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大数据升华电信行业:直面OTT挑战

  【IT168 评论】“我们为什么要积极拥抱大数据?” 美国电信运营商Sprint公司技术发展和战略主管Von McConnell的公开表态或许可以回答电信企业代表——运营商的这一疑问:“即使运营商沦落为‘哑管道’,我们依靠数据分析也能生存下去。”

  细细品味这句话,不难发现,对运营商乃至整个电信业而言,大数据涵义有多个层面:来自OTT(互联网企业越过运营商,发展基于互联网的各种视频和数据服务业务)服务商的威胁不容小觑,电信业拥有丰富的大数据资源,以及电信业拥有足够的大数据分析能力并非难事,电信业开展新业务尤其是BI(商业智能)的潜力巨大。

  现实也确实如此,电信业感受到了压力,并计划把握通信技术大规模普及的契机,获得更为丰富的数据资源,再将这些数据资源加以挖掘和提炼价值,把握大数据带来的巨大潜力和机遇。

大数据升华电信行业:直面OTT挑战

大数据升华电信行业:直面OTT挑战

  必须参与大数据

  “CT与IT的融合已势不可挡,CT产业需要从以语音为中心转型为以内容为中心和以融合为中心。”赛迪顾问云计算产业研究中心陈靓指出,“在当下的电信业里,话音业务逐渐衰退,内容逐步成为主导,电信产业的价值链被拉长,衍生内容不断增多,而从业务投资来看,硬件部分的增速低于整体市场增速;软件和服务同比增长相对较快。”

  目前来看,享受红利的正是所谓的OTT厂商,它们在电信业的平台之上提供应用和内容,并获取用户相关数据。“OTT业务确实对运营商的语音、短信、彩信等业务形成了取代效应,这对电信企业的收入造成了一定的冲击。”来自某运营商地方分公司的一线员工表达了对现状的担忧,“要想避免沦落为‘替他人做嫁衣裳’的管道,我们必须积极行动,好好利用大数据和分析,更加精准、更加高效地把握用户需求,提供他们需要的产品和服务,或者与产业链中的伙伴一起开拓新的业务模式。”

  有关数据显示,智能终端的发展带来了数据流量的指数级增长:2010至2015年,全球移动数据流量将激增26倍,达到每月6.3EB,宽带IP数据流量将达到每月80.5EB。如果仍采购旧的架构和以传统的方式去“应付”这些数据,“所需要耗费的成本是不可想象的”。

  此外,根据工业和信息化部发布的数据,电信业的固定投资规模增速明显放缓。赛迪顾问的研究结果与之呼应:“2011~2012年,电信业IT投资的结构发生了一些微妙的变化,软件与服务的占比从29.9%上升到32.1%。”这也就意味着,以云计算和大数据为代表的软件和服务将成为电信业IT投资中的亮点。

  既有外因(抢蛋糕的OTT厂商在行动),又有内因(需要处理长久积累的并不断快速增长的大数据),再加上产业环境的变迁,在这些因素的驱动下,电信业是时候主动列席“大数据盛宴”了。

  云计算与大数据相生相依

  “云计算是大数据的基础平台,即云计算加速了大数据时代的到来。”这在业内已是共识。正如中兴通讯首席架构师、业务总工程师罗圣美所说,云计算为大数据的存储和处理提供了可能——云计算提供资源虚拟化和分布式处理的功能,并提供底层架构。

  值得强调的是,电信企业尤其是运营商在云计算上具有绝对的先天优势——可靠性高、受信任程度高、资金实力雄厚、具备端—管道—云的整合优势,这些因素都使得“电信行业的企业足以胜任‘理想的公有云提供商’的角色”。

  “可靠性是电信业最引以为傲的指标。”来自某运营商研究院的一线研究人员介绍道,“5个9 ,即99.999%是基本要求,目前我们有的系统已经达到7个9。”这种高可靠性正是云计算所急需的,也是用户在选择云计算服务提供商时所考虑的首要因素,毕竟企业业务的中断不是闹着玩的。

  公信力高则是电信业积累下来的一笔宝贵财富。“互联网厂商因为其灵活性,会在应用层面占据一定的优势,但以运营商为代表的电信企业在管道管理和服务提供上所具有的公信力是他们的一大优势。”陈靓指出。

  电信企业尤其是运营商受益于数十年来行业的飞速发展,资金实力雄厚不言自明。“对任何IT解决方案提供商来说,金融和电信是最需要拿下的两个行业。”一位业内专家如此调侃道,“因为这两个行业客户的钱包最鼓。”

  “从前端的终端到中间的管道,再到后端的云计算,电信业的整合优势体现在这种产业链的完整性上。”终端制造商生产消费者使用的设备,它们还会与运营商联手提供面向消费者的一些服务;内容提供商则为电信服务提供内容服务;运营商建设、管理运营电信网络,提供基于网络的电信服务,这就形成了一个完整的云+端的生态链。

  “在公有云方面,电信厂商是最有优势的,它们所拥有的公信力和面向公众服务的开放性使得它们是‘托管隐私或者商业秘密’的第三方的首选。”上述专家表示强烈看好电信厂商在云计算市场获得成功的前景。

  在大数据上的核心优势

  信息成为企业的重要战略资产,从外部环境来讲,市场竞争和政策管制要求(遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求)越来越多的数据被长期保存。从内部发展来讲,企业越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究。信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源。电信企业就是典型的信息服务企业。

  运营商有足够的底气宣称拥有丰富的大数据资源,包括数据资源、基础资源和平台资源,而且这种资源的全面性优势是其他企业所无法比拟的。

  回想当年,移动通信的发展目标是让任何人在任何时间、任何地点(whoever、whenever、wherever)都能接入网络。这就决定了电信行业的数据可以完整表征“谁在什么时间、在哪里做了什么(who、when、where、what)”,从而重构完整的用户行为轨迹图。上海联通总经理蔡全根表示,对运营商来说,数以亿计的通信用户基数保证了数据的海量和多元性。

  “金融业获取的用户数据仅仅是交易相关的,但在电信业中,由于智能手机功能的扩充,身份识别、定位、支付,甚至内容等用户信息,再加之M2M技术的兴起,电信厂商获得的用户数据是横跨多个领域的。”上述业内专家指出。从实际数字中不难感受到这种丰富度——以上海电信为例,徐家汇商圈每分钟就能产生8万条位置更新的数据。

  从服务的完整性上看,终端—管道—云的全链条掌控能力使得运营商可以提供一致性的完整服务,以保证用户体验。事实上,服务完整性是对用户满意度综合指标影响最大的一个因素。

  至于数据分析能力,“电信企业更是胸有成竹”。“多年的技术积累,电信企业的内功可谓深厚,在大数据时代,只要电信企业敢想敢做,它们会厚积薄发。”前述业内专家希望电信企业在大数据时代发挥所长,有所作为。

  大数据能带来什么

  运营商在利用大数据上已经做出了不少努力和尝试。前述研究人员表示,他们一直在思索如何处理大数据:“我们认为,大数据的处理可以分为几个层次。第一个是公众级别的,批量处理数据,输入和输出的数据不会立即给用户。这些工作可以在分钟级别内完成。第二个是非实时的,小时级的,供用户行为分析之用,这里面可以做一些大数据的应用。第三个是秒级的在线处理,要求在短短的几秒之内给用户提供请求的结果,这时候就需要快速的交互式的大数据的分析,比如门户、BRM、实时事件的告知、支付等。”

  “从应用的角度来说,运营商利用大数据可以实现四个方面的提升:第一,数据标准化;第二,基于平台的精准营销;第三,优化客户的服务体验;第四,提高业绩效益。”他详细阐述了这四个方面:数据标准化指的是从总的大数据平台来讲或者是从运营商的角度来讲,有顶层的设计和规划,保证高效率地使用大数据;精准营销则需要做商业的数据分析,去给企业服务,或者推送广告。“基于手机的精准营销可能会比基于互联网的精准营销定位更明确一些。我估计每一个运营商都会逐步建立自有商业平台,也会做一些商业平台的分析”;在优化用户体验上,“我们想到了三个方面,比如怎么样给客户提供信息分析图,包括账单分析图,或者是为一些客户提供个性化服务,还有一个是主动服务体系,比如说在某个时间节点提醒用户还信用卡,这件事情运营商也是可以去做的,它可以通过用户平常在手机上还款行为的记录,或者是相关的一些数据来进行分析,来提供这样的服务。我觉得这样的主动服务很贴心,我自己非常希望有这种服务。”此外,运营商还可以为零售商提供服务支撑;至于提高业绩效益,运营商首先根据数据和业务的生命周期做出规划,整合新的IT架构和原有的架构,优化组织架构,提升内部管理能力。而通过制定大数据标准可以提升数据的共享能力,“运营商是最大的一个数据管理者,如何去管理数据,让它体现更大的价值,就在于我们未来怎么样去发现它的价值,怎么样去把价值运用到业务中去,或者提高我们的业务水平也好,或者推进行业走向一个新的发展阶段。”

  他举了一个上网记录大数据梳理的例子。“每一个用户3G上网记录基本上都能达到几万到几十万条,利用上网记录来分析客户的行为特征,然后有针对性地给用户提供相关的一些服务。”

  英特尔数据中心软件部售前顾问黎超指出,在电信领域,大数据有很多应用场景,比如客户感知、客户精细化划分,而最典型的是基于信令进行客户群的识别和划分。

  中国移动广东公司迈出了大数据支撑服务的第一步。现有计费系统维护成本高,客户需求个性化,而RDBMS解决方案无法满足存储规模和实时查询要求,无法为用户提供满意的服务。“每个月产生约1亿条的详单数据,每一条数据大小将近1KB,即每个月会产生100PB的数据。要让用户在1秒内查到6个月的详单,还要支持2000个查询并发,这在以前不可想象。”中国移动广东公司的代表表示,“而英特尔大数据解决方案让我们用不到四分之一的应用软件成本实现了,还将性能提了2倍。”

  他强调:“英特尔提供的通用计算平台降低了总拥有成本并提高了性能。Apache Hadoop软件的英特尔分发版消除数据访问瓶颈和发现用户使用习惯,使我们能开展更有针对性的营销和促销活动,‘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。这些都是我们提升用户满意度的支撑。”

  大数据规划

  “我们为大数据市场画了一个创新路线图。第一个层面是运行支撑,第二个层面是组织管理层,第三个层面侧重于对数据的商业智能的分析和挖掘,给客户提供支撑。再下面是应用服务层,这个层面有更多的受益方,包括互联网厂商、电商和运营商自己。通过应用服务层可以挖掘出大量的用户的需求,而通过满足这些需求,可以获得更好的利润增长和未来业务的增长。”该研究人员表示这也是该企业的规划蓝图。

  谈到对电信业大数据未来的展望,该研究员表示,这是一个波段式的发展过程,在体系成型后,大家会不断地关注更精准化的平台,在这个平台之上,大数据产业更加可实施化和可预见化。运营商首先要去探讨移动互联网时代发展的特点,并思考如何根据发展的特点去制定相应的应对策略,以灵活地匹配这种发展模式,积极寻找合作者,正确定位竞争者。

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