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大數據思維的運用

課程背景：
大數據時代的到來，既帶來巨大價值也帶來嚴峻挑戰(zhàn)，運營商也不例外，隨著移動互聯(lián)網時代的到來，三大運營商的傳統(tǒng)業(yè)務和整體固網業(yè)務都已受到巨大沖擊，增長呈現下滑趨勢，電信運營商在大數據時代將面臨來自技術和業(yè)務兩個層面的挑戰(zhàn)。
從技術來講，主要是數據的管理、采集、分析不足。數據量的增加使得運營商傳統(tǒng)的處理數據和存儲壓力增大，數據類型的多樣化使得傳統(tǒng)數據處理窗口難以處理；在數據分析方面，運營商希望復合關聯(lián)，希望快速實施，但事實上，現有的DPI的分析僅僅用了幾張報表。數據散落在各種系統(tǒng)中無法進行有效的采集、分析。

課程收益：
1. 了解大數據的時代背景、內涵和4V特征等基礎知識，了解大數據與數據挖掘、數字化服務的密切聯(lián)系；
2. 了解互聯(lián)網企業(yè)和電商企業(yè)運用大數據思維提升企業(yè)運營效率的成功案例，了解國內外運營商運用大數據思維提升企業(yè)運營效率的成功案例；
3. 了解大數據的基本架構與體系、核心技術和未來發(fā)展方向；
4. 了解大數據對運營商傳統(tǒng)運營模式的沖擊和挑戰(zhàn)，以及國內三大運營商的大數據發(fā)展戰(zhàn)略；
5. 通過學習大數據的相關知識，對如何利用大數據方法提升本職工作有所思考。

課程綱要：
基礎篇——大數據的基本概念
大數據的定義
大數據的時代背景
大數據的起源
什么是大數據？
大數據到底有多大？
大數據的“4V”特征
數據量大
數據種類多樣：結構化數據與非結構化數據
實時處理
價值密度低
大數據與移動互聯(lián)網的相遇
移動互聯(lián)網時代正在向大數據時代邁進
互聯(lián)網思維和大數據思維的共性和差異
移動互聯(lián)網中大數據的主要特點
移動互聯(lián)網大數據分析面臨的主要困難
大數據的未來應用方向
電信行業(yè)
互聯(lián)網行業(yè)
政府行業(yè)
金融行業(yè)
醫(yī)療行業(yè)
大數據與數據挖掘、數字化服務的密切關系
什么是數據挖掘
什么是數字化服務
大數據為數據挖掘提供了海量的數據資源，同時增加了分析難度
大數據為數字化服務提供了堅實基礎

案例篇——大數據的成功商業(yè)案例
阿里和百度的大數據商業(yè)模式
淘寶大數據體系
百度大數據體系
案例：“馬云背后的女人們”到底提供了多少商業(yè)價值？
案例：免費的百度地圖怎么贏利？
案例：滴滴打車是如何戰(zhàn)勝眾多打車軟件的？
其他互聯(lián)網企業(yè)和電商企業(yè)基于大數據分析的成功商業(yè)案例
案例：重新解讀啤酒與尿布的故事
案例：小米手機中的大數據
案例：IBM的邁向數字化服務的華麗轉身
國外運營商基于大數據分析的成功商業(yè)案例
案例：日本DOCOMO的數字化政企服務
案例：歐洲VIRGIN移動的差異化服務案例
案例：西班牙電信的個性化服務套餐
案例：韓國SKT的大數據商業(yè)模式
互聯(lián)網思維和大數據思維的共性和差異性
案例：諸葛亮和司馬懿的思維方式差異
案例：“二戰(zhàn)”時期英軍降低飛機墜毀的
案例：用互聯(lián)網視角和大數據視角看待中國足球隊的桑心之旅

技術篇——大數據的核心技術與發(fā)展方向
大數據的基本架構與體系
大數據面臨的主要挑戰(zhàn)
采集：數據源、采集方法、篩選策略
存儲：云存儲的基本思想與實現方法、數據壓縮
管理：數據生存周期、管理策略、權限控制、加密與解密等
分析：數據統(tǒng)計、數據挖掘、機器學習
計算：云計算的基本思想與實現方法
應用：如何尋找大數據的功能落地方案？
大數據與云計算的關系
云計算是實現大數據的現實基礎
大數據為云計算找到了用武之地
大數據的未來技術發(fā)展方向
結構化數據與非結構化數據協(xié)同處理
流式計算與并行計算
大數據的分布式存儲
大數據價值挖掘
Hadoop：最經典的大數據體系
開放性、可擴展性、模塊化、高效率、經濟性
存儲策略、計算策略與應用設計策略
主要模塊介紹

戰(zhàn)略篇——國內三大運營商大數據發(fā)展戰(zhàn)略
大數據對運營商傳統(tǒng)運營模式的沖擊和挑戰(zhàn)
移動互聯(lián)網時代運營商面臨的主要困難和瓶頸
剪刀差、管道化、低值化、邊緣化
中國移動大數據發(fā)展戰(zhàn)略
中國電信大數據發(fā)展戰(zhàn)略
中國聯(lián)通大數據發(fā)展戰(zhàn)略

落地篇——大數據在運營商中的應用
支持多種營銷應用的（終端營銷、業(yè)務營銷、客戶流失管理等）經營分析大數據體系介紹
課程回顧與問題解答

大數據思維的運用