DataCanvas在电信行业的应用之二



  • 项目背景:

    智能手机的普及,多种电信业务的发展,网络规模的迅速扩大,增加了运营商大数据存储和处理的难度,传统数仓无法线性扩容并有效存储日益增长的业务数据,难以满足新的信息服务需求。某国际电信公司需要建立新型大数据中心,来存储、分析和处理海量数据,对大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析和管理。

    • 该电信公司全球用户数约为2.3亿,每个月需存储1PB级的数据量,搭建的新一代数据平台需要满足当前数据存储和后期灵活的横向扩容需求,同时需要完备的权限控制以及多租户的支持。
    • 原有架构只能实现T+2查询,1天数据入库,1天时间用于数据统计,难以满足业务需求,新一代数据平台要求数据查询做到高效率、高并发。
    • 要求对所有用户行为进行统计,包括电话调线,event统计,APP打开率等,用于运营优化和后期数据挖掘分析。

  • 解决方案:

    九章云极电信大数据技术为某电信公司提供统一大数据平台建设方案,实现数据汇聚。该方案主要包括如下几个方面的建设:

    • 高可靠、高安全、易管理、易开发的企业级大数据平台,实现B域、O域和M域数据的统一存储与管理。
    • 强大的多租户管理,解决部门间大数据平台资源共享与数据共享困难。
    • 统一数据管理,全量数据融合,为数据业务创新和价值变现打下基础。
    • 标准的数据共享访问接口和能力开放接口。
    • 线性扩容,大数据量时并发处理速度不减。

  • 客户价值:

    DataCanvas数据平台建成后,迅速完成了数据的平滑迁移,满足了数据中心的存储要求并完美兼容原有应用:

    • 新一代融合架构使用户行为的统计查询间隔从2天缩减到2小时。
    • 支撑高峰50万条/秒的流数据请求(每条1KB)。
    • 定制开发的机器学习模块和分析流模板,帮助运营商挖掘数据价值,进而实现客户关怀和客户生命周期管理。
    • 统一大数据平台,实现数据统一存储、管理、分发,改变业务烟囱。
    • 全量数据融合,为数据业务创新打下基础。

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