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Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.从大数据到大分析FromBigDatatoHPADr.SunstoneZhang(张磊博士)PrincipalConsultant,SASChinaSunstone.Zhang@sas.comCopyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.议程•大数据与高性能分析•电信网络分析与优化•成功案例Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.您是否曾经……分析受到数据量的限制，不能充分利用所有数据？受限于分析能力而无法获得复杂问题的答案？因为时限要求而不得不采用某项简单的建模技术？对模型精度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭代？Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.VOLUME数据量VARIETY多样性VELOCITY增长速度VALUE价值现在未来数据量大数据时代已经来临Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®高性能分析大数据上的大分析Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®网格计算SAS®高性能分析Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®库内分析SAS®高性能分析8Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.库内分析技术的成功案例从近3个小时缩短到2分钟•美国某财务公司450个训练有素的SAS分析人员可以更好的利用Teradata的性能进行分析更快的决策支持–数据库内分析–之前:175分钟–现在只要2分钟在Teradata建立了超过1400个变量的分析数据集减少整个分析和变量选择的过程–之前：2周–在Teradata中建立分析数据集：90分钟提高效率–从40个模型增加到500个模型Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®内存分析SAS®高性能分析Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.EMCGreenplumorTeradataorHadoopAPPLIANCETOPOLOGYAPPLIANCETOPOLOGYSAS/STAT®SoftwareSAS/ETS®SoftwareSAS®EnterpriseMiner™Software11Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.演示案例数据建模住房抵押贷款12Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.性能数据传统模式高性能模式Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.议程•大数据与高性能分析•电信网络分析与优化•成功案例Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.电信数据的迅速增长最新的网络流量和市场数据•到2013年，手机取代PC成为主流互联网接入设备。•移动数据流量将在未来５年内增加10倍。•到2016年，将有50亿宽带用户。•去年一年移动宽带用户增加了60%。•今年预计智能手机总流量将增加２倍。•从现在到2016年，移动数据流量每年将以60%的增量逐年增长。Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.网络分析价值主张•为电信运营商提供如下机会•了解客户•找出最适当的服务•了解客户（业务和消费者）将如何使用网络服务•确定当前的网络容量还能够在多长时间内满足现有和新客户的需求•发现哪些服务/设备是使用网络的高带宽消费者•确定转向新技术（如：LTE)的时间和地点•发现新的业务模式来推动收益和网络利润增长•定义网络如何在监测和响应（更多）复杂事件/模式时能够更智能•改善服务、新设备、视频优化技术等各方面的服务供给•确定Qos/QoE反馈•开放/限制流量阀值/带宽Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.预报数据挖掘文本分析优化统计学关于您的产品、服务和质量的流言是怎么说的？客户反馈/投诉的深层原因是什么？您的客户最希望得到什么样的服务和产品？您的客户最可能因为什么原因离开或改变他们使用网络的模式？您的哪些网元最可能发生故障？不同的服务、不同的网络覆盖或网络设备对资源的需求将是什么？为了升级网络基础结构，达到QoS和客户体验的要求，什么样的投资计划是最好的?基于成本和QoS，什么是最佳的网元容量配置？网络分析网络分析商业智能Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®网络分析利益/机会区域网络优化服务优化业务优化营收确保网络性能分析网络质量分析网络资源优化网络使用情况/流量分析服务交付/SLA分析网络盈利能力的最佳驱动投资计划优化应用/服务质量分析风险/欺诈预防IVR/客服中心分析服务使用情况分析前瞻式故障管理…业务分析服务业务分析服务信息管理服务信息管理服务SAS高性能分析(实时)下一步最佳行动Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS®网络分析架构框架演示HUB可视化分析离线分析实时决策管理器数据管理&数据治理网络接口持久存储网络源数据网元网元网元Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.价值主张业务目标的链接分析改善客户体验和QoS感知优化网络投资提高客户保持率业务目标网络拥塞预防网络性能分析前瞻式故障管理实时最佳下一步行动网络容量&投资规划业务&分析支持业务分析服务信息管理服务流程支持Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.分析框架•将CEM和CVM、运营和业务数据结合在一起，SAS为您提供了强大的分析能力。•模型可分别应用每种数据或所有数据(CEM数据,CVM数据,所有数据的混合,…)•对网络的行动和洞察有益的规则，源于SAS分析模型，可以优化QoS,QoE和成本网络操作&改进+=客户体验管理客户价值管理离线分析•根据业务需要运行在批处理模式下•增强网络持久数据库•远远超越传统报表工具近实时分析•实时运行•考虑到上下文变量•基于事先建立的预报模型自适应模型•基于现象演变的自适应功能•自动识别、创建、估计使用情况和维护•可运行在成百上千万的时间序列上网络客户、业务运营数据价值主张Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.•网元使用情况的行为细分时间序列聚类估计网元的时序特征网元使用情况排定网络投资的优先级•客户行为细分•匹配网元使用情况+=•确定高价值的网元，此处服务于关键客户和客户群，需要确保QoS和QoE•基于客户价值和ROI决定网络投资优先级•提升高价值客户的满意度事件度量行动应用场景#1价值驱动网络容量和投资规划针对每日不同时段（如：夜晚高峰使用高的网元有30%为黄金客户）将网元特征和客户群组匹配起来。基于网络和客户上的先进分析技术，计划优先次序和网络投资优化网络投资Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.网元使用情况排定网络投资的优先级•客户行为细分•匹配网元使用情况+=事件度量行动应用场景#1价值驱动的网络容量和投资规划离线分析离线分析优化网络投资Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.应用场景#2(步骤１)将分析技术带入到您的网络管理中以网元为单位预报网络拥塞+=流量数据(按网元，设备&服务类型)网元配置&客户地理分布统计:-网元容量限制-地理位置网络使用情况运营＆业务数据优化网络投资•预报未来的网络使用需求•分应用预报宽带用户的需求•评估每个网元的数据流量和信令需求•判断最可能发生拥塞的网元•先进的预报方法提前预报网元拥塞并将重点放在客户体验的质量上•计算未来3,6,9个月的拥塞情况。•一旦预报出将要发生网元拥塞，工程师能及早提出网元升级采购订单自适应模型时间序列预报Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS网络分析将预报和可视化有机结合•探索哪些网络范围和网元在接下来的3,6,9个月最有可能发生拥塞Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.SAS网络分析了解模式、行为、使用情况和设备、网元、服务级别的分配情况•CellSegmentationbyTraffic&ProbabilityofCongestion•WherearetheCellswithlowtrafficandhighprobabilityofCongestion?切换网络数据的可视化Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.应用场景#2(步骤2)将分析技术带入到您的网络管理中识别（预报的）物料清单+=流量数据(按网元，设备＆服务类型)-网元配置&客户地理位置分布-零件升级价目表网络预报运营l&业务数据优化网络投资•判断下一步的网元配置（每一个网元）•基于准确的拥塞预报，网元可配置为尽可能接近网元流量峰值，优化网络效率•为物料清单的生成提供输入信息•预算以网元为基础。这样定义了为每个网元管理预报流量所需的物料清单，并让投资估算基于真实价目表。•计算出每个网元的升级成本lCopyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.应用场景#2(步骤3)将分析技术带入到您的网络管理中(优化的)投资规划+=流量数据(按网元，设备＆服务类型）-应用/服务的价值评估-约束条件(预算，战略目标等）网络预报运营&业务数据优化网络投资•估算网元的营收额和预期利润•依据每个客户的使用行为，估算网元升级可能带来的流量价值•为收支平衡定义优化模型•网络分析综合考虑投资回报率和成本的最佳平衡，同时考虑预算限制：•网元拥塞可能性•升级成本•预报服务使用的收益估计•为网络升级生成最佳投资规划Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.议程•大数据与高性能分析•电信网络分析与优化•成功案例Copyright©2012,SASInstituteInc.Allrightsreserved.案例研究意大利电信使用SAS分析来刻画监控网络流量问题解决方案价值要管理如此庞大遍布整个国家的服务网络，需要一套完美成熟的解决方案，不仅要能够监测流量模式和服务性能，还要能够预报趋势并防止流量异常。多媒体服务管理意大利电信的多媒体服务管理是一个应用项目，保证为移动和固定网络提供最适宜的增值服务。服务范围广泛，包括移动网络从SMS到WAP，从宽带网络到MMS，从电子邮件集成语音邮件到可用提醒服务，有线网络中从IPTV到Web输送多媒体内容，以及高速列车的wi-fi服务。SAS®网络分析•根据客户使用情况，监测传输性能，统计分析网络节点流量的历史表现。•预报短期(预报接下来15分钟）实时流量增长并监测任何服务提供中的异常，前瞻估算其和期望流量的偏差。•异常预报•服务交付和服务价值保持一致•提高客户