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运营商改革:聚焦Hadoop技术 变现大数据资产

2015-03-12 10:29
夜隼008
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  运营商之困

  移动互联网时代的今天,手机不再仅仅是个通讯工具,它是钱包(手机支付),是商店(手机淘宝),是地图(手机导航),是资讯来源(新闻订阅),是社交工具(微信微博)……手机角色的变化丰富了人们的生活,却颠覆了运营商的世界。不久前,运营商还靠着语音和短信服务垄断着移动通讯市场,现在却不得不和微信等APP共分一杯羹。运营商投资提供了高速稳定的3G/4G网络,却是为百度、阿里、腾讯等互联网公司在OTT领域玩得风生水起做嫁衣。智能手机用户在手机上消费越来越多,三大运营商的收入增长率却从常年的两位数降至了一位数。缺少竞争带来的高利润高增长模式已经被打破。运营商面临着一个抉择:是满足于在移动互联网市场中充当管道,还是充分利用拥有网络设备和海量用户的优势扭转局面,继续做行业的领头羊?运营商心中应该已经有了决定,但是运营商该如何利用优势?其实答案一直都只有一个,那就是深刻地理解用户,深刻地理解自己。

  困境的出路——精细化经营

  互联网公司大获成功的一大原因是它们深刻地理解用户的各种需求和习惯。它们的产品具有极大的多样性,这意味着大量的创收方式。运营商虽然也通过调整通话、短信、流量的比例推出不同的套餐,相较五花八门的APP便显得单调许多,收入增长点极少。想要增加收入,运营商必须放眼用户在通讯之外的活动,关注过去不曾关注的用户细节,洞察用户的潜在需求甚至创造和引导用户的需求。

  基础网络设备是运营商的核心竞争力,也是巨额投资的地方。在传统优势语音和短信业务受到巨大侵蚀的情况下,运营商更应该发挥它拥有网络的优势,提供高覆盖率、高质量的网络服务,以此来保有老客户吸引新客户。同时,运营商也应该通过优化网络的铺设,在保证网络覆盖率的情况下避免建设多余基站,提高投资效益。

  要做到理解客户和优化网络,运营商需要高度关注生产中的细节,换言之就是精细化经营。而精细化经营的方向都蕴藏在运营商手中的海量的运营数据,用户行为数据和网络数据中。这些数据可以为经营分析和网络分析提供有力的决策支撑。

  运营商的第一步

  广东移动下的某地级市分公司(以下称分公司)为了集中处理手中数据建立了统一的数据分析系统,汇聚了包括CRM(客户关系管理)、计费、经营分析和网络分析四个方面的数据,总量达80TB。分公司根据业务需求用SQL设计编写了很多复杂模型,交给该系统来运行。该系统的分析模块像一颗精密的大脑,从经营管理数据、用户行为数据和网络优化数据中计算出各种指标用于支撑经营和网络分析的决策。然而,运营商业务繁杂,近年来增长的3G/4G业务带来的海量数据更是增加了数据分析的难度。这些指标不但数量大(近千个指标,而且数量还在增长),而且涉及到的表数目多(接近300张),很多表还涉及到十多个月份的数据,导致计算量浩大。数据分析系统使用Oracle作为计算引擎,对所有指标的一次计算至少要用两天时间,一些复杂的指标甚至无法得出结果。决策的制定具有很高的时效性,如此有限的计算能力让该系统完全无法发挥其应有的分析作用,大大限制了的生产力。为了让该系统能够正常运转,分公司将目光投向了在海量数据计算上有极大优势的大数据技术。

  运营商的选择

  近年来,随着大数据技术的发展,大数据解决方案的市场涌现了很多产品,主要分为MPP数据库和Hadoop发行版两种。分公司应该选择MPP还是Hadoop呢?在MPP或Hadoop下,它又应该选择哪一个具体产品呢?分公司的技术人员对市场上的产品进行了仔细的调研。他们发现,MPP数据库支持经营和网络分析模型使用的SQL,但是计算性能不够,不能快速完成运算。而基于Hadoop的产品大多对SQL支持不足。分公司尝试过某著名北美厂商的Hadoop发行版。然而,这家北美厂商的Hadoop发行版支持的SQL很少,不支持分公司的大多数经营和网络模型。向这个Hadoop发行版迁移需要对大量模型进行改写,意味着极高的知识成本。而使用混合架构——只改写尤其复杂的模型放在Hadoop上计算,简单一些的模型依旧使用Oracle——会导致数据分析系统业务过于复杂,带来大量的后期管理维护成本。最后,分公司发现了星环科技的Hadoop发行版一站式大数据平台Transwarp Data Hub(TDH)。TDH平台下的交互式内存分析引擎Transwarp Inceptor使用Spark作为计算框架速度极快,而且全面支持SQL,完美满足数据分析系统的运算需求。然而,分公司对TDH这个完全由国内团队研发的Hadoop发行版还持保留态度,了解了TDH在国内的多个成功案例后,才决定一试。

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