背景

　　互联网、移动化、云计算、大数据等技术驱动了企业流程的数字化变革，与此同时，通信行业亦迈入数字化精细运营时代，大数据既是运营商进行数字化运营转型的核心引擎，同时也是数字化服务的重要内容。但运营商现有系统为烟囱式建设，由多厂家异构集成，产生的数据分散，质量参差不齐，数据量虽然巨大，但价值密度低，此外，也面临着数据源标准不统一、数据结构复杂等问题。这些问题已经严重得制约了运营商从传统的通信运营向数字化运营的转型进程。

　　挑战

　　在当今数字经济时代下，运营商的市场不断面临着来自OTT厂商的蚕食，运营商急需利用其掌握的用户数据优势快速完成数字化转型，在实现业务数字化的同时提供有竞争力的数字化服务。通信运营商作为数据的生产者，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。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。

　　方案

　　九章云极DataCanvas提供的通信行业大数据解决方案与各生产系统的实时交互，将ETL、业务模型、机器学习、人工智能、可视化扩展到实时数据，直接调用与客户管理、客户营销、网点运营分析相关的数据和计算规则，对相关业务应用提供完整的支撑，是运营商完成数字化转型的重要保障。

　　典型应用场景

　　海量话单归档

　　基于开源Hadoop技术构建一站式话单存储、查询系统，满足结构化、非结构化的话单存储、分析和查询需求。

　　个性化服务

　　基于用户历史数据及多项指标的相关度分析，完成用户与特定通信产品的智能匹配，实现精准个性化产品推送。

　　实时信息推送服务

　　基于流处理技术从通信系统中实时获取用户的位置信息，从而及时向用户推送就近的优惠活动信息。

　　用户体验分析

　　通过对业务系统日志的分析，从中挖掘用户行为模式等信息，完成用户流量分析、套餐偏好度分析等，从而进一步优化用户体验。