说起国内运营商推进大数据平台的技术转型，就必须先谈谈人家的大数据系统建设历程，这个阶段是必须且必要的。
就拿中国移动来讲，他们从2000年就开始启动了一个叫数据仓库的系统规划和建设，从2002年正式运营到2015年之前，这个数据仓库系统大概的容量已经超过20个PB，再加上后来的Hadoop系统容量，目前已经超过100个PB，这个规模不仅在运营商领域，再其他任何领域都是一个非常大的体量。中国移动前后花了上百亿的投资，运营了十几年，在国内算是积累了一些运营的经验。运营商对大数据是有基本需求的，因为电信运营商在国内大数据建设发展方面属于领先行业。
我们从时间阶段可以清晰的看出：从18年前的数据仓库建设到今天行业大数据产品与合作生态，中国移动大数据发展经历了三个主要阶段。
第一阶段：传统经营分析。采用集团+省公司的两级数据仓库组织结构。省公司负责省内、地市集市的业务支撑，并将汇总数据上传到集团；而集团主要负责省份数据的收敛和管理，主要具备了主题分析、多维分析等能力。支持传统报表、KPI和BI分析。这个阶段与大数据还一点关系都没有。
第二阶段：大数据新技术探索。中国移动逐渐启动了《集中化大数据平台建设》，组织省公司、苏州研究院探索新技术。不仅研发了“大云”，而且还将平台能力落到实处。这个时期实际上属于大数据探索阶段，而且随着3G、4G的逐渐引入，网络流量的运营也是客户精准营销的驱动器。在客户综合价值分析、统一精准营销、金融风控试点、大数据对外合作方面都有所延伸。
第三阶段：大数据全面推荐。全面推进1+N大数据平台建设，构建全网集中化应用及产品服务，建设PaaS平台并全面开放服务能力。这个时期经历了大数据产品的包装，支持开发者数据服务，并对外呈现优秀的分析咨询报告。对于第三方开发者支持租户服务能力和应用的集中支撑，打造横向跨领域的行业级合作数据产品，并积极关注AI领域发展。
2018年，中国移动大数据平台至今已在全网部署了10000+以上x86服务器，日数据加载能力1.5PB+，集中化处理日作业数约7万。在2019年，计划扩容规模到20000+台设备，2020年为30000+台设备……这些数字您听听就行了，具体规模能力不能说明问题，承载业务才是关键。但不可规避的就是：中国移动从整体生态布局出发，从“大数据技术转型”迈向“大数据内外部生态”。
中国移动的大数据基础设施目前主要在北京云化资源池（国际信息港），后续这10000+以上的设备还将在哈尔滨云化资源池以及呼和浩特云化资源池两个物理中心。
整体系统的平台服务包括：储算资源服务、工具服务、数据服务。
储算资源服务：毋庸置疑是存储服务+计算服务的的缩写，包括了Teradata高性能数据仓库系统、Gbase分布式x86（MPP）系统、Hadoop（x86）分布式系统、Kafka分布式队列系统、Streaming分布式流式计算系统、Dock容器系统等等。
工具服务：包括数据建模工具（自助取数、自助分析、自助服务）、数据集成系统（PaaS平台）、任务调度系统（Mesos或Yarn等）、应用开发平台（BIStore），这些工具较好的支持了运营商的大数据平台服务。
数据服务：把控数据API服务、数据访问服务、客户标签系统、终端服务、位置服务、社交服务等等。
上述这些服务能力并非使用的传统管理和物理承载方式，而且采用了统一开放平台作为底层架构支撑。即：租户门户。包括开发者门户、运营者门户、运维者门户。一方面支持移动公司的内部租户（集团公司、省公司、专业公司），另一方面支持移动公司的外部租户（面向旅游、交通、金融等不同行业的数据使用者）。
开放的平台服务：面向内外部租户提供储算、工具、数据服务。
应用百花齐放：内部各个应用部门、外部合作伙伴能够自行开发，快速实现价值发挥。
这就是中国移动运营商正在积极推进大数据平台技术转型的根本——打造大数据云化服务能力，构建合作生态。
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