构筑企业级大数据平台

构筑企业级大数据平台实现运营商价值创造目录1对互联网、大数据背景的理解3大数据平台推广策略分享2构建开放的企业级大数据平台详单数据3000万用户日通话量约7亿条流量详单增长率同比超过30%以上典型的大规模小数据量交交庞大电子商城模式逐渐扩大，将涉及套餐、业务、终端等多方面通过大量的线上行为分析，提供强大的线上推荐服务数据存在大量的非结构化数据，包括文本、音频及时的大量知识搜索投诉事件预判信令数据流式数据源源不断产生数据规模大、及时性要求高位置服务及位置营销需要大量数据分析互联网数据全球网络每天承载24PB的数据智能手机以迅猛速度发展——每天有55万安卓手机开通物联网数据物联网终端增长速度迅猛，物联网数据规模增长速度快，及时性要求高管理数据财务等管理域数据用于决策分析IDC数据IDC数据规模大，范围广；随着运营商进入公有云领域，IDC数据将呈现爆炸趋势数据爆炸数据为什么变大了？大数据具有哪些特征由大数据的特征看出，大数据最终的目的是为了应用，而应用的方法是将大数据沉淀形成知识，然后才能指导后续的业务，进而产品良性数据循环应用云计算等革命性技术的发展奠定了大数据处理技术基础以Hadoop为代表的云计算技术使得对PB级的海量非结构化数据的集中处理和存储成为可能构建在X86平台上的MPP数据仓库提高了横向扩展性，并使得集中化地对海量结构化数据的处理和存储成为可能万兆以太网等技术使得大规模数据中心成为可能OTN技术以及近几年对传输基础设施的投入，使得跨地域大量数据的传输成为可能50GInfiniband10GEthernet40GEthernetOTN大数据分析在各行业的应用如何充分利用电子渠道？Web营业厅、wap营业厅互联网行业金融和保险行业

零售业媒体和信息服务业社交网络图形分析众包分析病毒式营销分析内容定位分析点击流分析实时欺诈和链接分析勾选数据分析交分析多变量的保险定价分析行为模式匹配数字媒体渠道营销归属在线消费者行为/模式点击流分析网站动态定位个性化/推荐时间序列预测和预报

点击流分析数字媒体消费者微定位广告优化行业应用分享－互联网公司淘宝的数据平台架构淘宝典型数据应用产品淘宝的数据战略：分享数据的第一平台，知道“你是谁，你要什么”，逐步变成真正意义上的数据公司，并逐步向社会开放数据资源，发布数据魔方、量子恒道、淘宝指数等，面向外部用户提供收费的数据服务。行业应用分享－运营商

1、缺少专门的企业级大数据部门和数据中心；2、多采用分省建设模式，多数处于刚起步阶段。3、采用多种云计算技术和大数据存储产品（hadoop、MPP等），并借鉴互联网公司成功案例，进行混搭。4、正在探索数据中心价值和应用，逐步从分析领域（流量经营、url库）向支撑领域扩展（帐详单、实时营销、互联网应用等）；某大数据平台－侧重于流量经营某大数据平台－侧重经分域补充运营商大数据应用面临的挑战与问题一、无企业级数据中心，更多是BSS数据源：互联网信息、网络与网关数据、业务平台、服务渠道省数据；二、对海量、复杂、多样数据的存储和处理：GB->PE->EB级三、缺少对实时性高的快闪信息进行处理和应对：如信令信息、互联网实时行为信息；四、数据多份存储、冗余大，影响性能：如详/帐单，历史工单等；五、缺少对非结构化数据的存储与处理：文件、图片、语音、互联网内容等。六、数据之间彼此孤立，缺少关联：网络与客户行为与BSS数据间关联。七、缺乏有价值的、影响力高的应用。目录1对互联网、大数据背景的理解3大数据平台推广策略分享2构建开放的企业级大数据平台大数据平台的建设能为运营商带来什么？企业级大数据平台统一管理企业各级（在线、近线、离线等）、各类（结构化、非结构等）、各域数据（B/O/网络/互联网等），形成统一的企业资产和使用。提供企业数据服务以大数据平台为基础，为面向各类应用、渠道、合作伙伴所需的数据服务提供数据支持。高效益、低成本以可行的大数据数据技术，重构和逐步实现企业数据架构、支撑架构，采用互联网思维，去IOE，实现企业的高效益、低成本支撑。实现大数据价值应用以大数据平台和服务做为基础，提供面向不同角色、业务、应用场景的应用能力1243数据创造价值技术引领行业恰当的数据存储技术采用适合于不同数据存储和处理方式，以Hadoop、分布式数据库等行业成熟的数据存储与管理技术，实现对复杂、多变、海量数据的处理能力互联网化的数据应用技术学习和掌握互联网行业应用及成熟开源技术，实践并应用适合各种场景及业务要求的技术产品，是大数据平台建设之根本。开放的数据能力平台以开放的心态，合作的决心，通过数据中心、数据服务和专业化技术，采用平台即服务思想（PAAS），构建大数据服务平台，实现大数据平台的价值体现。各运营商的大数据项目定位分析统一的企业数据中心汇集各域数据，形成统一的企业数据资产管理平台，建立数据服务机制，对上层应用进行支撑面向生产和经分域主要代表：某著名企业策略：以安徽吉林某著名企业作为案例经验，体现思特奇作为传统BOSS厂商对生产系统级数据的理解，平台建设的疑难点解决方案作为亮点重应用的分析平台通过大数据技术，承担传统经分的职责，基本是经分升级主要代表：某著名企业策略：“一本书”概念深入推广，通过已有应用衍生数据中心，逐步提供数据服务和分析服务，与经分侧大数据形成制衡体现数据变现的数据运营平台通过建设大数据平台，归集企业数据，对外提供数据和应用服务，实现数据变现，达到数据运营的目的主要代表：某著名企业策略：通过介绍我司大数据方案中，对于外部数据服务的设计，以及在广东某著名企业的数据变现案例进行推广；同时，配合公有云、BOSS2C等方案形成合力主流的大数据选型方案介绍1、混搭架构的缺点：运维困难；形成数据孤岛，导致海量数据的迁移和同步2、混搭架构存在的原因：没有一种技术架构能满足所有应用场景需要的权宜之计3、当前为什么放弃混搭架构：（1）数据仓库引擎hive已经提高性能100倍，支持绝大部分DB2/ORACLE的存储过程和函数（2）分布式查询引擎impala性能达到甚至超过MPP查询效率；（3）hadoop2.0支持spark、shark、storm等新的计算模型方案一方案二方案三MPP传统数据仓库实时处理Hadoop传统数据仓库实时处理HadoopHadoop传统仓库+MPP+Hadoop+实时处理的混搭方案MPP+Hadoop+实时处理的混搭方案。以Hadoop为核心构建大数据中心Hadoop早期应用阶段：2010-2011年•

传统数据仓库处理能力不能满足要求•

MPP数据库提供基于x86的可线性扩展的存储和计算能力，成本高•

Hadoop用于海量非结构化数据的处理Hadoop近期应用阶段：2012-2014年•

Hadoop的功能和性能达到MPP数据库的水平，并且具有显著的成本优势，逐渐替代MPP数据库•

传统数据仓库由于投资保护、应用软件等原因，继续保留使用，不再扩容Hadoop未来应用阶段：2014年后•

Hadoop2.0技术架构支持多种成熟的计算模型，将成为企业级大数据中心的基石•

以hadoop2.0为核心构建大数据中心已经成为互联网企业的标准做法推荐方案SaaSIaaSPaaS实时运营支撑应用准实时大数据应用基于云大数据的运营商IT支撑架构“云原生”X86集群分布式数据库＋hadoop模型算法查询算法数据封装和服务应用社区生产系统分析系统营销系统虚拟运营商第三方应用帐详单轻量级模型客户行为轨迹模型产品生命周期模型存储准实时数据离线数据清单数据互联网数据大数据集成处理平台云管理平台能力开放平台CRMBILLINGPRMOSSMSS分布式数据库＋分布式缓存+分布式内存库

X86集群存储实时交实时内存数据实时缓存技术平台数据服务中心ICT平台分布式处理/并行计算层核心能力生产数据—实时产生准实时数据，对外调用新—大数据现系统-生产云管理平台大数据七大角色对应关系准实时大数据应用X86集群分布式数据库＋hadoop模型算法查询算法数据封装和服务应用社区生产系统分析系统营销系统虚拟运营商第三方应用帐详单轻量级模型客户行为轨迹模型产品生命周期模型存储准实时数据离线数据清单数据互联网数据大数据集成处理平台准实时数据，对外调用规划咨询运营监控维护服务存储管理数据服务演进集成监理桥接应用、模型开发XaaS通用产品提供应用开发12345671、工作：面向用户企业级大数据规划与咨询服务2、大数据中心的监控与运维（大数据管理平台）3、数据存储、数据封装与对外开放4、整体集成工作，外围系统入大数据5、提供应用与模型的开发工作，对外6、Paas平台产品为主，Iaas产品7、Saas层大数据应用1大数据咨询规划大数据架构咨询大数据平台规划设计大数据咨询与规划组织、流程、制度、人员规划…….7大数据运维服务大数据平台监控大数据平台运维服务大数据管理平台工具人员值守服务知识库与专家……2大数据平台集成资源池部署大数据平台搭建与交付大数据平台测试与优化大数据平台及系统建设监理服务3存储管理和数据服务云数据存储和管理提供数据服务能力企业数据中心建设数据清洗、转换、加载4业务能力、模型开发服务提供支持厚PaaS平台的业务能力，包括通用应用能力、分析模型、计算模型和算法等。5XaaS通用平台产品提供提供支持厚PaaS平台的技术平台、集成工具、界面工具和分析工具等。6应用开发与提供供企业需要的，基于大数据平台的SaaS应用CRM应用计费应用营销应用资源应用……建设大数据平台需要7类角色共同参与企业级大数据平台建设需要具备的7类角色：平台能力规划需关注6大核心要素数据运营：解决机制，流程，商务，模式，开放接入等一系列问题，重点提供面向外部的数据服务“按需接入”、“按需提供”；建立企业级数据存储中心：建设企业级数据存储中心作为数据管理的枢纽，将有价值的源数据加工处理形成数据资产；数据服务封装/共享：将价值数据进行封装，形成数据服务，对上层应用及外部系统提供数据支撑；大数据应用支撑：建设基于大数据的应用体系，并开发基于大数据的典型数据应用，实现数据价值有效输出；大数据处理中心：根据数据源结构类型、是否海量、应用需求建设企业级数据处理平台；Hadoop数据处理平台：建立基于Hadoop的大数据处理架构，重点处理非结构化/半结构化价值数据；实时流数据处理平台：实现流数据的实时处理，提供实时流数据处理及实时数据分析能力；数据采集：采用多种数据采集工具，实现对海量结构化/半结构化/非结构化数据采集，实现对企业级MSS/BSS/OSS域、互联网数据采集；P1P2P3P4P5P6做好顶层设计，打造统一开放的大数据平台架构信息化支撑基于Hadoop的大数据基础平台模型算法查询算法大数据服务开放平台（数据服务、算法服务、模型服务、应用服务）帐详单轻量级模型客户行为轨迹模型。。。。。。大数据管理管控平台存储大数据集成处理平台生产数据离线数据清单数据互联网数据在线数据近线数据离线数据生产支撑运营分析精确营销线上渠道分析客户服务提升大数据变现广告运营舆情监控征信合作…….根据不同的数据类型以及不同的应用场景，选择相匹配的存储方式及处理技术对开源Hadoop生态各技术产品进行统一封装，提供统一开发运行平台，降低技术门槛，提升性能及高可用性统一数据采集，统一调度管理，从数据处理任务到hadoop处理任务、到硬件资源使用全部可见大数据处理逻辑模块，包括各种模型算法，包括大数据平台的，也包括外部应用共通部分，这部分沉淀到大数据平台，统一对外服务通过服务能力开放，为各种应用提供数据服务、算法服务、模型服务、应用服务，重塑百花齐放百家争鸣的价值生态，通过服务能力开放将外围应用与大数据平台数据解耦、隔离大数据通过应用彰显价值，百花齐放百家争鸣才能更好的促进大数据价值提升企业级大数据平台，不止为一个系统、一个域服务，而是为整个企业服务，平台的开放性至关重要数据应用服务大数据平台大数据平台总体架构建议数据源系统外部系统数据应用开发平台大数据运营管理平台数据治理运维管理大数据基础平台数据封装服务平台数据应用数据服务核心应用应用社区合作伙伴应用第三方应用WEB服务批量数据服务第三方营业员/营销人员/分析人员需求人员（地市人员、运维人员）合作伙伴系统外部系统大数据采集平台数据存储处理分析数据库采集文件采集消息通讯互联网采集实时流处理批量数据计算并行算法分析实时交互处理模型算法服务中心实时交互服务中心推荐中心统计算法中心客户画像算法中心客户行为算法中心消费模型中心基础数据创新数据BSS数据OSS数据MSS数据外部数据3户数据用户详单消费信息上网行为数据集成平台服务集成平台能力开放平台自助分析平台批量计算处理实时交互处理并行算法分析大数据基础平台大数据平台总体技术架构建议HDFS结构化数据存储/半结构数据化存储Swift非结构化存储YARN定时批量数据处理框架M/R实时批量数据处理框架Spark实时流处理引擎storm实时查询Impala文件标准访问HDFS/swiftAPIHadoop运维管理任务管理oozie分布式调度zookeeper数据更新Hbase社交网络分析引擎pregel页面链接分析引擎PageRank机器学习框架mahout类SQL查询统计工具Shark/HIVE搜索引擎lucene数据封装服务平台模型算法服务中心Java/jobs实时交互服务中心推荐中心统计算法中心客户画像算法中心客户行为算法中心消费模型中心数据集成平台服务集成平台能力开放平台自助分析平台实时访问流处理批量处理挖掘分析服务发布webservice外部服务发布webservice批量数据传输ETL应用注册发布数据应用服务数据应用数据服务核心应用应用社区合作伙伴应用第三方应用WEB服务批量数据服务大数据价值应用建议信息化支撑减本增效数据共享精确营销运营分析承担企业大数据存储查询、及计算型应用数据中心整合各域数据，为新建系统提供数据共享；在IT支撑中各系统交互，提供数据共享。利用大数据实时采集技术支撑实时型应用：实时营销/实时分析监控利用大数据平台，进行数据加工、处理、分析、挖掘为市场、业务、渠道、客服等部门提供丰富的专题应用。数据变现业务合作运营数据结果服务平台能力租用某著名企业将业务产品与第三方互联网厂家进行合作，整合某著名企业业务产品优势，借助第三方互联网渠道优势，进行一体化运营。盈利模式：合作对象通过合作分成模式收费面向各类中小企业提供多类数据分析报告：中小企业只需提供数据需求，由大数据平台提供基于大数据的分析结果，满足客户对于数据结果的需求；开放大数据PaaS平台服务能力，以多租户、按需申请模式提供数据分析、数据挖掘等各类开放大数据平台能力；数据挖掘利用大数据海量互联网数据特性，打造更富价值的客户全景标签信息化支撑-减本增效类：非实时数据存储与查询在线数据近线数据离线数据大数据中心查询与数据共享服务在线数据：为业务应用提供日常业务处理所需要的数据和信息，具有高效性、实时性特征，如计费内存库中的三户资料，帐单等。近线数据：需要定期但访问频率和访问速度要求不高的数据，如详单数据、工单数据等离线数据：访问速度要求不高，存放的时间较长，访问的频率更低的数据，如历史工单、超过6月的详单等。大数据平台整合BSS中近线、离线数据，1、采用廉价的存储和平台，降低投入成本。2、减少生产系统负担，辅助提供营销和服务支撑，提高生产支撑效率。典型应用：互联网详单/帐单查询，客户办理历史查询，电子档案存储查询等。信息化支撑-数据共享类：较少冗余，提高运营效率1、数据中心整合各域数据，为新建系统提供数据共享；2、在IT支撑中各系统交互，提供数据共享。通过企业级大数据中心实现全网生产数据的集中采集、规范管理，各系统一点共享数据。将大幅度降低建设与管理成本，提升数据质量Billing网元及增值平台CRM…数据中心实现全网生产数据的集中、共享收入管理…数据中心客户产品渠道资源…OCS

网格营销收入管理…生产数据网状采集现状OCSBilling网元及增值平台CRM…流量经营各类新建数据应用系统都面临数据清洗、获取的繁杂过程，不但过程冗余，浪费资源，准确性和一致性也难以保障

网格营销流量经营基础数据（主数据）创新数据（衍生数据）信息化支撑-数据挖掘类：基于用户行为刻画，打造全景客户标签库将隐含在客户互动行为的特征充分发掘，形成蕴含巨大价值的客户某著名企业互联网使用的完整特征和偏好，结合时间和位置等维度的信息，使客户全息视图极富分析价值。人口属性某著名企业业务特征年龄性别教育等级爱好联系方式家庭类型收入套餐特征主产品特征数据/增值特征加装包特征账务特征积分特征渠道接触特征使用内容理财用户群餐饮偏好群网购能力群商旅用户群影视用户群音乐用户群大下载量用户群游戏用户群高消费能力族有车一族有房一族上班族白领族其他动态特征生活区工作区生活习惯接听特点静态特征上下网的时间上下载的流量访问的内容终端的属性终端支持的功能终端更换频次咨询投诉惯性咨询内容投诉内容信令特征互联网特征终端特征咨询投诉特征特征群体信息化支撑-精确营销类：以大数据技术为基础的互联网营销触点精准计算营销渠道实时数据采集1、客户主动/被动接触2、客户业务消费行为3、客户位置4、客户电子渠道消费行为5、……客户标签、客户订购信息等接触渠道、行为轨迹、接触内容等。实时“在线”数据采集“离线”数据采集短信夹带网站弹出微信下发明确营销触点、触点实时数据采集、营销推荐数据计算、营销推送是组成互联网营销的四个关键性环节，其中触点和实时数据采集是传统营销模式所不具备的要素。“触点”贯穿客户生命周期，实时营销将帮助运营商珍惜每一次与客户的接触机会。

实时推荐引擎

目标客户匹配

营销规则匹配

营销内容选择

营销渠道选择

客户行为分析……第三方渠道推送……手厅消息提醒信息化支撑-精确营销类：互联网营销场景业务类型触发场景触发结果基于用户位置变化进入公园/到达商城附近推广信息基于实时网络行为

视频带宽<xxM推加速包搜索内容推广合作伙伴网站信息基于用户渠道接触

签到送红包登陆送话费短信查询余额推荐信息推广信息基于用户订购行为

宽带升级送红包缴费达xx元满减基于用户消费行为

消费流量小于xxM推流量包余额小于xx元推预存类活动实时话费超套餐xx元推匹配的合适套餐…….短信夹带案例用户通过查询（话费、流量等）接触短厅，短厅结合互联网营销中心实时匹配的营销活动反馈给短厅，下发给用户互联网营销主要是通过发现客户实时的行为和动作，通过实时分析，为客户精确、恰当、符合当时场景的营销活动，以达到最大化的营销成功率；思特奇在安徽、山西等某著名企业运营商具有案例；信息化支撑-运营分析类：实时运营分析通过实时分析实现实时数据获取与处理、实时数据分析与展现，使用户及时获取市场分析数据，实现分钟级数据延迟，秒级数据更新；参照翻牌器的展示方式，及时获取后台实时分析的结果数据，实时动态的将数据展示给用户。实时指标趋势图实时指标区域对比分析某运营商实时运营指标示例信息化支撑-客服分析类：VIP客户策反预警依托于大数据平台对数据的实时处理能力，可实现竞争对手挖抢实时预警。当竞争对手客户经理拨打我方集团关键人或者VIP客户时，系统实时推送预警信息给大客户经理，便于其第一时间进行处理。维稳方案制定维稳效果评估规则配置1、集团关键人号码2、竞争对手号码3、推送信息模板业务管理员监控预警处理人员触发系统监控规则自定义预警实时推送预警任务流程您好，您负责的**集团关键人在7月22日15时12分收到竞争对手电话，请核实应对，谢谢！3月22日15时12分3月22日15时12分3月22日15时13分3月22日16时15分维稳方案执行3月22日16时25分3月22日17时45分知识归档预警任务流程您好，，我是**运营商的集团客户经理小陈，您什么时候方便？完善监控规则信息化支撑-客服分析类：客户投诉智能预警分析通过大数据平台对客服投诉咨询内容的分析，及时发现用户关注的焦点；通过对焦点信息的分析，判断是否会产生大规模用户投诉，由此为客服人员提供服务预警功能，并为客服人员提供投诉事件的快速定位。业务目标网络问题通过话单自检提前预警按服务号码和对端按时间序列排序时间间隔小于阀值（如30秒）疑似掉线聚焦热点基站负载压力监控压力异常增高投诉触发自检投诉预防客户投诉自动话单回溯自动定位异常点以异常点区域为中心分析其他用户异常情况若超预警阀值，自动记录投诉预警点自动生成投诉处理工单，并自动生成投诉回复脚本资费问题业务问题客户投诉呈现所有订购关系计算所有相同或相似订购关系用户资费问题如用户规模超阀值，则预警自动生成投诉处理工单，并自动生成投诉回复脚本客户投诉呈现所有业务办理信息计算所有相同或相似业务办理记录用户业务处理情况如用户规模超阀值，则预警自动生成投诉处理工单，并自动生成投诉回复脚本以市区两个营业厅作为典型代表，经大数据分析发现：1、营业厅的业务受理量和附近人流量成强正比关系。2、对于商务圈内营业厅具有明显的“午饭效应影响“。

建议对于xx类营业厅，在工作日中午13：00-14：00须增加服务窗口，保证人员效率最大化；在营业时间的安排上，建议xx营业厅工作日在9点-20点营业，xx营业厅开门时间提前到早上8点。人流量业务量人流量业务量信息化支撑-运营分析类示例：营业厅人流量及业务量分析信息化支撑-运营分析类示例：某著名企业客户端：某某著名企业分析数据示例信息化支撑-运营分析类示例：某著名企业客户端：某某著名企业分析数据示例应用目标数据变现示例：户外广告内容合作分析运营213分析主要因素LED热点区域的受众人流量分析LED热点区域的受众人群属性构成分析LED热点区域的受众人群上网行为、活动区域、兴趣爱好等特征分析……通过对LED的周围环境因素的数据分析，挖掘出LED广告牌受众人群，并对受众人群的基本属性、活动规律、行为特征以及兴趣爱好进行分析，挖掘出蕴含其中的广告商业价值。数据变现示例-户外LED热点人群大数据分析：发现广告牌附近的大数据商业价值LED热点区域受众概况—目标样本稳定性分析LED热点区域受众概况—从终端持有分析用户消费能力LED热点区域受众接触行为特征LED热点区域受众接触行为特征—快消品关注分布LED热点区域受众接触行为特征—手机类产品关注分布……8月份，有效样本用户133.7万每周在热点区域附近活动频次在5次/周以上的用户达到89.1%；用户终端价位分析，4000到5000元档位用户占比最高，达到35.37%，从品牌上分析，苹果和三星手机占比最高，样本用户具有较大消费能力接触门户网站、手机服务、社交、搜索及即时通讯等内容；进一步对样本用户的消费兴趣分析数据变现示例-终端信息报告，为终端厂商提供参考终端市场咨询服务终端占比OS和浏览器占比终端支持功能终端趋势和热点收取费用不同操作系统类型的终端使用情况HTML访问份额某著名企业应用访问份额终端出货份额报告示意十多种终端，代表为三星、moto、索爱、LG十多种种终端，代表为联想、中电、夏新…五十多种终端报告示意提供终端市场销量、型号市场占比等咨询报告给终端生产厂家，以便厂家更清晰地了解市场情况，采取进一步行动。给应用开发者提供不同操作系统上不同应用的使用情况，以便开发出更容大消费者接受的业务应用。数据变现示例：数据鱼骨模型衍生应用在大数据平台整合a口，gn口、cdr数据形成以位置变化时间轴为核心的客户通信行为鱼骨数据，以全新的方式整合存储相关数据，改变之前割裂独立的数据使用方式以支撑大数据的社会价值及商用价值，如下图所示：参考案例数据产品网站和Apps访客分析、广告监测、商家个性化推荐、商圈景区访客分析提供形式在线网页、OpenAPI调用面向企业或行业按照时间或访问量计价通过互联网渠道实时在线提供数据指数产品/服务；首先面向公众客户发挥大数据的社会价值，再进一步成熟以后尝试面向企业客户获取商业经济收益。鱼骨数据应用变现思路和目标参考案例数据产品城镇热度、交通指数、就业指数、置业指数、终端指数、通信指数。提供形式在线网页、Apps、微信/营业厅面向公众免费提供吸引人气和关注ToB获取经济收益ToC发挥社会价值淘宝指数：通过淘宝搜索和成交信息发现商品热度、价格趋势和关联性其他参考：Google趋势、百度（迁徙、景区预测、房价预测）百度司南：通过用户搜索词的横向和纵向挖掘，进行产品的营销和舆情分析其他参考：淘宝数据魔方和量子恒道、百度预测、谷歌数据鱼骨数据图分析应用商圈分析应用设计提取用户轨迹分析用户总体特征分热点分析热点1热点2热点位置呈现通过热点所用时间各时段人流分布归纳总结性别分布通信消费能力分布终端消费能力分布上网行为偏好搜索内容偏好年龄分布驻留地特征APP应用偏好总体分析人流频次分析热点3热点位置呈现通过热点所用时间各时段人流分布热点位置呈现通过热点所用时间各时段人流分布人流时段分布商圈客户流量监控通过时间、地理维度、商圈分类、商圈名称、品牌、通信次数层次、通信时长层次等维度的灵活组合，对出现客户数、工作客户数、居住客户数和流动客户数等指标进行多维分析。商圈客户流量多角度分析搜索行为客户价值应用偏好终端使用访问行为消费行为商圈分析鱼骨图分析应用城市迁徙应用设计用户位置分析迁徙总体分析迁徙多维分析用户细分迁徙日分析迁徙月分析用户细分不同消费行为以区域和时间为两个维度，观察当前及过往时间段内，重庆城市总体迁徙情况，以及各地区、区县的迁徙情况，直观地确定迁入人口的来源和迁出人口的去向。迁徙分析的地域维度以重庆各区县、各城市为地域单位，分析和统计人流在各时间段内流动情况，时间段可以是小时、天、月等，在单位小时内用户位置的变化不作为迁徙分析的依据。日期时间点用户位置2014-12-112xxxxxxx2014-12-113xxxxxxx2014-12-114xxxxxxx鱼骨图分析应用交通方面应用设计

大型活动场所人流热点分析与监控

针对城市中重要的聚会、大型活动，实时监控重点场所的人流情况，根据人流实时变化情况，及时作出决策，避免出现拥堵踩踏事件城区重点交通监控与预测

3交通实时状况发布用户鱼骨图位置聚类人流监控21交通分析预测模型用户实时位置工作日历历史情况天气状况实时位置数据解析交通实时预测实时交通监控位置聚类路干映射某著名企业速度利用机器学习技术、构建交通分析预测模型，结合历史道路情况、当前人流分布、天气、工作日历、重大事件等各种因素，分析和预测道路拥堵情况结合GIS展现技术，实时向社会大众发布交通状况以及未来一段时间对交通热点的预测分析目录1对互联网、大数据背景的理解3大数据平台推广策略分享2构建开放的企业级大数据平台面向七大角色，我们有什么？大数据平台建设的7个关键要素规划设计咨询运行监控维护服务存储管理数据服务演进集成监理桥接应用与模型开发XaaS通用产品提供应用开发架构咨询平台规划设计

数据存储规划设计入云咨询与规划

组织、流程、制度、人员规划设计数据运营管理平台监控及运维服务数据和平台管理管控工具人员值守服务知识库和专家数据存储方案数据存储演进方案数据服务封装对外服务提供平台搭建与交付平台测试与优化平台及应用搭建监理服务应用迁入桥接服务总集成服务基础分析模型开发、测试、运行环境应用数据模型开发、测试、运行环境应用数据模型需求管控模型开发服务规范大数据集成平台大数据基础平台大数据统一调度平台数据封装和服务平台自助分析平台供企业需要的，基于企业大数据中心平台的SaaS应用：应用社区化环境生产类应用分析类应用营销类应用客服类应用管理类应用网络类应用考虑客户大数据平台建设进度，怎么运用七大角色准备阶段实施阶段运营阶段规划设计咨询：全面的方案提供