1 . 概要
全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据。据Forrester的最新研究显示：在线或移动金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天要产生超过2.5X1018的所谓“大数据”。今后几年，数据的增长速度将超越摩尔定律。
这些数据或“大数据”最近被誉为新的“金礦”，对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据正成为赢得竞争的关键。基于以下原因，在所有行业中，电信运营商拥有明显的优势，而且能从这一演变中获得最大收益：
· 数量
电信市场的渗透率通常很高（近100%）。作为一个垄断行业，每个国家通常只有三或四家电信运营商（有些运营商拥有超过1亿用户），这意味着，运营商通常能够接触到大量客户的数据。
· 数据量
客户打电话、使用互联网、发送消息或导航时，他们每一秒钟都在产生数据。即便客户只是将手机连接到运营商的网络中，也会产生位置、移动速度、计费甚至生物计量等数据。而只有运营商才能采集到如此之多地与用户行为有关的信息。
· 多样性
最后，具有潜在价值的大量承接关系数据每天以客户位置、设备交互、购买行为、在线状态、社交地图和人口统计数据的形式从运营商这里大量流走。因此，运营商具备了解客户的潜力。
我们相信，由于在大数据领域拥有上述优势，电信运营商正处于一个他们从未能够充分利用和赚取收入的“富矿”上。传统而言，运营商数据中心中的大型业务支撑系统只是为了确保运营商能够对其客户所使用的服务计费。但是，随着电信运营商的竞争格局不断变化，谷歌、Skype等OTT服务提供商正在蚕食他们的收入。从他们的现有资产中获益并提供良好的客户体验正成为一个关键的成功要素。被Ovum誉为“增长燃料”的数据是运营商最宝贵的资产之一，而且他们也越来越热衷于更加充分地利用用户数据。
2. 什么是大数据
大数据指的是超出传统数据库系统处理能力的数据。这些数据量太大，移动速度太快，或者与您的数据库结构不匹配。为了能从这些数据获益，你必须选择另外一种方式来处理它们。
大数据通常使用3个“V”来定义，Gartner对其的定义如下：
“大数据是大数据量、高速度、种类繁多的信息资产，它们需要经济有效和创新型处理方式来提升洞察力和决策水平。”
· 数据量（Volume）： 企业系统内数据量的增加是由交易量以及其它传统数据类型和新数据类型引发的。太大的数据量不仅在存储方面，在大规模分析方面都会出现问题。
· 速度（Velocity）：这涉及数据流、结构化记录的创建以及数据的可访问性和可交付性。速度既包括数据产生的速度，也包括满足需求所需的数据处理速度。
· 种类（Variety）： IT主管在将大量交易数据转化为决策时总是遇到问题，而他们现在有更多类型的信息需要分析，这些信息主要来自社交媒体和移动领域（承接关系感知）。数据种类包括：表格数据（数据库）、分层数据、文档、电子邮件、计量数据、视频、静止图像、音频、股票报价机数据、金融交易数据等等。
现实中的大数据应用通常涵盖上述一或两个“V”，但也有很多企业的大数据项目涵盖所有三个“V”，这些项目通常涉及来自多个数据源、大量的流数据。
传统数据和大数据之间的差异
