大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术进行处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过了传统数据处理工具的能力范围。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机、互联网应用等产生的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。 数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程。它涉及开发和应用一系列的算法与模型，以识别数据中的模式和关联。数据挖掘的定义是应用统计学、机器学习等领域的知识和技能，从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘的发展与演进，从最初的数据库分析，到现在的机器学习和深度学习，已经逐渐成熟并被广泛应用于商业决策、市场分析、医疗诊断等领域。 在数据处理的基础层面，统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识是大数据分析与处理不可或缺的基础。统计学为我们提供了数据分析的方法论，Linux系统管理则是大多数大数据解决方案的底层操作系统，SQL语言是用于管理和操作关系型数据库的主要编程语言，而数据库管理则是数据存储和检索的核心技术。 对于大数据的处理，传统机器学习算法如关联分析、回归算法、分类算法和聚类算法仍然是处理数据、发现知识的重要工具。而深度学习，作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络结构，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了革命性的进展。 在工具应用方面，Python作为一种编程语言，在数据科学领域得到了广泛应用。Python拥有丰富的库，可以帮助数据科学家实现数据的快速处理、分析和可视化。Apache Spark和Hadoop是大数据处理和存储的常用框架，它们能够处理PB级别的数据集，并支持复杂的数据分析任务。Apache Spark以其高效的内存计算能力而闻名，而Hadoop则因其能够处理大量非结构化数据而受到重视。 案例学习篇则展示了大数据技术在实际中的应用，如应用系统负载分析与磁盘容量预测、基于基站定位数据的商圈分析以及无线大数据与5G技术的结合。这些案例说明了大数据技术在实际行业中的应用价值，包括在无线通信、地理信息分析、网络安全监控等多个方面的应用。 大数据的战略意义在于专业化处理含价值的数据，并通过“加工”实现数据的“增值”。在更高层次的大数据产业中，将数据信息产生的价值应用到具体行业，发挥行业价值，实现数据信息价值的倍增，这是大数据价值的真正所在。因此，大数据不仅是一种技术现象，更是一种商业模式的创新。 在大数据的发展趋势方面，如IBM提出的5V特征：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）和真实性（Veracity）。这些特征描绘了大数据的本质，也指导了大数据技术的发展方向和应用模式。 大数据的研究和应用聚焦于技术层面和商业模式层面两大方向。技术层面包括模型、算法和处理工具的开发；商业模式层面则聚焦于大数据的商业模型、盈利模式和产业发展。而在应用层面，大数据技术的实践在于通过各种工具和方法对数据进行深入分析，从而提炼出有价值的商业洞察和决策支持。随着技术的不断发展和行业应用的深化，大数据将继续拓展其在各领域的应用，为社会创造更大的价值。

在大数据快速发展的时代，电信运营商拥有丰富的大数据资产，亟待通过大数据业务的创新发展，释放管道中庞大数据的潜在力量。指出电信大数据生态的构建将帮助电信运营商有效解决大数据业务发展中遇到的问题，带来新的价值增长；并阐明电信大数据生态的目标形态和构建方法。

电信大数据应用白皮书

中国电信大数据发展专题报告65页，全。竞争对手大数据业务发展情况研究 1 大数据背景介绍 2 中国电信大数据战略及优势 3 中国电信大数据产品介绍 4 中国电信大数据商业模式 5 中国电信大数据职责分工 。

中国电信政企商客的客户细分及主要需求 政企商业客户市场是全国商业客户超过4000万家，其中，具备一定规模客户超过1000万家； 2012年商业客户全业务收入占政企比达67.5%，其中，增量收入占政企比达70.3%；这些客 户特点如下：目前中小商户客户数规模在10万左右； 细：应用产品满足细分市场客户需求，与行业特征紧密相关 多：覆盖面广、细分市场多，目前已划分出超过90个细分市场 快：行业变化频繁，客户信息化投资有限，IT维护力量弱，员工流动性大，应用产品更多具有 互联网特性，简单标准，升级迭代快； 细分行业 客户数量 目标用户 从业人数 需求侧重 事务所 >2000 律师、会计师、审计师 >40万 高效办公、移动审批、信息检索 专业市场 >5000 店主 >200万 视频监控、实时查看、安全管理 交通运输 >10000 司机、车辆 >500万 有效调度、实时监控、保障安全 物业管理 >60000 保安 巡检人员 >600万 实时巡更、随时调度、信息采集 …

ETL是数据仓库实施过程中一个非常重要的步骤，设计一个能够对大数据进行有效处理的ETL流程以提高运营平台的采集效率，具有重要的实际意义。首先简单介绍某运营商大数据平台采集的主要数据内容。随后，为提升海量数据采集效率，提出了Hadoop与Oracle混搭架构解决方案。继而，提出一种动态触发式ETL调度流程与算法，与定时启动的ETL流程调度方式相比，可有效缩短部分流程的超长等待时间；有效避免资源抢占拥堵现象。最后，根据Hadoop和Oracle的系统运行日志，比较分析了两个平台的采集效率与数据量之间的关系。实践表明，混搭架构的大数据平台优势互补，可有效提升数据采集时效性，获得比较好的应用效果。

PPT文件，31页，大数据大变革互联网+交通解决方案，精品一级

公交以车辆定位技术为基础，结合公交企业管理和车辆调度需求，整合呼叫中心、全球眼、智能手机、NFC等技术，有效加强公交营运安全管理，提升调度运力和服务质量并对运营过程中车内异常情况的动态监控，提高企业综合运营效益。基于大数据实时处理技术，实现对公交运营管理实时动态监控，更能为公交车调度提供客观、科学、有说服力的决策支撑。

移动互联网时代，云计算、物联网、智能终端等新技术新应用不断涌现，移动互联网的迅猛发展给电信运 营商带来流量收益的同时，也带来了新的机遇和挑战。文章结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点，分 析电信运营商大数据发展遇到的问题，探讨电信运营商应用大数据的策略，最后提出一种适合电信运营商的大数据 平台架构和方案。

数据治理总体框架包括组织架构、数据治理模块、数据运维三部分。通过组织架构建立管理办法，制定工作流程，确定角色职责。数据治理模块主要包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理，各模块协同运营，确保大数据平台的数据一致、安全、有效。数据运维贯穿整个数据治理体系的流程中，实现平台化的运维管理思路。