移動通信網絡中大數據的發展策略研究

唐紹偉

摘 要：隨著信息技術與互聯網技術的不斷發展，移動通信網絡中出現了大數據現象，其涵蓋了從數據存儲到數據處理等多項技術，在云計算的應用領域中發揮著重要的作用。我國人口眾多，移動通信網絡數據也很多，而且呈現出了逐年增長的趨勢，為了更好的利用這些數據，相關運營商必須在大數據時代制定出發展策略，了解大數據與互聯網之間的關系，還要突破大數據發展的局限性，滿足用戶的需求，設計出更多功能強大的應用軟件，從而促進企業更好的發展。

關鍵詞：移動通信；網絡；大數據；發展；策略

我國擁有全世界最大的移動通信市場，獨立的手機用戶達到了6.3億，而活躍的移動連接達到了11.3億，這說明一個移動用戶可能擁有多個SIM卡以及移動設備，隨著移動通信行業的不斷發展，我國進入了大數據時代，在對海量的數據進行存儲時，需要合理的利用這些數據，制定出具有長遠意義的發展策略，這樣提高企業的競爭力，可以占據用戶市場。我國三大運營商都存在網絡運營不足的恩特，這主要是因為終端掌控力不足，業務創新比較落后，工作的效率較低，這不利于提高企業的經營效益，需要采取有效的措施解決運營弊端。

1 大數據價值鏈

在對我國移動通信網絡的大數據價值鏈進行分析后了解到，大數據價值鏈共有4個階段，分別是數據產生、數據獲取、數據存儲于數據分析，第一個階段是數據的產生渠道，第二個階段是對數據進行收集、傳輸與預處理，第三個階段是對數據的管理，最后一個階段是對具有潛在價值的數據進行提取，并提供決策支持。下面筆者對大數據價值鏈的四個階段進行分別介紹，并對發展策略進行分析與研究，以供參考。

1.1 數據產生

移動通信行業與人們的生活息息相關，隨著科技的不斷進步，移動通信技術越來越先進，而且給人們的生活帶來了較大的便利，為用戶提供了較多的數據服務，而且還可以利用移動設備提供互聯網業務，手機不單可以作為通信工具，還可以進行交易支付，給人們的生活帶來了較大的便利。在對通信記錄進行分析后，可以了解用戶的通信習慣，移動通信數據的來源主要有3方面，一方面是設備層，一方面是運維層，另一方面是用戶層，設備層主要是在對設備進行維護時產生的數據，運維層是管理過程中產生的數據，而用戶層主要是移動市場中產生的數據。設備層的數據是以結構化為主，還有網絡測量工作中產生的信息，運維層同時存在結構化數據與非結構數據，還包括網絡業務統計以及客戶的投訴單。用戶層不單包括結構化數據與非結構化數據，還包括半結構化數據，用戶的基本信息以及終端產品的信息都記錄在案，在對這一層數據進行分析后，可以了解到用戶的行為習慣。

1.2 數據獲取

移動通信網絡數據分布在不同的載體中，具有碎片性、多樣性等特征，在獲取數據時會產生較大的成本，由于數據較為龐大，在分析時有著較大的難度，在獲取時有3項步驟，首先是數據采集，然后是數據預處理，最后是數據的傳輸。數據采集需要利用采集器，主要是對指定的設備或者IP地址進行分析，然后對數據包進行拆包，提取有用的信息。移動用戶的數量在不斷增多，數據獲取的工作量不斷增大，為了簡化工作，一般需要對網頁進行分類，由于數據具有多樣性的特點，為了保證數據的質量，保證分析結果的準確性，應對不完整的信息進行剔除，做好數據的轉化工作，還要將零碎的數據轉化成統一的格式，為了保證數據的準確性，應對錯誤或者重復的數據進行消除，這也可以節省出存儲的空間。

采集的大部分數據往往需要經由IP骨干網傳輸到數據中心，進行存儲。隨著數據業務的蓬勃發展，IP骨干網流量帶寬需求越來越大。2013年，各運營商開始對骨干網進行大規模擴容，部署100G傳輸網絡。目前，超100G技術也日漸成熟，面對當前流量和帶寬的發展趨勢，超100G將是未來更合理的選擇。數據中心作為通信服務的支撐平臺，其架構和現狀已無法滿足大規模數據的增長和計算要求。各運營商相繼發布云戰略，開始布局云計算數據中心。在云計算技術的驅動下，未來數據中心將具備小型化、高性能、可靠性、可擴展性及綠色節能等特點。

1.3 數據存儲

運營商擁有豐富的數據資源優勢，包括用戶資料、用戶上網數據、呼叫記錄數據、網絡監控數據等。這些數據只有妥善存儲和長期運營，才有可能進一步挖掘其潛在的價值。傳統數據倉庫無法線性擴容，日益增長的存儲需求使得集中存儲管理難度加大，成本升高，擴容壓力增加，存儲效率下降。更重要的是，傳統數據倉庫難以滿足非結構化數據的處理要求。Google提出了GFS、BigTable、MapReduce三項關鍵技術，推動了云計算的發展和應用。

1.4 數據分析

數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析。分析是大數據研究最關鍵的環節，尤其對于傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網絡平臺的優勢，可突破傳統運營模式，發展大數據分析服務，提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。

電信運營商通過豐富的數據資源將數據封裝為服務，實現從傳統的網絡服務提供商向信息服務提供商轉型。然而數據分析要逐層深入，切忌盲目分析。電信級的大數據應用可分為2大類：區域價值研究和客戶價值研究。其中，區域價值研究旨在精細化運營，增強網絡智能管理能力，提升企業戰略分析。客戶價值研究旨在精準營銷，提高客戶占有率，提升客戶體驗。

2 Hadoop應用現狀

Hadoop是Apache基金會資助的開源項目，基于Google的GFS和MapReduce思想，開發的一個可支持數據存儲和分析的分布式系統基礎架構。它可以在大量廉價的硬件設備組成的集群上運行應用程序，能夠為應用程序提供一組穩定可靠的接口。

目前，Hadoop已發展為業界公認的開發和處理大數據的軟件平臺。全球范圍內80%的在線旅游網站都在使用Hadoop，美國70%的智能手機數據服務背后都由Hadoop來支撐。隨著大數據技術的成熟應用和推廣，我國3大運營商業務系統也在加快布局大數據平臺。中國移動在Hadoop上部署“大云2.5”大數據PaaS產品，用于業務分析查詢和業務挖掘。中國聯通將Hadoop技術成功引入用戶上網記錄集中查詢與分析支撐系統。中國電信結合大數據和云計算，在積極開展“智慧城市”的建設。

結束語

在大數據時代，電信、移動、聯通運營商必須結合時代發展的要求，制定出具有長遠意義的發展戰略，利用大數據推動戰略的轉型是提高企業市場競爭力的有效措施，相關技術人員應了解大數據的特點，然后對數據的產生、獲取、存儲以及分析技術進行優化，制定出完善、高效的大數據發展體系，這樣才能實現業務的創新，才能為企業創造更大的經營效益與發展機會。

參考文獻

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