工信部电信研究院大数据白皮书（2014年）
来源：PPV课大数据作者：工信部发布时间：2014-05-30 08:43:30
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战
大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统，经过大数据处理系统的分析挖掘，产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。
数据准备环节：在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL （Extracting，Transforming，Loading）过程。与以往数据分析相比，大数据的来源多种多样，包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，不仅数量庞大、格式不一，质量也良莠不齐。这就要求数据准备环节一方面要规范格式，便于后续存储管理，另一方面要在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、消除噪声。
数据存储与管理环节：当前全球数据量正以每年超过50%的速度增长，存储技术的成本和性能面临非常大的压力。大数据存储系统不仅需要以极低的成本存储海量数据，还要适应多样化的非结构化数据管理需求，具备数据格式上的可扩展性。
计算处理环节：需要根据处理的数据类型和分析目标，采用适当的算法模型，快速处理数据。海量数据处理要消耗大量的计算资源，对于传统单机或并行计算技术来说，速度、可扩展性和成本上都难以适应大数据计算分析的新需求。分而治之的分布式计算成为大数据的主流计算架构，但在一些特定场景下的实时性还需要大幅提升。
数据分析环节：数据分析环节需要从纷繁复杂的数据中发现规律提取新的知识，是大数据价值挖掘的关键。传统数据挖掘对象多是结构化、单一对象的小数据集，挖掘更侧重根据先验知识预先人工建立模型，然后依据既定模型进行分析。对于非结构化、多源异构的大数据集的分析，往往缺乏先验知识，很难建立显式的数学模型，这就需要发展更加智能的数据挖掘技术。
知识展现环节：在大数据服务于决策支撑场景下，以直观的方式将分析结果呈现给用户，是大数据分析的重要环节。如何让复杂的分析结果易于理解是主要挑战。在嵌入多业务中的闭环大数据应用中，一般是由机器根据算法直接应用分析结果而无需人工干预，这种场景下知识展现环节则不是必需的。
总的来看，大数据对数据准备环节和知识展现环节来说只是量的变化，并不需要根本性的变革。但
大数据对数据分析、计算和存储三个环节影响较大，需要对技术架构和算法进行重构，是当前和未来一段
时间大数据技术创新的焦点。下面简要分析上述3个环节面临的挑战及发展趋势。
(二)大数据存储、计算和分析技术是关键
1.大数据存储管理技术
数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。这要求底层硬件架构和文件系统
在性价比上要大大高于传统技术，并能够弹性扩展存储容量。但以往网络附着存储系统（NAS）和存储区域网络（SAN）等体系，存储和计算的物理设备分离，它们之间要通过网络接口连接，这导致在进行数据密集型计算（DataIntensive Computing）时I/O容易成为瓶颈。同时，传统的单机文件系统（如NTFS）
和网络文件系统（如NFS）要求一个文件系统的数据必须存储在一台物理机器上，且不提供数据冗余性，可扩展性、容错能力和并发读写能力难以满足大数据需求。
谷歌文件系统（GFS）和Hadoop的分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）奠
定了大数据存储技术的基础。与传统系统相比，GFS/HDFS将计算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在数据密集计算中易形成的I/O吞吐量的制约，同时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布式
架构，能达到较高的并发访问能力。存储架构的变化如图2所示。
当前随着应用范围不断扩展，GFS和HDFS也面临瓶颈。虽然GFS和HDFS在大文件的追加（Append）写入和读取时能够获得很高的性能，但随机访问（random access）、海量小文件的频繁写入性能较低，
因此其适用范围受限。业界当前和下一步的研究重点主要是在硬件上基于SSD等新型存储介质的存储体系架构，同时对现有分布式存储的文件系统进行改进，以提高随机访问、海量小文件存取等性能。
大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力。格式多样化是大数据的主要特征之一，这就要求大数据存储管理系统能够适应对各种非结构化数据进行高效管理的需求。数据库的一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition-Tolerance）不可能都达到最佳，在设计存储系统时，需要在C、A、P三者之间做出权衡。传统关系型数据库管理系统（RDBMS）以支持事务处理为主，采用了结构化数据表的管理方式，为满足强一致性（C）要求而牺牲了可用性（A）。
为大数据设计的新型数据管理技术，如谷歌Big Table和Hadoop HBase等非关系型数据库（NoSQL，Not only SQL），通过使用“键-值（Key-Value）”对、文件等非二维表的结构，具有很好的包容性，适应了非结构化数据多样化的特点。同时，这类NoSQL数据库主要面向分析型业务，一致性要求可以降低，只要保证最终一致性即可，给并发性能的提升让出了空间。谷歌公司在2012年披露的Spanner数据库，通过原子钟实现全局精确时钟同步，可在全球任意位置部署，系统规模可达到100万～1000万台机器。Spanner能够提供较强的一致性，还支持SQL接口，代表了数据管理技术的新方向。整体来看，未来大数据的存储管理技术将进一步把关系型数据库的操作便捷性特点和非关系型数据库灵活性的特点结合起来，研发新的融合型存储管理技术。
2.大数据并行计算技术
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的计算能力。与传统“数据简单、算法复杂”的高性能计算不同，大数据的计算是数据密集型计算，对计算单元和存储单元间的数据吞吐率要求极高，对性价比和扩展性的要求也非常高。传统依赖大型机和小型机的并行计算系统不仅成本高，数据吞吐量也难以满足大数据要求，同时靠提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等实现性能提升的纵向扩展（Scale Up）的方式也难以支撑平滑扩容。
谷歌在2004年公开的MapReduce分布式并行计算技术，是新型分布式计算技术的代表。一个MapReduce系统由廉价的通用服务器构成，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力（Scale Out），在成本和可扩展性上都有巨大的优势。谷歌的MapReduce是其内部网页索引、广告等核心系统的基础。之后出现的开源实现Apache Hadoop MapReduce是谷歌MapReduce的开源实现，目前已经成为目前应用最广泛的大数据计算软件平台。
MapReduce架构能够满足“先存储后处理”的离线批量计算（batch processing）需求，但也存在局限性，最大的问题是时延过大，难以适用于机器学习迭代、流处理等实时计算任务，也不适合针对大规模图
数据等特定数据结构的快速运算。
为此，业界在MapReduce基础上，提出了多种不同的并行计算技术路线，如图3所示。如Yahoo
提出的S4系统、Twitter的Storm系统是针对“边到达边计算”的实时流计算(Real time streaming process)框架，可在一个时间窗口上对数据流进行在线实时分析，已经在实时广告、微博等系统中得到应用。谷歌2010年公布的Dremel系统，是一种交互分析（Inter active Analysis）引擎，几秒钟就可完成PB（1PB=1015B）级数据查询操作。此外，还出现了将MapReduce内存化以提高实时性的Spark框架、针对大规模图数据
进行了优化的Pregel系统等等。
针对不同计算场景建立和维护不同计算平台的做法，硬件资源难以复用，管理运维也很不方便，研发适合多种计算模型的通用架构成为业界的普遍诉求。为此，ApacheHadoop社区在2013年10月发布的Hadoop2.0中推出了新一代的MapReduce架构。新架构的主要变化是将旧版本MapReduce中的任务调度和资源管理功能分离，形成一层与任务无关的资源管理层（YARN）。如图4所示，YARN对下负责物理资源的统一管理，对上可支持批处理、流处理、图计算等不同模型，为统一大数据平台的建立提供了新平台。基于新的统一资源管理层开发适应特定应用的计算模型，仍将是未来大数据计算技术发展的重点。
3.大数据分析技术
在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分（约占总数据量的1%）数值型数据得到了深入分析和挖掘（如回归、分类、聚类），大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析（如排序）。占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。
大数据分析技术的发展需要在两个方面取得突破，一是对体量庞大的结构化和半结构化数据进行高效率的深度分析，挖掘隐性知识，如从自然语言构成的文本网页中理解和识别语义、情感、意图等；二是对非结构化数据进行分析，将海量复杂多源的语音、图像和视频数据转化为机器可识别的、具有明确语义的信息，进而从中提取有用的知识。
目前的大数据分析主要有两条技术路线，一是凭借先验知识人工建立数学模型来分析数据，二是通过建立人工智能系统，使用大量样本数据进行训练，让机器代替人工获得从数据中提取知识的能力。由于占大数据主要部分的非结构化数据，往往模式不明且多变，因此难以靠人工建立数学模型去挖掘深藏其中的知识。
通过人工智能和机器学习技术分析大数据，被业界认为具有很好的前景。2006年谷歌等公司的科学家根据人脑认知过程的分层特性，提出增加人工神经网络层数和神经元节点数量，加大机器学习的规模，构建深度神经网络，可提高训练效果，并在后续试验中得到证实。这一事件引起工业界和学术界高度关注，使得神经网络技术重新成为数据分析技术的热点。目前，基于深度神经网络的机器学习技术已经在语音识别和图像识别方面取得了很好的效果。但未来深度学习要在大数据分析上广泛应用，还有大量理论和工程问题需要解决，主要包括模型的迁移适应能力，以及超大规模神经网络的工程实现等。
(三)大数据技术创新呈现“原创-开源-产品化”的阶梯格局
当前，国际上大数据技术创新方面形成了独特的“互联网公司原创——开源扩散——IT厂商产品化——其他企业使用”特点，如图5所示。
总结互联网企业在大数据技术创新方面的经验，如下几个方面值得关注：
第一，丰富的数据和强大的平台是大数据创新的基础条件。以谷歌为例，它的数据资源极为丰富，拥有全球网页索引库，掌握几十亿用户的搜索行为数据，建立了高分辨率的谷歌地图数据数据库，拥有2014谷歌+社交数据和YouTube海量视频数据。谷歌的基础设施也十分强大，在全球拥有36个超大型数据中心，上百万台服务器。从搜索、广告和推荐等成熟应用来看，大数据的应用效果并非立竿见影，其巨大的效益是在日积月累的微小进步中逐渐形成的。
第二，累积效益的获取，主要靠持续不断的技术迭代。互联网企业一直奉行敏捷开发、快速迭代的软件开发理念，往往在一两周内就能完成一个“规划、开发、测试、发布”的迭代周期。大型互联网企业通过这种长期持续“小步快跑”的研发方式，支撑了大数据应用效果的持续提升，建立了技术上的领先优势。
第三，技术和应用一体化组织，是快速迭代的保障。互联网企业之所以能够保持高效率的持续技术演进，其研发和应用一体化的组织方式是很重要的因素。与传统行业“应用者——解决方案提供商”分离的组织形态不同，互联网企业省去了解决方案供应商环节，可以迅速将需求转化为解决方案。谷歌、百度等大型互联网企业的研发人员占比一般都在50%～70%，远远高于其他类型的公司，这为技术开发提供了强大的后盾。
最后，大数据技术发展与开源运动的结合也成为大数据技术创新中的一个鲜明特点。领先企业进行前沿创新，创新成果通过开源得到不断完善并向全社会辐射，原创与开源相得益彰，在国际上形成了一套高效运转的研发产业化体系。开源模式让人们“不必重复发明轮子”，能够降低研发和采购成本，还能够启发新的创意，加快再创新步伐。特别是开源Apache Hadoop的大范围应用，大大加速了大数据应用进程，一大批互联网公司和传统IT企业都从这种技术扩散体系中受益。在此背景下，国内大数据技术研发也应该把自主创新和开源结合起来，以更加开放的心态融入到国际大数据技术创新潮流中去。
中国电信股份有限公司 2018年中期业绩公布 投资者简布会说辞(剪辑版本) 演讲者：杨杰先生，董事长兼首席执行官 幻灯片4：总体概况 女士们，先生们，大家下午好。非常高兴和大家见面并向大家介绍今年上半年发展的情况。 我们今天的介绍分为三个部分：首先，我来介绍公司的总体概况，然后请高同庆先生和朱敏女士分别介绍公司的业务表现和财务表现。 幻灯片5：重点 2018年上半年公司发展重点主要有以下五个方面： 一，收入增幅高于行业，盈利能力不断提升； 二，生态合作融通互促，新兴业务发展加速； 三，移动业务发展强劲，流量经营成效显著； 四，网络优势稳步增强，创新融合拉动增长； 五，巩固优势应对挑战，卓越执行推动发展。 幻灯片6：收入利润增速加快 2018年上半年，公司经营收入完成1,930亿元。其中，服务收入完成1,776亿元，增幅7.0%；如果剔除新收入会计准则的影响，增幅达到8.5%。净利润实现136亿元，同比增长8.1%。 幻灯片7：转型战略引领收入和用户规模提升 公司从2016年实施转型升级战略，以迎接智能化、信息化的发展机遇。经过两年的努力，转型成效彰显。2016年以来，公司的服务收入增幅连续领先行业。2018年上半年公司的移动、4G、有线宽带用户净增创历史新高，分别为3,200万、3,500万和700万，进一步推动公司
的收入和规模双提升。 幻灯片8：五大生态规模迅速提升 业务生态化是公司转型升级战略的重要内容。2018年上半年，公司的五大生态圈持续迅速发展，收入结构进一步优化，用户规模快速提升。 收入方面，智能连接生态圈收入增长3.8%，实现了稳步的增长。智能应用生态圈包括智慧家庭、DICT、物联网和互联网金融这四个生态圈，合计收入增长24.8%，占总体服务收入的比重由去年的14.7%提高到17.5%，增量服务收入占比由去年40%提升到今年的53.4%。智能应用生态圈成为拉动公司收入增长的强劲动力。当然我们还有一个口径，叫转型业务收入占比，我们这个数字是超过50%，相当于把流量收入算作转型业务，那么总的比重已经超过50%，所以这些都是我们实施转型升级策略所取得的成效。 规模方面，智能连接生态圈和智能应用生态圈业务规模持续扩大，为公司长远发展夯实基础。移动用户达到2.82亿户，同比增长23%；4G用户达到2.17亿户，同比增长43%；有线宽带用户达到1.41亿户，同比增长10%；FTTH达到1.34亿户，同比增长14%；天翼高清用户总数达到9,830万，同比增长36%；DICT收入实现258亿元，同比增长24%；物联网连接近7,500万，增长1.65倍；互联网金融月均活跃用户超过3,700万户，增长34%。 幻灯片9：网络智能化提升网络优势 推进网络智能化，持续保持网络能力优势。上半年，公司在4G、光网、物联网、IDC等领域的网络能力优势不断增强： 4G基站数量达到120万站套，覆盖98%人口，网络利用率36%，所以从整个网络能力来讲，有充裕的容量支撑大流量业务规模发展。 光网方面，城镇家庭FTTH覆盖率达到96%。在170多个城市按需部署千兆宽带，IP城域网、骨干网带宽分别达到500Tbps和170Tbps，保持行业领先优势。根据工信部上半年测评结果，公司在手机上网、固定宽带上网满意度行业第一，网络质量也获得用户高度认可。 公司已基本形成了全系列高、中、低全速率物联网架构，进一步完善了网络型高品质IDC集群。公司持续推进CTNet 2025网络重构，积极发展SDN 和NFV网络新技术，持续推进网络云化和智能化演进，打造一体化的高速、泛在、智能网络，以满足市场需求。 幻灯片10：优化投资结构提升投资效率 公司坚持精准投资，严控投资规模，不断提升投资效率，优化投资结构，保持网络优势。2018
企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算
电信部门技术人员工作总结 (通用版) Work summary is to summarize, analyze and research the work in a certain period of time, affirm the achievements, find out the problems, and draw lessons from experience. ( 工作总结) 部门：_______________________ 姓名：_______________________ 日期：_______________________ 本文档文字可以自由修改
电信部门技术人员工作总结(通用版) 说明：本文适用于工作总结，工作总结是对一定时期内的工作加以总结，分析和研究，肯定成绩，找出问题，得出经验教训，明确下一步工作的方向，少走弯路，少犯错误，提高工作效益。下载后可直接打印使用。 时间一晃而过，弹指之间，2010年已接近尾声，过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的努力，在工作上取得一定的成果，但也存在诸多不足，回顾过去的一年，现将工作总结如下： 我是今年3月份来到电信工作，刚来的时候，被分到商务领航中心学习，正逢那时网吧安装全球眼视频监控，从那时接触网络视频监控，对他的结构就产生比较浓厚的兴趣，在通过师傅们的教导和自身的学习下，现在已清晰的了解了他的构造和组成。 在不断提升和学习技能的同时，也参与了项目管控工作，从以前跟着师傅学和做，感觉做工程并不是很困难，但是，当自己亲手去做一个项目时，才知道这其中的点点滴滴，不是一句两句可以说的清楚，就拿木材检查站视频监控这个项目来说吧，虽然
宁夏大学新华学院本科毕业论文 （2017届） 题目大数据时代信息技术在中 国电信公司的应用研究 系别经济与管理科学系 专业信息管理与信息系统 年级 2013级 学生学号 12013248654 学生姓名吴伟 指导教师万治清 2017 年 4 月 11 日
摘要 互联网的兴起加速大数据时代到来，电信运营商面临重大机遇。联网的快速发展, 计算机运算处理能力的日益强大, 云计算和数据中心的兴起, 促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术,获取其中蕴藏的巨大价值,这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。首先本文对目前中国电信公司信息技术的使用现状进行了分析;进而对中国电信信息技术应用中存在的问题进行总结;最后阐述了中国电信大数据应用方面的几点建议。为使中国电信可以在大数据时代下迎来更好更快的发展。 【关键词】：大数据，云计算，信息技术，电信运营商
Abstract The rise of the Internet to accelerate the arrival of large data era, telecom operators face a major opportunity. The rapid development of networking, the growing power of computing computing, the rise of cloud computing and data centers, the rapid arrival of large data age. How to make full use of large data technology, access to the huge value of which, which has become a major data era facing the main task. First of all, this paper analyzes the current situation of the use of information technology in China's telecom companies, and then summarizes the problems in the application of telecom information technology in China. Finally, it expounds some suggestions on the application of China Telecom's large data. In order to make China Telecom in the large data to be better and faster development. 【Key words】：large data，cloud computing，information technology，telecom operators
工信部公示宽带速率测试标准： 接入速率不等于体验 据悉，该标准是《宽带网络服务质量及评测方法》系列标准之一，由工信部电信研究院、中国电信、中国移动、中国联通等单位参与起草。《方法》规定了宽带接入速率的定义、测试设备要求、基准测试方法、替代测试方式等内容。适用于对普通家庭固定宽带用户进行速率测试，而不适用于企业专线等。 去年12月，DCCI互联网数据中心发布《中国宽带用户调查》报告，称中国绝大部分互联网用户用的都是“假宽带”，超过半数用户上网平均速度达不到标定速度，引发了关于宽带真实速率的争论。 通信行业专家、飞象网总裁项立刚认为，工信部牵头推出该行业标准文件更多是为了对行业进行规范和加强管理，有助于大家搞清楚目前中国宽带速率到底是怎样的水准。“该标准的出台可以看做是社会舆论推动行业发展的一个小案例，但没必要在这个上面过多解读。”项立刚说。 强调接入速率不等于用户体验 《方法》还明确强调，由于接入网只是网络中的一个组成部分，因此宽带接入速率并不等同于用户使用网络业务(如观看视频、下载文件等)时体验到的实际速率，即用户终端到业务服务器之间的速率。 xx表示： “工信部之所以再三强调，是因为现在大家对接入速率误解太大。其实接入速率不等于用户体验是一个需要普及的基本知识。受到服务器、骨干网、线路、接口等诸多环节的影响，用户端测试的宽带速率一般要低于运营商端口速率，体验到的速率也远远低于接入速率。方法出台后作为普通用户也有了一个明确的参照系，而不是按照自己的方法来检测。”
另据了解，此次测速方法主要是指下行方向的固定宽带接入速率，是从网络侧到用户侧方向，即平时用户浏览网页、视频、下载文件之类的操作（除了“上传文件”）。
电信运维部工作自我总结 转眼间我来到中国电信运维部宽带班工作已经三个月的时间。在这三个月的时间里， 自己学习到了很多有关宽带的知识。为了更好地完成工作，总结经验，扬长避短，提高自 己的业务技能，现将工作情况自我总结如下： 一、工作汇报 自200*年12月26日工作以来，我认真完成工作，努力学习，积极思考，工作能 力逐步提高。刚进入新的工作岗位时，为了配合adsl与端口的绑定工作，和百路达公司 的工作人员一起到用户端摸排用户机器的网卡mac地址。为了确保端口的正确无误，摸排 资料的准确，为将来端口的顺利绑定打下了坚实的基础。 紧接着又做了一部分资源上线的工作。包括模块局的建立和dslam设备的内连接 及外连接。这些工作使自己更加熟练的操作使用客服系统。而且对机房设备有了一定的了解，使自己对上层设备有了更加感官上的认识。 当郑州分公司搬到新的办公场所后，公司的内部办公网络交由我们维护。在为开 通每一个信息点时，使自己学习到了更多的网络知识，更加提高了自己的实际动手能力。 同时，为了确保每一个信息点的及时正常使用，使公司的各位领导及每一位同志尽快的在 新的办公环境中投入到工作中，我和班上的几位同事加班加点的完成了这项艰苦的任务。 在投入到新的办公环境后，我也开始了新的工作DD故障预处理。这项工作使自己 掌握了基本的adsl技术。可以处理大部分的用户端故障。为了解决一些外线班处理不了 的问题，自己和外线人员一起机房和用户端处理。在用户家，每一句话都代表着公司形象。所以，我在实际工作中，时时严格要求自己，做到谨小慎微。 此外，火车跑的快还靠车头带，由于刚参加工作，无论从业务能力，还是从思想 上都存在许多的不足。在这些方面我都得到了部门领导及本部门的老员工的正确引导和帮助，使我在工作能力提高，方向明确，态度端正。从而，对我的发展打下了良好的基础。 二、工作感想 踏入新的工作岗位后，经过三个月的锻炼，使自己对这份工作有了更多更深的认识。对于工作或者说事业，每个人都有不同的认识和感受，我也一样。对我而言，我通常 会从两个角度去把握自己的思想脉络。 首先是心态，套用米卢的一句话“态度决定一切”。有了正确的态度，才能运用 正确的方法，找到正确的方向，进而取得正确的结果。具体而言，我对工作的态度就是选
基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用 一、项目背景 国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。 国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。 移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是： 1.移动手机信令数据。2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。 2.移动手机LBS数据。百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对
关于下发业务开通流程的通知 各县分公司、市公司各部、室、营业部： 为提高对市场业务的响应速度和支撑力度，同时规范并实 时管控业务开通过程，保障业务顺利、及时开通，特制定本流程。 具体流程如下：
,
【流程说明及要求】 一、资源调查与方案制定阶段：（5个工作日内完成） （一）根据客户需求，业务部门接口人将填写完整的《业务资源需求调查单》（见附件一）发送到网发部客户响应岗，调查单中需要详细描述用户信息,包括业务性质,数量,资费政策,用户地址信息,用户联系人等，该网发部客户响应岗在一个工作日内将《资源需求调查单》转发至运维部业务响
应岗。 （二）运维部客户响应岗与资源管理人员和相关各专业主管对业务需求进行分析，确认现网资源是否可用，需要增加的设备类型数量和业务接入机房与线路接入点，在两个工作日内制定详细的接入技术方案，并反馈给网发部。目前我公司提供的业务类型主要有宽带、2M/10M/100M数字电路出租、VPN电路出租、语音业务、交换直连业务等，无法提供帧中继业务、基于MSAP技术的带宽型业务和低于2M速率的DDN专线业务。（三）网发部根据接入技术方案，制定投资分析报告，确定施工周期，如果符合公司规定的投资回报比，两个工作日内通知业务部门可以实施，不符合公司规定的，上报公司领导，经公司领导审批后，通知业务部门可以实施。 （四）业务部门结合网发部和运维部，根据接入技术方案，与用户确认接入实施方案，在实施方案中约定业务开通时间，项目实施负责人，业务联调方式。 二、业务开通实施阶段：（6个工作日内完成） （一）完成资源调查后，业务部门向网发部和运维部提交《XX市电信分公司业务开工单》，开始施工。 （二）需要新增设备和新建线路的，由网发部安排进行设备的定购和线路施工以及设备的安装；运维部通过电子运维系统安排运维部接入维护中心进行设备的调测，运维部网络操作中心进行相关数据的制作。（三）设备安装完成后，由网发部牵头，运维部配合，组织人员对线路和设备进行初步验收，符合使用条件的，开通业务，不符合使用条件的，在整治完成后，方可开通业务，业务量大的必须在用户投入正式运行前完成验收工作。 （四）完成业务开通后，及时通知业务部门，进行后续的维护和服务工作。 三、相关要求： 1、XX市电信分公司业务资源需求调查单中申请编说明： XXXcd-jf-XXXX-01
大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？ 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情
（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
1、工信部电信研究院 电信研究院始建于上世纪50年代中期，前身为邮电部邮电科学研究院。多年来，电信研究院承担了大量国家和行业的重大研究工作，在通信产业政策、电信技术标准、通信发展规划、产品测试认证等方面积累了丰富的经验，为我国通信产业发展做出过比较重要的贡献。 工业和信息化部成立以来，电信研究院立足发展，深化改革，充分发挥综合优势，成为国家信息通信研究领域最重要的支撑单位和工业和信息化部在综合政策领域主要的依托单位，从技术和政策、国际和国内、宏观和微观多层次支撑部重点工作。 电信研究院紧紧围绕“支撑政府、服务行业”的职责定位，秉承“厚德实学兴业致远”的文化理念，与时俱进，开拓创新，积极调整业务定位，拓展研究领域，提升科研水平，创新运营机制，努力续写科学发展的新篇章。 核心业务： 围绕“支撑政府服务行业”的职责定位，多年来不断提升科研能力，逐步形成了决策支撑、国家专项研发、监管支撑服务、测试认证、咨询服务五大核心业务体系。 坚持战略性、前瞻性和方向性研究，积极打造通信信息业和旗舰平台，从发展战略、技术标准、试验验证、知识产权、产业政策、监管支撑、行业信息、行业论坛八方面构建综合支撑平台。
2、中国移动设计院 中国移动通信集团设计院有限公司前身是邮电部设计院（创建于1952年）的一部分。1979年设立邮电部北京设计所 1990年更名为邮电部北京设计院，成为邮电部直属事业单位 1994年邮电部北京设计院在国家工商局注册，注册名称为中京邮电通信设计院1999年更名为信息产业部北京邮电设计院，成为信息产业部直属事业单位2000年10月设计院改制为企业，对外使用中京邮电通信设计院名称
大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
电信网络部主任岗位竞聘发言稿尊敬的各位领导，各位同事： 大家好! 感谢省公司推进县（市）分公司规范化管理试点工作，感谢廖总争取到规范化管理在xxxx电信试点，感谢竞聘，使我能有机会站在演讲席上，更感谢在场的各位给予我参与这次竞聘演讲的勇气和力量. 所以在此向各位真诚的道一声:谢谢! 我叫xxx，自20XX年大学毕业后就职于xxxx电信，我的工作经历是： 我竞聘的岗位是网络部主任。 今天，我参加公司的竞聘，很可能不会成功，但是我为什么能站在这个竞聘的演讲台上，是因为我参与所以我快乐，我享受这个过程。机会是靠自己去努力争取的，就好比广阔的市场是靠大家努力开创的，如果连竞聘的勇气都没有，那更不用说去开创市场了。我处在新老交替的年龄，前有前辈们座在这里：坚如磐石。后有年轻人在后面：奋力驱赶。无法越过磐石，却也要努力向前赶路。 8年以来，在电信这个大家庭里，通过前辈们和同龄人的帮助，我成长了不少，其间我不仅积累了许多专业的知识，并且学到了很多人情世故，却始终无法玩转世故，因为我不是一个合格的专业演员，只会按照自己的价值观说话和做
事。前辈们人性的光辉是我一生也无法学尽的财富，我感谢你们。 今天，我竞聘的岗位虽然是网络部主任，但我却想复述一遍我在市场部几个月的工作体会。我认为我们的工作有以下几点不足，不当之处，请各位领导和同事批评指正： 1、营销渠道面宽点少，没有形成与县委、县政府及各部、委、局、办、乡、镇沟通的常态机制，与竞争对手相比没有相对优势，当然这也许是因为营销资源不够。 2、合作伙伴的积极性和主动性还没有完全发挥出来，基本依赖县局自有员工的帮扶和领导的鞭策，当然这也许是因为激励不如竞争对手丰厚。 3、客户接触点人员的服务意识和服务态度还有待于提高，当然这也许有很多原因，此处省略200字。 所以我认为当前急需从三个方面着手改善： 第一、开拓发展。小平同志曾经说过：“发展才是硬道理。”，只有发展我们才能多拿钱，我们要从发展入手，拓宽销售渠道，加大宣传力度。首先，xxxx分公司县城有1个自有营业厅和2家合作营业厅及康洪1家核心代理商，乡镇有16家合作营业厅。由于他们分别座落在每个地方的中心位置，地理位置非常优越，所以要通过他们加大对各乡镇及周边农村的宣传，逐步完成各乡镇合作厅的村级代办，使我们的业务真正的进入到每一村、每一户，真正做到家喻户晓。
政府、运营商 到会单位：工信部科技司、电信研究院 一、GSM900/1800 双频段数字蜂窝移动台 核准频率范围： Tx：885～915MHz/1710～1785MHz Rx：930～960MHz/1805～1880MHz 说明： 1800MHz移动台传导杂散发射值： 1.710～1.755GHz≤-36dBm 1.755～1 2.75GHz≤-30dBm 二、GSM900/1800 双频段数字蜂窝基站. 核准频率范围： Tx:：930～960MHz/1805～1880MHz Rx:：885～915MHz/1710～1785MHz 说明：1800MHz基站传导杂散发射限值： 1805～1850MHz ≤-36dBm/30/100kHz 1852～1855MHz ≤-30dBm/30kHz 1855～1860MHz ≤-30dBm/100kHz 1860～1870MHz ≤-30dBm/300kHz 1870～1880MHz ≤-30dBm/1MHz 1880～12.75GHz ≤-30dBm/3MHz 1710～1755MHz ≤-98dBm/100kHz 三、GSM直放机 核准频率范围： 下行：930～960MHz/1805～1880MHz 上行：885～915MHz/1710～1785MHz 说明： 上行885～909MHz、909～915MHz； 下行930～954MHz、954～960MHz分别测试。 其带外也是分别指885～909MHz、909～915MHz；930～954MHz、954～960MHz的带外。 四、800MHz CDMA数字蜂窝移动台 准频率范围： Tx：825～835MHz Rx：870～880MHz 五、800MHz CDMA数字蜂窝基站 核准频率范围： Tx：870～880MHz
企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据 4V 特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C处理速度快D数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop 包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（ AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（ BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、H DFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ ABC） A理论 B、推演 C、模拟 D、计算 第二套题 1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域？（多选）（ ABC ） A、B 域 B、O 域 C、M 域 D、R 域 2、以下哪些是运营商大数据应用痛点？（多选）（ABCD
网络工程师 一、单选题 1、目前天翼3G网络技术采用什么技术，共享的峰值速率体验为多少？（ B ） B、EVDOREV.A技术，下行3.1mbps，上行1.8mbps 2、用来扫频的常用仪表是扫频仪，用来测经纬度的仪表为指南针。（Ａ） Ａ、错误 ３、ＲＩＰ路由协议可支持的最大路径Ｈｏｐ是（ B ） B、15 4、下列关于天翼CDMA网络的优势说法正确的（ C ) C、隐蔽性好，保密性好，很难被盗打，但通话质量差 5、以下哪些内容是路由信息中所不包含的（ C ） C、源地址 ６、当路由接收的ＩＰ报文的ＭＩＵ大于该路由器的最大ＭＩＵ是，采取的策略是（Ａ） Ａ、将该分组分片
７、不属于影响无线信号传播的因素（ B ) D、天气状况 B、基站设备故障 8、无线电波的频率越高，路径损耗越小。（ B ） B、错误 9、中国电信什么时候正式接手运营CDMA网络（ D ） D、2008年10月 10、测量基站天线方位角的仪表是（ A ） A、指南针（罗盘） 11、那种情况下，数据报文的源IP和目的IP地址是确定的主机地址（ A ) A、单播 12某个用户使用PPPOE拨号上网，发现出现691错误，请帮助分析可能是何种原因（ C ) C、输入的用户名密码不对 13、RIP协议适用于基于IP的（ C ）
C、中小型网络 14、OSPF是一种（ B ) B、链路状态路由协议 15、CDMA移动通信系统采用的扩频技术是（ C ） C、直序扩频 16、已知一台计算机A的IP地址为132.121.100.1，子网掩码为“255.255.0.0”，则这台计算机属于（ D ） D、B类网 17、下列有关缺省路由的说法正确的是（ B ） B、缺省路由的目的地址和掩码分别为：0000和0000 18、中国电信LTE FDD 15M下行峰值理论速率是（ A ） A、110Mps 19、我们常说手机的发射功率是23dBm，也就是（ B )W瓦 B、0.2 20、DNS的作用是（ A ）
电信服务部员工个人总结 一、勤奋学习，与时俱进 理论是行动的先导。作为电信基层服务人员，我深刻体会到理论学习不仅是任务，而且是一种责任，更是一种境界。一年来我坚持勤奋学习，努力提高理论水平，强化思维能力，注重用理论联系实际，用实践来锻炼自己。 1、注重克服思想上的“惰”性。坚持按制度，按计划进行理论学习。首先不把理论学习视为“软指标”和额外负担，自觉参加每季度的党课集中学习;其次是按自己的学习计划，坚持个人自学，发扬“钉子”精神，挤时间学，正确处理工作与学习的矛盾，不因工作忙而忽视学习，不因任务重而放松学习。中国教育文摘 .zongjie. 2、注重理论联系实际。在工作中用理论来指导解决实践，学习目的再于应用，以理论的指导，不断提高了分析问题和解决问题的能力，增强了工作中的原则性、系统性、预见性和创造性。到公司三年来，我注重把理论转化为自己的科学思维方法，转化为对实际工作的正确把握，转化为指导工作的思路办法，积极研究新情况，解决新问题，走出新路子，克服因循守旧的思想，力戒“经验主义”，拓展思维。 二、立足本职，爱岗敬业
作为客服人员，我始终坚持“把简单的事做好就是不简单”。工作中认真对待每一件事，每当遇到繁杂琐事，总是积极、努力的去做;当同事遇到困难需要替班时，能毫无怨言地放弃休息时间，坚决服从公司的安排，全身心的投入到替班工作中去;每当公司要开展新的业务时，自己总是对新业务做到全面、详细的了解、掌握，只有这样才能更好的回答顾客的询问，才能使公司的新业务全面、深入的开展起来。 一年来，为了能积极贯彻局党委提出的“顾客至上，服务第一”的工作思路，使自己更好地为客户服务，我一边向公司的老同志虚心请教，努力学习和借鉴她们的工作经验，一边严格要求自己，对顾客提出的咨询，做到详细的解答;对顾客反映的问题，自己能解决的就积极、稳妥的给予解决，对自己不能解决的问题，积极向上级如实反映，争取尽快给顾客做以回复;对顾客提出的问题和解决与否，做到登记详细，天天查阅，发现问题及时解决，有效杜绝了错忘漏的发生。 以上是自己对全年工作的总结，但自己深知还存在一些不足之处，离上级的要求还有差距， 一是工作经验欠缺，实际工作中存在漏洞。 二是工作创新不够。 三是工作中有急躁情绪，有时急于求成。在下步工作中，要加以克服和改进。 中国电信员工年终工作总结
总结范本：_________电信宽带维护人员年度工作总结 姓名：______________________ 单位：______________________ 日期：______年_____月_____日 第1 页共7 页
电信宽带维护人员年度工作总结 转眼间我来到中国电信宽带维护部工作已经一年的时间了。在这一年的时间里，自己学习到了很多有关宽带的知识。为了更好地完成工作，总结经验，扬长避短，提高自己的业务技能，现将一年来工作情况作工作总结如下： 一、工作汇报 自2*年12月26日工作以来，我认真完成工作，努力学习，积极思考，工作能力逐步提高。刚进入新的工作岗位时，为了配合adsl与端口的绑定工作，和百路达公司的工作人员一起到用户端摸排用户机器的网卡mac地址。为了确保端口的正确无误，摸排资料的准确，为将来端口的顺利绑定打下了坚实的基础。 紧接着又做了一部分资源上线的工作。包括模块局的建立和dslam 设备的内连接及外连接。这些工作使自己更加熟练的操作使用客服系统。而且对机房设备有了一定的了解，使自己对上层设备有了更加感官上的认识。 当分公司搬到新的办公场所后，公司的内部办公网络交由我们维护。在为开通每一个信息点时，使自己学习到了更多的网络知识，更加提高了自己的实际动手能力。同时，为了确保每一个信息点的及时正常使用，使公司的各位领导及每一位同志尽快的在新的办公环境中投入到工作中，我和班上的几位同事加班加点的完成了这项艰苦的任务。 在投入到新的办公环境后，我也开始了新的工作――故障预处理。这项工作使自己掌握了基本的adsl技术。可以处理大部分的用户端故障。为了解决一些外线班处理不了的问题，自己和外线人员一起机房和 第 2 页共 7 页
电信运维部宽带班个人工作总结 Summary of personal broadband telecom operation and maint enance class 汇报人：JinTai College
电信运维部宽带班个人工作总结 前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的 理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作 顺利展开。本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和 经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容 可按需编辑修改及打印。 时光如梭!转眼间我来到中国电信运维部宽带班工作已经 三个月的时间。在这三个月的时间里，自己学习到了很多有 关宽带的知识。为了更好地完成工作，总结经验，扬长避短，提高自己的业务技能，现将工作情况作自我总结。 一、工作汇报 自200*年12月26日工作以来，我认真完成工作，努力 学习，积极思考，工作能力逐步提高。刚进入新的工作岗位时，为了配合adsl与端口的绑定工作，和百路达公司的工作人员 一起到用户端摸排用户机器的网卡mac地址。为了确保端口的正确无误，摸排资料的准确，为将来端口的顺利绑定打下了坚实的基础。 紧接着又做了一部分资源上线的工作。包括模块局的建 立和dslam设备的内连接及外连接。这些工作使自己更加熟练
的操作使用客服系统。而且对机房设备有了一定的了解，使自己对上层设备有了更加感官上的认识。 当xxx分公司搬到新的办公场所后，公司的内部办公网 络交由我们维护。在为开通每一个信息点时，使自己学习到了的网络知识，更加提高了自己的实际动手能力。同时，为了确保每一个信息点的.及时正常使用，使公司的各位领导及每一 位同志尽快的在新的办公环境中投入到工作中，我和班上的几位同事加班加点的完成了这项艰苦的任务。 在投入到新的办公环境后，我也开始了新的工作――故 障预处理。这项工作使自己掌握了基本的adsl技术。可以处 理大部分的用户端故障。为了解决一些外线班处理不了的问题，自己和外线人员一起机房和用户端处理。在用户家，每一句话都代表着公司形象。所以，我在实际工作中，时时严格要求自己，做到谨小慎微。 此外，火车跑的快还靠车头带，由于刚参加工作，无论 从业务能力，还是从思想上都存在许多的不足。在这些方面我都得到了部门领导及本部门的老员工的正确引导和帮助，使我在工作能力提高，方向明确，态度端正。从而，对我的发展打下了良好的基础。
关于印发中小企业划型标准规定的通知 工信部联企业〔2011〕300号 各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构及有关单位： 为贯彻落实《中华人民共和国中小企业促进法》和《国务院关于进一步促进中小企业发展的若干意见》（国发〔2009〕36号），工业和信息化部、国家统计局、发展改革委、财政部研究制定了《中小企业划型标准规定》。经国务院同意，现印发给你们，请遵照执行 工业和信息化部国家统计局 国家发展和改革委员会财政部 二○ 中小企业划型标准规定 一、根据《中华人民共和国中小企业促进法》和《国务院关于进一步促进中小企业发展的若干意见》(国发〔2009〕36号)，制定本规定。 二、中小企业划分为中型、小型、微型三种类型，具体标准根据企业从业人员、营业收入、资产总额等指标，结合行业特点制定。 三、本规定适用的行业包括：农、林、牧、渔业，工业（包括采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业），建筑业，批发业，零售业，交通运输业（不含铁路运输业），仓储业，邮政业，
住宿业，餐饮业，信息传输业（包括电信、互联网和相关服务），软件和信息技术服务业，房地产开发经营，物业管理，租赁和商务服务业，其他未列明行业（包括科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，社会工作，文化、体育和娱乐业等）。 四、各行业划型标准为： （一）农、林、牧、渔业。营业收入20000万元以下的为中小微型企业。其中，营业收入500万元及以上的为中型企业，营业收入50万元及以上的为小型企业，营业收入50万元以下的为微型企业。 （二）工业。从业人员1000人以下或营业收入40000万元以下的为中小微型企业。其中，从业人员300人及以上，且营业收入2000万元及以上的为中型企业；从业人员20人及以上，且营业收入300万元及以上的为小型企业；从业人员20人以下或营业收入300万元以下的为微型企业。 （三）建筑业。营业收入80000万元以下或资产总额80000万元以下的为中小微型企业。其中，营业收入6000万元及以上，且资产总额5000万元及以上的为中型企业；营业收入300万元及以上，且资产总额300万元及以上的为小型企业；营业收入300万元以下或资产总额300万元以下的为微型企业。 （四）批发业。从业人员200人以下或营业收入40000万元以下的为中小微型企业。其中，从业人员20人及以上，且营业收入5000万元及以上的为中型企业；从业人员5人及以上，且营业收入1000