2016年7月29日，第六屆大數據世界論壇在京舉辦，中國電信北京研究院云計算研究中心趙慧玲主任作了題為《大數據技術創新和應用》的主題演講，介紹了電信運營商在大數據領域的探索與發展。
大數據的發展經歷了從萌芽期、過熱期、幻滅期到復蘇期的過程，2015年國家相繼發布了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》與《促進大數據發展的行動綱要》等重要文件，成為我國大數據的轉折年。
大數據產業特性是數據與技術的雙驅動，數據基礎設施、數據能力開放、大數據行業應用的發展同時伴隨著大數據技術的發展與創新。從運營商的角度來講，大數據應用分對內與對外，中國電信作為智能管道的主導者，對內利用大數據提高網絡的智能性，無論是固定網絡還是移動網絡，都設有DPI檢測，可以有效的監控網絡的狀態，合理利用網絡的資源；對外利用電信的數據資源，建立大數據平臺為更多企業服務。
中國電信的大數據平臺-燈塔大數據行業應用平臺的定位：整合多元數據，打造能力平臺，創新行業應用，與行業合作伙伴共同打造大數據行業應用生態圈。
下面介紹五個熱點的大數據技術：
1.混合數據存儲：超大容量的存儲空間，支持對海量數據的智能檢索和分析，兼容各種類型的大數據應用。
2.混合數據庫架構：大數據平臺需要具有能夠融合關系型數據庫、列數據庫、內存數據庫、圖數據庫等多種數據庫，形成混合數據庫架構，這樣可以滿足多種場景下的數據處理需求。
3.異構數據關聯：包含對內數據融合與對外數據開放。對內實現電信數據內的多種用戶ID關聯，實現多場景、多屏幕信息打通，實現更全面和精準的用戶描述。對外借助從電信數據中挖掘出的外部ID，實現電信數據與外部數據的打通，從而打破電信數據開放的壁壘。
4.行業知識庫：面向行業來構建數據庫，推動應用價值，此外深入分析用戶行為，構建多層次多角度的深度標簽，使得大數據應用能夠精準觸及用戶，滿足客戶需求。
在多源數據整合方面，中國電信燈塔大數據整合了電信內部云公司與省公司的一些數據源，包括脫敏后的固網及移動管道數據（DPI）、客戶注冊信息（CRM）、流量及話單數據（ODS）、位置（信令）等，當前數據總量約800億規模；同時，我們自己也積累互聯網數據，包括電商、視頻、觸媒、汽車、地產、金融、社交等垂直領域公開數據約4億條；并且，我們接入了大量的第三方數據資源，包括約200個數據接口API，覆蓋教育、工商、航空、公安、法院、銀行等領域。“整合多源數據”的定位中我們追求的是“廣”。
在能力平臺打造方面，我們在多源數據整合之后，對數據進行了進一步的清洗、融合與能力封裝。在數據清洗環節，我們對原始數據去噪聲、結構化，保證數據質量；在數據融合環節，我們通過ID的mapping，打通多方數據源，使得數據的整合提升到數據的融合，實現1+1>2的數據融合增益；在能力封裝環節，我們在保護用戶隱私的前提下，面向不同的大數據應用場景，把人與物多重的時空關聯關系，做定量的刻畫與預測，并以API的形式做能力封裝。
通過打造燈塔能力平臺，我們在數據拼接技術、行業知識建模技術、深度標簽技術等方面都具備較深的技術積累。
數據拼接技術：將異構多源的大數據做數據整合中面臨很多困難，運營商數據具有天然的優勢：覆蓋廣、跨平臺關聯性強，進而以此為基礎可以實現數據整合。構建ID關聯模型，采用圖數據庫進行數據存儲和模型計算，實現DPI數據內的多種用戶ID關聯，解決了電信數據與外部數據有效關聯和拼接的問題。目前平臺已積累超過100類ID數據，ID總量超5000萬。
深度標簽技術：根據用戶上網行為，使用機器學習和模式識別等算法，推斷用戶的性別、年齡等基礎人口屬性，并打造消費偏好、消費能力等其他深度標簽。目前已構建超過10個行業的總計6000余類用戶深度標簽。
行業知識建模技術：通過整合數據采集、數據存儲、數據形式化、數據表達等環節，打造完善的行業知識庫，為運營商網絡大數據的解析提供必要支持。當前行業知識庫整體字典規模超過2億，其中電商和視頻分別占1.2億和6000萬。
在行業應用創新方面，我們與合作伙伴一起，在能力平臺封裝的數據能力之上，針對客戶的需求與痛點，共同研發面向通用領域與垂直行業的，大數據產品與解決方案，使得大數據服務能夠真正為客戶帶來價值。我們希望與合作伙伴一起，營造燈塔大數據生態圈，進而加速大數據的商業創新與應用落地，為傳統產業升級和經濟結構轉型貢獻力量。
介紹中國電信燈塔大數據的平臺，燈塔大數據構建了“5+1+1”的產品體系。5個產品方向包含精準營銷、金融征信、人力資源、市場研究和地理商業智能，1個平臺指的是Data Fusion&Insight能力平臺，另外一個1指的是流量入口，即大數據應用商店與交易市場。
在精準營銷方向，我們利用數據拼接技術，實現跨屏跨網跨平臺的用戶對齊，并利用深度標簽技術，打造更加立體的用戶畫像，從而為客戶提供更加有效的精準營銷服務，既包括新客獲取也包含老客營銷。
在金融征信方向，我們通過整合傳統信貸數據之外的其他數據源，輔助各類金融機構對借貸主體，無論是個人還是企業，進行信用評級與風險定價，有效對央行征信報告進行了補充。
在人力資源方向，我們創新的引入用戶互聯網行為，形成求職者的勝任力、學習能力、專注度、敬業度等指標，試圖把人力資源這種非標資產標準化，進而嘗試對人力資源做資產定價，并推出了相應的獵頭與背調服務，來打破傳統人力資源行業的信息不對稱，降低企業的用工風險與用工成本。
在市場研究方向，我們將全量、跨平臺、多維度等大數據的優勢，與傳統市場研究中的小數據結合，目前已經打造了諸如購買消費者洞察、商業指數分析、決策路徑分析等諸多成功案例。
在地理商業智能方向，我們通過引入第三方數據源，將用戶線下的位置信息精確到店鋪級別，再關聯上用戶的線上行為，于是就產生了區域人口洞察、店鋪選址、客流分析等一系列地理方向的應用，對于客流分析及人流預警等方面的應用具有較大的意義。
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本文標題：電信運營商的大數據技術創新和應用
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