移动互联时代电信运营商大数据管理平台,本论文主要论述了移动互联论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
移动互联论文参考文献：
摘 要：大数据平台生态圈产品众多,提供了众多功能,开源产品为主,普遍面向功能层面,相比传统关系型产品圈,大数据平台更缺乏全局的统筹管理；大数据平台面对的数据更多,数据量更多,处理更为复杂；平台的灵活性,为不同用户提供了不同的数据视觉；复杂度灵活性也带来了对数据管理的难度；过去关系型数据的管理和管控往往是事后行为,数据的管理和管控效果较差；在大数据更为复杂的环境下,有效的管控变得更为重要.
关键词：移动互联网、大数据平台
1 背景
1.1 什么是大数据
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称：“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,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.”
本文将立足大数据在电信运营商支撑体系的定位、价值应用和支撑方案等方面展开讨论.
1.2 大数据的特点
要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB（1TB等于1024GB）规模以上的数据量.大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结（Volume、Variety、Value和Velocity）,即体量大、多样性、价值密度低、速度快.
第一,数据体量巨大.从TB级别,跃升到PB级别.
第二,数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等.
第三,价值密度低.以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒.
第四,处理速度快.1秒定律.最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同.物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式.
1.3 大数据在电信运营商IT支撑体系中的应用定位
而对于企业来讲,尤其是电信运营商企业,为了达到汇集数据,并最大发挥数据的价值,建设数据中心是不二的选择.那么在大数据时代,大数据的数据范围应该包含哪些?我们又应该通过什么样的方式管理和最大程度的挖掘其价值呢?
首先,为了达到辅助企业精细精确化运营,大数据的范围应该包括企业运营产生的全部数据,即我们通常所说支撑体系中B、O、E、M、D域中的全部数据.同时为了不断适应发展环境,我们还应该考虑纳入互联网数据,乃至物联网数据.在大数据支撑体系架构设计上,还应考虑通过灵活的手段,支撑未来更大范围的数据.
2 业务现状
处于大数据爆炸时代下的电信运营商,也不能独善其身,电信运营商的数据来源可以分为三类：
（1）用户数据：包括用户的姓名、年龄、职业等基本数据,上网记录、浏览网站、浏览内容等兴趣爱好,支付交易、资金往来等消费水平,上网地点、使用时间等行为轨迹,朋友圈、同学群等交往圈子.
（2）产品数据：包括产品形态、产品声音、图片、视频,流量,短信、渠道、品牌等.
（3） 网络数据：网管能力,网络基础通信能力,运维数据等.
面对这些几何式增长的数据,如何管理并有效它们成为摆在每个电信管理者面前必需解决的问题.目前电信运营商在大数据管理方面所面临的一些挑战：
（1）大数据平台生态圈产品众多,提供了众多功能,开源产品为主,普遍面向功能层面,相比传统关系型产品圈,大数据平台更缺乏全局的统筹管理；
（2）大数据平台面对的数据更多,数据量更多,处理更为复杂；平台的灵活性,为不同用户提供了不同的数据视觉（如MapReduce和Hive）；复杂度灵活性也带来了对数据管理的难度；
（3）过去关系型数据的管理和管控往往是事后行为,数据的管理和管控效果较差；在大数据更为复杂的环境下,有效的管控变得更为重要；
（4）大数据平台目前混合架构会长期存在,混合架构的数据管理产品缺乏.面对挑战,适应潮流,建设一套统一的数据管理平台对每个运营商来说势在必行.
3 建设原则分析
大数据平台建设并不单纯取决于企业的业务规模、需求等因素,而是和企业本身的技术水平、基础数据的可信度、对统计分析需求的理解等多方面有着密切的关系.综合上述因素,在建设中应坚持以下的建设原则要求：
（1）系统的建设和电信运营商信息化数据分布及接口现状结合
大数据的建设应和信息化数据分布及接口现状紧密结合,引入有效的数据管理和控制手段,对分散在各系统的数据进行科学、实用的整合,对系统间各类数据传递接口进行合理、高效的整合,保证数据的一致性、完整性、准确性,从而顺利实现大数据建设目标.
（2）坚持从实际出发,统筹规划、突出重点、分步实施的系统建设理念
信息化建设是一个逐步推进和不断完善的过程,不可能一蹴而就,尤其是作为企业数据架构之一的大数据支撑平台建设,既要有高瞻远瞩的战略眼光,又要有脚踏实地的务实精神.大数据的建设应把当前需求和长远规划发展结合起来,突出重点、分步实施,实现对精确管理和品牌经营的有力支撑.
4 平台总体设计
在明晰了电信运营企业在大数据的定位和价值体现后,我们来谈谈怎样来实现.
对于大数据的特点,业界已经达成基本4V特点的共识,即Volume（数据大）、Variety（种类多）、Velocity（及时性要求高）、Value（价值密度低）.而我们要说大数据的特点,应该是为更好的处理大数据找到相应的方法,对于其规模大的特点,我们是不是应该想办法把大数据变小；对于其结构复杂,我们是不是应该找到不同类型数据相应的处理方法；对于它价值密度低,我们应该怎么样更好的分类和设计挖掘的模型；对于时效性要求,我们应该怎么样提高处理速度,满足需求.这应该是我们总结大数据特点的初衷,而这些特点相应的解决方案应融入到我们的架构设计中去.
结论：大学硕士与本科移动互联毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写移动互联开发方面论文范文。
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