近日,第四届中国国际大数据大会(北京)上,华为发布了其云化、融合、智能、开放的FusionInsight 1+N(1个云平台 + N个大数据云服务)运营商大数据解决方案。华为大数据倾力打造的电信行业最佳大数据平台,不仅能够帮助运营商顺利实现数据资产的治理和共享,而且能为合作伙伴提供支持,共同发展大数据生态,共享数字化转型发展红利过程中的探索与创新。
华为大数据解决方案总经理李庆宏表示,“大数据解决方案的核心是开放和生态,需要统一应用、服务、数据和资源的管理与集成标准。在数字经济时代,华为将持续关注运营商大数据在推动数字化转型中的关键需求,积极投入从数据到知识、知识到智慧的信息产业发展主航道,以更加云化、融合、智能、开放的能力,帮助运营商在新产业形势下完成转型,为运营商和开发者提供更优质的服务,携手共享数字化转型发展红利。 ”
电信运营商作为数据的生产者,拥有丰富的大数据资源,庞大的网络规模和用户基础,源源不断地产生海量、真实、完整、连续的大数据,而这些数据所包含的信息,更是涵盖了用户行为、网络状况、企业经营、社会事件等许多方面,价值挖掘潜力巨大。而拥有如此优质的数据基础,使得运营商在企业、行业、社会等多个层面,都可以有所作为。
运营商的大数据可以分为三个方面,身份信息和账号等用户作为自然人个体的基础信息数据、用户使用运营商业务产生的行为信息数据,以及其他任何企业所不具备的网管日志和信号强度等基础网络数据。运营商所拥有的大数据具有独特优势——既有用户真实生活的数据也有虚拟社会的实时数据。在以全面性、实时性取胜的同时,运营商大数据的质量譬如关联性、可靠性也较高,因此具有更高的应用价值和挖掘潜力。
大数据当中所蕴含的价值无疑是巨大的,但是这些价值是以一种极分散的方式隐含在海量数据中的,无法轻易获得,必须通过大数据技术和工程手段与行业属性、商业模式的有效结合,才能发掘数据中的金矿,获取商业价值。
要挖掘运营商大数据的价值并变现,就必须建立运营商大数据生态,联合各行各业的下游玩家,包括ISV、开发者、合作伙伴等,依靠他们所拥有的行业理解和专业知识,以运营商大数据作为食材原料,以大数据技术和工程手段作为加工体系,以行业属性理解和商业模式作为菜谱,烹制出适合外部各行各业的大数据变现的美味佳肴。
图1 从运营商大数据到最终行业应用的加工产业链
在其长期发展演进过程中,运营商根据业务发展需要逐步建立了多套数据采集、处理、分析和应用的系统,这些烟囱状的系统相互隔离,具有分散、封闭、上下层严重耦合的特点。在发展大数据方面导致以下问题:独立采集,分散存储,数据共享和开放困难;跨域数据建模困难,无法实现统一建模、能力共享; 数据处理时间长,无法实时决策和实时应用,从而无法进行实时营销,海量数据仅能用于报表和经营分析;跨域取数困难,无法满足外部开放需求,难以入手发展生态。
图2 运营商建设大数据的核心需求:水平化的大数据平台
因此,运营商建设大数据的核心需求首先就是“水平化的大数据平台”,从而实现架构分层开放、数据集中共享、应用和数据解耦、共性能力积累沉淀的需求,对内避免能力重复构建,对外吸收业界最佳能力,实现能力互补。
华为运营商大数据解决方案基于对运营商业务流程及数据的深刻理解,以PaaS核心为基础技术构建运营商大数据云平台,加以对应用、服务、数据和资源的集成,不仅满足了运营商“水平化的大数据分析平台”的核心需求,帮助运营商更加高效地管理和共享数据资产,加速应用上线、实现能力可复制,而且简化流程、降低门槛,提升合作伙伴敏捷开发效率:
1、高效开发:采用图形化、服务化的开发工具,支持从数据预处理、数据挖掘、数据探索分析、作业调度管理的全流程高效开发;
2、快速发布:提供预集成的服务模板、DevOps工具,降低租户自行组装服务、调测对接的工作量,实现应用的快速发布;
3、数据统一:提供运营商多域数据的融合模型,统一数据接口标准和数据质量,减少应用使用数据的困难,实现数据统一;
4、自治运维:提供资源监控、应用监控、应用配置、自动化部署编排等服务,方便租户自助管理应用,实现租户自治运维。
大数据云平台之上提供的数据处理、数据分析、人工智能和大数据安全等“N个”大数据云服务,合作伙伴和开发者可以远程调用这些服务挖掘运营商大数据所蕴含的价值,共同发展运营商大数据生态。
图3 华为“1+N”运营商大数据解决方案
依托华为FusionInsight 1+N运营商大数据解决方案,联合行业伙伴建设大数据生态,运营商大数据可以在各行各业得到广泛应用,最典型的行业有金融、交通、公共安全和市场营销等。
在金融行业,以最典型的“征信”业务为例,相对于欧美成熟的征信行业市场,在国内,即便是最成熟的央行征信系统也只覆盖了8.8亿人,其中有征信记录群体主要是那些已有过借贷行为的人群,总量只有3.8亿人(2016年6月底数据)。而另外的5 亿人在央行征信系统中则只有基本信息,尚属征信的空白市场。
而国内电信运营商却拥有着广泛深入得多的数据。以中国移动为例,其数据无差别覆盖全国8亿活跃移动用户,10亿智能设备,累计信息存储达60PB;日均吞吐数据量300T,全天被动式静默收集信息,记录超过12个月的历史行为数据。涵盖1000多个标签,样本数据遍布航空、银行、保险、互金公司等。
将电信运营商大数据与金融数据相结合,不仅能够广泛覆盖目前征信空白区域,更能对原有征信体系形成有益的补充。网络运营过程中所产生的源源不断的海量数据,经过运营商大数据平台的采集、处理、分析,经过脱敏的安全数据开放给第三方大数据征信公司,其中的通信类数据在金融征信中能够起到有力的补充作用。
图4 运营商大数据帮助解决金融征信覆盖面不足的问题
在公共安全领域,传统的视频监控方案只能大致了解特定区域内人群聚集和移动的情况,就算加上图像识别技术,也无法深入了解区域内人群的各方面的特征。以公共安全领域的某种需求为例,政府机关为保障社会稳定预防群体事件的发生,需要关注特定区域人流量是否存在异常,以及来自敏感区域的用户是否突然激增。上述解决方案就难以满足这些需求。而运营商大数据则完全能够满足上述需求。
通过运营商大数据平台,不但可以实现栅格化区域管理,了解特定区域内的人群、流量、迁徙方向等,更能够给特定人群画像,如常驻地、性别、年龄、职业、偏好等等。利用这些分析画像的结果,政府部门可以准确及时地实现区域特定人群分布监控的问题。
图5 运营商大数据帮助实现区域特定人群分布的监控
部署华为FusionInsight运营商大数据云平台,可以使运营商统一高效地管理和共享所拥有的数据资产,实现数据集中共享、应用数据解耦。但同时,如前所述,要实现运营商数据价值的有效变现和社会价值,还需要联合行业伙伴,发展生态。
华为提供了丰富的资源、完善的流程来支持大数据产业合作伙伴、发展大数据生态,共同完成运营商大数据价值创造。 eSDK远程实验室能力开放平台以公有云方式提供200+接口,500+API,注册千开发者人数已超过5000并持续上升。开放运营环境提供真实DevOps环境、安全可靠仿真数据、丰富的I/P层和开发运维工具资源和第三方合作资源共享。作为开发者技术交流的平台,HDG仅在2017年就组织了超过200场线上线下活动,超过500支团队参与开发者联赛。六个开放实验室覆盖全球26个区域,超过50家合作伙伴已经孵化出80多个解决方案。
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