[发明专利]移动互联网大数据分析的运营支撑系统

说明书

本发明公开了移动互联网大数据分析的运营支撑系统，属于大数据服务技术领域；移动互联网大数据分析的运营支撑系统，包括输入层、运算层和输出层数据源处理单元，使用Flume在输入层实现分布式的大数据采集；数据存储单元，使用Hadoop在输入层实现数据的存储；数据分析单元，采用分布式计算框架SPARK在输入层实现数据的分析；本发明通过对大数据的采集与分析，实现对网络质量的可视化分析与用户感知质量的提升支撑，通过大数据智能分析取代传统的人工分析，并增加图层可视、网络质量可视化、信号质量可视化、用户感知速率可视化等功能，提高了无线网络优化工作效率，实现对无线网络运营的支撑。

技术领域

本发明涉及大数据服务技术领域，尤其涉及移动互联网大数据分析的运营支撑系统。

背景技术

随着移动互联网的发展以及智能终端的普及，电信运营商间的竞争将更加激烈，各运营商在尽力摆脱成本拉动的竞争模式，竞争模式方式也将由粗放型竞争到精准型竞争转变，其核心就在于建立区别于竞争对手的竞争优势，管理客户差异化的价值需求；这要求必须要转变战略模式,从过去以业务(KPI)为主导的战略模式到以客户为中心的战略模式,从过去的层级结构改变为以客户响应为导向的模式。无线网络运营部门也必须适应这种变化，适应和支撑无线网络客服从“被动应对”转为“主动服务”、“差异化服务”。

但目前客服部门使用的系统和无线运维系统之间的联系十分薄弱，客服部门迫切需要了解无线网络的信息来更好的应对客户投诉，无线运维部门也需要透过客服部门来提升用户感知，于是如何更好的通过移动互联网大数据挖掘、分析对网络运营的支撑成为移动运营商关注的重点。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的客服部门使用的系统和无线运维系统之间的联系薄弱的问题，而提出的移动互联网大数据分析的运营支撑系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种移动互联网大数据分析的运营支撑系统，包括输入层、运算层和输出层,

数据源处理单元，使用Flume在输入层实现分布式的大数据采集；

数据存储单元，使用Hadoop在输入层实现数据的存储；

数据分析单元，采用分布式计算框架SPARK在输入层实现数据的分析；

数据共享单元，使用Hbase、Mysql和空间数据库在输入层实实现数据的统计分析与开放共享；

数据应用单元，为多维度聚合、智能测评提供分析基础；

大数据模型，运算层通过大数据算法模型对输入层数据进行海量运算、多维聚合及场景建模实现大数据模型构建，所述大数据模型包括区域评估模型、分组聚合道路模型、空间关联模型和用户行为分析模型；

测评单元，按照场景、要素、效果与大数据模型进行自动匹配运算和整合，实现在输出层的多维度输出，所述测评单元包括覆盖测评、场景测评、投诉测评、三网测评、感知测评、干扰测评和扇形测评。

优选的，数据源包括DPI数据、MR数据、CDR数据、性能数据、KPI指标、话单测试和APP测试。

优选的，所述数据采集单元还包括SRC数据模块，用于规整数据结构和数据编码格式。

优选的，所述数据存储单元还包括ETL数据模块，用于对敏感数据加密和对无效数据的清理。

优选的，所述数据分析单元包括AGG数据模块、WID数据模块和FRT数据模块，所述AGG数据模块用于获取在hadoop中需要对相关表数据进行关联所需的数据，所述WID数据模块用于将某一个数据域内的多个ETL/DIM表关联，供多个应用调用，所述FRT数据模块用于在hadoop中从ETL或AGG表做具体的统计分析生成前端呈现数据。