高级的电信应用，说实话，挺值得一聊。数据多、系统杂，靠人盯着报表早就不够用了。高级就是用机器帮你把复杂数据拆了、了，再喂你，效率直接起飞。

Gartner 当年把它列成“战略技术”Top 2 不是没道理的。尤其在电信行业，全业务运营、用户分群、精准推荐，哪一样离得开？

商业智能和数据挖掘你听得多，但其实高级更偏重预测和决策优化。比如你想知道下个月哪些用户流失，系统还能给出应对建议——这就不是 BI 能搞定的。

像 SQL Server、Oracle 这些老牌技术，也开始支持高级了。嗯，SQL Server 2005那篇实战文章里有实打实的电信案例，想上手的可以看看。

，现实中电信企业也不是一帆风顺——数据质量不统一、模型能力不够、部门协作卡顿……问题不少。不过别怕，文章里也提了 4 条策略，思路还蛮清晰的。

如果你做数据产品或 BI 系统的，可以参考下文中提到的架构建议。是对接电商那类多渠道数据，像全链路中台的思路就挺有借鉴价值。

哦对了，下面这几个链接也不错，实操性强，建议都点进去看看：

，如果你现在做电信、金融、运营类项目，正好在往预测方向探索，这篇内容值得收藏。