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在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据已成为企业发展的核心战略资源。对于电信运营商而言，大数据平台的规划与建设更是关乎未来竞争力的关键。本文将深入剖析大数据平台规划的核心要点，助力企业在数字化转型中抢占先机。

一、大数据应用发展趋势：把握机遇，应对挑战

随着互联网的飞速发展，大数据的应用价值在电信运营商领域日益凸显。上海联通通过一期二期的建设，已打造出内容丰富的数据仓库。然而，面对数据量的爆发式增长，基础架构的长远规划迫在眉睫。深入挖掘数据价值，探索新的商业模式，将成本中心转化为利润中心，成为电信运营商的必然选择。

电信运营商的数据集中化趋势愈发明显。业务运营的集中化要求、对数据架构的集中化需求，推动着企业级数据中心的形成。同时，高性能、动态资源共享、标准化功能组件等特性，成为大数据平台不可或缺的一部分。在移动互联网时代，实时数据获取、处理、分析以及智能化主动事件触发，正助力电信运营商实现实时、智能化运营。

然而，电信运营商也面临着诸多大数据挑战。联通总部 3G 互联网访问记录查询及分析系统的海量数据，对存储和查询速度提出了极高的要求。移动互联网流量的井喷、业务融合带来的数据互通、ICT 融合催生的海量用户画像等，都对大数据的关联分析计算效能带来了前所未有的挑战。

二、大数据平台整体规划：构建高效能数据生态系统

上海联通大数据平台目标架构及定位

上海联通的大数据平台规划，旨在打造一个分层清晰、功能完备、高效协同的数据生态系统。其目标架构涵盖了数据采集、Hadoop 云平台、分布式数据库、主数据仓库等多个关键层级。

数据采集层负责源数据的采集、清洗、转换和加载，将原始数据加载到 Hadoop 平台，并将加工后的数据加载至分布式数据库和主数据仓库。Hadoop 云平台则专注于存储海量流量话单数据，提供并行计算和非结构化数据处理能力，实现低成本存储和高并发查询。分布式数据库负责存储加工后的业务数据，支撑深度分析和数据挖掘。主数据仓库则集中存储指标数据、KPI 数据和高度汇总数据。

大数据平台的关键技术组件

• Hadoop 主要功能 ：HDFS 分布式文件系统，具备容错性、可扩展性，可在 x86 平台上运行，降低总体成本；HBase 作为非结构化 NoSQL 分布式数据库，基于 HDFS，提供高速读写操作；Hive 分布式关系型数据库，支持类 SQL 查询语句，适合海量数据批处理；MapReduce 作为大规模并行计算引擎，可快速读取数据并进行复杂计算。
• 分布式数据库 ：新型 MPP 数据库构建在 x86 平台上，采用无共享架构，依靠软件创新和多副本机制，实现高可用性和可扩展性，支持 PB 级数据存储，适合大数据量的 OLAP 应用。
• 数据分级存储 ：基于生命周期、访问频度、业务用途等多维度原则，对数据进行分级存储。将核心模型融入主数据仓库，历史数据迁移至分布式数据库，减轻主数据仓库压力，提升数据处理效率。

大数据平台的数据分层与处理流程

数据分层是大数据平台高效运作的关键。从数据源到应用层，数据经过多层级的处理与转化，确保数据的准确性、完整性和时效性。

• 数据源层 ：各类业务系统的原始数据，通过 ETL 工具进行采集和预处理。
• ODS 层 ：对源数据进行清洗、转换，但不做关联操作，用于准实时数据查询。
• 明细数据层 ：对 ODS 数据按照主题域划分规则进行拆分和合并，生成明细数据。
• 轻度汇总层 ：对明细数据进行多维度、用户级汇总。
• 高度汇总层 ：对轻度汇总数据进行跨主题域关联和汇总计算，生成 KPI 和高度汇总数据。
• 信息子层 ：服务于各类应用，提供报表数据、多维数据、指标库等数据支持。
• 应用层 ：基于信息子层的数据，开发各类大数据应用，如精细化营销、智能运营等。

数据处理流程遵循从数据源采集到应用层的完整链路，确保数据在各个环节的高效流转和处理。

大数据平台的组网与数据中心建设

新建 ETL、分布式数据库和 Hadoop 集群内部独立组网，通过高速网络接口接入汇聚交换机，保障数据传输的高效性和稳定性。

大数据平台的价值与应用场景

• 提升现网分析能力 ：大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为电信运营商提供全方位的数据分析支持，助力精准营销、网络优化、客户服务等业务的提升。
• 适应复杂数据结构的数据整合应用 ：通过采用先进的大数据技术和工具，实现对复杂数据结构的高效整合与分析，为网络运维、故障诊断等提供有力支撑。

总之，大数据平台规划是电信运营商在数字化时代实现转型与升级的关键路径。通过构建高效能的大数据平台，电信运营商能够充分挖掘数据价值，提升运营效率，优化客户体验，拓展业务领域，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

以下为方案部分截图：