隨著移動互聯網、物聯網和雲計算的快速發展，以及視頻監控、智能終端和應用商店的快速普及，全球數據量呈爆炸式增長。在這種背景下，電信運營商在網絡無止境擴張的同時，面臨著“增而不增收”的困境；而壹些采用“數據驅動決策”模式的公司，生產率可以提高5% ~ 6%。因此，有必要深入研究大數據時代的挑戰、價值和務實的應對策略。
1大數據時代的基本特征
據統計，2010年互聯網產生的數據比以往所有年份的總和還多。而且不僅僅是數據量的激增，還有數據結構的演變。Gartner預測，2012年，文檔、表格、網頁、音頻、圖像、視頻等半結構化和非結構化數據將占全球網絡數據的85%左右。而且整個網絡架構將面臨革命性的變化。由此，所謂的大數據時代已經到來！
對於大數據時代，壹般認為有以下四個特征，稱之為“四V”特征:
(1)成交量大。數據量級已經從TB(1012字節)發展到PB甚至ZB，可以稱得上海量、巨大甚至過度。
(2)變量類型。數據的類型很多，越來越多的是網頁、圖片、視頻、圖像、位置信息等半結構化和非結構化的數據信息。
(3)速度快。數據流往往是高速實時數據流，往往需要快速連續的實時處理；處理工具也在快速進化，可能會涉及到軟件工程和人工智能。
(4)高值高低密度。以視頻安防監控為例，在連續的監控流中，價值大的數據流可能只有壹兩秒；在360°全方位視頻監控的“死角”，最有價值的圖像信息可能被挖掘出來。
大數據時代的兩大挑戰
(1)運營商的帶寬能力和對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道泄壓和“雲-管-端”有效設備也面臨新的挑戰。
(2)大數據的“四V”特征帶來數據存儲、傳輸、分析和處理的本質變化。數據的快速增長對存儲技術提出了挑戰。同時需要高速的信息傳輸能力和低密度有價值數據的快速分析處理能力的支持。
(3)在海量數據的洪流中，在線對話和在線交易活動與日俱增，其安全威脅更加嚴峻；而且黑客的組織能力、工具、作案手法、隱蔽性都是靠上壹層樓，APT(高級持續性威脅)就是典型。
(4)通過對大數據環境下用戶數據的深入分析，很容易了解用戶行為和偏好，甚至企業用戶的商業秘密，必須充分重視個人隱私問題。
(5)大數據時代的基本特征決定了其在技術和商業模式上具有巨大的創新空間，這將對可持續發展起到關鍵作用。
(6)大數據時代的基本特征和安全挑戰，對政府制定規則和監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3大數據帶來的價值
(1)利用大數據的特點和雲計算等有效工具，深度挖掘流量和數據的價值，可以幫助運營商實施流量經營，降低管道風險，發揚“雲-管-端”智能管道的力量。
(2)在多業務環境下，掌握用戶體驗效果尤為重要。可以從海量用戶數據中深度分析挖掘用戶的行為習慣和消費愛好，從而實施精準營銷和網絡優化，掌控數據增值的“金鑰匙”。
(3)掌握大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支持，並應用於企業的日常運營、維護和戰略轉型，已成為企業保持可持續發展和競爭優勢的迫切任務和重要途徑。
(4)充分利用大數據的分析和挖掘，有助於發現隱蔽性極強的APT等安全威脅，幫助信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效方法。
(5)通過對公共大數據的分析、挖掘和利用，可以減少造假和錯誤數據帶來的負面影響，追回偷稅漏稅，激發公共機構的生產力，幫助政府節省開支。例如，英國政府通過這種方式節省了大約330億英鎊/年。
大數據時代的4種應對策略
(1)大數據時代，要以智能創新的理念融合大數據和雲計算，在大數據洪流中提升知識價值的洞察力，實施高效的實時個性化運營，建立有效的增值商業模式，確保應對APT等新型安全威脅。
(2)電信運營商轉型中，流量經營成為* * *學問，即以智能管道和聚合平臺為基礎，以擴大流量規模、提升流量水平、豐富流量內涵為基本業務方向，以釋放流量價值為基本目標。可以看出，大數據和雲計算的深度融合非常符合這個流量經營目標。事實上，壹些運營商已經使用大數據Hadoop雲工具對網絡中的用戶數據進行管理和分析，為日常運維、制定市場策略提供有效支撐。
(3)根據大數據時代的基本特征，加強全方位創新。IT巨頭，包括IBM、EMC、惠普、微軟等。，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，在數據泛濫的大潮中尋找新的立足點。人工智能、機器學習等新技術的創新應用開始顯現效益。
(4)將大數據時代的全方位創新工作與智慧城市發展緊密結合。借助移動互聯網、大數據和雲計算的融合、智能運營管道，構建智能平臺，優化城市資源配置，邁向真正的智慧城市。
(5)以創新的大數據處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的主要特點是單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊通道不確定。同時，APT攻擊壹旦成功，會潛伏很長時間，攻擊時間具有持續性。目前的全流程審計方案具有很強的實時檢測能力和追溯能力，能夠將安全人員的分析能力和計算機的存儲計算能力結合起來，是壹個比較完整的解決方案。