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Top100-电信场景下借助Spark进行信令数据实时营销-田毅
全 球 软 件 案 例 研 究 峰 会
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电信场景下借助Spark进行信令
数据实时营销
About Me
• 田毅
• Spark社区Contributor
• 北京SparkMeetup 的发起人
• 主要关注SparkSQL与Spark Streaming
目录
• 信令数据实时营销
• 为什么使用Spark
• 系统设计和实现
• 使用Spark 的建议
信令数据实时营销
电信场景中适合使用流计算的业务
实时营销 实时服务 实时监控
应 p 营业厅营销信息定制化推荐 p 四网协同 p 热点区域用户监控(如景区等 )
用 p 电子营业厅营销信息推送 p 渠道协同 p 关键业务指标监控
场 p 特定场景WLAN营销 ,如新开卡用户、 p 营业厅客户体验提升 p 量化薪酬
校园新生等 p 流量、资费等个性化提醒 p 竞争对手分析
景 p 终端在线营销 p 灾区用户识别 ,协助救灾 p 营销活动过程监控与效果评估
p 商城、演唱会现场推送合作商户营销信息
p 漫游用户天气、出行信息提醒 p 客服中心ACD队列、服务水平、投诉监控
处 p 如信令等实时、海量数据的采集预处理 Ø适合流式处理的场景 :
p 业务系统实时日志分析 • 针对高频度的事件流
理 • 每个独立的事件都需要处理和分析
对 • 高聚合度 ,以至于数据的体积会大量的减少
Ø不适合流处理的场景 :
象 • 频繁的持久层修改
• 在分析进行的同时 ,可能会去做某些结果的查询
电信场景中适合使用流计算的场景
实 即时位置营销
时
营 获取日志进行个性化推荐
销
助力业务发展
实
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