根据市场研究公司ABI Research发布的最新预测显示，由于进行数字服务供应商转型，2021年移动宽带运营商在大数据和机器学习的支出将超过500亿美元。

宽带运营商大数据和机器学习支出将突破500亿美元

责任编辑：editor004 作者：Oscar译 | 2016-10-12 10:40:52 本文摘自：OFweek光通讯网

根据市场研究公司ABI Research发布的最新预测显示，由于进行数字服务供应商转型，2021年移动宽带运营商在大数据和机器学习的支出将超过500亿美元。

电信网络和软件巨头爱立信、华为、诺基亚以及中兴等都将从这一巨额支出中获益。此外，英特尔和高通也将获益。

根据ABI研究报告显示，机器学习技术将引领电信网络运营商改变管理电信业务的方法。

爱立信、华为、诺基亚以及中兴目前都能提供面向网络运营的大数据和机器学习解决方案。

Argyle Data等Hadoop/NoSQL初创企业，以及由英特尔和高通引领的芯片供应商等都在为电信运营商提供解决方案。

ABI Research董事总经理兼副主席Joe Hoffman表示：“电信网络运营商必须掌握和内化这些技术，而不是仅仅依赖于其供应商的专业知识。”

机器学习可以利用面向财务的应用程序（包括欺诈应对和收入保证）等为运营商的电信运营带来一定利益。

ABI Research表示，传统的分析无法跟上犯罪节奏，但是机器学习却擅长发现异常情况。

用于网络性能优化和实时管理的预测性机器学习应用将引入更加自动化和高效的资源利用。

因为机器学习有助于创新和重新设计业务流程，销售、营销和客户体验团队将从中受益。

电信大数据解决方案包括商业KIT套件、开放源代码、基于Java的Hadoop生态系统、SQL/NoSQL数据管理和编排平台等。

2021年这类基础设施支出将超过70亿美元。

其中，最大的增长和最大的价值来自于改善电信业务绩效的预测分析；基于机器学习的预测分析将以近50%的CAGR增长，到2021年将达到120亿美元。

ABI Research看到了IT和电信融合、使用软件定义网络（SDN）的虚拟化、网络功能虚拟化（NFV）、人工智能机器学习的普及以及全IP 4G和5G网络无处不在的覆盖趋势。

ABI Research公司的Hoffman表示，商业云基础设施和机器学习服务的兴起将使移动运营商成为一个大数公司。

本文转自d1net（转载）

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