큰 데이터가 급증하다. 빅 데이터에 포함 된 상업적 가치의 경우, 어떤 사람들은 그것을 "석유에서 나온 데이터" 라고 부릅니다. 빅 데이터 기술을 최대한 활용하여 상호 작용 데이터의 대량 축적에서 추세와 미래 지향적 인 정보를 발견하면 놀라운 사회적 가치와 상업적 가치를 창출 할 수 있습니다. 하지만 전 세계를 바라보더라도 빅 데이터의 응용 사례에는 통신 사업자가 거의 없습니다. 인터넷 분야의 많은 탐구에 비해, 그들은 약간 밋밋하고, 대규모로' 기름' 을 파는 것은 말할 것도 없다. 이런 상황에 직면하여, 많은 업계 인사들이 이런 문제들을 생각하고 있다고 믿는다. 큰 데이터가 통신사업자에게 어떤 새로운 기회를 가져다 줄까? 빅 데이터 시대의 통신 사업자들은 어떤 도전에 직면해 있습니까? 통신 사업자들은 앞으로 어떻게 장막을 세우고 지능적으로 운영되는 대형 데이터 체계를 구축할 것인가? 4W 에서 4V 까지: 운영자는 선천적인 장점을 가지고 있습니다. 정보폭발 시대의 특징에 따르면 업계는 빅데이터를' 4V' 의 양, 종류, 속도, 가치로 요약했다. 부피는 데이터의 양이 크다는 것을 의미하고 다양성은 데이터 유형이 다양하다는 것을 의미하며, 속도는 주로 데이터가 만들어지고 이동하는 속도를 의미하며, 가치는 데이터를 처리하고 다양한 형태로 표현된 복잡한 데이터에서 유용한 것을 발굴하는 목표이다. 정보 서비스의 기본 서비스 공급업체로서 통신 사업자가 제공하는 서비스는 간단한 단어로 요약할 수 있다.' 4W' 세계보건기구, 언제, 어디서, 뭐. 서비스를 사용할 때, 어떤 사용자에게 연락하고, 누구에게 연락하고, 언제, 어디서, 무엇을 할 것인지, 이 정보는 의심할 여지 없이 통신업체의 통로를 거쳐야 한다. "4V" 와 "4W" 를 비교하면 그것들 사이의 대응 관계를 알 수 있다. 수억 명의 통신 사용자의 기수는 데이터의 양과 다양성을 보장하고, 통신 네트워크의 실시간 호스팅은 데이터의 속도를 보장합니다. 더 중요한 것은 운영자가 사용자 위치, 일반 수익 등 귀중한 데이터를 수집하여 정밀 마케팅에 대한 참고 자료를 제공할 수 있다는 것입니다. 따라서 운영자는 일반 인터넷 공급업체가 따라잡을 수 없는 사용자 행동 데이터를 파악하는 데 선천적인 장점을 가지고 있습니다. 스마트폰과 고속 네트워크가 보급됨에 따라 운영자는 더 많은 사용자 행동 데이터를 얻을 수 있게 될 것이다. 데이터 과학자,' 빅 데이터 시대' 의 저자인 빅토르 마이어 셰엔버그는 빅 데이터 시대에 데이터를 보유한 기업이 큰 성공을 거둘 것이라고 말했다. 그들은 통찰력이 있기 때문에, 큰 데이터는 그들에게 새로운 통찰력을 제공할 것이다. 이러한 관점에서 볼 때, 운영자는 의심할 여지 없이 천연의 보물을 가지고 있지만, 이러한 광물의 가치를 발굴하고 추출할 수 있을지는 운영자가 큰 데이터의 기회를 잡을 수 있는지를 결정할 것이다. 작은에서 큰까지: 작은 것에서 큰 것, 큰 것, 작은 것, 작은 것, 작은 것, 큰 것, 큰 것, 큰 것, 큰 것, 큰 것 통신 사업자들에게는 수많은 구체적이고 미묘한 정보를 수집하는 것이 어렵지 않다. 진정한 어려움은 돌을 금으로 만드는 방법, 이러한 복잡하고 복잡한 데이터를 "제어" 하는 방법, 진정한 가치 있는 콘텐츠를 저장, 통합, 분석, 추출 및 창조적으로 사용하는 방법입니다. 큰 트래픽이 반드시 큰 데이터를 가져오는 것은 아닙니다. 통신 사업자가 획득한 대부분의 데이터는' 무질서한' 데이터, 즉 구조화되지 않은 데이터라고 하는데, 이 데이터 자체는 그다지 큰 가치가 없다. 현재, 통신 사업자의 빅 데이터 탐구는 아직 초기 단계에 있다. 한편, 사용자의 행동, 궤적, 상태 등의 데이터는 네트워크의 모든 부분에 분산되어 정보 자산을 형성하는 데 드는 비용이 매우 높다. 반면에, 운영자의 큰 데이터 마이닝 수단은 여전히 부족하다. 방대한 데이터에서 가치 있는 정보를 분리하고, 합리적인 비즈니스 모델을 찾아 데이터에 대한 "통제" 능력을 향상시키는 방법은 통신 사업자가 직면한 과제가 될 수 있습니다. 그렇다면 통신사업자들은 어떻게 지능적으로 운영되는 대형 데이터 체계를 구축해야 할까요? 통신 사업자에게 큰 데이터를 이용하여 자신의 정밀 마케팅과 세밀한 운영을 실현할 수 있다. 이와 관련하여 국내 사업자들은 이미 시도를 했다. Hadoop 과 같은 데이터 처리 도구를 사용하여 사용자의 관심 맵, 관계 맵 및 행동 방향을 분석하고 자신의 비즈니스를 결합하여 출장이 많은 비즈니스 사용자에게 로밍 패키지를 추천하는 것과 같은 맞춤형 서비스를 제공합니다. 휴대전화 인터넷을 좋아하는 사용자들에게 유량백을 제공하는 것은 그 자체로 빅데이터 앱의 범주에 속한다. 또한 운영자는 비즈니스 자원 및 재무 데이터에 대한 종합적인 분석을 통해 신속하게 시장 결정을 내리고 시장 고지를 선점할 수 있습니다. 앞으로 사업자들은 제 3 자 모델을 확대하고, 개방협력을 강화하고, 산업 체인의 모든 부분과 협력하고, 대형 데이터 관리의 비즈니스 모델을 빠르게 탐구하고, 파이프 라인의 방대한 데이터에 대한 잠재력을 지속적으로 발휘하고, 데이터를' 진금은은' 으로 바꿀 수 있다. 이 방면에서, 외국 통신 사업자의 탐구는 우리에게 아이디어를 제공했다. 스페인 텔레콤은 지난해' 동적 통찰력' 이라는 대형 데이터 사업부를 설립하여 고객에게 데이터 분석 및 패키징 서비스를 제공하여 주요 추세를 파악하는 데 도움을 주었습니다. 프랑스 텔레콤 모바일 사업부도 빅데이터의 잠재적 가치를 발굴하기 시작했다. 예를 들어, 매일 생성되는 수백만 개의 레코드를 분석하여 도로 개통률을 높이기 위해 프랑스 고속도로 데이터 모니터링 프로젝트를 담당하고 있습니다. 더욱 파괴적인 것은 버라이즌, 그 데이터 업무가 전체 업무를 차지하는 비율이 매우 높다는 것이다. 여기에는 사용자 기반에 대한 대규모 데이터 분석을 위해 제 3 자 기관에 가입한 후 정부 또는 기업에 가치 있는 정보를 제공하는 추가 가치가 있습니다. 분석가들은 데이터 정도가 높을수록 큰 데이터의 응용 장면이 많을수록 얻을 수 있는 가치도 높아진다고 지적했다. 국내에서 데이터 재구조화 업무에 대한 탐구는 아직 규모를 형성하지 못했지만 운영자가 자신의 장점에 의지하여 데이터 분석을 서비스로 포장하고 정부 쇼핑몰 은행 등 제 3 자 기관에 의사결정을 해 비즈니스 모델의 혁신을 실현하고 인터넷 회사와의 경쟁에서 우위를 점하는 방향을 나타낸다. 그러나 여기서 데이터 포장은 사용자의 개인 정보를 불법적으로 수집하는 것이 아니라 사용자의 개인 정보를 판매하는 것도 아니라는 점을 분명히 해야 합니다. 실제 큰 데이터는 원시 데이터 자체의 저급한 남용이 아니라 가공된 부가가치여야 합니다.