电信大数据异构关联提升价值密度的方法

"基于异构关联的大数据价值密度提升方法，汪少敏，王铮，中国电信股份有限公司上海研究院" 本文主要探讨了如何通过异构关联的方法提升电信大数据的价值密度。电信行业的大数据通常分布在不同的系统中，如DPI（深度包检测）、OIDD（运营智能数据发现）、CRM（客户关系管理）等，这些系统的数据格式、表述和处理规则各不相同，导致数据整合和利用的难度增大，进而影响大数据分析的质量和效果。 大数据分析的关键在于样本规模和特征维度。当数据分散在多源异构环境中时，同一用户的多类型数据无法得到有效识别和整合，这限制了样本的规模，减少了特征维度，使得分析结果的可信度和准确性降低。因此，提升大数据价值密度成为了解决这一问题的核心。 文章提出了一种电信大数据的异构关联方法，旨在打破系统间的数据孤岛，实现多系统间的数据融合。该方法首先需要识别和理解不同系统中的数据结构和规则，然后通过建立关联模型，将这些异构数据关联起来，形成一个统一的数据视图。在这个过程中，可能涉及到数据清洗、转换、整合等一系列步骤。 以用户画像为例，通过异构关联，可以将用户在DPI系统中的网络行为数据、OIDD系统中的业务使用数据和CRM系统中的用户基本信息进行融合，形成更全面、更精确的用户画像。这样不仅扩大了数据样本的空间，增加了特征维度，而且提高了分析的深度和精度，从而大幅提升电信大数据的价值。 此外，文章还提供了方法的流程举例和验证，证明了这种方法的有效性。通过实际操作，证明了异构关联能够从用户维度出发，优化数据样本，提高电信大数据分析的效率和准确性，进一步推动了电信业务的精细化运营和个性化服务。 总结来说，异构关联是提升电信大数据价值密度的一种重要手段，它通过整合多源异构数据，增强了数据分析的深度和广度，提高了业务决策的精准度，对于推动电信行业的数字化转型具有积极意义。未来，随着大数据技术的不断发展，这种关联方法的应用将会更加广泛，为电信运营商提供更强大的数据支持和服务创新能力。