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电销行业一直以来都是非常关注数据的收集和统计分析，运营商BSS、OSS、DSS、CRM和RA等系统都大量部署应用了关系数据库（RDB）或数据仓库（DW），多采用Oracle、DB2、Sybase和MySQL等数据库管理系统。这类数据库处理的多是电信业务运营过程数据、资源信息、话单记录等结构化的数据类型，随着互联网数据业务的发展，运营商需要收集处理更多的业务应用类数据，由此带来了数据量、数据类型和分析能力的巨大变化。原有的业务运营系统所产生的结构化数据量大约只占所拥有数据量的2成，超过80%的新数据来自互联网、物联网等新业务应用，并且以视频流量、文本、网络点击行为等各类非结构化的形式存在。面对数据对象的新变化，传统的电信运营数据库系统在处理能力和处理效率上都无法满足要求，转变势在必行。

从DB（Database）转向BD（Big Data）是一个大的技术演进，而不仅仅是需要处理的数据规模的扩大。电销行业因为互联网应用的普及和管道智能化演进带来了大量非结构化数据的分析处理以及高速流量数据的实时处理问题，对于这些数据处理的效率又要求达到电信级运营的要求。