智能設(shè)備和新內(nèi)容平臺讓電信公司面臨數(shù)據(jù)沖擊

思科系統(tǒng)預(yù)測，到2022年，移動數(shù)據(jù)將達(dá)到每月 77艾字節(jié)。雖然大多數(shù)人甚至不會考慮我們每天創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)，但電信公司對此一無所知。物聯(lián)網(wǎng)，智能設(shè)備和新內(nèi)容平臺讓電信公司面臨數(shù)據(jù)沖擊。

有趣的是，大多數(shù)電信提供商正在通過分析進(jìn)行創(chuàng)新，將這一數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為機(jī)遇。在這篇eWEEK數(shù)據(jù)點(diǎn)文章中，使用來自Yellowbrick Data技術(shù)營銷總監(jiān)Josh Miner的行業(yè)信息，我們將了解他們?nèi)绾螐纳系较聝?yōu)化業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)點(diǎn)1：電信遵循的基本步驟

一般而言，電信遵循以下基本步驟：

定位營銷和添加新服務(wù)以減少用戶流失;

確保用戶計費(fèi)反映實(shí)際使用情況并按每個電話或每個消息級別執(zhí)行保證金分析;

通過最佳路由降低成本; 和

為內(nèi)容提供商等相鄰市場提供分析。

電信提供商目前使用許多不同的技術(shù)和平臺來執(zhí)行這些分析，這種方法從長遠(yuǎn)來看是不可持續(xù)的。電信公司必須繼續(xù)創(chuàng)新以實(shí)現(xiàn)兩個對立目標(biāo)：攝取和分析大量的實(shí)時和歷史數(shù)據(jù)，并減少他們維護(hù)的單獨(dú)分析平臺的數(shù)量以控制成本。

讓我們仔細(xì)研究一下這些目標(biāo)所帶來的挑戰(zhàn)，以及傳統(tǒng)和新興技術(shù)如何解決這些挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)點(diǎn)2：現(xiàn)代電信提供商需要快速，深入的分析

電信公司既是人們和企業(yè)每天使用的大部分?jǐn)?shù)據(jù)的渠道和紐帶。使用此數(shù)據(jù)需要超出業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人日常報告的分析。電信提供商必須分析實(shí)時數(shù)據(jù)和深層歷史數(shù)據(jù)，以便在需要時立即獲得洞察力。

一些例子包括：

為訂閱者提供無縫體驗(yàn)，包括有助于根據(jù)地理位置優(yōu)化路由的分析。

在內(nèi)容和廣告提供商與消費(fèi)者應(yīng)用程序之間快速傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)。

為支持和服務(wù)人員提供對設(shè)備的實(shí)時可見性以解決問題，同時查看歷史使用模式以推薦最佳計劃或升級。

通過實(shí)時查看和路由數(shù)據(jù)以減少擁塞來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)，同時還檢查歷史擁塞，以確定問題是一次性事件還是基礎(chǔ)架構(gòu)達(dá)到其設(shè)計限制的癥狀。

數(shù)據(jù)點(diǎn)3：平臺激增的問題

為解決所有這些分析挑戰(zhàn)，電信公司目前擁有眾多技術(shù)。諸如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等技術(shù)可為實(shí)時數(shù)據(jù)提供即時分析，Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)可擴(kuò)展以支持大量歷史數(shù)據(jù)集，而NoSQL數(shù)據(jù)庫可幫助企業(yè)擴(kuò)展以快速，經(jīng)濟(jì)高效地支持快速數(shù)據(jù)增長。

問題在于，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫通常過于昂貴，無法承載電信公司需要分析的數(shù)PB數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺太慢而無法支持實(shí)時分析，NoSQL數(shù)據(jù)庫缺乏提供豐富分析的SQL數(shù)據(jù)庫功能能力。

簡而言之，由于沒有傳統(tǒng)的解決方案可以滿足這些公司苛刻的分析需求，因此大多數(shù)都在實(shí)施所有這些技術(shù)等等。隨著時間的推移，這種方法是不可持續(xù)的。電信提供商將面臨不斷增加的硬件，空間，電力和冷卻成本?？缢羞@些平臺管理和集成分析也變得越來越復(fù)雜，容易出錯且成本高昂。

數(shù)據(jù)點(diǎn)4：新興技術(shù)有望解決分析挑戰(zhàn)

正如他們所說，必要性是發(fā)明之母。電信公司是最早部署內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和Hadoop等技術(shù)的公司之一。他們現(xiàn)在是第一批部署新技術(shù)和新興技術(shù)的公司，這些技術(shù)既可以處理實(shí)時和歷史分析，也可以在沒有硬件蔓延和管理復(fù)雜性的情況下進(jìn)行擴(kuò)展。融合閃存架構(gòu)現(xiàn)在可以在傳統(tǒng)解決方案的一小部分空間內(nèi)從有狀態(tài)媒體提供類似內(nèi)存的性能。

新的高性能SQL數(shù)據(jù)庫能夠在可用時立即獲取實(shí)時數(shù)據(jù)，快速從其他來源批量加載數(shù)PB的數(shù)據(jù)，同時提供分析應(yīng)用程序用于提高洞察力的功能。