互联网护理运营

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互联网护理运营范文第1篇

自乐视、小米等互联网企业进军彩电业，这一饱和的传统产业就激起了千层浪。这种情况下，老牌彩电企业或联合、或对抗，试图以更开放的心态探索新的商业模式。

5月24日，创维旗下的互联网品牌酷开举行了“非生态、大内容”的会，宣布联合爱奇艺进行深度合作。除了内容和硬件的结合外，双方还成立了联合实验室，在视频拍摄、编解码、CDN传输等技术领域进行研发。继TCL与乐视、康佳与微鲸合作之后，酷开也选择牵手内容供应商对标其劲敌乐视。

相较乐视的闭合型生态，酷开欲做开放的平台，即在酷开系统的基础上，构建大内容体系。目前在互联网电视中，乐视销量领先，2015年达到300万台。但是，乐视的“生态论”与硬件免费策略，也引来颇多争议。究竟哪一家可以在盈利与用户运营上胜出，还需要时间给出答案。

不公平竞争？

如鲨鱼一般，乐视凶猛地冲进黑电领域，从价位到营销都有别于传统的玩法。在内容的有力支撑下，乐视电视的销量逐步提升，根据奥维云网数据统计，2015年国内彩电市场内销零售总量为4674万台。按照300万台的销量计算，乐视所占的市场份额为6.4%。

随着硬件免费概念的推出，仅在今年4月，乐视的销量就达到了71万台。与此同时，乐视的模式受到一些质疑。“乐视对我们造成不公平竞争。”康佳KKTV总经理杨俊钢告诉21世纪经济报道记者，“首先，广电发文对电视的内容进行管控。一方面需要由7个牌照方进行背书，代替广电审核内容，但是乐视网(300104，股吧)没有牌照。另一方面，电视上不能安装浏览器，不允许存在视频搜索功能，去年广电组织了上千人到家电厂商终端查电视机，浏览器强制性全部卸载。但是乐视电视仍然带有这两项功能。”

根据广电总局发出的181号文件：“互联网电视内容服务平台只能接入到总局批准设立的互联网电视集成平台上，不能接入非法集成平台。”多家彩电厂商均表示，乐视已“裸奔多年”。关于牌照问题，乐视方面告诉记者，乐视一直在持续整改过程中，相关的进度结果不久就会公布。

杨俊钢还告诉记者，“将这些内容卖给用户，实际上是乐视在转移风险。此外，在售后上，乐视采用的方式是电视出现问题就整台拉回。这种方式的成本很高，因此，如何更好地进行售后服务也是乐视需要解决的问题。”

在硬件亏损持续的情况下，如何利用内容、用户运营的收益弥补硬件的投入，仍需要打一个问号。乐视相关负责人表示，“以广告为例，乐视大屏广告月营收已经接近5000万元。这个数据与去年同期相比，已经实现数倍增长。简单说，乐视超级电视的销量在按照100%的速度增长，可拉动的大屏广告收入可能是500%甚至更多。”

消费电子产业观察家梁振鹏认为，乐视在严重亏损下卖电视，乐视销量增加的同时亏损也增加，硬件免费并不是主流的做法，传统厂商还是需要靠卖电视硬件来进行盈利。

“对彩电市场来说，乐视等互联网电视对于电视的核心技术，如面板等方面并没有突破，没有起到推动产业的作用。同时，互联网电视需要解决以性价比取胜、低端产品居多等问题。”他表示。但不能否定的是，乐视在培养用户付费习惯、内容与硬件的结合上，起到了引领作用。

互联网电视拐点未至

就在上周，乐视与海信对于4月份销量第一的位置产生了数据之争。由于第三方机构的统计口径不同，最终的数据呈现会产生偏差。况且，一个月的销量问鼎并不能代表整体，长期的销量表现更有意义。中怡康黑电总经理彭显东告诉21世纪经济报道记者，“接下来的5、6月能否保持销量还很难说，但是需要指出的是，乐视的414硬件免费的线上活动影响了全国的用户。”

在乐视方面看来，超级电视销量的增长意味着“大屏终端成了”，并且它还配套了乐视云、乐视商城，遍布全国二三四类区域的LePar，以及乐视金融、影视公司、乐视体育等体系，复制成本巨大。

海信市场部相关人员则表示，乐视长期的“低价裸奔”促成了销量的快速增长，并成功“搅局”彩电行业。中国所谓的“互联网模式”本质上都是烧钱、赔钱、补贴的低价竞争，不可能持续。他表示，希望中国的传统彩电企业不扰，持续在技术、质量上下功夫。

尽管乐视销量猛增，但彭显东认为互联网电视拐点还未到来，“如果今年年底乐视能够完成600万台的销售目标，彩电行业格局会有所改变。”

在此基础上，无论是传统厂商还是互联网企业，如今都在发力用户运营。TCL集团董事长李东生此前在接受采访时就表示，希望TCL的下一个盈利点是互联网服务领域。酷开董事长王志国在会上表示，“要不受生态概念限制，真正回归用户需求和用户价值。大内容不只影视，还包括教育、购物、健康等。”

杨俊钢则告诉记者，“现在我们的一大重点工作就是运营用户，进行沟通和交互。乐视有乐视网的内容，电视、手机是它的通道，是树干。康佳是天生有树干，往上去做树叶，主要围绕着健康医疗、教育、泛娱乐三个方向。”

他还透露，“预计今年内容运营的净利润能达到1亿元，会员、视频、游戏、广告都会有。在视频方面，不同于一些厂家一次性买断内容的方式，康佳统一收取增值服务费后再与爱奇艺等内容商进行分成。”

互联网护理运营范文第2篇

关键词：网络运维；互联网；管理；应用；思维

中图分类号：TP311 文献标识码：A

网络运维是通信行业实现发展的基础，只有强化管理网络运维工作，才能够有效适应网络的运行要求。为了做好网络运维工作，应重视完善网络支撑体系，并根据用户需求、市场形势不断优化管理模式。本文分析了在管理网络运维工作时应用互联网思维的相关策略，旨在全面优化有线电视综合数据网络架构。

1 网络运维工作内容与互联网思维

为了能够在网络运维管理工作中有效应用互联网思维，则首先应明确网络运维工作的主要内容。网络运维包括了有线电视综合网络中的各项运营管理工作，管理对象有网络系统及运维人员，具体的管理内容包括设备管理、数据管理、业务管理、网络安全管理及资产管理等。设备管理指的是监控网络操作系统、传输设备、服务器等设备的运转状况，数据管理指的是统一存储及备份网络中的各类业务数据与系统数据，业务管理指的是管控业务系统的运行状态。

2 在网络运维管理中应用互联网思维的策略

2.1 基于云计算的运维管理

云计算是计算机信息技术、网络技术相互融合发展的产物，包括负载均衡、虚拟化、效用计算、并行计算及网格计算等，在互联网高速发展的网络运行环境下，基于云计算、云管理的网络运维管理工作能够解决多种问题，包括省市之间难以对称沟通信息，地市县之间的运维势力不均衡；地市县的网络运维支撑力量薄弱及运维压力大等。对此，在开展运维管理工作的过程中应重视运用云计算、云管理方面的理念。首先，在应用云计算理念管理网络运维工作的过程中应充分考虑不同区域网络存在的差异性，对于网络中的优势节点，可以将其作为独立区域的中心，随后将其他节点作为优势节点的子节点，以组成云计算分层运维管理模型。对于各个区域之间的节点，应保证具有同质化与差异性的特点，以便可以确保各个区域的节点均能够发挥自身优势，同时在差异化中寻找经验，以避免在网络维护中出现大量重复性资源。其次，在开展运维管理工作的过程中应注重改善自处理方面的能力，使各区域的运维工作能够在云计算管理模式的引导下实现精确协作。为了实现云计算管理，在运维工作中需要充分利用互联网的调度功能，以便根据网络维护的实际需要重构与优化运维流程。

2.2 基于日志分析的运维管理

运维日志为网络的运维管理工作提供了依据，在分析运维日志的基础上开展运维管理工作，不但有助于保证运维工作流程的合理性，量化管理运维人员的实际工作，同时可以有效提升运维管理工作的强制能力与自动水平。为了有效开展基于日志分析的网络运维管理工作，则应可以从以下几个方面入手。首先，应利用日志回溯运维故障。在回溯运维故障的过程中可以重现运维操作的具体流程，因此可以明确了解人工操作流程以及准确定位故障产生的原因，进而有效提升运维效率。其次，可以利用日志对网络运维工作进行量化管理。例如，对于综合网络中使用频率较高的数据模块，可以采用日志分析故障发生频率及时间等，从而使运维工作实现量化管理。

2.3 基于客户期望的运维管理

开展网络运维工作的主要目标在于提升客户对网络服务的满意度，因此在互联网思维下应重视基于客户期望开展运维管理。首先，应实现区别对待。在运维管理工作中不但要细分客户，同时要重视针对客户群体提供差异化运维服务，确保大客户能够获得可靠性强及快速的服务；在提供差异化运维服务时应避免公开宣传服务模式、内容，以免造成客户产生不平衡心理。其次，应注意慎重承诺。承诺是影响期望的重要因素，在运维管理中应根据服务资源状况与服务能力等要素，给出服务承诺，如在24小时内给出处理完成等；对于难以提供的运维服务，应避免盲目承诺。第三，在基于客户期望的模式下开展运维管理工作时应重视做到积极沟通以及动态管理。在动态管理方面，应注意根据客户对于互联网的期望值变化情况对相关的运维服务进行动态调整，确保运维管理工作能够紧跟互联网的发展步伐。此外，积极沟通指的是在运维管理工作中应适当引导客户期望，让客服人员向客户简要说明网络故障情况，同时告知网络技术人员正在积极抢修，在必要的情况下可告知网络能够恢复正常使用的大致时间。如故障面积较大、事故原因复杂，且可能造成客户长时间等待，可以约定上门服务。

结语

综上所述，网络维护在企业发展、客户服务中均占有非常重要的地位。在互联网全面影响社会生活各个领域的情况下，应充分重视完善网络运维工作，积极提升网络运维的管理效率，从而为企业的发展提供更为充足的动力。

参考文献

[1]王汉熙，万成娜，管晶.网络负生态学术研究方向展望――网络负生态科学存在原型结构构建[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版），2015（04）：75-81.

[2]周健，周贤伟.依赖半径的大规模Adhoc网络群密钥管理方案[J].计算机应用研究，2013，30（03）：878-881.

互联网护理运营范文第3篇

一、团队-企业高效运转的保障

定制型礼品公司在执行大型礼品定制活动时的两点组织要求：一是应有经验丰富、操作熟练的团队成员。二是要有科学、明确的分工。科学明确的分工可以依靠企业清晰的流程将各分工单位有机地串在一起，并以此界定各关键点，厘清彼此间的工作要求和岗位职责。随后，企业以此为基础招募符合条件的团队充实到各个岗位上去实现组织的既定战略目的。

从具体实施看，先定企业的战略，战略再决定组织架构，组织架构确定运营流程，运营流程再决定每一个岗位的职责。大规模定制属于典型的按需应变，这需要组织的运营效率和响应速度远高于非大规模定制型的企业。

这种要求决定了企业的运营是典型的流程驱动型体系，标准化的流程能弥补先前因强调组织灵活性而过多分工所造成的企业效率下降的问题。

岗位职责只是说明了该工作的要求，其最终结果还要看处于该岗位的员工能力和业务素质状况。如何能保证所有员工都按照企业既定流程统一协调、步调一致地操作是大规模定制关于人才选拔的难点所在。

解决该问题的有效办法是将企业在具体操作过程中所遇见的问题不断积累和沉淀，总结提炼标准化的答案和操作步骤，并与企业流程相配合，最终通过大量有效的培训完成企业团队由随机性操作向标准化操作的要求转变。

二、管理体系-垂直一体的体系建立

大规模定制是一个系统性工程，是建立在企业解决客户礼品需求基础之上的满意服务。这个系统涵盖了从先期需求调查到后期产品服务的所有过程环节，任何一个环节出了问题都将为大规模定制带来灾难性的结果。礼品企业能在大规模定制领域各自取得斐然的业绩，其背后主要的依靠就是建立在企业运营机制基础上的科学的专业分工管理体系。

在于透过上下游垂直整合及大厂区连续式集中生产，来达到公用设施、信息，甚至管理人员有效地整合利用，从而大幅度降低了产品购销、运输、库存等中间环节，有效地降低销售、交易成本。

大规模定制依靠的是企业快捷的市场反应能力和高效的供应机制，信息流完成和客户需求的确认和反馈以及后期的服务支撑，产品流体现的是企业为解决客户个性化需求所提供的物流供应，现金流则是企业运营的命脉，这三个核心关键点是企业垂直一体化管理体系的三个支柱，缺一不可。

而企业内部则由设计研发、生产制造、物流配送、现金交易、服务支撑构成的循环往复的运营平台来控制这三个核心点。当然，不同的企业采用的管理方式可能不尽相同，但其精髓一定是在这三个核心关键点上远超同行业的竞争对手，这也是大规模定制能落地实施的背后逻辑。

三、资源整合--供应商体系的建立

礼品定制公司面对的是千差万别的礼品需求，该客户需求最终要通过企业的产品组合并以价值增值的方式体现在客户手中。在这个庞大的供应系统中，有两个层次是最为关键的：一个是企业本身与客户之间的供应关系，一个是企业与配套供应商之间的供应关系。前者决定的是客户的接受价值，后者决定了企业的材料成本。

其实，在这条价值链条上，供应商是为客户提供了间接的价值增值。传统企业不过是将整个产品从设计到制造的环节都独自承担，而大规模定制所要求的是企业只做自己擅长的领域，其他环节交由产业链中其他效率高的企业来共同完成，最终形成整体的包含了服务在内的产品提供给已经定制产品的客户，满足其需求。

某家纺类礼品企业为了保障生产的效率，实现7至12天的新品上市规划，自己企业主体主要承担设计、裁剪、染色等重要的加工部分，其余部分全部外包给周边约500多个小厂。除主要生产流程和分包生产流程外还将物流配送提高到前所未有的高度，有时为了保证供货期，还采用飞机直接配送货物的情况。这种反应速度和立体化配合所形成的综合服务模式才是其他企业不容易学到的核心内容。

四、公司内部-组织柔性化

加强对组织结构和企业员工的整合与重构，使得组织结构和员工工作柔性化。为了适应市场的变化，公司必然要有高度的敏感性，对大众需求有一定的嗅觉，以最快速度满足客户的需求，这就需要组织结构更加扁平化，信息失真度低，并能够增加一线人员的能力。在员工的培养制度上，要更加注重员工的综合能力，同时，让员工在各个岗位上去工作，以提高其应变能力和解决问题的能力。

五、礼品设计、推荐方案-模块化、标准化

找准自己的客户群体，明确了客户的需求，剩下的就是礼品如何标准化，这其实是一个组合的问题。供应商对礼品需求标准化后，客户会根据自己的爱好依据厂家的需求引导完成其标准化需求内容设定，最终形成订单。

我们可以将设计团队专业化分工形成设计流水线，将各团队根据客户需求进行专业化分工，有负责设计创意构思的、有外观设计的、有设计工艺流程的、有设计包装的，这样一旦有个体化需求产生，则立即按照这种标准化的分工快速形成设计上的效果图，这样客户将从其企业配置的电脑系统工具中见到按照自己意图所构思的商务礼品三维图像，顾客也乐意为其付出额外的报酬。

公司也可以将设计生产制造模块标准化，基于企业生产制造成本的考虑，如果采用大规模的定制模式，势必为企业带来巨大的生产经营的费用，如不同的模具需求和生产工艺要求等。所以，从设计一开始就要按照生产工艺规划产品的各个模块的标准化程度，可降低其产品成本。

以小家电礼品为例，设计时需要对所有投放市场的产品架构实行标准化规划，需要对每一个模块实行标准化配置规划，需要对所有产品配置的零部件甚至是一枚螺丝都实行标准化的规划。这样，企业所售的产品千差万别，而生产、制造、服务所带来的成本将大大降低。

六、知识产权-合法化、安全化

知识产权保护在中国还处于发展中阶段，中国的知识产权研究开始的比较晚，因而在知识产权保护方面显得有些薄弱，在法律上，中国知识产权保护的条文虽然已经达到相当的高度，但事实上，并不能起到相应的效果；在社会上，国民对知识产权保护的意识比较薄弱，因而很多时候法律也只能以儆效尤。如何去保护知识产权，这是一个互联网定制化服务公司所必须考虑的问题。

因此建议公司对所涉及的知识产权进行规划和管理：①公司可指派专人负责知识产权的管理，列出明细，建立档案。②对知识产权按其实际可创造价值、对公司发展的重要程度、维护成本等进行分级。③建立知识产权数据平台，如中外专利数据库、中国科技期刊数据库、中外标准数据库等，及时掌握国内外最新数据信息，避免重复研究造成对公司资本的浪费，也可避免造成对其他知识产权人的侵权。④综合运用知识产权保护公司利益。知识产权覆盖面很广，在签订合同或遇到纠纷时，有的情况下主张一项权利往往难以有效保护公司的权益，这时需将几种权利综合起来行使，往往可以达到令人满意的效果。

互联网护理运营范文第4篇

【关键词】互联网 融资成本 金融创新

在互联网金融繁荣的背景下，融资成本上升，资金来源渠道增加，大量商业银行活期存款有逐步下降，互联网金融产品受到民众的青睐和广泛接受，居民家庭流动性存款有流向互联网金融产品的趋势，如余额宝，百度理财等保本型互联网货币基金，银行未来经营模式也要从过去的以网点为主向通过网络提供服务转变。

在利率市场化进程加快和互联网金融创新不断发展的双重压力下，提升商业银行资金运营效率，稳增长，显得格外重要。从目前资本市场十六家上市银行股价上来看，绝大多数股价均已跌破净资产，可见市场对银行未来发展不确定性的忧虑。利率市场化和互联网金融也逼迫商业银行加快转型，探索出一条提高资金运营效率的新道路。

一、互联网对我国商业银行的影响

商业银行与一般企业一样，是以盈利为目的的企业，它具有从事业务经营所需要的自有资本，需要依法经营，照章纳税，自负盈亏，它的财务目标是实现自身价值的最大化。同时，商业银行又是不同于一般工商企业的特殊企业。其特殊性表现在经营对象的差异：一般企业经营的是具有一定使用价值的商品，从事商品生产和流通；而商业银行是以金融资产和金融负债为经营对象，经营的是特殊商品――货币和货币资本。商业银行的资本结构构成中，只有少部分是权益资本，其余的大部分来自于债务资本，其中存款是商业银行最主要的债务资本来源。

当今互联网金融理财产品风靡一时，由于投资于货币基金，安全性高，使得民众转移大量活期存款去争相购买互联网金融产品，相同利率水平下其变现能力也高于一年期定期存款，大量银行存款外流，让部分银行不得从同业拆借等渠道融入资金，无形之中资金成本被拉高，这种畸形状况的产生是由于当下利率未完全市场化，相信未来利率改革的推进，这种情况会逐步消失。

二、利率对商业银行资金成本的影响

从西方国家利率市场化改革的经验来看，利率市场化改革是一个培育金融市场的过程，是金融市场发展和成熟的过程。利率市场化改革是一个系统性的改革，涉及层而极广，作为我国社会经济体的“主动脉”―商业银行，在这场改革中，受到影响是最直接的，也是最大的。但也必须认识到，利率市场化对我国商业银行来说带来了发展的机遇，同时也将而临更大的挑战。

商业银行资金定价能力而临考验。对商业银行而高，影响其经营效益的最重要的因素就是盈利能力和风险控制能力，而金融产品的价格会直接对其盈利产生影响。在利率市场化以后，利率由商业银行自主确定，金融产品价格成为商业银行市场竞争的重点。因为利率竞争的背后，其实是成木的竞争。此时，商业银行需要更加关注其自身的经营目标、战略决策、市场策略等因素，而这些止式商业银行需而临的新课题。但在目前商业银行基木上没有在市场中进行资金定价的经验，如商业银行的资金成木为多少，资金定价须考虑哪些因素，定价必须遵循什么原则，以何价位推出商品（如贷款或存存款）等，这些都有待于在市场中不断探索和实践。

利率波动加大，利率风险加剧。商业银行的利率风险是指由于市场利率变动的不确定性导致商业银行遭受损失的可能性。随养我国利率市场化的深入，我国上市国有商业银行的重定价风险、收益率曲线风险、基准风险和期权性风险将随之而上升。同时，利率市场化的时候，商业银行客户通过买入和行使期权，可以在利率波动较为频繁的时候，把利率风险锁定，虽然要支出购买期权的费用，但只要行使期权的收益超过期权成木，就能把利率变动的风险转嫁予银行。由此可以看出，随养利率市场化的不断推进，利率风险将成为我国商业银行未来而临的主要风险之一。

随着经济的发展，改革步伐的逐步加快，金融创新不断的涌现，人工智能有取代简单劳动力的趋势，商业银行面对种种资金成本上升的压力，更应利用，适应现在新的经济大环境，降低经营成本，提供差别化服务，是客户能够体验到更好，更人性化的服务，使客户与商业银行的粘连性提高。

加大专业人才的培养力度。我国商业银行长期以来面临的利率风险较小，对利率风险管理没引起高度的重视，缺少掌握利率风险管理基本原理、精通利率风险控制技术的人才。各种管理利率风险的金融工具特别是衍生金融工具的使用，需要具有专门知识的高素质人才。因此，商业银行必须要赶快抓紧对人才的培养，为迎接利率市场化改革的挑战做好准备。

此外全而提升科技研发与应用水平。在互联网金融背景下，商业银行的产品设计、数据处理、业务操作以及管理决策等各个环节都离不开信息技术的有力支撑，科技系统的研发能力和信息技术的应用能力是决定商业银行竞争能力和经营成败的关键因素。而对互联网企业强大的科技优势，商业银行要进一步加大科技投入，充分运用先进的信息技术，积极推进数据整合，建立起人性化的客户管理和市场细分系统，在数据集中的基础上实现深层次数据挖掘，将数据集中带来的技术优势转化为商业银行的竞争优势。同时，要加强信息安全保障，进一步完善信息应急处理机制和金融信息保密机制，提升金融信息系统检测、预警、应急处理和自我恢复能力，最大限度地降低系统技术风险，保障金融业务的持续稳定运行。

参考文献：

[1]冯娟娟.互联网金融背景下商业银行竞争策略研究[J].现代金融，2013，（04）.

[2]陈海强.互联网金融时代商业银行的创新发展[J].浙江金融，2013，（12）.

[3]张虹.有关股份制商业银行资金运营效率的研究[J].现代商业，2013，（32）.

互联网护理运营范文第5篇

关键词：数据互联中心 数据建模 数据仓库 管控分析门户

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0087-05

1 运营商网管系统数据现状及问题

随着移动LTE业务的迅速发展，网管数据迅速增长，对网管系统的数据支撑要求也越来越高，急需网管数据能更全面分析用户感知、更深层次挖掘网络隐患、更实时发现故障和质量下降、更准确预测用户投诉行为、更快速解决故障和质量问题。但目前各网管系统仍以功能性场景服务为主，只能解决单一场景的问题，在数据的关联服务能力方面较弱，无法有效支撑面向用户的数据服务支撑能力。目前主要存在以下问题。

（1）在使用方层面，希望能将各类网管数据（告警、性能、资源、工单、工程、拓扑、拨测、投诉）进行集中管理、对地市共享，实现各类网管数据的集中互联、关联、清洗、共享，并希望实现网管数据和信令数据的关联，支持从网管数据到信令详情的追溯。

（2）从应用层面考虑，应用对于数据实时性要求越来越高，目前已有的系统无法满足应用的实时性要求；应用从多个系统获取数据成本较大，不利于上层应用敏捷开发、快速部署的诉求，与互联网新架构的发展趋势不相符。

（3）从数据层面考虑，多个系统形成数据孤岛，缺少统一的接入、清洗、建模的管理，需要统一的数据接入、统一的计算、统一的接口共享来打破数据孤岛；各自独立系统运维、管理面临很大难题，通过数据互联统一运维，提高资源利用率和处理效率；匹配互联网的发展趋势，数据统一互联形成大数据平台成为互联网主流选择。

2 利用大数据技术构建运营商网管数据互联中心的方法

针对目前网管系统数据分散、数据服务能力较弱，无法有效支撑运营商面向用户的网络质量管理要求，该文提出利用大数据技术构建网管数据互联中心，对分散的网管数据进行互联、清洗、关联，并构建灵活统一的数据服务层，有效提高数据服务能力，支撑面向用户的网络质量管理要求，如投诉预警、实时监控、省市共享、挖掘分析等应用。

该文方法主要包括两大阶段：调研分析验证阶段和融合互联实现阶段。

（1）调研分析验证阶段。

该阶段主要是研究需求与数据、探索数据之间的业务联系，可按如下步骤进行。

①调研梳理。

调研梳理各类业务和数据模型分布、用途等信息。

调研梳理各系统数据对外提供共享接口形式、共享机制、更新频率、数据粒度等。

数据资源调研分析示例见表1。

②模型分析。

对各应用需求分类汇总，进行共性分析。

分析各应用需求与数据支撑的差距，了解短板所在。

分析省数据，研究数据关联节点，进行多数据关联模型设计。

建模分析方法示例如下。

需要解决的问题：定位用户投诉原因。

数据建模方法：数据源：信令数据、投诉数据、性能数据、资源数据。关联维度：用户、时间、业务、网元。关联指标：投诉事件、信令事件、网元性能、网元资源。模型价值：实现快速地投诉问题原因溯源定位。

数据融合互联分析模型：多数据源，跨数据维度匹配、指标关联，实现深入分析。

用户投诉无法呼叫。

根据投诉号码时间点关联用户信令事件（是否网络原因）。

根据信令中位置信息关联资源数据。

根据资源数据关联呼叫失败发生的小区接通性能指标。

小区资源不足、小区覆盖质量差、小区设备存在故障等原因定位。

③实施验证。

预采集所需各类数据，包括传统性能数据、工单数据、告警数据、投诉数据等。

关联建模，构建新的数据模型。

搭建数据DEMO，验证模型设计。

（2）融合互联实现阶段。

利用大数据技术构建运营商网管数据互联中心的构建方法，构建网管数据互联中心，主要包括5个步骤：统一数据接入、统一数据建模、集中数据存储、统一数据共享、统一平台管控。

统一数据接入：负责统一的数据接入。可根据业务需求和数据类型提供多种接入方式；数据接入后根据规则对数据进行初次清洗。

统一数据建模：负责对接入数据进行统一建模。对数据做统一的标准化处理，同时也可以根据业务规则对多数据源进行关联。

集中数据存储：负责对建模后数据的统一存储。运用Hadoop分布式技术，对于数据查询时延要求高的可以存储在Hbase上；对于数据需要提供灵活查询方式的可以存储在Hive上。

统一数据共享：负责数据的统一对外共享。统一的数据共享可以有效防止数据泄露，降低上层应用获取数据的成本。可根据业务需求提供多种数据共享方式，整体上分实时获取和非实时获取方式。

统一平台管控：负责对网管数据互联中心进行管理和控制。包括对用户的安全认证、数据获取方的权限管理、互联中心的数据进行质量监控等。

3 具体实现方法

3.1 互联中心建设

3.1.1 总体架构图

网管数据互联中心的架构，主要包括5个核心模块：南向数据接入层、数据关联中心、数据仓库、北向共享接口层、互联中心管控分析门户（见图1）。

3.1.2 功能模块介绍

（1）南向数据接入层。

负责各种网络数据的实时性接入和非实时性接入，实时性要求高的数据通过Kafka方式接入，对实时性无要求的数据则通过Flume方式接入。需接入的数据如下。

①工单：开通、故障、投诉。

②网络变更：工程割接、其他变更操作等。

③网络资源：2/3/4G基站信息、2/3/4G小区信息、BSC、RNC、SGSN、MME等网络资源信息。

④网管性能：从采集平台获取分支进行计算汇总，实时监控需求从采集平台直接送综合监控。

⑤告警：历史告警（补充了很多处理信息）；实时告警（没有工单状态），综合监控目前没有实时的告警的对外共享接口，通过MQ消息送到Kafka总线，经过storm清洗后入Hbase。

⑥拨测：基于探针拨测和仿真测试。

⑦用户投诉：批量投诉、广义投诉等。

⑧其他网络数据，如日志等，后续检视具体应用的数据需求再确定。

⑨无线专业的数据范围待后续结合地市需求和无优中心沟通后细化，比如投诉黑点、MR等。

（2）数据关联中心。

数据关联中心是对南向接入数据进行数据建模、对数据模型化处理，主要分为“资源ODM化”和“多数据源关联”。

①资源信息ODM化：通过加载资源数据后，采用Spark Streaming技术对南向接入的其他数据源，以实时流的方式进行高效资源维度信息规范化处理，回填资源信息，为后续的多数据源关联提供统一标准的资源维度。

②多数据源关联：是依据数据融合模型场景，对实时计算需求场景中使用Spark SQL，在离线计算需求场景中使用Hive，对ODM化输出的各数据源的以资源维度为索引进行数据关联和汇聚的处理。

数据源关联原则（三同一全原则）：同最小维度关联，对最小维度级别相同的数据源进行关联。同网络类型关联，关联的数据源中只存在某种网络类型（2、3、4G）的，则根据网络类型维度分别关联输出模型。同数据量级关联，进行关联的数据源必须在同一数据量级，否则分开模型输出。全字段关联，关联的各数据源中维度外的字段全部输出到模型里。

数据管理中心处理包括实时计算框架和离线计算框架2类。

①实时计算框架：接入流式消息数据，数据从接入系统到计算出结果耗时在1 min内，进程常驻；计算框架为Spark Steaming，对接消息队列Kafka获取消息。

②离线计算框架：接入文件数据，数据从接入系统到计算出结果耗时在5 min以上，按需启动/结束进程；计算框架为Spark和Hive，从HDFS获取输入数据。

（3）数据仓库。

数据仓库负责共享数据的统一存储，包括ODM化后的原始接入数据和关联后的融合模型数据。ODM化后的原始接入数据因其数据量大，存储在Hbase集群以提供高速的海量数据查询响应。关联后的融合模型数据是对多数据源关联汇聚后的统计数据，存储在Hive以提供灵活组合的高效查询。

（4）北向共享接口层。

北向共享接口层是一种分布式接口服务层，负责数据对外开放共享。外部系统可以通过5种方式获取数据。

实时获取Hbase数据。以REST API方式，对外GET（URL）接口，将查询条件封装在URL？para1=xxx&

para2=xxx，以JSON的格式返回查询数据。此方式主要用于查询结果集较小、实时性要求高的场景。

异步获取Hbase数据。以Kafka+FTP方式，查询结果较大时使用此方式，将结果写入文件中，然后上传到FTP服务器上，通过Kafka返回如何获取文件的信息。此方式主要用于查询结果集较大、实时性要求低的场景。

异步获取即系查询数据。以Kafka+FTP方式，查询结果较大时使用此方式，将结果写入文件中，然后上传到FTP服务器上，通过Kafka返回如何获取文件的信息。此方式主要用于查询结果集较大、实时性要求低的场景。与第二种的差别是，第二种方式查询的是Hbase数据、而此方式查询的是Hive数据。

FTP定期获取数据。数据互联中心把使用方需要的数据（Hbase、Hive数据）上传至FTP，使用方定期扫描FTP服务器，发现有新文件t获取下来。考虑到多用户频繁扫描FTP服务器会增加服务器压力，目前未使用该方式。

获取Kafka实时数据。通过Kafka接口，实时传输数据，使用方订阅相应Topic即可获取所需数据。此方式主要用于对数据实时性要求极高的场景。

（5）互联中心管控分析门户。

互联中心管控分析门户用于对互联中心进行可视化管理和控制，分5个子模块：元数据管理、数据质量、接口管理、安全管理、用户权限管理。

元数据管理。对南向接入数据进行可视化管理；对资源数据的管理和对数据源的资源关联规则配置，包括资源列表和资源关联规则两部分；提供在ODM化和数据源关联以后、最终共享给外部系统的模型数据视图；提供接入数据的数据流向图。

数据质量。对互联中心的接入数据的完整性进行统计、给出缺失的文件；统计各模型的资源关联率、关联率低的模型及时告警。

接口管理。管理南向数据接入的种类、接入方式、采集频率等信息；管理北向共享数据的种类、共享方式、时间粒度等信息。

安全管理。对用户行为进行监控、对敏感数据进行脱敏等。

用户权限管理。对每个访问互联中心的账号进行权限管理，按要求进行授权。

3.1.3 数据总体的流向处理

互联中心数据流总体上分2类：实时数据流和非实时数据流。

（1）实时数据流。实时数据流向如图2所示。

（2）非实时数据流。非实时数据流向如图3所示。

3.2 互联中心应用场景介绍

3.2.1 已落地应用

网管数据互联中心目前已接入5类数据，有效支撑智能研判、自研竞赛、地市共享等应用。接入数据及支持的应用情况见表2。

后续将接入话务网性能数据、数通网性能数据、综分系统数据、有线网优等性能指标数据，客响数据，广义投诉，集客、家宽等资源数据，HSS日志数据等数据，丰富网管数据，以便支持更多的网管应用。

3.2.2 典型应用介绍

故障投诉预警系统：通过互联中心北向接口，获取所需要的告警、工单、网络变更、用户投诉等数据。

数据共享方式如图4所示。

对于工单、网络变更、投诉等数据量较小、实时性要求高的数据，故障投诉预警系统可以实时查询Hbase获取数据，即图4中A方式。

对于告警数据，由于数据量大、且实时性要求也较高，故障投诉预警系统可以通过异步查询Hbase，即图4中B方式，在Hbase查询完数据后把数据文件上传至数据共享机，同时会发一条通知消息至Kafka，故障投诉预警系统可以从该消息中获取到文件信息，然后根据获取的文件信息通过FTP方式从数据共享机获取数据文件。

对于投诉历史数据、告警历史数据等，数据量较大、实时性要求较低，故障投诉预警系统可以通过异步查询Hive，即图4中C方式，在Hive查询完数据后把数据文件上传至数据共享机，同时会发一条通知消息至Kafka，故障投诉预警系统可以从该消息中获取到文件信息，然后根据获取的文件信息通过FTP方式从数据共享机获取数据文件。

4 结语

利用成熟的大数据技术，借鉴互联网公司经验，构建统一的网管数据互联中心，统一数据处理，融合多源数据，进行关联分析、挖掘分析，可以建更高效的业务分析模型，满足业务发展要求；通过有效数据融合互联，进行线性回归，溯源分析，实现更精准的端到端分析，可以更好地优化客户体验，提高客户满意度。

该文的意义在于提供一个高效可行的方法，破除网管系统烟囱建设、数据孤岛、支撑力度不足问题，通过集中的网管数据互联中心，提供更强大的数据处理能力，更高效的分析模型，更好地促进业务发展，提高企业综合竞争力。

参考文献

[1] 单绍龙，张西群，刘光富.互联异构数据库系统构建综合数据中心平台的研究[J].计算机光盘软件与应用，2012（11）：155.