
中国电信大数据:打造数据综合平台能力_数据分析师考试
大数据正在成为继互联网、云计算、移动互联网之后的信息技术新热点,成为重要的战略性资源以及产业竞争力和商业创新的源泉。以云计算和大数据为核心的新一轮IT变革正在如火如荼地开展。
作为国家信息化建设的排头兵和主力军,中国电信积极顺应时代和技术潮流,2009年启动云计算计划,2012年成立了专业化的云计算公司,2014年在云计算公司成立大数据产品线,旨在依托中国电信广泛的云计算资源布局,整合丰富的数据资源,开拓互联网时代运营商大数据的创新应用。
在近一年的大数据实践中,中国电信摸索出清晰的行业定位,即成为数据综合平台能力提供者,主要包括:大数据分析能力、大数据资源服务能力、大数据运维监控能力、大数据产品孵化能力。中国电信在大数据产业底层建立了大数据基础能力平台,运用业界最新的技术架构实现对海量实时数据和非实时数据的分析处理,目前中国电信平均每天处理数据达10.5万亿条,并在持续快速增长之中。
方向:大数据创造大价值
一组名为“互联网上的一天”的数据告诉我们:一天之中,互联网产生的全部内容可以轻松刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量)。
IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。
而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍,每一天,全世界将会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。移动互联网时代,智能终端的迅速增长使大数据的发展拥有了得天独厚的土壤。
安全:大数据存储更加注重可信
大数据时代除了有效运用数据,还面临如何安全存储海量数据的问题。2014年7月,中国电信对象存储通过工信部“可信云”认证,并荣获“可信云政务云服务奖。在2015年1月召开的中国第十届政府采购年会上,中国电信云计算公司被评委“2014年度全国政府采购首选安全云商”,是业内唯一获此殊荣的运营商。2015年4月,中国电信对象存储获得公安部安全产品销售许可证。除了安全,可定制也是中国电信云存储“可信”的重要特征,能为每一位客户提供专属定制的产品。
作为中国电信的核心资源之一,大数据具有极其重要的战略价值。大数据的核心技术,是数据的建模和算法研究,在这一领域,中国电信立足于对数据的深刻理解,与产业链伙伴密切合作,在精准营销、信用评估等领域进行了大量的探索和研究,探索大数据规律,建设电信大数据的科学体系,并与合作伙伴一道打造大数据生态圈,服务于“互联网+”行动,实现企业经济价值与 社会价值的共同提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04