發(fā)布時(shí)間：2020-11-11 11:43

　　 本論文依據(jù)2018年在香港某運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目案例,通過(guò)梳理現(xiàn)階段此運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)處理中存在的諸多問(wèn)題與困難,例如:各方數(shù)據(jù)源未統(tǒng)一接入、數(shù)據(jù)口徑不一致、手工處理環(huán)節(jié)多、大量的單體應(yīng)用堆疊,應(yīng)用靠人工開(kāi)發(fā),人員技能要求高,數(shù)據(jù)分析支撐的平臺(tái)小、起點(diǎn)低、設(shè)備少、缺乏智能化分析手段,無(wú)法有效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值等等。篩選匹配業(yè)界現(xiàn)有開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)組件,利用浪潮云海大數(shù)據(jù)平臺(tái),提供技術(shù)開(kāi)放化、架構(gòu)服務(wù)化、編排工具豐富易用、體系完整并滿足運(yùn)營(yíng)商要求的遵循國(guó)際標(biāo)準(zhǔn),安全、穩(wěn)定、高效的建設(shè)方案。本文首先根據(jù)運(yùn)營(yíng)商所提出的2018年大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)規(guī)劃,詳細(xì)介紹了改造項(xiàng)目通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、HBase集群、流計(jì)算處理引擎、搜索引擎、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等模塊的建設(shè),豐富數(shù)據(jù)采集手段、完善數(shù)據(jù)城邦、優(yōu)化計(jì)算和查詢效率、深度治理數(shù)據(jù),從而挖掘組織數(shù)據(jù)價(jià)值;在平臺(tái)架構(gòu)上完善并實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù),其次參考并遵循《中國(guó)移動(dòng)企業(yè)級(jí)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)規(guī)范》內(nèi)容,按照“平臺(tái)+工具+服務(wù)”的模式,“一體化、分層開(kāi)放”思路;提升數(shù)據(jù)統(tǒng)一支撐內(nèi)外部部門多樣、靈活的大數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用服務(wù)需求,為運(yùn)營(yíng)商各部門多樣的靈活的大數(shù)據(jù)共享、應(yīng)用和服務(wù)提供有力支撐;其次在業(yè)務(wù)上,實(shí)現(xiàn)用戶行為分析、探索用戶關(guān)系圖譜,最終通過(guò)成體系的組織數(shù)據(jù)治理為運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)分析和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的支撐。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于使用業(yè)界最流行技術(shù)框架,梳理運(yùn)營(yíng)商0/B/M三域數(shù)據(jù)應(yīng)用,尤其是專業(yè)化運(yùn)營(yíng)香港當(dāng)?shù)氐恼Z(yǔ)音、數(shù)據(jù)、IDD及國(guó)際漫游等業(yè)務(wù),為企業(yè)提供創(chuàng)新及多元化的通信服務(wù)。使數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)彼此的融合與開(kāi)放,不斷激發(fā)巨大商業(yè)價(jià)值,孵化創(chuàng)新無(wú)限可能。并結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù),利用平臺(tái)的資源、數(shù)據(jù)、工具服務(wù)能力封裝從而使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)創(chuàng)新。也為網(wǎng)絡(luò)智能支撐體系和敏捷管理支撐體系的建設(shè)提供有力保障,更是未來(lái)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助推器。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F626;TP311.13
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀
    1.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)運(yùn)營(yíng)商的意義
    1.3 浪潮大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)簡(jiǎn)介
    1.4 論文內(nèi)容及安排
第2章 大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集方案
    2.1 批量數(shù)據(jù)采集
    2.2 流數(shù)據(jù)采集
        2.2.1 流數(shù)據(jù)采集
        2.2.2 SDTP采集的處理流程
        2.2.3 SDTP采集部署
    2.3 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集
        2.3.1 采集任務(wù)
        2.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)記
        2.3.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
        2.3.4 數(shù)據(jù)開(kāi)放
    2.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理
        2.4.1 概述
        2.4.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
        2.4.3 批數(shù)據(jù)處理
        2.4.4 流數(shù)據(jù)處理
            2.4.4.1 消息隊(duì)列
            2.4.4.2 流計(jì)算引擎
            2.4.4.3 流計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)
    2.5 數(shù)據(jù)服務(wù)工具
第3章 大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)治理
    3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理
        3.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)元數(shù)據(jù)管理
        3.1.2 數(shù)據(jù)字典標(biāo)準(zhǔn)管理
        3.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入
        3.1.4 元數(shù)據(jù)導(dǎo)入
        3.1.5 元數(shù)據(jù)抽取
        3.1.6 元數(shù)據(jù)瀏覽分析
        3.1.7 元數(shù)據(jù)檢索
    3.2 數(shù)據(jù)模型管理
        3.2.1 物理建模
        3.2.2 模型審批
        3.2.3 模型盤點(diǎn)
    3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
        3.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則
        3.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控
        3.3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告
        3.3.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量知識(shí)庫(kù)
    3.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
        3.4.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄
        3.4.2 資產(chǎn)生命周期
        3.4.3 資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)分析
        3.4.4 資產(chǎn)健康度評(píng)估
        3.4.5 資產(chǎn)開(kāi)放運(yùn)營(yíng)
    3.5 數(shù)據(jù)治理服務(wù)
        3.5.1 數(shù)據(jù)治理服務(wù)范圍
        3.5.2 數(shù)據(jù)治理服務(wù)方法
第4章 大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理
    4.1 概述
    4.2 用戶管理
        4.2.1 用戶管理
        4.2.2 用戶審計(jì)
    4.3 多租戶管理
        4.3.1 門戶
        4.3.2 資源配額
        4.3.3 資源授權(quán)
        4.3.4 資源空間
        4.3.5 數(shù)據(jù)資源
    4.4 日志管理
    4.5 運(yùn)維監(jiān)控
        4.5.1 儀表盤
        4.5.2 服務(wù)管理
        4.5.3 告警管理
第5章 系統(tǒng)部署方案
    5.1 平臺(tái)建設(shè)范圍
    5.2 系統(tǒng)部署圖
    5.3 操作系統(tǒng)及相關(guān)要求
    5.4 系統(tǒng)服務(wù)器列表
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表

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本文編號(hào)：2879140