大数据时代的到来，既带来巨大价值也带来严峻挑战，运营商也不例外，随着移动互联网时代的到来，三大运营商的传统业务和整体固网业务都已受到巨大冲击，增长呈现下滑趋势，电信运营商在大数据时代将面临来自技术和业务两个层面的挑战。

　　电信业近十年来的变革，尤其是今年来以来，随着4G技术的发展和移动互联网的普及，电信运营商的各种商业模式随之被打破。

　　尽管电信运营商一直积极优化4G网络、加强WLAN的部署，中国移动也已经开始力推LTE，但网络的持续扩容与升级并未给电信运营商带来更加可观的收入，三大运营商的传统业务和整体固网业务都受到了移动互联网的巨大冲击，增长趋缓甚至下滑。

　　随着移动互联网用户流量激增和4G业务的推广，移动网络数据业务和流量也在大幅增加。在大数据时代，电信运营商还面临着来自数据、管理方面的巨大挑战。海量的半结构化和非结构化的数据大大降低了数据处理的效率，给运营商带来了巨大的数据存储和读写压力。如若不能缩短数据处理的周期，很多数据的价值都会被极大地稀释。

　　大数据时代运营商的挑战与机会

　　大数据为运营商在技术和业务两个层面都带来挑战。从技术来讲，主要是数据的管理、采集、分析不足。数据量的增加使得运营商传统的处理数据和存储压力增大，数据类型的多样化使得传统数据处理窗口难以处理；在数据分析方面，运营商希望复合关联，希望快速实施，但事实上，现有的DPI的分析仅仅用了几张报表。数据散落在各种系统中无法进行有效的采集、分析。

　　此外，庞大的数据规模和复杂的数据种类也给运营商带来了管理层面的难题。对于电信运营商自身而言，每一个省、市公司都是相对独立的，仅一个省的单月计费清单数量就多达数十亿条，而大数据时代要求跨地域、跨业务的数据整合和分析，对运营商统一的数据整合和管理能力提出了非常高的要求。

　　谈及电信运营商在大数据时代的优势和机遇，通信记录着人们在现代社会的信息指纹，应结合自身的特殊数据来寻找潜在资源。电信运营商通过结合社会化数据，可以提高用户的体验;通过个人位置信息的分析、匹配，可以提供创新服务。数据的结合，在公共卫生、疾病防治、金融保险（放心保）等方面都会发挥作用。

　　运营商需自研大数据处理架构

　　大数据的价值需要通过云计算平台才能被充分发掘和体现。互联网大数据平台具备以下几个特点：

　　第一，规模大，数据集中存储和处理，无论是交易系统还是分析系统，数据规模均超过PB级。

　　第二，数据高可靠，系统高可用：数据采用多副本、纠删码、跨IDC等技术实现数据高可靠性。

　　第三，基于通用底层技术平台的高效定制化系统：采用通用的底层通用平台，针对应用特点定制大数据系统，获得更高性能。

　　资源共享：在多个应用之间共享存储和处理能力，利用率高达80%。