我们怎么样帮助客户提供全面的360度全方位客户视图的解决方案，这里有一个架构图，从左上方可以看到信息的来源，可能从企业里各种各样的数据库里挖掘出来。挖掘出来以后怎么知道那个人就是那个人呢?可以透过IBM Master Data Management产品，把大数据库的整合提供一个统一的数据给各位。这样我们可以有一个方法把多个数据集中在一起分析。透过Cognos分析系统，我们可以抓取不同的数据，建立更有用的数据进行分析报表等等功能。透过IBM DataExplorer技术，我们可以把这么多数据源方式的数据整合起来，变成一个统一的图象界面，我们提供给客户的服务就可以更统一。一般来讲，很多企业要提供客服服务，当客户打电话给客服的时候，怎么样在短时间内，把同一个人有关的历史信息抓取出来呢?透过这个架构图，我们可以帮你们搭建好360度全方位的客户视图。
在这里我们分享一些案例，在中国移动我们在多个省的智能分析系统和客户的关系管理系统都是采用了IBM高端产品设备，包括Power系统、DB2，因为DB2是非常适合数据分析的，今天还会讲到一些新的技术。特别能帮助我们数据分析的体系架构。同时也采用Cognos，把用户的数据抓取来。在电信的世界大家不讲也知道，相信全部都是智能手机的用户，很多人会超过1个手机。在这样激烈竞争的世界里，每天都有很多的市场活动在发生，作为移动服务的供应商，我们怎么样提供最贴心的服务给他们呢?在传统行业来讲，从原来的手机变成智能设备，从2G、3G，将会发布4G等等。数据的要求从传统话音已经慢慢变成流动数据的要求。传统电信分析的使用，场景一定要有一些新的突破，了解新的数据源。从传统流数据CDL乃至于它的数据包的使用方式，实际上电信公司很希望挖掘到每个用户使用的状况。举个例子，今天智能手机都能提供GPS地理位置，今天的智能手机有很多上网的功能，我们可以抓取到他身边朋友跟谁打电话，他家在哪里等等，他经常去哪里出差等等信息，为什么我们不能提供一个贴心的客户化定制的服务，而是一个标准的套餐给他呢?今天很多人有多个智能设备，有手机，有智能的电脑或者iPad等等，为什么我们的套餐里不能把这些统一在一起了?把数据量可以集中在一起使用呢?要分成一个个套餐去提供。在未来几年我相信会对行业造成很大的影响，哪个客户服务供应商更能了解客户需求，更能提供贴心的套餐，对于客户来讲可以提供更好的帮助。
大数据除了对客户来讲提供帮助以外，对我们公司内部的运营也可以提供一定的帮助。运营的环境跟一般客户的分析有一点不一样，除了人为产生的数据以外，很多也有可能是一些数据产生的数据，我们是机械产生的数据，机械产生的数据可以来自于设备本身，也可以来自于物联网、传感器提供的有关信息，可以是静态的，可以是非结构化的，可以是流数据。现在大数据环境里，怎么样可以有效地把这些数据一起抓进来，有效地帮忙提供分析。在运营的环境里其中一种经常使用的场景是，怎么样预知的提供维护。在设备的世界里我们有各种各样的设备，像智能电表，每一个机器里的监控器、传感器等等。我们透过收集这些数据，分析这些数据，可以提供更实时的，不要遇到事故以后才行动，我们预知某些设备需要维护等等。在运营分析过程里主要分为两个类型的使用，一种场景，流数据分析，实时监控，我们怎么通过传感器传过来的数据可以提供分析，这里提供了SPSS预测推算的工具，透过数学模型，今天在座有很多博士，因为在大数据数学模型是非常关键的，怎么样建立一个模型，我们可以放在透过我们收集到的数据，经过模型的过滤以后，我们得出有用的信息。SPSS就可以提供一个有效建模的分析，提供实时流数据分析。如果我希望把数据临时性留下来，因为实时性分析一般抓取的数据会比较少，我可能希望看到历史的特性，我可以透过实时的数据留下来以后，放在BigInsights，I/O吞吐量非常大的平台可以把数据实时收集起来，抓取一些放在里面，然后再做建模，这样可以再多加一些历史数据的分析，还有一些交叉业务的分析等等。这是我们可以提供的有关解决方案，当然我们也可以把数据放在传统数据仓库做一些校验等等。
