近年來，大數據所帶來的挑戰推動了計算技術的快速發展，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，從而提升企業價值。

    數據處理面臨5個挑戰

    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務系統和IT支撐系統，而隨著業務規模、用戶需求的不斷提升以及移動互聯網應用的快速發展，在數據處理上正面臨著各種挑戰。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，更是令統計、分析、挖掘、營銷等系統不堪重負。

    二是無法應對高并發讀寫的需求。當前的業務環境中，一些營銷優惠活動，例如網廳的秒殺活動、iPhone首發優惠辦理等，容易引發一些難以預估的短時間內極端高并發讀寫需求，并往往達到每秒上萬次讀寫請求，這使得傳統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環境下，電信業務變化頻繁，部分數據如客戶特征信息、客戶聯系方式等，經常出現數據模型擴展需求，對傳統的技術而言，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應用服務器，一方面占用了相當規模的硬件資源和維護工作量，另一方面對行業應用快速發展時，傳統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，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？可利用SWOT方法（如圖所示）探知。

    從企業內部看，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，目前已建成了業務系統、支撐系統等眾多信息化平臺，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、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，運營商作為傳統企業，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，技術創新能力也有待提高。而同時，運營商作為大型的國企，企業組織在地域、業務和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務網絡、無線網絡、支撐系統等多個部門，這些部門之間的互相溝通協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籌各種信息，一般都涉及跨地域、跨部門的協調。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。