近年來，大數據所帶來的挑戰(zhàn)推動了計算技術的快速發(fā)展，催生了分布式并行處理平臺Hadoop、軟硬件一體化數據庫服務器Exadata等一批新產品。對于電信運營商這樣的大型企業(yè)而言，需要思考如何應用這些新技術，解決在大數據時代背景下所面臨的挑戰(zhàn)，從而提升企業(yè)價值。

    數據處理面臨5個挑戰(zhàn)

    當前，電信運營商通過多年的信息化建設，已建成各種各樣的業(yè)務系統(tǒng)和IT支撐系統(tǒng)，而隨著業(yè)務規(guī)模、用戶需求的不斷提升以及移動互聯(lián)網應用的快速發(fā)展，在數據處理上正面臨著各種挑戰(zhàn)。其存在的問題主要包括5個層面。

    一是需要處理的數據量日益龐大，難以實現海量數據的高效存儲和訪問。電信運營商僅一個省公司一個月的計費清單量就多達數十億條記錄，使用傳統(tǒng)的數據處理方法效率往往低下乃至不可忍受。而運營數據的日報、月報和實時營銷等需求，更是令統(tǒng)計、分析、挖掘、營銷等系統(tǒng)不堪重負。

    二是無法應對高并發(fā)讀寫的需求。當前的業(yè)務環(huán)境中，一些營銷優(yōu)惠活動，例如網廳的秒殺活動、iPhone首發(fā)優(yōu)惠辦理等，容易引發(fā)一些難以預估的短時間內極端高并發(fā)讀寫需求，并往往達到每秒上萬次讀寫請求，這使得傳統(tǒng)技術難以承受如此巨大的負載。

    三是數據模型擴展困難。在目前激烈競爭的行業(yè)環(huán)境下，電信業(yè)務變化頻繁，部分數據如客戶特征信息、客戶聯(lián)系方式等，經常出現數據模型擴展需求，對傳統(tǒng)的技術而言，數據模型的變更涉及的工作復雜而龐大。

    四是需要處理的數據類型趨于多樣化，除了話單這樣的傳統(tǒng)格式化文本之外，還有圖片、音頻甚至視頻等，另外即使是文本，也可能是大段落的文本，難以進行格式化處理。

    五是大量的中小行業(yè)應用服務器，一方面占用了相當規(guī)模的硬件資源和維護工作量，另一方面對行業(yè)應用快速發(fā)展時，傳統(tǒng)的體系架構難以方便地實現橫向擴展。

    內部：基礎設施完善

    因此，應用大數據技術解決當前的各種挑戰(zhàn)，對電信運營商有著重要意義。在此過程中電信運營商面臨著什么樣的機遇和挑戰(zhàn)？可利用SWOT方法（如圖所示）探知。

    從企業(yè)內部看，電信運營商具備IT基礎設施完善、資金和人員充足、信息獲取便捷等自身優(yōu)勢。電信運營商從80年代起進行信息化建設，目前已建成了業(yè)務系統(tǒng)、支撐系統(tǒng)等眾多信息化平臺，信息化基礎設施非常完善，積累了豐富的數據。運營商在信息化建設方面的投入資金每年都達數十億元，而且擁有龐大的IT研發(fā)、支撐和運營團隊，能為大數據技術的研究、應用提供資金和人力的保障。

    另外，運營商作為信息服務的管道，是用戶享用信息服務的必經之路，具備獲取各種信息的天然優(yōu)勢，能夠相對容易地獲取用戶行為數據。

    當然，運營商作為傳統(tǒng)企業(yè)，在運作上相對保守，一般傾向于使用比較成熟、可靠的技術，因此對新技術的研究力度不足，技術創(chuàng)新能力也有待提高。而同時，運營商作為大型的國企，企業(yè)組織在地域、業(yè)務和IT等維度的條塊分割比較嚴重，地域上劃分為全國、省和地市三個層級，業(yè)務部門劃分為政企客戶、公眾客戶、市場營銷、客服等多個部門，技術部門也劃分為業(yè)務網絡、無線網絡、支撐系統(tǒng)等多個部門，這些部門之間的互相溝通協(xié)作存在著一定的障礙，而大數據應用往往要求從客戶的角度綜合統(tǒng)籌各種信息，一般都涉及跨地域、跨部門的協(xié)調。所有這些都是運營商應用大數據技術時需要處理好的內部不足。

    外部：技術條件成熟

    從企業(yè)外部環(huán)境看，大數據處理的軟硬件技術經過近幾年的快速發(fā)展，已日益成熟。例如，針對關系數據庫模型過于簡單，不便表達復雜嵌套的需求以及支持數據類型有限等局限性，從數據模型入手出現了高可靠、高可用、最終一致的非結構化數據庫理論和相關產品；基于開源的分布式并行計算技術，使用廉價的計算設備解決海量數據、極高并發(fā)、高可用性、高擴展性等技術難題；采用軟硬件一體化設計技術提高數據處理效率；采用大型機x86虛擬化技術在兼容現有系統(tǒng)的同時，降低主機運營維護管理成本；采用FLASH盤等新型存儲技術提升IO吞吐量；采用云計算技術構建資源池，提供面向多租戶按需分配的主機云、數據庫云服務等。

    與此同時，近年來智能移動終端應用快速發(fā)展，據《經濟學家》雜志去年估計：目前人們儲存的數據足夠填充60000家美國國會圖書館；全世界有40億手機用戶（其中12%的人擁有智能手機）已經將他們自己變成了數據流；智能手機的數量以每年20%的速度增長，而傳感器數量的增長率為30%。所有這些都意味著數據極速膨脹，而用戶的信息化需求則日益增長。

    另外，新浪、騰迅、百度等互聯(lián)網巨頭對大數據技術的探索，也為運營商提供了寶貴的參考例案。

    可見，運營商應用大數據技術具有技術日益成熟、用戶信息化需求日益增長和存在可供參考案例等不可多得的外部機遇。

    當然，在進行大數據處理、提供數據服務的同時，也存在著如何界定和規(guī)避用戶隱私，如何解決用戶數據安全以及當前部分互聯(lián)網企業(yè)已捷足先登，提供了主機云、數據庫云等服務的問題。

    但總體而言，大數據背景下的電信運營商是機遇和挑戰(zhàn)并存，并且更多的是機遇。運營商在大數據技術研究和應用已被互聯(lián)網行業(yè)拋離的趨勢下，必須緊抓有限的時間窗口奮起直追，避免徹底淪為管道的尷尬，真正轉型為綜合信息服務提供商。<