存储扩展成本。

技术创新：1）基于Apache Hadoop软件的英特尔分发版的基本优化算法，应用程序变得更高效，计算存储数据可以更均衡地分布。借助至强系列硬件技术，英特尔至强处理器安装程序控制的自动调谐配置有助于无缝地优化性能。2）经过充分测试的企业级Hadoop 版本可确保长期稳定运行。与最新的开放源码相集成，确保了各个组成部分之间的一致性，并且得到英特尔充分支持，从而简化了运营管理。

商业价值：1）解决方案性能因此显著提高，降低了整体硬件投资，提高能源效率，并提供了一个未来升级路径。2）由于集群分配服务的总体网络带宽高，这个解决方案带来了高速的HBase 数据库访问。3）新帐单查询系统具有较低的总体拥有成本、高扩容能力和高处理性能，从而为中国移动广东公司在高业务量的背景下不断改进客户服务奠定了非常坚实的基础。

图3 广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版

资料来源：英特尔，赛迪顾问整理，2013.06

2、中国联通3G流量大数据应用

实施背景：中国联通的用户上网记录数据量巨大，联通3G用户用移动手机访问新浪网首页，基本能生成20条左右上网记录话单；如果点击iPad新闻链接，将产生180条上网记录；如果访问淘宝网首页，会产生60条请求和回应，在手机上网记录当中有大量DNS查询和推送服务。以中国联通某一个中等省份公司为例，日均上网记录达到10亿条，每个月的数据接近9TB。

图4 电信运营商大数据处理需求

资料来源：赛迪顾问，2013.06

解决方案：传统IOE架构应对联通的海量流量记录已经力不从心，所以联通采用x86平台+Hadoop来实现对大数据的存储和分析，基于Hadoop构建了结构化的访问数据库。在结构化的访问数据库之上提供了数据挖掘工具，另外也提供了一些分布式同步，以及远程调用和序列化工具。总体架构采用Apache Hadoop软件的英特尔分发版，还采用数据仓库技术，针对海量数据进行高性能

查询和分析工作。中国联通已经构建了一个全国集中的一级架构海量数据存储和查询系统。

技术创新：1）基于Apache Hadoop软件的英特尔分发版的技术架构，用HBase来管理海量数据，入库速度迅速，查询速度也非常快。2）采用普通x86服务器部署这个系统，利用Hadoop本身三个节点控制数据即数据存储节点，现在有178个数据存储节点，每个数据存储节点有14TB的容量，集群的监控节点，入库服务节点。

商业价值：1）联通目前已经部署完成了4个省份，北京、黑龙江、浙江、重庆四个省份所有用户上网记录都可以快速查询，提高了使用效率。2）每天入库条数超过42亿条用户上网数据记录，每天入库数据量超过1.2TB，在这种数据量的情况下，现在已经保存了几个月的上网记录数据而没有给整个存储系统带来压力。3）联通采用的Hadoop在实际使用当中感觉也是非常好的，更重要的是利用这个系统可以做深入的数据挖掘工作。

三、电信行业大数据应用发展展望

随着移动互联网的快速增长，电信运营商不仅可以利用自身在电信网络平台的优势，更可以突破传统模式，发展大数据分析服务、移动营销等高端大数据业务。未来，随着大数据的技术成熟和应用的推广，运营商将围绕数据标准化、精准营销、优化用户服务体验、提高业务效率等四个方面来强化大数据的应用。

由此可见，电信业势必将投资重点转向大数据应用市场。根据赛迪顾问分析预测，未来三年，中国电信行业大数据应用市场将保持快速增长势头，增长水平

高于大数据整体市场增速，到2015年，电信业大数据应用市场规模预计将达到25.3亿元。

图5 2013-2015年中国电信行业大数据应用规模预测

数据来源：赛迪顾问，2013.06

对于三大运营商来讲，各家对于大数据的发展思路也各不相同。中国联通对大数据的探索源自于2010年中国联通数据大集中策略的提出。2009年，中国联通3G业务正式商用，提出“统一品牌、统一业务、统一包装、统一资费、统一终端政策、统一服务标准”的“六个统一”策略。2012年底，中国联通就已经成功将大数据和Hadoop技术引入到移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统。当前，中国联通已经新增100亿投资重庆大数据计划，显现了其发展大数据，转型自身业务的决心。

中国移动数据部认为，在移动互联网时代，电信运营商需要转型，要以开放的姿态获取更多的合作，而中国移动的阅读、游戏、动漫、音乐等业务都将通过开放合作的方式来寻求发展。通过开放合作平台，中国移动从“移动通信专家”到“移动信息专家”的策略转变，就是为顺应移动互联网时代潮流而做出的改变。

这一战略的发展基础就是中国移动针对大数据和云计算研究所获得的应用发展方向。中国移动在大云1.5平台上部署了分析型PaaS 产品，利用BC-Hadoop 构建大数据处理平台，在部分系统采用了英特尔至强＋Apache Hadoop 软件的英特尔分发版的配置组合，同时建设了并行数据挖掘系统（BC-PDM&ETL ）以及商务智能平台（BI-PAAS ）等大数据应用平台，为将来在大数据应用和服务市场做了充分准备。

中国电信很早就已经意识到移动互联网时代的到来，并于2005年提出了战略转型的构想，主要目的就是为了应对移动互联网时代的挑战。而当前，中国电信已经提出了“智慧城市”发展战略，其中很重要的技术结合点就是物联网和大数据。基于以上战略，中国电信定位成为智能管道的主导者、综合平台的提供者、内容应用的参与者。而在“流量经营”方面，中国电信从“话务经营”向“流量经营”转型。结合大数据技术，中国电信也将深入IDC 服务以及智慧城市建设，并发掘移动互联与之结合的商机，重塑转型之路。

图 6 三大运营商未来大数据投资预测

01

2

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4

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10

2013年

2014年

2015年 2.74 5.35 9.74 2.48 5.12 9.75

1.23

2.79 5.77 中国联通 中国移动

中国电信 单位：亿元RMB

数据来源：赛迪顾问，2013.06

总体来看，运营商利用大数据来推动业务转型将是未来电信市场的一个重要方向。电信运营商如果能够通过技术的进步，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将会成为未来移动互联时代中最大的赢家。

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

大数据时代信息技术在中国电信公司的应用研究

宁夏大学新华学院本科毕业论文 （2017届） 题目大数据时代信息技术在中 国电信公司的应用研究 系别经济与管理科学系 专业信息管理与信息系统 年级 2013级 学生学号 12013248654 学生姓名吴伟 指导教师万治清 2017 年 4 月 11 日

摘要 互联网的兴起加速大数据时代到来，电信运营商面临重大机遇。联网的快速发展, 计算机运算处理能力的日益强大, 云计算和数据中心的兴起, 促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术,获取其中蕴藏的巨大价值,这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。首先本文对目前中国电信公司信息技术的使用现状进行了分析;进而对中国电信信息技术应用中存在的问题进行总结;最后阐述了中国电信大数据应用方面的几点建议。为使中国电信可以在大数据时代下迎来更好更快的发展。 【关键词】：大数据，云计算，信息技术，电信运营商

Abstract The rise of the Internet to accelerate the arrival of large data era, telecom operators face a major opportunity. The rapid development of networking, the growing power of computing computing, the rise of cloud computing and data centers, the rapid arrival of large data age. How to make full use of large data technology, access to the huge value of which, which has become a major data era facing the main task. First of all, this paper analyzes the current situation of the use of information technology in China's telecom companies, and then summarizes the problems in the application of telecom information technology in China. Finally, it expounds some suggestions on the application of China Telecom's large data. In order to make China Telecom in the large data to be better and faster development. 【Key words】：large data，cloud computing，information technology，telecom operators

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。 目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。 中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成 中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。 中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。 据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。 此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。 中国联通：大数据产品体系发展为六大类 中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。 据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。 特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。 据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。 目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用 一、项目背景 国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。 国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。 移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是： 1.移动手机信令数据。2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。 2.移动手机LBS数据。百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对

大数据应用之电力应用

大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？ 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情

（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支

大数据在电信行业的应用

大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

旅游大数据平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析 科研平台建设方案 背景 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的亿美元增加到2017年的亿美元，未来5年的复合增长率达到%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据 4V 特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C处理速度快D数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop 包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（ AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（ BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、H DFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ ABC） A理论 B、推演 C、模拟 D、计算 第二套题 1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域？（多选）（ ABC ） A、B 域 B、O 域 C、M 域 D、R 域 2、以下哪些是运营商大数据应用痛点？（多选）（ABCD

中国电信行业现状及发展分析

中国电信行业现状及发展分析 电信行业在现代社会中占有至关重要的地位，它的发展可以大大地加速信息的流动，缩短空间距离，提高社会经济的运行效率，从而创造巨大的社会效益。电信行业具有服务性、网络性、技术密集性等特点。电信网络是电信业所拥有的特殊资源，电信业务的运营也有其独特的规律，管理人员必须了解这些特点，才能实现对电信行业和电信企业的有效管理。特别是近年来，电信技术发展迅速，电信新业务层出不穷，电信行业的内外环境也发生了巨大的变化，电信企业面临着激烈的市场竞争，其经营管理工作变得更为复杂。 全球的电信企业转型的浪潮始于2001年左右。当时，由于对信息化理想的狂热追求，以及对3G前景的过度美化，部分运营商大量铺设光缆，造成过度投资，给企业运营带来了巨大的成本压力。2004年～2005年，运营商通过降低成本使行业复苏，但业务收入增长依然乏力。2006年以后互联网、移动业务对传统固网语音业务带来了巨大冲击，普遍出现增量不增收的局面[1]。随着用户需求日益多样化和市场的不断变化，电信业普遍面临着过度投资带来的压力、互联网的冲击、行业利润下降等问题，这些问题迫使各大运营商纷纷调整经营战略，向综合信息服务领域扩展。 中国电信行业转型的现状分析 1.中国电信业务现状分析 随着3月31日中国联通财报的发布，国内三大运营商2008年财报已全部出来了，而且是没有太多太大悬念地出来了。中国移动依然牛气冲天——收入增长超过15％，“日进3亿”；中国电信依然步履艰辛——收入增长4％，“年入200亿”；中国联通依然处境艰难——收入“下降0．8％”[2]。如果移动之好，足以让我们为之喝彩为之骄傲的话。那么电信、联通之难，也更值得我们为之理解为之尊敬。我们敬佩中国电信咬牙转型的“坚定”。我们欣喜中国电信转型取得的成果——非话收入占固网收入比重达46％（注意：2007年这个数字是36％），承接CDMA后净增用户272万，核心经营业务保持“坚实”稳定[2]。在全球电信业尤其是固网营收普遍负增长甚至亏损的情形下，中国电信的业绩已经很“了不起”了。很显然，没有坚定就没有坚实。 2003年，中国电信业务收入达到4610亿，比上年增长13.9%。2002年，中国电信业实现了向世界第一大网的跨越，电话用户总数跃居世界第一位，电话用户总数4.21亿户互联网上网人数跃居世界第二位。达5000多万户。长途运输、本地交换、移动通信全部实现数字化，网络技术水平进入世界先列行列。2003年，固定电话普及率由1997年的7.04部/百人提高到21.2部/百人；移动电话普及率由1997年的1.07部/百人提高到20.92部/百人[3]。 总体来说，近年来中国电信的产品结构有明显改善，数据业务收入比重稳步提升，话音业务收入逐渐下降，但经营风险依然存在，主要表现在如下方面：受移动业务分流的影响，固网语音业务持续下滑，PHS语音业务趋向饱和；受竞争激烈及缺少有效应用等因素的影响，宽带用户ARPU值偏低，宽带接入新增用户发展趋缓；增值业务尤其是互联网增值业务规模仍然较小。因此，中国电信必须以客户需求为导向，寻找新的业务增长点，改变增长模式，争取全业务经营，加

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一.背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量 成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》 (Digital Universe) 研究报告显示， 2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2015 年的 12 倍 ; 而中国的数据量则会在2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据 技术和服务市场的繁荣发展。 IDC 亚太区 ( 不含日本 ) 最新关于大数据和分析 (BDA) 领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC 分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领 域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业， 都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ; 应用场景也在 逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤 其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以 Hadoop、数据库 一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。 IDC 发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。

2016年电信运营商大数据分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年5月

目录 1 移动互联推动运营商跨入大数据时代 5 2 通信大数据价值对比互联网、金融大数据特点显著 5 21、大数据技术助力运营商数据获取能力拓展 5 22、互联网企业大数据人群广度上仍有所不足 6 23、金融企业大数据在对人群属性定位在过于狭窄7 24、运营商大数据在定位用户O2O需求方面优势显著7 3 DT 时代通信大数据将迎来货币化大机会8 31、通信大数据可细分为五个产业环节9 32、采集环节价值并不显著10 33、非结构化数据特点推动大数据库卡位的价值11 331、创新公司高估值表明大数据底层架构体系受到欢迎12 332、Hadoop 体系将是大数据时代最有可能的发展方向12 333、适应DT时代运营商积极转变13 4 大数据分析将占据未来产业链技术能力核心16 41、分析工具类公司高估值表明大数据分析体系有较高价值16

42、大数据分析将是有别于传统数据分析的新市场17 43、大数据应用将是最大的蛋糕所在19 431、大数据营销公司获得市场青睐19 432、大数据变现将是整个大数据应用的最后一公里19 5、通信大数据应用将迎来蓝海时代20 51、大数据行业现状20 52、运营商大数据商业模式22 521、传统模式：经营分析24 522、第三方分析25 523、精准营销26 524、第三方合作27 53 运营商大数据市场规模28 531、运营商DSP 29 532、消费金融32 533、信息安全监测34 534、运营商大数据加大投入35

6、电信运营商大数据投资建议36 61、运营商大数据进入实质性商业阶段37 62、由互联网服务及行业信息化带来的大量数据所造就的大数据机遇38 63、大数据挖掘技术快速发展39 7、主要公司分析40 71、东方国信41 72、烽火通信42 33、荣之联43 74、风险提示44

中国电信行业大数据应用市场研究白皮书

中国电信行业大数据应用市场研究白皮书 赛迪顾问股份有限公司 2013年6月 （英特尔公司委托开展）

一、电信行业大数据应用需求分析 1、电信行业大数据应用背景 由于移动互联网、云计算等新一代信息技术的兴起，以百度、腾讯、阿里巴巴、奇虎360等为代表的互联网公司目前已经开始与传统电信运营商重新划分产业价值链，迫使电信运营商的角色正在不知不觉中发生着变化。首先是传统运营商所提供的服务类型已经从传统的语音业务结合少量的数据业务，向以数据业务为主体的业务模式转变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商。如何处理与互联网公司的竞合关系？云、管、端三线布局能否避免被管道化的隐忧？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。 图1 移动互联网时代产业竞争分析 资料来源：赛迪顾问，2013.06

随着传统电信业务收入的下降，电信行业投资规模增长乏力，固定资产投资已经出现了增长瓶颈，而运营商对于成本的控制力度也愈发增强，所以电信行业若要保持快速增长的局面，亟需“新鲜血液”推进电信业的快速发展。 图2 2008-2012年电信行业投资规模 数据来源：工业和信息化部，赛迪顾问整理，2013.06 随着电信运营商在其IT应用架构的应用层和服务层的投资加大，电信业中的软件和服务投资增速已经出现了高增长态势。2012年，虽然电信行业硬件投资增长速度较2011年有所下滑，但是软件和服务的投资呈加速上涨之势，由于加大了业务转型力度，服务投资比例从2011年的17.1%增长为18.8%，服务采购的投资额增速较快，主要受益于2012年3G网络建设的加快和电信运营商对于业务效率提升和客户服务体验的重视程度增加，新的服务投资规模不断加大。

大数据在电信行业的应用

电信与媒体市场调研公司InformaTelecoms&Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立

评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。 （1）客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

电信大数据调研报告

电信大数据调研报告

目录 1 电信大数据应用现状 (1) 2 电信运营商的网络管理和优化 (3) 3 电信运营商的精准营销 (5) 4 电信运营商的数据变现 (6) 5 电信大数据发展趋势 (15)

1电信大数据应用现状 电信行业已经有上百年的历史，当前正面临着大数据带来的新机遇和新挑战。以中国移动举例，每日从事务性系统中产生的结构化数据就达到8TB，汇聚的经过压缩后的上网日志数据达到400TB，而最原始的信令量更是达到数PB到数十PB。如果将这些数据视为成本的话，那么电信运营商将面临巨大的投资压力。但从另外一个角度上考虑，如果这些数据能被当作资产一样产生收益、增值保值，那不异于拓展了一个全新的领域。 电信运营商为了提供更好的网络通信质量和更灵活的计费方式而建设了一系列的IT系统，比如网络管理系统、深度包分析(DPI)、信令分析系统、计费系统、客户关系管理系统、企业信息管理系统（MIS）。这些系统原本设计的目的是用于内部的管理，但是其不经意累计下来的海量数据被发现可以用于其他领域，用于增强电信运营商本身的商业模式，或者让其他行业或企业的商业模式更加具有竞争力。这就是大数据典型的“数据外部化”特性，即数据的价值可能发挥在IT系统设计者所意想不到的地方，因此任何企业和IT系统都应当竭尽可能地留存数据。 此外电信运营商在提供固化、移动通信、宽带等基础电信服务的基础上，也提供一系列增值业务，例如音乐、图书、下载、动漫、支付等。这些互联网和移动互联网的应用在为用户提供服务的同时也积累了大量的信息。 由于电信运营商本质上是提供信息沟通渠道和桥梁的，因此从一开始就非常重视数据在生产和经营环节中的指导作用，大数据的兴起更是为电信运营商拓展了一个全新的领域。电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果1显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据，其他没有实施大数据的运营商有60%准备在两年内实施，如下图2-6所示： 1Big Data: Building the next business platform for telecoms operators, Informa Telecoms & Media

骨干班主任培训心得体会(通用版)

骨干班主任培训心得体会(通 用版) Through the summary, we can fully and systematically understand the past work situation, and can correctly understand the advantages and disadvantages of the past work. ( 心得体会 ) 部门：______________________ 姓名：______________________ 日期：______________________ 编号：MZ-SN-0433

骨干班主任培训心得体会(通用版) 假期参加了三天班主任老师培训，听了两位老师的报告，感觉收获很大，参加班主任培训心得体会。尤其是在听田丽霞老师的“班主任工作法”的报告时，觉得有一种亲切感。 我与田老师并不相识，对她本人当然谈不上有亲切感，但是田老师报告的内容却让我感到，她做的每一件小事我都曾经做过，这是亲切感产生的真正原因。我想每位做过几年班主任的老师都会有这种感觉。田老师在报告中用一个个真实的下例子向我们诠释她班主任工作的理念、成就，没有高不可攀的理论，没有居高临下的教育，有的只是一位年长的教育工作者，在幸福的讲述她的工作经验，工作心得，我们分享着她的成功经验，体会着她的激情快乐。在不知不觉中得到了鼓舞，收到了启发。

下面就把我的心得总结如下： 一：把不愿意做的事，做成有效地事。班主任老师工作繁忙同行都知道，除了要教好自己所任教的科目之外，还要完成学校布置的各种工作，其中包括各种计划、总结、还有教育活动记录，主题班会记录，家长会记录等等，老师们大都反感这些，认为是形式主义，不讲实效，劳民伤财。但是田老师不是这样做的，用她自己的话说：学年初订好计划，一学年按部就班的执行，做好相应的记录，学年末在计划的基础上补充活动的方案、效果等就是很好的总结。在稍加润色就可以成为一篇很好的班主任工作论文。不仅完成了学校布置的工作，而且也是自己得到了提升。长期积累下来，还使自己成长为名师。田老师的做法的确是：把老师们认为无效的的事，做得有声有色，大有成效。在我的把班主任工作中也曾经这样尝试过，的确积累了一些有价值的东西，需要的时候拿来就用。但是我没有长期坚持。在今后的工作中，我会长期坚持这种做法，一定会有很大收获。 二：把枯燥的事，做成智慧的事。班主任工作琐碎众所周知，

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