设计院、长途客运、民航、铁路、轮渡、公交公司、共享单车、机场、长途客运站、高速公路、客运港口、火车站、高铁站、地铁站的工作开展均能够获得交通管理领域的运营商大数据应用支持[3]。
2.1.2实例分析
以公交线路优化为例，运营商大数据应用需以运营商大数据能力作为优化的基础，分析对象为某市国家级产业开发区公交线网，由此对运营商手机数据进行充分整合，结合GPS数据、IC卡数据、公交线网数据，完成公交线网的优化方案制定。案例对象开发区拥有25条公交线路、345个公交站点、17处公交站场与始发站，以及12万人次的日均客运量、551km的公交线网双向总里程，开发区中心城区居住有60%的工作人口，“早进晚出”潮汐客流现象明显，现有公交线网则存在候车时间长、发车间隔大、出行时间长、部分线路绕行多等问题。
为合理应用运营商大数据，需首先进行手机信令数据采集，以此对运营商通信网络中手机用户活动情况进行分析;由此建设空间地理数据、GIS基础地图、运营商网络信号覆盖的相互映射关系，分析真实城市地理空间上手机用户的活动情况;结合建设的模型，即可采用模式识别算法、时空聚类算法开展进一步手机用户分析，并得到其群体活动特征指标;基于手机用户群体进行扩样，得到总体人口相关特征指标，如重点区域客流出行需求、人口与就业岗位分布等指标;对比及校核人口普查、问卷调查、手机数据分析结果等数据，获得修正成果数据;对比公交车IC/GPS数据（公交OD）与校核后的数据，获得公交出行与出行需求间的供需平衡关系;比对历年及逐月数据，通过多种算法与模型，得出的比对分析成果，如采用Fazzy c-Means聚类算法分析公交供需平衡。
通过合理应用运营商大数据及一系列针对性分析，最终确定了优化方案，包括支线优化方案、干线优化方案、快线优化方案。以快线优化方案为例，快线的平均站距、线路长度、非直线系数由此明确，分别为0.8～2km、15～30km、≤1.4，且需要同时实现50%以上的公交专用道覆盖率。基于具体优化方案，最终案例对9条线路进行了调整，新增线路6条，当地的交通拥堵问题由此得到有效改善，运营商大数据应用价值也得到了较好证明。
2.2运营商自身管理领域
2.2.1基本应用
运营商大数据同样能够较好服务于其自身管理领域，经营分析决策系统建设、用户画像系统建设、客户精准营销、客户满意度评估、征信/风险防控、对外精准营销服务等均属于其中典型。通过应用并行计算技术、分布式存储技术、分布式搜索引擎技术、网络爬虫技术，运营商大数据应用即可针对性构建用户画像，并以此了解用户各维度特征，运营商的目标客户细分、产品特点针对性调整、精准化推送实现均可由此获得有力支持。
2.2.2具体应用
以基于运营商大数据应用的用户画像系统建设为例，该系统需具备服务器数据采集功能、数据存储功能、网络爬虫功能、文本分析及数据建模分析功能、用户画像可视化功能，且同时具备高可靠、可扩展、海量数据存储特点。因此，具体设计由四部分组成，分别为数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、数据可视化模块，数据采集模块爱用Nutch分布式网络爬虫、Flume日志采集;数据存储模块采用Mysql关系型数据库、HBase分布式数据库、ElasticSearch分布式搜索引擎、HDFS分布式文件系统;数据分析模块采用HiveOnSpark統计分析、SparkMLlib数据挖掘;数据可视化模块由Html+CSS+Echarts前端、Spring+Mybatis后台组成。以数据分析模块为例，该模块的流程如图1所示，由此可更为直观了解运营商大数据应用。
在基于运营商大数据的用户画像系统具体应用中，系统可较好服务于用户画像与群体细分、用户广告营销分析、用户套餐营销，用户的个性化需求满足与运营商的发展均可获得有力支持，由此可见运营商大数据在这一应用场景中具备的较高应用价值。
结论
综上所述，运营商大数据的应用需关注多方面因素影响。在此基础上，本文涉及的典型应用场景、运营商的数据资源及优势、交通管理领域、运营商自身管理领域等内容，则提供了可行性较高的运营商大数据应用路径。为更好发挥运营商大数据优势，5G的快速发展影响应对、多场景应用探索的开展同样需要得到重点关注。
参考文献
[1]王学峰.电信运营商大数据在交通管理领域的应用探讨[J].交通世界，2019（22）：7-9+168.
[2]马晓凯.基于运营商大数据的互联网业务分析与应用探索[J].数字通信世界，2019（04）：148+187.
[3]姚黎强.大数据在运营商中的应用[J].电信工程技术与标准化，2018，31（09）：56-59.
作者简介：
阮宝江（1982-5），男，籍贯：江苏南京，汉族，学历：本科，工科学士学位，研究方向：运营商大数据的应用场景。
