關于4G時代的大數據問題探究

【摘要】 隨著信息時代的到來與發展，特別是互聯網通訊技術的發展，人們從3G時代逐漸向著4G時代發展。大數據就是互聯網產業與信息技術發展的必然產物，本文就對4G時代數據的產生、采集、存儲、分析各個方面進行闡述分析。

【關鍵詞】 4G時代 大數據 分析

一、4G時代數據的產生

電信運營商數據來源主要包括設備層、運維層以及用戶層三方面，其中設備層面向維護，運維層面向管理，而用戶層面向市場。

其中設備層數據具有很強的結構化，包括天線增益、CI、LAC、發射功率等配置參數，還包括鄰區電平、主服電平、KPI等網絡測量信息。運維層數據中既有結構化數據，也有非結構化數據，以結構化為主。主要包括用戶數、附著成功率、數據堵塞率等性能指標，以及話務、流量、網元日志等業務統計。用戶層數據較為復雜，包括了結構化數據、非結構化數據以及半結構數據。數據內容包括用戶職業、年齡、資費、入網渠道等基本信息；用戶操作系統、品牌、屏幕尺寸等終端信息，以及詳單記錄、上網日志、社交網絡圈、行為足跡等業務使用行為。

二、4G時代數據采集

隨著移動互聯網的普及，傳感器得到了極大的拓展。4G時代背景下，任何物體在理論上都可以作為采集數據的載體，并且一個載體還可以具有不同種功能。如在4G時代，人們可以利用手機等攝像設備完成數據信息的收集等等。電信運營商進行數據采集的方式主要是DPI數據采集器，對指定IP網絡數據進行采集與拆包，提取有用的信息。隨著互聯網用戶數量的增多，數據采集的方式也不斷增多，還包括了網絡爬蟲以及日志文件。

在4G時代，數據的采集變得越來越方便，數據采集的成本也越來越低。大數據采集在現代社會無處不在，與人們的生活息息相關，現在很多設備都可以通過4G網絡上網或進行信息通信。

從網絡中采集到的數據一般具有異構多源的性質，具有冗余、噪聲、不一致性等特點。對于采集到的數據，需要進行預處理，包括數據集成、清洗以及冗余消除。其中數據清洗主要是為了將重復、錯誤、不完整的數據消除；數據集成就是將不同源的數據碎片整合成一個統一格式；冗余消除主要是采用數據壓縮、冗余檢測、去重等過程，降低數據量，節約數據存儲的空間。

三、4G時代大數據存儲

電信運營商擁有豐富的數據資源，但是也只有將這些數據完善的保存，才能真正發揮其長期運營的優勢，同時還能夠挖掘到其他有價值的信息。

4G時代的到來，使得網絡數據量越來越龐大，采用傳統的數據倉庫存儲形式很難滿足具體要求。大數據的產生不僅增加了數據存儲的難度，也增加了數據存儲的成本。采用分布式文件保存的方式能夠實現對大量數據的存儲，但在數據實時性處理方面還有一定的局限性，所以需要對系統中大數據性能進行分析并實行分類存儲。

隨著科技進步，數據存儲技術不斷更新，源于云計算的虛擬存儲為大數據存儲提供了寶貴的意見，中國移動、聯通、電信相繼推出云計劃、互聯云以及天翼云，大大緩解了數據中心存儲壓力。

四、4G時代大數據分析

數據分析是大數據價值體現的最后一個環節，同時也是最重要的核心環節。電信網絡運營商利用自身平臺優勢，實現了大數據分析，對個人用戶以及運營企業具有較大的影響。

進行大數據分析一般分為數據可視化、統計、挖掘這三個步驟。其中數據可視化指的是借助圖形化技術，將龐大的數據表現出來，直觀的看出數據的屬性相關性以及分布特點；統計分析指的是將數據按照定量或定性的方式分析，包括推斷統計以及描述統計兩種；數據挖掘較為復雜，是一門復雜的學科，涉及到人工智能、統計學、數據庫、機器學等等，目的在于挖掘數據中隱藏的價值。

電信運營商通過將龐大數據資源的封裝，將其封裝為服務提供給用戶，完成了向信息服務提供商的轉變。在進行數據分析過程中，不可盲目，應該逐層深入。電信級大數據應用主要體現在客戶價值研究以及區域價值研究兩個方面。其中區域價值研究的根本目的是增強運營管理的能力，為企業戰略管理提供依據；客戶價值研究的主要目的在提高服務營銷效率，增大客戶的占有率，是客戶獲得更好的體驗。

五、總結

4G時代的到來，標志著人們進入了信息快速發達的時代，同時這也是信息時代發展的必然產物。在這一背景下，網絡互聯網技術與信息技術得到了廣泛的應用，產生的數據量也不斷的擴大，大數據成為了現階段熱門的研究話題之一。對于4G時代的大數據，只有完善大數據體系，做好數據采集、運輸、存儲、分析等各個環節的工作，才能為電信業務創新以及規模的拓展提供有力條件。

參 考 文 獻

[1]薛文倩，彭木根，梁棟.移動通信網絡中大數據的發展策略研究[J].通訊技術.2012，15（5）：225-226.

[2]楚落.4G時代的到來與大數據革命[J].通訊網絡.2012，23（5）：78-79.

[3]劉家輝，張鵬遠.4G大數據時代對網優的挑戰及智慧化平臺研究[J].經營管理者.2014，31（15）：138-139.