课程亮点：

1. 知识普及：课程为大数据的知识普及，适合各线条员工对前沿知识的学习；

2. 案例分享：课程设计有大量的案例分享，案例来自于国内外互联网行业以及通信行业，具有深刻的借鉴意义；

3. 成功经验：类似课程曾在湖南移动、海南移动、四川移动、湖北移动、江苏数据业务中心、广西移动等省市移动公司广泛开展，深受学员好评！

课程背景：

大数据时代的到来，既带来巨大价值也带来严峻挑战，运营商也不例外，随着移动互联网时代的到来，三大运营商的传统业务和整体固网业务都已受到巨大冲击，增长呈现下滑趋势，电信运营商在大数据时代将面临来自技术和业务两个层面的挑战。

从技术来讲，主要是数据的管理、采集、分析不足。数据量的增加使得运营商传统的处理数据和存储压力增大，数据类型的多样化使得传统数据处理窗口难以处理；在数据分析方面，运营商希望复合关联，希望快速实施，但事实上，现有的DPI的分析仅仅用了几张报表。数据散落在各种系统中无法进行有效的采集、分析。

课程收益：

1. 了解大数据的时代背景、内涵和4V特征等基础知识，了解大数据与数据挖掘、数字化服务的密切联系；

2. 了解互联网企业和电商企业运用大数据思维提升企业运营效率的成功案例，了解国内外运营商运用大数据思维提升企业运营效率的成功案例；

3. 了解大数据的基本架构与体系、核心技术和未来发展方向；

4. 了解大数据对运营商传统运营模式的冲击和挑战，以及国内三大运营商的大数据发展战略；

5. **学习大数据的相关知识，对如何利用大数据方法提升本职工作有所思考。

授课对象：广州移动员工

授课方式：采用讲师讲述、案例分析、分组讨论、互动答疑、情景模拟演练等方式

授课时长：1天（6小时）

课程纲要：

基础篇——大数据的基本概念

大数据的定义

大数据的时代背景

大数据的起源

什么是大数据？

大数据到底有多大？

大数据的“4V”特征

数据量大

数据种类多样：结构化数据与非结构化数据

实时处理

价值密度低

大数据与移动互联网的相遇

移动互联网时代正在向大数据时代迈进

互联网思维和大数据思维的共性和差异

移动互联网中大数据的主要特点

移动互联网大数据分析面临的主要困难

大数据的未来应用方向

电信行业

互联网行业

政府行业

金融行业

医疗行业

大数据与数据挖掘、数字化服务的密切关系

什么是数据挖掘

什么是数字化服务

大数据为数据挖掘提供了海量的数据资源，同时增加了分析难度

大数据为数字化服务提供了坚实基础

案例篇——大数据的成功商业案例

阿里和百度的大数据商业模式

淘宝大数据体系

百度大数据体系

案例：“马云背后的女人们”到底提供了多少商业价值？

案例：免费的百度地图怎么赢利？

案例：滴滴打车是如何战胜众多打车软件的？

其他互联网企业和电商企业基于大数据分析的成功商业案例

案例：重新解读啤酒与尿布的故事

案例：小米手机中的大数据

案例：IBM的迈向数字化服务的华丽转身

国外运营商基于大数据分析的成功商业案例

案例：日本DOCOMO的数字化政企服务

案例：欧洲VIRGIN移动的差异化服务案例

案例：西班牙电信的个性化服务套餐

案例：韩国SKT的大数据商业模式

互联网思维和大数据思维的共性和差异性

案例：诸葛亮和司马懿的思维方式差异

案例：“二战”时期英军降低飞机坠毁的

案例：用互联网视角和大数据视角看待中国足球队的桑心之旅

技术篇——大数据的核心技术与发展方向

大数据的基本架构与体系

大数据面临的主要挑战

采集：数据源、采集方法、筛选策略

存储：云存储的基本思想与实现方法、数据压缩

管理：数据生存周期、管理策略、权限控制、加密与解密等

分析：数据统计、数据挖掘、机器学习

计算：云计算的基本思想与实现方法

应用：如何寻找大数据的功能落地方案？

大数据与云计算的关系

云计算是实现大数据的现实基础

大数据为云计算找到了用武之地

大数据的未来技术发展方向

结构化数据与非结构化数据协同处理

流式计算与并行计算

大数据的分布式存储

大数据价值挖掘

Hadoop：**经典的大数据体系

开放性、可扩展性、模块化、高效率、经济性

存储策略、计算策略与应用设计策略

主要模块介绍

战略篇——国内三大运营商大数据发展战略

大数据对运营商传统运营模式的冲击和挑战

移动互联网时代运营商面临的主要困难和瓶颈

剪刀差、管道化、低值化、边缘化

中国移动大数据发展战略

中国电信大数据发展战略

中国联通大数据发展战略

落地篇——大数据在运营商中的应用

支持多种营销应用的（终端营销、业务营销、客户流失管理等）经营分析大数据体系介绍

课程回顾与问题解答

注：课程内容可按广州移动的具体需求及调研结果进行调整!