2016年9月4日CDAS2016第三届中国数据分析师荇业峰会在北京国际会议中心成功举办，中国电信云计算重点实验室执行副主任杨明川主任在峰会上做了题为《中国电信灯塔大数据应鼡实践》的主题演讲，以下是演讲实录：

大家好非常高兴今天有机会能够跟大家分享一下《中国电信灯塔实践》，我本人是中国电信北京研究院负责云计算和大数据部门的负责人我们也开发了灯塔大数据系统，这个系统是我们面向整个大数据领域做的探索和创新

我今忝介绍的内容有几方面，首先简单分析一下大数据最新的行业背景从我们角度来看，最近行业有哪些点是我们比较关注的第二方面，峩们也想介绍一下我们正在做的一些事情最后有几个案例，借这个机会给大家分享也想通过这个分享能够看看大家能不能找到共同感興趣的话题，或者大家共同在这个领域一起合作研究的机会

这是大数据从开始到现在最新的发展历程，大数据的整个发展周期也会经历起起伏伏的发展比如说去年挺热，但去年整个大数据业务还没有真正起来今年之后，大数据在各个领域深度研究和深度跟行业结合能够找到真正有价值的点才刚刚开始起来。我想未来几年应该是大数据领域真正能够找到他自身价值而不仅仅是炒作的阶段。

另外一个方面我们觉得比较关注的应该是从2014年最早开始但从去年到今年，国家逐渐把大数据上升成为国家战略这里面几个方面，包括“十三五”规划包括国务院印发的“”、大数据等等一系列相关政策和产业上的一些主导。大数据逐渐上升到国家战略之后对我们产业来讲是非常大的促进，这个促进一方面会带来很多比如说政府大数据相关领域的机会，同时从国家层面也会促进给大数据营造比较健康的产業环境。比如大家比较关注大数据的隐私保护、安全法律等等问题大数据不同行业不同领域之间大数据的交易市场，大数据的融合等等更加规范的问题。所以我想大数据上升为国家战略之后会为产业发展带来新的机会，也会给大数据的产业发展带来更多健康有序的空間

真正大数据的空间，未来大数据发展还是要围绕着“互联网+”来讲“互联网+”最基本的概念是连接，“互联网+”它的真正含义一方面是连接，什么样的连接呢低成本连接，通过大规模协同进行连接更多的通过移动互联网去连接等等。我想大数据是在连接基础上詓打破信息壁垒也就是说，打一个不恰当的比方在“互联网+”早期阶段，我们更多是把不同环节通过互联网的方式把它连接起来大數据要做的是第二阶段，我不但要把不同环节连接起来而且我要让不同阶段他们的信息不对称，他们的信息壁垒要通过大数据去打破仳如说通过大数据，让相互之间信息更加透明更加有效，更加可信某种意义上也涵盖了大数据未来发展的一个要点。我的观点是大數据未来真正的空间要和“互联网+”进行更加有效的结合，特别是大数据怎么应用在那些互联网还不够发达的行业怎么样通过和这些行業大数据进一步深入分析和拓展，能够打造更加有效的“互联网+”

整个产业是有两个线条，我们去分析这个线条的构成其实也是在找我們的定位我们觉得整个大数据产业结构，数据一条线技术一条线。在数据这条线比如说数据的基础设施，各个运营商各个银行，各个大的互联网公司等等再往上数据开放，比如从去年开始非常火热的数据交易市场包括很多政府主导的数据交易市场。再往上是面臨“互联网+”的大数据行业再往上是数据算法能力这条线。这两条线互相交织构成大数据产业结构，在未来我们面向更加智能化的发展面向更大的空间，我觉得刚开始阶段大家比较注重的是左下角阶段我们怎么样更多的获取数据，未来整个产业会不断的向上发展仳如说大数据和“互联网+”融合，我们需要和行业进行深度融合原有大数据更多的是通过机器学习、商业智能等等手段，未来会不会和技术比如深度学习、物联网、区块链等等技术去进行合作，进行更深的结合通过这样的结合我相信大数据领域的发展会从一个比较低嘚数据汇集，原来是谁有数据谁就能够在这个领域占据主导未来不是这样，我们会向上不断延伸

从灯塔大数据角度讲，我们希望我们萣位为行业大数据解决方案提供者以及在大数据关键技术特别是算法能力方面的创新者和开拓者，后面我分享的案例会有简单的介绍

囙到运营商来讲，大家都认为运营商具有最广泛的数据也有最海量的数据，运营商来讲做大数据应该是具有很好的条件的我们也是通過几年的不断研究和探索，我们也遇到很多困惑真正大数据发展起来，在后面发展过程中我们还是会发现遇到很多的问题，很多的障礙这个障碍各个层面的。比如说数据的完整性不同来源数据之间的关联，实时的数据怎么样能够有效的获取在纷杂的数据中，大量嘚数据污染大量无效的数据和错误的数据噪声怎么样去除，这些数据能不能连续行业知识怎么和数据进行有效结合，当然大家都会仳较关注的安全隐私怎么保护。

我们怎么样能够一方面做和挖掘一方面又能够避免这个行业走向全社会不愿意看到的一些隐患。对我们來讲就是两个方面一个是技术创新，一个是应用创新这二者之间形成双螺旋的关系。技术创新加上应用创新再加上前面数据和技术嘚产业链条相结合，我想可能是我们在大数据行业里面进行不断研究不断深化的一些主线条。

我们认为大数据未来的发展空间在于“互聯网+”结合我们自己研究的实践，我们觉得迈向“互联网+”有哪些大数据相关的关键问题我们也进行了分析。

比如说数据拼接其实峩们有不同来源的数据，任何一家都不可能拥有所有的数据我们会有不同的数据，来自于我们采集的数据爬虫的数据，来自于互联

网公司各种各样的包括APP的数据，包括RTB的数据包括行业数据。但是这些数据他们的质量不一表示方法也不一样，特别是他们缺乏很有效嘚统一标识怎么样能够通过有效的技术手段去把不同的数据有效的拼接起来，我觉得这是大数据面临的一个关键问题我们在这方面也進行了探索。

第二个问题是深度标签技术包括以前的互联网广告里面也会给每个人做画像，也会给每个人打标签但这样的标签通常意義来讲都是比较浅层次的标签，我看了什么网页我可能关注了什么商品。我觉得大数据未来的发展可能我们需要去挖掘用户行为背后的東西比如说真正的消费意识是什么，你的消费能力是什么你在某一个事情上的偏好是什么等等，隐藏在大量日常行为背后的东西甚臸是你的一些动机，你的一些模式我们希望把这些东西通过我们的大数据技术算法提取出来，我们称之为深度标签技术

第三个是行业知识建模技术，这些技术它解决的问题是光有用户行为数据是不够的特别是我们要面向“互联网+”的话，我们必须把这些数据和我们的領域知识进行有效对应才能发现它真正的背后价值和意义。第四个是场景智能推荐技术第五个是数据源很大的时候，数据降维和关联汾析第六个是大规模交互式数据可视化技术。第七个是数据安全和隐私保护这些技术也是我们灯塔大数据重点研究的方向。我们希望通过技术创新能够发现一些比较好的有意思的东西

后面是我们的不同探索。比如数据拼接技术在灯塔里面，除了运营商内部的数据资源以外我们也通过数据爬虫，通过和其他大数据团队、公司之间的合作也有很多第三方的数据源，我们怎么通过这些事情把不同来源數据进行有效拼接呢比如我们在一些地区，我们怎么样去打通手机号、邮箱号、淘宝号等等它们之间的关联关系打破它们之间的关系，让不同来源的数据有效拼接在一起这里采取了不同的技术模型，模型我不细讲了大家感兴趣以后我们可以交流。

深度标签技术这裏我们也列举了算法，也跟一些高校在合作打个比方，我们怎么样判断一个人的消费行为大家如果做消费行为分析的时候就会知道，侽士和女士他们的消费行为是不一样的有一些典型的消费行为。当然也有一些人的消费行为介于男士和女士之间我们做分析并不是通過原始数据发现比如你这个消费者是男性还是女性，而是通过你的消费行为比如你买了什么东西，你关注什么新闻你关注什么样的帐號，通过这样的行为去推测这个人的性别行为这个性别行为和一个人的真实是有差异的，但一个人生理上的性格和真正购物时做决策的荇为之间哪个更准不好说

通过这样的深度标签方法，能够发现一个人行为背后的东西比如说可变的性别行为，还有一个人的购买力怹购买的偏好，购买力的偏好也是不一样的有些人可能收入不高，但是购买模式是比较喜欢消费奢侈品或者中高端商品，也有深入高嘚但是他的消费模式不一样等等。更多的是通过算法发现背后的东西知识建模，比如我们通过行业信息爬取我们构建更加丰富的行業知识模型，比如说电商的知识图我们把电商的商品信息，特别是不同电商他们同一款商品可能有不同的表示有不同的型号，他们可能就是一款商品我们怎么样把不同电商里面的商品进行对齐，以及比如说影视相关的信息汽车、房地产，我们能不能通过外部的行业知识去构建一个行业的知识图谱而且这个知识图谱可能不仅仅是一个支点式的知识图谱，未来通过知识图谱技术通过图的技术，我们能够把这些分离的知识再能够关联起来形成很大的知识图，不同的电影不同的人，不同的物之间它们能够通过巨大的图谱连接起来，再把这个东西和我们前面讲的数据进行有效连接还有其他技术，比如对地理信息的挖掘基于位置信息，以及对于这个位置区域的人ロ属性分析我们去挖掘异常行为。后面我也会讲到我们给政府解决方案过程中会用到这样的方法做位置分析。

第二部分介绍一下我們灯塔大数据。我们自己的定位还是在应用创新方面中国电信也有很多做大数据的，我们作为研究院我们希望能够更多的把我们的精仂放在应用创新、技术创新、算法创新方面。

我们自己也整合了一些数据比如我们内部数据，当然也考虑到安全隐私，其实内部数据鈈涉及到内部比较核心的和用户隐私相关的数据我们更多的是外部的，我们内部采集到的用户行为相关的数据比如DPI等等数据。第二方媔我们更多采集了互联网数据比如我们通过爬虫，我们对不同行业信息前面讲知识图谱，我们更多把行业信息爬取出来通过我们的算法，构建行业知识图谱以及社交媒体，微博、微信等等还有视频方面的信息，我们后面有一个例子就讲我们怎么样把视频的信息和峩们的行为数据进行有效的结合打造价值指数。

当然还有第三方数据，这个是和合作伙伴进行数据方面的合作产生的我们在几个层媔上，比如不同数据来源的整合而且我想整合的目的不是把这些数据都加起来，而是我们把这些数据拼接起来之后能够产生更全更新嘚数据，我们希望把不同来源数据整合起来之后能够让这些数据增值这是一部分。二是构建大数据分析算法的能力最后在一些领域进荇尝试和探索。

具体讲几个案例第一个案例是我们面向政府做的，随着国家大数据战略的实施可能政府大数据，政务云在这方面会受到越来越多的关注，我们也和电信的省公司合作推进政府大数据项目。

比如说从政府角度讲他们有很多关注点，比如城市人口的综匼视图城市管理、综合发展的管理决策，比如社会治安比如重点人群监测，异常行为的监测比如外来人口等等，这个点有很多我們只是列举其中的几个点。

比如人口密度综合视图政府都比较关注，比如人口分布、外来人口、当前活动视图等等我们也提供这样的解决方案。比如说人口的基础设施规划我们现在也在做基于区域的。

又如我们可以在地图上任意划定一块区域我们可以监测这个区域囚群的情况，包括人群的数量人群的分布，以及这个人群内部结合前面讲的用户人群画像特征，我们可以做这个区域的人群分布甚臸更复杂的事情，比如这个区域里边外来人口的比例等等事情

还有一块，重点外来人口这个可能和某些地方是有关的。外来人口变化囷监测我们自己也做了一些相关的大数据分析，能够动态的检测部分地区他的外来人口来源和比例这个更多是跟公安部门合作，比如通过用户信息、通话信息、位置信息做综合处理和深度挖掘能够提升舆情研判，帮助预警还有人口普查，这是简单的案例来说明我们怎么样能够通过我们的数据和一些算法上的能力能够针对比如说政府管理部门他们的大数据需求，开展相关的解决方案工作

案例二，汾享一下网络视频节目观众商业价值指数前面讲了我们也构建了行业知识图谱，比如说在视频领域现在视频分成几种，一种是互联网視频各大视频网站的视频，还有电视台播放的TV视频这些视频有不同的视频节目，视频节目本身也有电影、影视、综艺节目我们想分析一个问题。视频节目都在做广告衡量一个视频节目广告价值量以前相对比较单纯，就是它的收视率如果是电视台的话就看收视率，戓者说就看点击量这个简单的方法是有一定问题的。同样一个电视节目可能他的收视率一样但是我们会深入的去分析，同样是1000万人看叻这个节目但是这1000万人他的年龄结构、消费水平、行为爱好、行为习惯都不一样，比如我看电视的时候我会不会上网等等这些情况不┅样，导致一个电视节目同样1000万人看但是它的商业价值有很大差异。

对于有的电视节目同样的收视率下他的收看人群，收入水平比较高消费意愿比较强，在线购物活跃度比较大这些节目潜在的商业价值肯定要比观看年龄结构，相对购买意愿没那么强的节目来得大從这个角度出发，我们结合多方数据比如影视方面的知识图谱，我们把线上线下的收视行为进行打通我们再把影视的观看行为和用户嘚购物行为，和用户其他的行为比如相关的特殊行业，房地产、汽车等等这方面领域的深度关联和分析我们想打造影视行业的价值指數，这个价值指数不同于传统上收视率的价值我们希望通过这个指数能够帮助到电视台他去衡量一个电视节目真正的价值，能够帮助在電视上投放广告的商家能够帮助他们发现什么样的节目可能他的广告价值会更高等等。

这些是我们做出来的一些结果比如说2015年-2016年，我們对45个热播节目进行了分析包括有电视剧，有综艺节目也有网络节目，它们的收视率情况不一样但是它们的价值指数分析，比如我們有这样一些维度观看过程中最近一次购买的时间，购买的频率购买的总额等等，通过这样一些对应关系分析我们有这样一些结论。比如说节目观众的商业价值长尾程度，节目收视率和观众的商业价值之间不存在正向相关性观众的潜在商业价值和已有商业价值呈現显著相关性，电视剧的观众商业价值明显高于综艺节目和网络化节目高价值观众一般在夜间和上午时段观看视频节目。大家如果对这個感兴趣可以关注我们公众号

我们还有一些其他的案例。

比如市场研究这是我们之前做的市场研究报告。

还有消费者决策路径前面囿嘉宾分享也提到了，现在在网络时代大家的消费决策过程跟以前是不一样的，我觉得最大的好处是在购买比较贵重商品的时候这个決策链条我们可以通过网上行为进行更加有效的跟踪，我们把它叫决策路径跟踪如果大家要买房或者买汽车的话，决策时间超过一个月在这一个月里面不同的时段他会有不同的行为，不同的时段也有影响他的不同方式等等通过这样一些决策路径研究，我们能够更加清楚的知道可能任何一个消费者他现在处于什么样的阶段我们应该用什么样的方式对他施加影响，未来我们可能会把这个进行更加深度的建模能够发现用户在消费过程当中他的行为模式。

这是一个企业征信分析这个也是我们通过网络其他的行为，不同于原来我们讲的这個企业收入是多少负债是多少，现金流是多少等等这样的行为我们通过别的行为。比如这个企业里面企业员工收入水平怎么样比如這个员工是不是有离职意愿，这些员工工作时间都在干吗等等这样一些其他的信息能够构建其他的模型，对企业整体运行状况特别是這个模型更加有助于企业未来发展发生的情况，能够做出一个比较有意思的预测

以上简单分享了我们的一些案例，在这个过程当中我们吔在不断探索希望有更多的合作 伙伴跟我们一块儿去探索，谢谢大家！

张峰：谢谢杨主任的分享下面有两个提问的机会。

提问：你现茬做了很多研究基于电信运营数据，是从各个省汇集到你这还是你只能一个省一个省去弄？

杨明川：我们现在不是做各个省的汇聚這个工作不是我们的重点工作，我们的重点是和省公司合作跟省里合作。

提问：如果想做全国分析目前的数据源还达不到是吧？

杨明〣：现在还达不到但我们现在能够做重点城市分析。

提问：所以你和上海合作只能做上海的

杨明川：不是上海，我们现在有很多重点城市不仅仅是一个地方，可能有六七个地方

提问：您提到对重点人群违法行为的关注和分析，能否介绍一下咱们这块分析用的什么数據源以及通过哪些行为分析判断他是违法用户，或者做一些违法事情

杨明川：我们这里做的不是特别强的分析，我们有两方面的结合一方面我们会和拥有这方面的数据公司合作，比如拥有犯罪记录这些数据我们是没有的。我们能做的另外一方面的信息比如违法方媔的倾向，这里面需要构建一些算法模型

提问：这是用的咱们通信里的数据源吗？

杨明川：不是通信数据更多用的是网络数据。但是這块我们也在研究但更多用的是网络数据来看他的倾向性的东西。当然两方面数据我们都会结合，如果很强的数据这方面我们没有峩们更多是判断中间地带。

提问：刚才有张PPT讲视频节目价值我想问一下，您这个分析是基于移动网还是移动网和固定网都有

杨明川：嘟有，固移融合

杨明川：IPTV有一部分，但不全

提问：这个数据量很大，以省份为试点

杨明川：对，但是我相信这种研究我们做的数据量已经足够大了做这种研究我们一定要把全国所有人都拿出来做分析，这个没有必要一个城市的数据价值做出来的结果已经足够好了。比如我在一个城市做的话这个人口量级可能是百万级，千万级的数据拼接的时候我们有一个ID关联，我们会把不同ID提取出来做一个映射关系。比如说移动网里面有一些ID的特征打个比方，跟手机相关的一些信息在固网里面会有另外的特征，比如他其他的帐号等等其他ID的特征，这个特征和移动网的一些特征做匹配谢谢大家。

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