1、大數(shù)據(jù)可視化管理與應(yīng)用解決方案01方案背景概述03成功案例介紹02解決方案概述技術(shù)的發(fā)展的讓我們進(jìn)入了DT時(shí)代 隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，人類文明正在步入一個(gè)嶄新的時(shí)代：DT時(shí)代。在DT時(shí)代，社會(huì)的發(fā)展將以數(shù)據(jù)為核心和內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的技術(shù)革新也將成為社會(huì)發(fā)展的重要引擎。在DT時(shí)代，傳統(tǒng)工業(yè)模式會(huì)被顛覆，商業(yè)也會(huì)朝著定制化方向發(fā)展，在保證效率的同時(shí)優(yōu)化供需，有效節(jié)約成本，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)處理能力越來越強(qiáng)數(shù)據(jù)種類與量越來越大智能DT時(shí)代這個(gè)世界正在不斷被數(shù)據(jù)化具備挖掘應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值能力技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用數(shù)據(jù)將成為組織最重要、最有價(jià)

2、值的資產(chǎn)DT時(shí)代企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點(diǎn)DT時(shí)代的到來，對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的推動(dòng)和促進(jìn)將是前所未見的，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也將因DT時(shí)代的到來而煥發(fā)出新的生機(jī)和活力。1找準(zhǔn)大數(shù)據(jù)規(guī)劃切入點(diǎn)2強(qiáng)化高管團(tuán)隊(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)力3設(shè)計(jì)合理的大數(shù)據(jù)架構(gòu)4搭建有效的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)5用制度和文化來保障大數(shù)據(jù)的實(shí)施當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的總體現(xiàn)狀當(dāng)前數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用模式財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)報(bào)表OAOA相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)報(bào)表生產(chǎn)生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)報(bào)表供應(yīng)鏈供應(yīng)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)報(bào)表銷售銷售相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)報(bào)表孤島式數(shù)據(jù)管理統(tǒng)計(jì)型數(shù)據(jù)應(yīng)用各個(gè)系統(tǒng)單獨(dú)建立，相互之間的數(shù)據(jù)沒有打通，形成一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島，相關(guān)數(shù)據(jù)與信息無法進(jìn)行共享。數(shù)據(jù)孤島目前對

3、各系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要是做了基本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，沒有深入的分析應(yīng)用。淺度應(yīng)用目前管理和決策人員經(jīng)常需要登到各個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)查詢，非常麻煩。效率低下由于對各系統(tǒng)數(shù)據(jù)只進(jìn)行了淺度的應(yīng)用，導(dǎo)致很多歷史數(shù)據(jù)資源及數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值在過程中逐步流失掉了。資產(chǎn)流失當(dāng)前企業(yè)的數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用需要向規(guī)模化、集中化、標(biāo)準(zhǔn)化和智能化發(fā)展企業(yè)對大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的核心需求與目標(biāo)融合企業(yè)內(nèi)各大平臺(tái)數(shù)據(jù)資源，建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的集中保管與增值應(yīng)用。逐步整合企業(yè)內(nèi)各業(yè)務(wù)與管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)，形成集中管控的數(shù)據(jù)資源庫，并深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和決策分析提供支撐，讓數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)。目標(biāo)建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)集成現(xiàn)有O

4、A、財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷售等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一入口的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。01數(shù)據(jù)資源共享打通各核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、打破數(shù)據(jù)孤島，進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚，實(shí)現(xiàn)信息共享。02數(shù)據(jù)應(yīng)用分析實(shí)現(xiàn)OA、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、銷售、客戶相關(guān)的營運(yùn)與管理分析。03數(shù)據(jù)治理與挖掘數(shù)據(jù)治理通過改進(jìn)決策、縮減成本、降低風(fēng)險(xiǎn)等方式，將價(jià)值回饋于業(yè)務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘能為生產(chǎn)經(jīng)營和決策分析提供量化支持。04需求01方案背景概述03成功案例介紹02解決方案概述總體方案架構(gòu)與應(yīng)用藍(lán)圖大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用平臺(tái)AI圖譜技術(shù)大數(shù)據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)整合可視化數(shù)據(jù)展示功能設(shè)計(jì)應(yīng)用發(fā)布需求分析應(yīng)用展示模型設(shè)計(jì)輔助決策價(jià)值挖掘數(shù)據(jù)智能經(jīng)營分析數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)倉

5、庫數(shù)據(jù)建模計(jì)算模型數(shù)據(jù)源關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)目標(biāo)表單樣式計(jì)算任務(wù)調(diào)度機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)應(yīng)用推送業(yè)務(wù)經(jīng)理主管經(jīng)理決策人員集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)OA供應(yīng)鏈財(cái)務(wù)生產(chǎn)銷售整合數(shù)據(jù)資源連接各類人員數(shù)據(jù)應(yīng)用集市實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保管與增值讓數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)總體平臺(tái)架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)HDFSHive基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)實(shí)時(shí)計(jì)算離線計(jì)算流式計(jì)算數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)專業(yè)詞庫基礎(chǔ)詞庫數(shù)據(jù)算法數(shù)據(jù)服務(wù)API調(diào)度引擎數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)總線-訪問層/API KEY任務(wù)調(diào)度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)總線-采集平臺(tái)用戶行為分析用戶畫像URL標(biāo)簽LBS分析行為標(biāo)簽業(yè)務(wù)經(jīng)營分析感知分析業(yè)務(wù)分析區(qū)域分析語義解析大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用智能推薦智能營銷智能

6、客服自動(dòng)作業(yè)業(yè)務(wù)支撐輔助決策數(shù)據(jù)洞察數(shù)據(jù)智能源數(shù)據(jù)OAERPMES實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)SCM/CRM平臺(tái)應(yīng)用與功能架構(gòu)源數(shù)據(jù)OA財(cái)務(wù)生產(chǎn)供應(yīng)鏈銷售數(shù)據(jù)采集、匯聚數(shù)據(jù)采集、匯聚分 層 分 域 控 制配置表業(yè)務(wù)流水訂購實(shí)例賬務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層維表公共層1公共層2公共層3公共模型層業(yè)務(wù)分析收入分析賬務(wù)分析效益分析報(bào)表維表主題1主題2主題3主題模型層數(shù)據(jù)倉庫綜合視圖交叉分析標(biāo)簽庫指標(biāo)庫監(jiān)控預(yù)警運(yùn)營平臺(tái)潛客挖掘業(yè)務(wù)預(yù)測業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評估客戶價(jià)值評估商/行業(yè)報(bào)告數(shù)據(jù)挖掘匯聚數(shù)據(jù)資源整合多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中、交叉、融合分析，形成專業(yè)的業(yè)務(wù)、商業(yè)分析體系。降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)，跟蹤，處理，驗(yàn)證閉環(huán)預(yù)警分析機(jī)制，有

7、效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定性。經(jīng)營決策支持通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析，輔助企業(yè)管理人員進(jìn)行高效的市場、管理決策。挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值通過對各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合建模分析可視化呈現(xiàn)，輔助運(yùn)營管理人員進(jìn)行高效的運(yùn)營管理、指導(dǎo)業(yè)務(wù)市場發(fā)展。大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集能力開放內(nèi)置專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速、通用的計(jì)算引擎，為企業(yè)注入強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力將主要優(yōu)勢、劣勢、機(jī)會(huì)和威脅等依照矩陣形式排列，然后把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列決策性的結(jié)論。應(yīng)用多種數(shù)據(jù)應(yīng)用分析方法論，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析咨詢服務(wù)，真正讓數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能數(shù)據(jù)分析方法PEST方法論SWOT方法論用戶行為方法論5W2H方法論邏輯樹方

8、法論用“邏輯樹”探究因果關(guān)系，歸納現(xiàn)象，找出“問題到底在哪里”。何因 （Why） ） 、何事(What) 、何人(Who) 、何時(shí)(When) 、何地(Where ) 、如何做(How) 、何價(jià)(How much)，這就構(gòu)成了 5W2H分析法的總框架。PEST分析是應(yīng)用于宏觀環(huán)境的分析，P是政治(politics)，E是經(jīng)濟(jì)(economy)，S是社會(huì)(society)，T是技術(shù)(technology)。利用用戶使用行為理論，梳理各關(guān)鍵指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系，構(gòu)建符合公司實(shí)際業(yè)務(wù)的網(wǎng)站分析指標(biāo)體系。支持多種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析方式，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度分析與價(jià)值挖掘統(tǒng)計(jì)分析方法描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析方差分

9、析回歸分析聚類分析貝葉斯判別分析主成分與因子分析時(shí)間序列分析決策樹隨機(jī)森林Logistic回歸分析隱馬爾科夫模型大數(shù)據(jù)標(biāo)簽匯聚能力大數(shù)據(jù)標(biāo)簽基于用戶互聯(lián)網(wǎng)信息及用戶行為綜合特征，互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜以及地理空間關(guān)聯(lián)特征，進(jìn)行融合匯聚和深度挖掘關(guān)聯(lián)分析，形成多維標(biāo)簽體系，從用戶屬性類標(biāo)簽和事件類標(biāo)簽中進(jìn)行挖掘應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。旨在建造更專業(yè)更精準(zhǔn)的標(biāo)簽體系，為客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，推動(dòng)標(biāo)簽在企業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用中發(fā)揮價(jià)值。除了數(shù)據(jù)監(jiān)控、精準(zhǔn)營銷方面外，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法與主流的機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow，在自然語言、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜等方面可以挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成高效、靈活的商業(yè)應(yīng)用。基于大

10、數(shù)據(jù)標(biāo)簽匯聚能力構(gòu)建多維、一體化的標(biāo)簽體系，全面支撐數(shù)據(jù)各類商業(yè)應(yīng)用屬性標(biāo)簽事件標(biāo)簽靜態(tài)穩(wěn)定標(biāo)簽短期時(shí)序事件和專題事件車輛屬性：品牌、型號、出廠年份、行駛公里數(shù)。線路屬性：線路起點(diǎn)、線路終點(diǎn)、時(shí)刻表、車輛數(shù)、班次。駕駛員屬性：性別、年齡、駕齡、行駛證類別。車輛行駛情況：行駛時(shí)間，是否晚點(diǎn)。停靠情況：車輛進(jìn)場時(shí)間，車輛出廠時(shí)間駕駛員駕駛情況：當(dāng)天駕駛時(shí)長、上班時(shí)間違章事件：車輛違章、車輛事故。保養(yǎng)事件：保養(yǎng)記錄、維修記錄。專題事件：節(jié)假日、特定事件等關(guān)鍵事件。建立多層級實(shí)體模型，模型覆蓋車輛、線路、駕駛員、停車場等實(shí)體。建立多維標(biāo)簽覆蓋從靜態(tài)屬性到動(dòng)態(tài)行為標(biāo)簽。從無到有，打造出一套連接線上線下的

11、時(shí)間序列，滿足應(yīng)用要求。動(dòng)態(tài)行為標(biāo)簽算法模型數(shù)據(jù)分析商業(yè)應(yīng)用內(nèi)置近百個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可適配多元、復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)一站式預(yù)測綜合畫像機(jī)器學(xué)習(xí)行為預(yù)測近百個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型適配多元場景（聚類、時(shí)間序列、協(xié)同過濾、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等算法組合）數(shù)據(jù)中心畫像中心+AI中心智能運(yùn)營平臺(tái)商業(yè)建議效果跟蹤客流量預(yù)測+故障分類車輛資源配置優(yōu)化+停車場配置優(yōu)化行為畫像基本畫像互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)采集企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集OA物流車輛WEBAPPWechat循環(huán)優(yōu)化效果循環(huán)優(yōu)化模型預(yù)警監(jiān)控配置優(yōu)化基于先進(jìn)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)為用戶提供直觀、高效、豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)豐富的組件配置，完美適應(yīng)視覺與分析的要求，滿足大眾對數(shù)據(jù)可視化的

12、交互體驗(yàn)。拖拽式的開發(fā)模式，所見即所得，保證快速響應(yīng)客戶需求。組件化的迭代開發(fā)模式，保持產(chǎn)品的持久生命力。根據(jù)估算，配置一個(gè)完整的可視化大屏，比傳統(tǒng)模式至少節(jié)約70%的人力成本，80%的時(shí)間成本。01方案背景概述03成功案例介紹02解決方案概述某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)項(xiàng)目概述通信市場經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)進(jìn)入“零和”博弈時(shí)代，同行間份額競爭異常激烈。在這個(gè)背景下，大力拓展政企市場，發(fā)揮增收主力軍作用;集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)在公司生產(chǎn)經(jīng)營分析會(huì)上提出要推進(jìn)融智，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)，打造“智慧中臺(tái)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速賦能。某移動(dòng)運(yùn)營公司、經(jīng)過十多年的建設(shè)與發(fā)展，某移動(dòng)運(yùn)營商已建成一個(gè)覆蓋范圍廣、通信質(zhì)量高、業(yè)務(wù)品種豐富

13、、服務(wù)水平一流的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)，擁有多個(gè)品牌。提升智慧經(jīng)營水平，拓展大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用場;對內(nèi)強(qiáng)化在市場領(lǐng)域的應(yīng)用，打造政企客戶甄別、融合營銷等大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)模型，提高生產(chǎn)經(jīng)營效率和智能化水平。基于HG大數(shù)據(jù)平臺(tái)，定制一套涵蓋企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析挖掘、報(bào)表呈現(xiàn)的系統(tǒng);融合智能化決策輔助、一體化數(shù)據(jù)賦能、創(chuàng)新型客戶拓展三個(gè)部分的智慧運(yùn)營體系，形成政企業(yè)務(wù)運(yùn)營的“智慧中臺(tái)” 。提供全方位分析能力，輔助產(chǎn)品進(jìn)一步優(yōu)化。提供全自動(dòng)精準(zhǔn)營銷流程，助力擴(kuò)大產(chǎn)品客戶規(guī)模。提升業(yè)務(wù)健康度和客戶滿意度，促進(jìn)產(chǎn)品量質(zhì)并重發(fā)展。項(xiàng)目背景項(xiàng)目目標(biāo)解決方案項(xiàng)目價(jià)值某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)總體方案平臺(tái)定位于打造融

14、合智能化決策輔助、一體化數(shù)據(jù)賦能、創(chuàng)新型客戶拓展三個(gè)部分的智慧運(yùn)營體系，形成業(yè)務(wù)運(yùn)營的“智慧中臺(tái)” 。智能化決策輔助一體化數(shù)據(jù)賦能創(chuàng)新型客戶拓展智能化決策輔助構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)流程，輔助政企業(yè)務(wù)決策 HG大數(shù)據(jù)平臺(tái)創(chuàng)新型客戶拓展結(jié)合大數(shù)據(jù)建模與人工智能技術(shù)，挖掘各行業(yè)、各產(chǎn)品的潛在客戶，助力政企業(yè)務(wù)發(fā)展一體化數(shù)據(jù)賦能融合上下游系統(tǒng)，向下整合各域數(shù)據(jù)；向上打通數(shù)據(jù)營銷，支撐政企業(yè)務(wù)銷售某移動(dòng)運(yùn)營商政企運(yùn)營分析平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)接入層爬蟲平臺(tái)B域M域O域數(shù)據(jù)模型層市場條線應(yīng)用層1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層2 公共模型層3 主題模型層4 應(yīng)用模型層政企條線數(shù)據(jù)條線個(gè)人屬性社會(huì)屬性客戶標(biāo)簽企業(yè)信息社交關(guān)系行為偏好征信服務(wù)報(bào)

15、表模型大數(shù)據(jù)商業(yè)智能數(shù)據(jù)應(yīng)用潛客挖掘精準(zhǔn)營銷商業(yè)決策數(shù)據(jù)查詢數(shù)據(jù)分析 自助分析工具風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估智聯(lián)招聘、百度百科綜合視圖交叉分析 運(yùn)營平臺(tái)標(biāo)簽指標(biāo)庫自定義報(bào)表監(jiān)控預(yù)警報(bào)表報(bào)表系統(tǒng)清單各專業(yè)系統(tǒng)智能運(yùn)營平臺(tái)：是一個(gè)數(shù)據(jù)整合平臺(tái)，不僅提供豐富的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，還提供了數(shù)據(jù)融合、交叉分析、自動(dòng)化運(yùn)營等功能，大大提升數(shù)據(jù)運(yùn)營水平；大數(shù)據(jù)商業(yè)智能：旨在提供更精準(zhǔn)、更全面的標(biāo)簽?zāi)芰Γ诰珳?zhǔn)營銷、服務(wù)提升、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估、決策支持等方面發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)核心應(yīng)用平臺(tái)依托經(jīng)分倉庫匯聚產(chǎn)品發(fā)展、健康度評估、效益評估、運(yùn)行質(zhì)量與服務(wù)支撐等多維度、多視圖運(yùn)營數(shù)據(jù)，重點(diǎn)聚焦全面分析、數(shù)據(jù)整合、全面監(jiān)控、目標(biāo)營

16、銷、優(yōu)化服務(wù)五大運(yùn)營能力。實(shí)現(xiàn)視圖化全方位產(chǎn)品運(yùn)營分析。1.全面分析，深化運(yùn)營指標(biāo)體系建立、全方位運(yùn)營視圖展示、精細(xì)化運(yùn)營顆粒度、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)運(yùn)營數(shù)據(jù)監(jiān)控、綜合運(yùn)營分析模型六方面入手，開展全面運(yùn)營分析;2、數(shù)據(jù)整合，加速賦能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)API接口服務(wù)能力，在對接CRM、ESOP、WMS等系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過標(biāo)準(zhǔn)化接口能力，與營銷管理平臺(tái)、集客保障系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、業(yè)務(wù)平臺(tái)等系統(tǒng)對接、交互；3、全面監(jiān)控，降低風(fēng)險(xiǎn)圍繞端到端流程、業(yè)務(wù)發(fā)展流程、業(yè)務(wù)運(yùn)營流程三項(xiàng)流程，實(shí)施全程流程運(yùn)營數(shù)據(jù)監(jiān)控4、目標(biāo)營銷，拓展市場圍繞對接營銷管理平臺(tái)，通過健康度、效益等運(yùn)營視圖結(jié)果的輸送以及營銷目標(biāo)客戶標(biāo)簽的輸送，助

17、力營銷拓展；5、優(yōu)化服務(wù)，提升滿意度通過對客戶服務(wù)流程進(jìn)行監(jiān)控，結(jié)合客戶行為、投訴處理匯總等信息，對客戶進(jìn)行分級，挖掘各產(chǎn)品后臺(tái)重點(diǎn)保障支撐的需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化，提升服務(wù)溢價(jià)服務(wù)；某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)應(yīng)用場景客戶價(jià)值評級模型應(yīng)用差異化營銷策略標(biāo)題品牌營銷組合營銷渠道營銷差異化營銷使運(yùn)營商抓住大客戶需求提供符合目標(biāo)用戶期望的服務(wù)客戶的實(shí)際和預(yù)期價(jià)值準(zhǔn)確地切入市場服務(wù)營銷售后售前售中服務(wù)支撐響應(yīng)、資源勘察時(shí)限業(yè)務(wù)開通時(shí)限和要求故障處理、信息通告、日常維護(hù)等分級服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)場景應(yīng)用注冊資金員工規(guī)模成立年限身份開戶年限收入年限業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)粘性欠費(fèi),壞賬信用累計(jì)通信信息化收入累計(jì)整體收入累計(jì)1+3i收入累

18、計(jì)接入專線收入收入集團(tuán)客戶價(jià)值評估違規(guī)次數(shù)風(fēng)險(xiǎn)聚類邏輯回歸特征選取算法支撐某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)系統(tǒng)應(yīng)用某移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)運(yùn)營分析平臺(tái)項(xiàng)目收益五大突破營銷目標(biāo)更明確運(yùn)營速度更高效數(shù)據(jù)質(zhì)量更精準(zhǔn)運(yùn)營流程更專業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展更安全集客部產(chǎn)品市場部產(chǎn)品監(jiān)控業(yè)務(wù)流程實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)情況全面統(tǒng)計(jì)強(qiáng)化信息安全管理服務(wù)完善了服務(wù)分級服務(wù)感知顯性化分析產(chǎn)品深度運(yùn)營分析加速產(chǎn)品優(yōu)化迭代營銷提升了精確化營銷運(yùn)營管理某有線運(yùn)營商終端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)項(xiàng)目概述某有線運(yùn)營商的TVOS系統(tǒng)高清智能機(jī)頂盒已達(dá)到600萬臺(tái)，機(jī)頂盒每天產(chǎn)生的日志多達(dá)1T包括性能指標(biāo)、用戶行為、終端系統(tǒng)運(yùn)行日志等；目前現(xiàn)網(wǎng)缺乏對機(jī)頂盒日志的有效收集，沒有一

19、個(gè)統(tǒng)一的日志分析平臺(tái)來監(jiān)控日常業(yè)務(wù)。某有線運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)有限公司經(jīng)營著全球最大的有線電視城域網(wǎng)-整個(gè)A市的有線電視網(wǎng)絡(luò)資源，擁有帶寬、用戶資源、光纖資源和規(guī)模運(yùn)營的優(yōu)勢。打造多維度的終端數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、市場規(guī)劃、設(shè)備運(yùn)維等多種業(yè)務(wù)的有效支撐；實(shí)現(xiàn)對各類終端異常的感知和預(yù)測、對于區(qū)域性網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測，輔助市場決策。采用flume、datax進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；Hadoop+spark進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析；sparkml進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)。對機(jī)頂盒的網(wǎng)絡(luò)、性能、信號等方面進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，在用戶報(bào)修之前完成預(yù)警和兼修，減少工單報(bào)障，提升企業(yè)形象；對機(jī)頂盒各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析為領(lǐng)導(dǎo)的決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。項(xiàng)目背景項(xiàng)目目標(biāo)解決方案項(xiàng)目價(jià)值某有線運(yùn)營商終端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)總體方案基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)為某有線運(yùn)營商搭建了終端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，注入了多維度的數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、市場規(guī)劃、設(shè)備運(yùn)維等多種業(yè)務(wù)的有效支撐。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)清洗層、數(shù)據(jù)整合處理層、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層，層次間分工清晰。數(shù)據(jù)清洗層提供了分析使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，該層的存在解耦了分析平臺(tái)和采集平臺(tái)的耦合關(guān)系，大大簡化了分析中的格式化數(shù)據(jù)操作；數(shù)據(jù)處理層使用spark大數(shù)