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[PPT] 中国移动集中化大数据平台起航了,意义深远!

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发表于 2019-1-9 15:20:10 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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     最近“中国移动大数据”微信公众号(微信号:cmcc-bigdata)发布文章《西藏、宁夏、天津三省顺利入住集中化大数据平台》,主要内容如下:

“2018年12月29日,这一年的最后一个工作日,中国移动通信集团信息技术公司在大数据领域取得了18年度重要的压轴性成果—西藏、宁夏、天津三省正式入驻集中化大数据平台—也是中国移动IT发展改革在大数据领域取得的重要阶段成果。”

“29日晚19点,中移信息技术公司组织西藏、宁夏、天津三省以视频会议形式演示了知行天津、漫入分析、手机经分、网格营销平台、酬金小助手等首批迁移应用。三省均确认第一阶段应用迁移工作圆满完成,宣告正式入驻集中化大数据平台。”

文章最后总结到:

“2019年,中移信息技术公司将持续打造集中、开放、共享的大数据云平台,为入驻的各省公司、专业公司和合作伙伴提供全流程、端到端的一站式专业化服务,促进大数据应用百花齐放,协同构建大数据服务合作生态,加快推进公司集中化战略的实现。”

这件事情的意义很大!

移动互联网时代,运营商被管道化提的很多,有个词叫做过顶传球,意思是互联网公司通过打造高体验的应用走到了食物链的顶端,甚至开始冲击运营商的短信,通话等传统业务,但移动互联网其实也给运营商带来了大数据的红利。

中国移动坐拥9亿用户,我们看得到的是一张无处不在的通信网,看不到的却是流淌在这张网上的海量数据,而这些数据记录了每个人的生活,堪称大数据时代的石油,大家都知道网络有个规模效应,而大数据也是,中国移动海量的用户让其数据的价值也呈几何级的上升。

但一直以来中国移动的大数据分析类平台基本还是依据不同业务域,行政层级分散建设的,比如有B域的经分系统,O域的SEQ系统,有集团,省甚至市级的分析类系统,典型的经分系统就是两级架构,即集团的一级经分系统和省级的二级经分系统。

省级经分系统在10多年的时间内快速灵活的支撑了各省公司经营分析的需要,数据仓库、标签库、营销平台、数据质量管理平台,元数据管理等各类平台孕育而生,这些平台在企业的精益化运营中发挥出了重要作用。

但随着“大智移云”时代的到来和数字化服务的转型加快,这种分散建设的模式开始面临着巨大的挑战,建设集中化的大数据平台成了大势所趋。

为什么呢?

笔者总结为四个方面的原因。

1、资源集约化才能提升运营效率

所谓分久必合,从长远来看,多个“大数据类系统”并存的现象必然会导致资源分散、数据重复存储、平台资源重复投资,运营不能统一等系列问题。

而阿里巴巴等互联网公司则通过统一的大数据平台为自有各部门、合作伙伴提供大数据服务,各个业务单元可以按需申请平台和数据资源,从而实现个性化的应用开发,这种PaaS化的服务模式更能代表未来。

中国移动西藏、宁夏、天津等公司本次迅速进驻集中化大数据平台,代表了中国移动大数据集中化运营的决心,后续的速度估计会加快。

2、大数据的技术挑战要求集中力量

随着移动互联网的发展,运营商管道内的上网日志等数据的爆炸性增长使得传统的数据仓库完全力不从心,必然要选择合适的大数据存储和处理技术,但大数据技术跟传统的数据仓库不同,其技术更新迭代快,生态圈也不够成熟稳定,如果各条线像以前那样分头建设,技术路线选择风险非常大。

即使如阿里这类企业,为了降低对开源技术应用的风险,甚至采用了两个团队长期赛马的模式,2009年同时启动“云梯1”开源项目和“云梯2”自研项目(用C语言重写hadoop底层代码),最终云梯2胜出,演进为ODPS,现在叫MaxCompute。

而中国移动的全网数据量还超过巨型互联网公司,比如浙江移动就有几十个P,中国移动集中化大数据平台的节点数估计是以万起步,必须得集中力量办大事,从人员,技术到运营不一而足,集中化大数据平台也必然经历“边建设、边攻坚,边成长”的过程。

3、全网数据整合才能更好的赋能全行业

互联网公司对数据有强烈的饥饿感,格外重视数据整合和数据治理,不仅推进内部数据资源整合,还积极引入外部数据,将数据整合列为收购和投资谈判的重要条件之一,比如芝麻信用的80%以上数据都来自于外部的数据整合。

当前中国移动不少省份已经在开展大数据价值运营变现工作,但碰到的很大问题就是缺乏全网数据的支撑,比如金融验真,中国移动需要基于集中化的大数据平台进行全网数据的整合,从而推出更有竞争力的数据服务和产品。

诸如电信和联通则较早建立了专业的大数据公司,致力于全网数据的归集和统一的对外价值变现,笔者曾经在《中国电信的“天翼大数据飞龙平台”长啥样?》中对电信的PaaS大数据平台做过介绍。

说到全网数据的整合,中国移动其实不是白手起家,而是有着深厚的数据底蕴,其很早就建立了当时世界上最大的数据仓库系统:一级经营分析系统(主要是为全网经营决策服务,各省上传的数据以B域明细级别为主),形成了较为完善的二级数据管理体系(集团和省)。

在各省的BOSS、CRM系统有差异的情况下,省二级经分系统上传给一级经分系统的数据却是完全标准化的,中国移动在一级经分系统上已经积累了丰富的数据管理经验,这为当前集中化大数据平台运营奠定了很好的基础。

也就是说,中国移动集中化大数据平台从建立之初就有很好的数据可用,马上就能投入生产,而不是一个空壳子。

2018年中国移动信息技术中心陆续推出了不少全网大数据应用,比如和信用分,依托的就是一经数据的底子,这是十多年数据仓库建设带来的红利,当然除了B域数据,中国移动集中化的大数据平台也在推进其它各类O域数据、专业公司数据的整合,但这的确需要有个过程。

笔者预计,中国移动将能很快推出基于全网数据的各类大数据服务和应用,这对于全企业内部的智慧运营,外部行业的价值变现都有着巨大的意义,让我们拭目以待。

4、“一点建设,全网共享”的模式将能成为现实

笔者曾经在多篇公众号文章系统阐述过数据中台、大数据PaaS平台的巨大价值,而中国移动集中化大数据平台也将提供相关能力,从底层的数据采集、数据整合,数据开发,数据开放,再到数据管理、资源管理等等。

基于这个PaaS平台,无论是内部客户(包括省公司,专业公司等等),还是外部客户,都可以快速进行大数据应用的创新,也能真正从系统层面解决大数据最佳实践全网落地难的问题。

比如浙江移动的高价值模型在集中化大数据平台上部署后就可以直接为全网复用,未来任何一个单位开发的对外变现应用都可以实现“一点接入,全网服务,分省结算”的新模式,有模型的贡献模型,有产品的贡献产品,有客户的贡献客户,能运营的贡献运营,从而实现多方共赢,这将使得资源利用的效率最大化。

这将是对“构建大数据服务合作生态,加快推进公司集中化战略的实现”这句话最好的诠释。

当然PaaS平台的建设无法一蹴而就,但根据我们的经验,只要有应用可以在上面先跑起来,结合相关的机制和流程,PaaS就可以逐步完善,而现在无论是对内还是对外,相关的诉求都非常强烈,相信2019年会有更大的突破。

作者:傅一平 来源:与数据同行


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