課程簡介

每日主題細分:(每節課2小時)

第 1 天:第 1 節:電信業為何使用大數據的業務概述 Business Intelligence。

  • 來自 T-Mobile、Verizon 等的案例研究。
  • 北美電信公司的大數據適應率,以及他們如何圍繞大數據BI調整未來的業務模式和運營
  • 廣泛的應用領域
  • 網路和服務管理
  • 客戶流失 Management
  • 數據集成和儀錶板可視化
  • 欺詐管理
  • 業務規則生成
  • 客戶畫像
  • 當地語系化廣告推送

第一天:第二節:Big Data-1介紹

  • 大數據的主要特徵——數量、種類、速度和準確性。卷的 MPP 體系結構。
  • 數據倉庫 – 靜態模式,緩慢演變的數據集
  • MPP 資料庫,如 Greenplum、Exadata、Teradata、Netezza、Vertica 等。
  • 基於Hadoop的解決方案 – 對數據集的結構沒有條件。
  • 典型模式:HDFS、MapReduce(crunch)、從 HDFS 檢索
  • 批處理 - 適用於分析/非互動式
  • 卷 : CEP 流數據
  • 典型選擇 – CEP 產品(例如 Infostreams、Apama、MarkLogic 等)
  • 生產準備不足 – Storm/S4
  • NoSQL 資料庫 – (列式和鍵值):最適合作為數據倉庫/資料庫的分析輔助工具

第 1 天:第 -3 節:Big Data-2 簡介

否SQL解決方案

  • KV Store - Keyspace、Flare、SchemaFree、RAMCloud、Oracle NoSQL 資料庫 (OnDB)
  • KV 商店 - Dynamo、Voldemort、Dynomite、SubRecord、Mo8onDb、DovetailDB
  • KV 儲存(分層)- GT.m、快取
  • KV Store(已訂購)- TokyoTyrant、Lightcloud、NMDB、Luxio、MemcacheDB、Actord
  • KV 快取 - Memcached、Repcached、Coherence、Infinispan、EXtremeScale、JBossCache、Velocity、Terracoqua
  • 元組存儲 - Gigaspaces、Coord、Apache River
  • 對象資料庫 - ZopeDB、DB40、Shoal
  • 文檔存儲 - CouchDB、Cloudant、Couchbase、MongoDB、Jackrabbit、XML-Databases、ThruDB、CloudKit、Prsevere、Riak-Basho、Scalaris
  • 廣泛的列式存儲 - BigTable、HBase、Apache Cassandra、Hypertable、KAI、OpenNeptune、Qbase、KDI

數據的種類:大數據中的Data Cleaning問題簡介

  • RDBMS – 靜態結構/模式,不提倡敏捷、探索性環境。
  • NoSQL – 半結構化的,足夠的結構來存儲數據,在存儲數據之前沒有精確的模式
  • 數據清理問題

第一天:第四節:大數據介紹-3:Hadoop

  • 何時選擇 Hadoop?
  • 結構化 - 企業數據倉庫/資料庫可以存儲大量數據(有成本),但會強加結構(不利於主動探索)
  • SEMI 結構化數據 – 傳統解決方案 (DW/DB) 難以實現
  • 倉儲數據 = 即使在實施后也付出了巨大的努力和靜態
  • 對於各種數據和數據量,在商用硬體上處理 – HADOOP
  • 創建 Hadoop 集群所需的商品硬體

Map Reduce /HDFS 簡介

  • MapReduce – 將計算分佈在多個伺服器上
  • HDFS – 使資料在本地可用於計算過程(具有冗餘)
  • 資料 – 可以是非結構化的/無模式的(與 RDBMS 不同)
  • 開發人員有責任理解數據
  • Programming MapReduce = 使用 Java(優點/缺點),手動將數據載入到 HDFS 中

第 2 天:工作階段 1.1:Spark:記憶體中分散式資料庫

  • 什麼是「記憶體中」處理?
  • 火花 SQL
  • Spark SDK
  • Spark API
  • RDD型
  • Spark 庫
  • 漢娜
  • 如何將現有Hadoop系統遷移到Spark

第 2 天工作階段 -1.2:Storm - Big Data 中的實時處理

  • 豆芽
  • 螺栓
  • 拓撲

第2天:第二節:大數據Management系統

  • 移動部件、計算節點啟動/失敗:ZooKeeper - 用於配置/協調/命名服務
  • 複雜的流水線/工作流:Oozie – 管理工作流、依賴項、菊花鏈
  • 部署、配置、群集管理、升級等(系統管理員):Ambari
  • 在雲中:呼嘯
  • 不斷發展的 Big Data 跟蹤平臺工具
  • ETL 層應用程式問題

第 2 天:第 3 節:Business Intelligence -1 中的預測分析:基礎技術和基於機器學習的 BI:

  • 機器學習簡介
  • 學習分類技術
  • 貝葉斯預測準備訓練檔
  • 瑪律可夫隨機場
  • 監督學習和無監督學習
  • 特徵提取
  • 支援向量機
  • 神經網路
  • 強化學習
  • Big Data 大變數問題 -隨機森林 (RF)
  • 表徵學習
  • 深度學習
  • Big Data 自動化問題 – 多模型集成射頻
  • 通過Soft10-M實現自動化
  • LDA 和主題建模
  • 敏捷學習
  • 基於智慧體的學習 - 電信運營示例
  • 分散式學習——以電信運營為例
  • 用於預測分析的開源工具簡介:R、Rapidminer、Mahut
  • 更具可擴展性的 Analytic-Apache Hama、Spark 和 CMU Graph 實驗室

第2天:第4節預測分析生態系統2:Telecom中常見的預測分析問題

  • 洞察分析
  • 可視化分析
  • 結構化預測分析
  • 非結構化預測分析
  • 客戶畫像
  • 推薦引擎
  • 模式檢測
  • 規則/場景發現 - 失敗、欺詐、優化
  • 發現根本原因
  • 情緒分析
  • CRM分析
  • 網路分析
  • 文本分析
  • 技術輔助審查
  • 欺詐分析
  • 即時分析

第3天:第1天:網路運營分析——網路故障的根本原因分析、元數據服務中斷、IPDR和CRM:

  • CPU 使用率
  • 記憶體使用方式
  • QoS 佇列使用方式
  • 設備溫度
  • 介面錯誤
  • IoS 版本
  • 路由事件
  • 延遲變化
  • Syslog 分析
  • 丟包
  • 負載類比
  • 拓撲推理
  • 性能閾值
  • 設備陷阱
  • IPDR(IP詳細記錄)收集和處理
  • 將IPDR數據用於使用者頻寬消耗、網路介面利用率、數據機狀態和診斷
  • HFC資訊

第3天:第2節:網路服務故障分析工具:

  • 網路摘要儀錶板:監控整體網路部署並跟蹤組織的關鍵績效指標
  • 高峰期分析儀錶板:了解推動高峰利用率的應用程式和用戶趨勢,並具有特定於位置的粒度
  • 路由效率儀錶板:通過全面瞭解互連和傳輸關係,控制網路成本併為資本專案構建業務案例
  • 即時娛樂儀錶板:訪問重要指標,包括視頻觀看次數、持續時間和視頻體驗品質 (QoE)
  • IPv6 過渡儀錶板:調查 IPv6 在您的網路上的持續採用情況,並深入瞭解推動趨勢的應用程式和設備
  • 案例研究1:阿爾卡特朗訊大網路分析(BNA)數據挖掘器
  • 多維移動智慧(m.IQ6)

第 3 天:第 3 節:Marketing/Sales 的大數據 BI – 從銷售數據中了解銷售/行銷:(所有這些都將通過實時預測分析演示展示)

  • 識別速度最快的用戶端
  • 標識給定產品的用戶端
  • 為客戶確定正確的產品集(推薦引擎)
  • 市場市場區隔分技術
  • 交叉銷售和追加銷售技術
  • 客戶細分技術
  • 銷售收入預測技術

第3天:第4節:電信首席財務官辦公室需要BI:

  • CFO 辦公室所需的 Business 分析工作概述
  • 新投資風險分析
  • 收入、利潤預測
  • 新客戶獲取預測
  • 損失預測
  • 財務欺詐分析(下節詳述)

第 4 天:第 1 節:電信欺詐分析中 Big Data 的欺詐預防 BI:

  • 帶寬洩漏/頻寬欺詐
  • 供應商欺詐/項目多收費用
  • 客戶退款/索賠欺詐
  • 差旅報銷欺詐

第4天:第2節:從流失預測到流失預防:

  • 3 種流失類型:主動/故意、輪換/偶然、被動、非自願
  • 流失客戶的3種分類:總計、隱藏、部分
  • 了解客戶流失的CRM變數
  • 客戶行為數據收集
  • 客戶感知數據收集
  • 客戶人口統計數據收集
  • 清理CRM數據
  • 非結構化CRM數據(客戶電話、工單、電子郵件)及其轉換為結構化數據以進行客戶流失分析
  • Social Media CRM-提取客戶滿意度指數的新方法
  • 案例研究 1 : T-Mobile USA:客戶流失率降低 50%

第4天:第3節:如何使用預測分析進行客戶不滿意的根本原因分析:

  • 案例研究 -1 : 將不滿意與問題聯繫起來 – 會計、工程故障,如服務中斷、帶寬服務差
  • 案例研究-2:Big Data QA 儀錶板,用於跟蹤來自各種參數的客戶滿意度指數,例如呼叫升級、問題的嚴重性、待處理的服務中斷事件等。

第 4 天:第 4 節:Big Data 用於快速存取各種資料和顯示的儀錶板:

  • 現有應用平臺與大數據儀錶盤的整合
  • 大數據管理
  • 大數據儀錶板案例研究:Tableau 和 Pentaho
  • 使用大數據應用程式推送基於位置的廣告
  • 跟蹤系統和管理

第 5 天:第 1 節:如何證明 Big Data BI 在組織內實施的合理性:

  • 定義 Big Data 實施的 ROI
  • 節省分析師收集和準備數據時間的案例研究 - 提高生產力
  • 客戶流失帶來的收入增長案例研究
  • 基於位置的廣告和其他定向廣告的收入收益
  • 一種集成的電子錶格方法,用於計算 Big Data 實施的近似費用與收入收益/節省。

第 5 天:第 2 節:將遺留數據系統替換為 Big Data 系統的分步過程:

  • 了解實用 Big Data 遷移路線圖
  • 在構建 Big Data 實現之前需要哪些重要資訊
  • 計算數據量、速度、多樣性和準確性的不同方法有哪些
  • 如何估算數據增長
  • 2 家電信公司的案例研究

第 5 天:第 3 節和第 4 節:審查 Big Data 供應商並審查他們的產品。問答環節:

  • 埃森哲阿爾卡特朗訊
  • 亞馬遜–A9
  • APTEAN(前身為 CDC Software)
  • 思科系統
  • 克勞德拉
  • 山谷
  • 電磁相容
  • GoodData公司
  • 番石榴
  • 日立數據系統
  • 霍頓工廠
  • 華為
  • 惠普
  • IBM公司
  • 資訊網
  • 英特爾
  • Jaspersoft的
  • Microsoft
  • MongoDB(以前稱為 10Gen)
  • MU西格瑪
  • NetApp 的
  • Opera 解決方案
  • 神諭
  • 貝爾塔霍
  • 普拉特福拉
  • Qliktech的
  • 量子
  • 機架空間
  • 革命分析
  • Salesforce的
  • 樹液
  • SAS學院
  • 西森
  • 軟體 AG/Terracotta
  • Soft10 自動化
  • Splunk的
  • 平方
  • Supermicro 超微
  • Tableau 軟體
  • Teradata的
  • 大分析思維
  • 潮汐系統
  • VMware (EMC 的一部分)

最低要求

  • 應具備其領域內 Telecom 的業務運營和數據系統的基本知識
  • 必須對 SQL/Oracle 或關係資料庫有基本的瞭解
  • 對統計學有基本的瞭解(在Excel級別中)
  35 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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