大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

盧進

摘要：眾所周知，移動通信網絡數據用戶群龐大、基站多，產生的數據也多，對于這些數據的獲取和收集是一個相當龐大的工程，這給移動通信網絡的優化工作帶來了很大的難度。常規的信息處理技術在處理大量的通信數據以及客戶信息的時候常常出現降低信息傳輸的現象。而大數據分析在處理大量通信數據時，更為快速、準確、智能化，從而大大提高通信質量和保障通信安全。下面就大數據分析在移動通信網絡優化中的應用進行分析。

關鍵詞：大數據分析；移動通信網絡優化；應用

1大數據分析技術在移動通信領域的作用

（1）提供豐富的數據資源。大數據技術能夠在最大程度上為運營商提供大量的數據資料，人們在進行網絡使用中，會產生很多的數據形式，運營商可以通過對這些原始數據收集和分析來實現用戶的分類，然后可以對用戶的使用情況進行分析和設計，從而確定“數據套餐”等的設定，為人們提供更優質的服務，并提升利益空間。這個過程中，大數據主要起到的就是輔助引導功能，通過數據分析從而對潛在客戶實現挖掘分類。（2）為流量經營創在條件。隨著移動通信技術的日益成熟，數據傳輸速率的加快以及各種軟件的相繼推出，流量已經成為了人們日常生活中習以為常的存在，而從費用支出上來看，流量的支出遠遠要高過話費的支出。但是流量的經營和把控一直是一個技術性的難點，其涉及的范圍較廣，控制的方面較復雜，因此只有依靠大數據才能對流量進行合理的經營。

2大數據分析應用于移動通信網絡優化中的問題

2.1通信網絡數據量比較大

隨著移動通信設備的不斷普及，大大擴大了移動通信網絡的覆蓋范圍。用戶大幅度增長，帶動了相關移動網絡基站數量的增加，由此出現了較多的移動通信網絡數據。通過大數據分析來處理這些龐大的數據難度較大，影響移動通信網絡的正常運行。

2.2資金投入量大

將大數據技術應用于移動通信網絡優化中，需要花費大量的時間和資金。具體而言，在移動通信網絡建設過程中，各個區域的數據結構和性質等方面的差異越來越懸殊，一定程度上很難同時進行優化，因此很難及時處理好移動通信網絡優化工作，在時間延長的影響下導致資金投入增加。

2.3移動通信網絡用戶業務多樣化

在同一地點，利用信號將場所進行覆蓋，一些用戶可以通過移動設備來觀看新聞、視頻及瀏覽網頁等，并且與親朋好友進行通話等，網絡用戶業務多樣化，影響網絡的正常使用。比如，在某辦公場所的人員密集區，使用無線網絡的人員比較多，影響網絡的正常使用，人員在使用高流量的BE業務時會遇到一定的阻礙，往往只能利用低流量的QQ業務。

3大數據分析在移動通信網絡優化中的應用策略

3.1應用存儲功能

針對每天更新的移動通信網絡用戶與不斷攀升的信息數據量，為更好對用戶提交的數據進行反饋計算，移動網絡用戶可采用大數據的應用存儲功能，進一步做好優化整合的工作。可采用存儲虛擬化的策略，來對移動網絡產生的數據進行存儲分析工作。所謂虛擬化存儲工作，是在數據進入服務器前進行一定的分析篩選，把結構一致的信息儲存在統一信息平臺之上，進行系統化的集中管理處理，以此提高其運算處理的速率，更好地反饋至用戶。使用這樣的功能，能夠有效減少儲存大量數據時候所需要的空間與能源，進一步降低數據可能存在的動態變化，以此降低數據管理的難度與成本，更好使移動網絡供應商優化服務。

3.2采用階段策略

為更好優化移動通信網絡的使用，可采用大數據的階段分化策略。首先，在優化調整工作具體開展前，需要做好相關的準備工作。除了確立待優化的項目與目標以外，技術人員應該進行分析研究，選用最契合的優化方法與策略，在進行具體的優化工作。其次，在選定優化的策略以后，在投入具體使用前需要進行測試工作，保障優化的策略不會對信息造成損傷出現信息錯誤或丟失的現象。在測試完畢后在投入使用，并觀察其是否能夠切實提高相關數值如運算速率、儲存容量等。再次，在測試完畢確認方案不會對信息造成損害后，需要對使用的方案進行分析，可選用不同種類的方法對統一數據進行優化，通過比對的方式甄選出最契合與高效的方案使用。最后，在完成所有的調整優化后，還需要對其進行實時的動態觀察，一旦其發生特殊情況或錯誤情況，及時進行調整，切實保障用戶的順利使用。

3.3健全移動網絡通信的各項管理制度

盡管目前我國已經將大數據的技術廣泛應用于移動網絡通信中，但以安全問題為代表的各類技術問題仍然有待被進一步的完善與改進，為此相關的移動網絡供應商應當積極聯動，出臺一定的管理制度，以此更好地規范個人用戶或企事業單位的使用。首先，應當加強移動網絡安全的相關技術，杜絕部分不法分子為謀求非法利益而制造的木馬、病毒等侵入個人用戶的移動設備中，從而竊取個人用戶的信息。其次，相關的移動網絡供應商應當積極配合政府一同開展工作，建立有效健全的監管機制，杜絕部分企業單位企圖利用移動網絡采集個人用戶信息的現象發生。

3.4進行科學的客戶分析

為了更好的進行網絡優化，還需要及時的掌握不同用戶的實際需求以及其在移動通信方面的偏好等。而通過應用大數據分析技術，可以從時間和內容等多個不同的方面對不同的用戶進行全面分析。在掌握用戶基本資料的基礎上，通過對其日常生活中在網絡傳輸狀態方面情況的記錄和實時監測，可以更好的進行客戶分析。例如，利用大數據分析結果，可以更好的進行移動通信計費系統管理。及時、快速的對不同用戶的多方面情況，包括消費狀況、套餐類型、使用規律等信息進行掌握和分析。進而幫助廣大移動通信相關部門更加深層次地對不同的用戶信息進行挖掘，從中發現潛在的價值信息，以更好的進行網絡優化設計。

3.5優化數據分析方法

大數據技術在通信網絡應用中的重要優化方法就是對信息進行采集和分析。在當前客戶業務涉及較多的信號，可對其進行重點分析，針對l生地對數據進行提取，這樣可以提高數據分析質量，這也是業務方面的創新。對于數據的分析進行側重化處理，使得大數據技術在使用的過程中優化程度更高，測試的內容以及測試方式更加符合整體技術發展的需要。同時重視對數據的開發，可以將數據進行虛擬化的處理，借助虛擬化的處理方式對數據進行擴展，可以將多元化的數據以及文件進行平臺化的整合，將不同類型的數據以及文件信息進行整理與存儲，建立以托管為形式的構架，使得數據具有移動性以及.恢復性，提升數據分析質量。如圖1所示，為整體的結構分布圖。進行測試的過程中需要建立專業化的目標，之后確定優化目標，制定相應的工作方法，在準備工作完成后，進行數據采集以及測試，并且對數據參數進行調整，之后進行指標的優化。并且對問題進行分析，提升優化的整體質量。

結語

大數據分析對于移動通信技術來講可以將數據的整體質量以及有效l生進行提升，為數據分析提供更加優質的條件。但是在進行分析的過程中仍存在一些問題，需要對分析方法進行改進。首先要發展網絡性能大數據存儲，其次要發展網絡性能大數據分析，最后要發展網絡性能大數據處理。通過這些方式，充分發揮出大數據分析的作用，優化移動通信網絡，促進我國通信行業的發展。