運營商積累了大量動環數據，比如配置、告警、資管、性能、工單等。怎樣通過對歷史數據的挖掘和分析，指導業務更好地決策和運營管理是一個重要課題。

?

在我國西南某省，運營商機房平均日均告警量13萬條，日均遙測量2300萬條記錄，累計存儲14.7億條數據。如此龐大的動環監控數據背后蘊藏著什么價值？

?

力維智聯 Sentosa 數據科學與機器學習平臺賦能電信運營商，利用先進的機器學習算法，通過大數據分析手段對代維油機發電的真實性、必要性、有效性、及時性分析。加強了現網油機資產的管理，優化油機和站點蓄電池資源配置可以定期對區域的油機發電效能進行評估，實現對全省油機發電的精細化管理。實踐證明，機房動力配套投資從4400萬下降到3200萬，節省30%。

另外，力維智聯還基于 Sentosa 數據科學與機器學習平臺提供的知識圖譜、特征工程、機器學習建模等功能為電信運營商實現了站點告警自動收斂壓縮、故障溯源、設備健康度評估等智能能力。