大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

徐潤斌 中移鐵通甘肅分公司

在科學技術不斷發展的背景下，人們已經進入了信息時代，特別是4G網絡的誕生推動著移動通信行業的進步與發展，極大程度的改變了人們的生活方式。站在移動通信運營商的角度，為適應時代發展需求，他們不得不進一步優化自身服務，而大數據在其中就體現出了應用價值。針對此，關于大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究具有重要的現實意義。

1 大數據分析的概念

在專業領域當中大數據主要的解析是：巨量數據的集合，具體的運用形式是:通過新的技術對一些不能在規定時間中運用常規軟件工具進行集合、管理以及處理的數據進行集中，而大數據分析就是在對數據集中的基礎上對數據進行具體的分析以及運用。對現代信息集中處理技術而言，大數據分析在其中擁有更強的決策力、洞察力、優化能力等，來適應急速增長中的數字數據。在維克托.邁爾以及肯尼斯所著作的《大數據時代》一書中就這樣寫到過：“大數據指的是不用隨機分析或者是進行抽樣調查的快捷方式，而是采用所有的數據進行處理分析”，以上就是在現代信息發展中具體對大數據的理解分析。

大數據分析之所以在現代社會中被廣泛的使用在電子信息收集中，是因為在大數據分析應用中具有以下幾種特點，分別是：大量、高速、多樣、低價值、真實性、速度、可變性、復雜性。充分滿足了現代數據儲存所需技術的要求。并且隨著時代的發展，大數據應用范圍逐漸拓寬，被運用在BI、工業4.0、云計算、物聯網、互聯網+等方面，其中大部分運用過程都與現代計算機技術相掛鉤。在對大數據進行運用、計算過程中，主要的計算單位是：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，單位是隨著儲存數據的總數量的大小而變化的，足以見得大數據在數據儲存量上的優勢。

2 大數據分析在現代信息社會中發展的意義

隨著時間的發展，社會進程的推動，我國對先進技術的研究以及運用，促進我國信息化社會的發展。信息的發展中在一定程度中方便了人之間的交流與溝通，隨著技術的發展，信息傳輸的范圍逐漸擴大，使得人們生活方式以及節奏逐漸加快。曾經阿里巴巴創辦人馬云就說過：隨著時代步伐的加快，在未來技術的發展中最為重要的不是IT，而是DT，在信息化發展進程中的地位舉足輕重。所謂的DT，其實就是數據科技，里面最主要的大數據分析的運用。在發展階段中，大數據分析的主要價值體現在一下幾個方面中：

對消費者數據的收集，集中進行管理，方便企業利用數據對消費者的消費心理以及情況進行分析，從而制定出更加詳細的銷售策略，帶動企業經濟增長；

現代化企業發展進程中，中小型企業在發展中逐漸面臨轉型對的契機，利用大數據的發展，可以在一定程度上幫助企業實現轉型；

在互聯網+技術改革以及推廣運用中對大數據的運用，加大企業在現代社會發展當中的優勢，從而促進企業繼續發展，實現新技術的廣泛運用。

在對大數據的運用當中，最為主要的運用形式就是與技術相結合下對企業信息的管理、處理以及運用，從一定基礎上對企業發展起到推動作用，從而促使在一定時期內企業轉型的發生 ，以及現代技術中互聯網+技術的發展與廣泛運用。

3 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用困境

3.1 網絡體系調控難度大

目前，在大數據分析的應用中，龐大的網絡體系使得其調控難度變得非常大，究其原因，就在于移動通信網絡的發展使得用戶數量劇增，相應的基站數量也越來越多，這一現象直接增加了移動通信網絡數據的捕捉難度，相應的大數據分析的作用也難以得到有效發揮。

3.2 網絡應用時間差

目前，大數據分析的應用還面臨網絡應用時間差這一問題。具體而言，現階段我國有的地區的4G網絡建設存在一定的滯后性，難以滿足人們的實際需求。究其原因，就在于4G網絡建設的滯后性造成數據結構的統一無法實現，對于同一平臺而言，其對移動網絡數據的整合面臨諸多困難，如此一來，大數據分析在其中就無法發揮作用，進而無法優化移動通信網絡。

3.3 移動通信行業業務量增加

隨著移動通信行業的發展，運營商所承擔的業務規模越來越大，而這一現狀直接導致數據的碎片化趨勢日益突出，這對于大數據分析在移動通信網絡優化中的應用效果而言有著負面影響。具體而言，近年來人們進入了信息時代，智能設備走進了他們的生活，越來越多的用戶使用智能手機，這也就推動了我國移動通信領域中用戶業務模型的多樣化發展，正是因為此，移動通信數據呈現碎片化趨勢，進而導致大數據分析的效用難以得到發揮，最終無法開展移動通信網絡優化。

3.4 移動通信網絡用戶業務的多元化

現代發展中，人們對互聯網運用程度范圍逐漸增廣，并對移動客戶端的運用范圍增加，所以在用以區域內對移動通信網絡運用的人數急劇增加。主要對移動通訊網絡的運用范圍是：網頁、新聞視頻、微博、微信、QQ等，運用最多的還是手機APP，同時，利用手機與他人通話也是對移動通信網絡的運用。在運用網絡人數劇增的情況中，時常會出現網絡信號差這個問題，從而導致整個區域內的網絡使用速度下降以及網絡癱瘓情況的出現。

3.5 移動通信網絡數據覆蓋面增大

在整體對移動和通信網絡建設過程中，所涉及的范圍逐漸增大，使得用戶量逐漸中增多。為了保證通信網絡運用的穩定性，從而增加在外建立基站的數量，同時促進了數據量的增加。面對增加的移動通信數據量，使用大數據技術來改善情況，是現代移動通信公司所面臨的問題。

4 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用對策

基于對大數據分析在移動通信網絡優化中的應用困境的分析，筆者認為業界人員需要從三個方面對大數據分析的應用進行改進與優化，即網絡性能大數據存儲應用的發展、網絡性能大數據處理技術的發展以及大數據在網絡分析中的應用發展，具體闡述如下。

4.1 網絡性能大數據存儲應用的發展

就網絡性能大數據存儲應用的發展而言，其主要目的就在于提高大數據技術應用的實效性，使其能夠更好的采集移動通信網絡數據，進而有效支持移動通信網絡優化的開展。站在移動通信網絡的角度，大數據技術需要采取信道可用率、話務量、卡話率等數據，正因如此，這些規模龐大的數據往往會影響到大數據分析的效果，進而導致其難以為移動通信網絡優化提供高質量服務。針對此，筆者認為可以改進大數據虛擬化處理技術，基于虛擬化存儲來擴展與壓縮一些隱藏細節，進而提高大數據分析的應用效能，使移動通信網絡優化得以實現。

4.2 網絡性能大數據處理技術的應用發展

針對網絡性能大數據處理技術的應用發展而言，其目的就在于對大數據技術加以應用，以此來實現云計算分布式架構適應性的增強。根據上文所述，現階段我國移動通信網絡優化中對大數據分析的應用受到了網絡應用時間差的困擾與阻礙，針對此，就需要我們對云計算分布式架構加以利用，通過其傳輸異步特點來提升大數據分析的處理吞吐量，進而加速大數據分析在移動通信網絡中的數據處理速度，同時也為移動通信網絡數據的安全提供保障，促使移動通信網絡數據優化從大數據處理中獲取到更加優質的服務。

4.3 大數據在網絡分析中的應用發展

目前，關于大數據分析在移動通信網絡優化中的應用困境，我們還可考慮圍繞大數據在網絡分析中的應用進行改進與發展。這一對策的實施主要是針對業務量龐大而造成的數據碎片化趨勢而提出的。基于大數據在網絡分析中的應用改進與發展，可以對優化指標方向予以明確，確定所在網站機電，進而使問題得到針對性解決，同時實現數據優化，并且也提高了后臺相關參數的匹配性與有效性，確保無線信號能夠正常分布開來，這無疑能夠有效支持移動通信網絡優化對大數據分析的應用。

4.4 大數據分析對移動通信網絡的數據挖掘

在科學技術發展進程中，移動通信網絡技術逐漸跟上現代技術發展的步伐，逐漸把現代技術與通信網絡建設相結合。在大數據的影響下，對數據進行收集、處理、集中的過程中，移動通信網絡逐漸往智能優化方向發展、前進。在對移動通信網絡優化過程中，數據挖掘是其中最為困難的問題，因為在對移動通信網絡中大量數據的運用，就需要數據挖掘技術對數據進行分析。加強對數據挖掘技術的使用，在一定程度中方便大數據分析在其中的運用。

4.5 大數據分析對移動通信網絡的數據收獲

在對網絡數據進行集中處理之前，網絡數據呈分散的形式分布，因此在數據零碎的狀況下對數據進行集中也是件困難的事情。首先，信息量過大；其次，收集范圍廣，使得成本上升，對信息收集帶來難度，也增加大數據分析的困難性。那么移動通訊商可以先利用DPI數據采集器進行數據采集，提取出有價值的信息，再利用大數據技術，對信息進行收集，最后利用大數據分析，對數據進行具體的分析。這種形式的運用，加快了大數據分析形式上的改變，并且促進了云計算數據的發展。

5 結束語

在移動通信網絡不斷發展的背景下，其所承擔的用戶壓力也變得越來越大。盡管大數據分析的應用能夠幫助移動通信網絡運營商減輕部分壓力，然而在其應用實踐中卻面臨諸多問題。針對此，相關人員非常有必要圍繞此展開研究與探討，并針對具體問題，采取優化措施與改進辦法，以此提高大數據分析在移動通信網絡優化中的應用效能，為促進我國移動通信行業的發展提供有力支持。

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