大數據分析技術在移動通信業務拓展中的應用

（中國移動通信集團陜西有限公司，西安 710065）

在科技高速發展的時代，隨之而來的移動通信業務的繁榮發展。我國的移動通信業務在大數據技術的影響和引領下迎來了全新的發展機會，同時也面臨著一定的挑戰。然而，有機遇就必然會有挑戰，移動通信作為一種大數據的模式，兩者之間存在著互相成就的關系。在新時期，為了推動移動通信業務的向前發展，應該著重于對移動通信業務的范圍進行擴展。對大數據進行多個角度的分析和利用，對客戶的心理和需求進行了解和掌握，進而提高通信業務服務質量。

1 大數據

廣義來說，大數據就是指集合海量數據。具體指的是使用常規的工具或軟件無法在有限的時間內分析、集合和處理龐雜的信息，所以就需要更加具有效率和洞察力的處理模式，對多元化、高增長、海量的信息數據進行分許和處理。所以我們可以發現大數據具有十分明顯的特點，包括海量數據量，種類繁雜，高速處理和低成本高價值等[1-2]。

1.1 數據的產生階段

（1）被動階段。在數據庫產生初期，主要與政府、企業和金融業等相對性較強的領域關聯，在此階段的數據庫也只是作為一個概念而已。在與政府、金融業等領域中進行的數據產生于運營的交易和活動，屬于被動產生的階段。（2）主動階段，伴隨著互聯網的產生和普及，出現了大量的互聯網用戶，就會增加原創數據信息，針對原創型數據信息實現對數據的儲存、分析和處理是數據主動階段的主要發展內容[3]。（3）自動階段。互聯網技術的高速發展，為移動通信技術提供了良好的依托平臺。針對二者在發展的過程中面臨的同樣技術性難題，使得互聯網和通信技術的結合發展，從而出現了大量的感知系統，實現了監控世界各個角落的夢想，而數據的出現數量與頻率并未受到感知技術的干擾，促使大量數據信息出現并聚集，大數據時代由此正式到來[4-5]。

1.2 大數據的特點

（1）海量數據量。據專業機構做出的調查可以分析出，數據信息儲存量已經達到2億，并且還在不斷的增長，增速為1/5，在生活中人們進行網上聊天、支付、購物等時就會應用到這些大數據。由于將互聯網技術與移動通信技術相結合，因此在實際日常生活、工作中會產生大量數據信息，通過分析信息采集器采集而來的各類數據信息，運營商不難發現，每天在互聯網中流動著海量數據信息，傳統數據處理模式和工具已經無法滿足其高達PB甚至EB的存儲和處理需求。（2）種類繁雜。大數據除了在數量上具有海量特點，在種類上還具有繁多而雜亂的特點。數據具有多樣性的結構如結構化、半結構化、非結構化。結構數據一般包括音視頻、圖片等比較方便存儲的數據，所占比重不高；費解固化則具有較大的比重和較難的采集途徑[6-7]。（3）低成本高價值。數據信息數量的增多導致數據的密度降低，造成了整體價值不高的情況，所以總是與綜合數據呈現出負相關性。但又因其所蘊含的多種數據信息數量，增加了數據公開化程度，如果能夠合理運用大數據，將帶來低成本高價值的效益。（4）較高的實效性。大數據的特定特質比較多，在實效性的基礎上大數據呈現出了極高的鮮明性特征，這是由于數據的價值和規模之間存在著重要的關聯，為深度挖掘數據信息內部蘊含價值，提高數據信息價值提供有力保障。

2 大數據處理

（1）去冗余技術。結合實際移動運營商終端網絡的運營情況來看，終端網絡是自動運行的，無人監管其運行狀態。由于缺少人為監督，導致終端網絡中數據錯誤率居高不下，存在誤差或錯誤的數據信息，降低了數據真實性，為移動運營商提供了低可靠性的數據信息，影響運營商重要判斷。同時，海量數據信息堆積在終端網絡，如何使冗余的數據信息變得系統化、明晰化，是運營商首先需要解決的事情，這就需要借助冗余技術。但這種方法只能夠針對傳統的結構化數據發揮作用，而非結構性數據則無法運用這種方法。并且實時性比較欠缺，在對PB級別的數據進行處理時就顯得有些無效。所以數據清洗技術是目前移動工程師工作的研究重點內容[8-9]。（2）融合提取集成技術。除了在數據管理方面需要一定的技術支持，在數據提取方面同樣需要有力的技術支持。大數據具有數量多、種類繁雜的特點，因此在數據信息融合提取方面具有很大難度。在數據信息融合過程中，移動運營商按照一定的運營需求，將種類繁雜的大量數據信息融合成統一數據系統，為運營決策提供明晰的數據信息資源，降低數據信息價值挖掘難度。在融合提取多源異構數據時，移動運營商按照一定的數據關聯等關系，有機整理融合結構和非結構數據，在此過程中就需要依托融合提取集成技術實現完成。（3）可視化分析技術。通過去冗余技術過濾無關數據信息和融合提取集成技術有機整合數據信息后，是大數據處理技術的關鍵，即挖掘數據信息價值。在此過程中，需要借助人類智慧實現數據信息價值的深度挖掘。通過詳細分析、研究大數據處理技術形成的系統性數據信息，挖掘出深度價值，是進行大數據處理的最終目的。并且在此過程中，能夠將人類智慧與現代信息技術有效整合，在提高人類現代技術思維，強化大數據分析能力的同時，也能夠完善大數據處理系統，提高數據處理準確率，加快提取融合速度。

3 大數據時代移動運營商面臨的機遇和挑戰

3.1 移動運營商面臨的機遇

在對移動通信運營商業務與服務質量評價構成中，業務使用痕跡是最明顯也是最無聲的標準。如果移動通信用戶對運營商的業務及服務表示滿意與喜愛，那么就會在運營商移動終端網絡上留下大量使用痕跡，反之則只有寥寥痕跡。依托移動終端網絡，采集用戶使用信息，利用大數據處理技術，能夠有效挖掘出用戶業務喜好傾向。并將分析結果運用在產品設計與開發中，迎合廣大客戶的喜好，創造出有價值、有市場的產品和業務，為不同的客戶提供具有針對性的業務。同樣，在大數據時代，客戶在上網時會在網絡上留下大量瀏覽痕跡。移動通信運營商通過采集用戶瀏覽數據，挖掘其中蘊含的數據價值，為企業創造經濟效益提供新途徑。綜合以上，能夠看出大數據在提高企業經濟效益、促進企業發展多元化發展的重要作用[10]。

3.2 移動運營商面臨的挑戰

但隨著大數據的發展，為移動運營商創造了新的發展機遇，與此同時移動運營商也承擔著發展的挑戰和風險。作為移動通信來說，其對于自己的業務范圍進行適中的關注，然而卻不注重創新，這是當前移動通信面臨的最大問題。其次，大數據的特點就是復雜性和多樣性，因此對于大數據的正確認識和應用還有待進一步商榷。當然，在當前的時代，在移動終端上很容易就能得到人們的一些信息，這樣就會導致人們的隱私越來越不受到保護，嚴重威脅用戶的隱私權益，導致用戶對移動通信運營商信任度急劇下降。在大數據時代下，依托人工智能技術及其他信息技術，大數據技術不斷智能化與完善化，但用戶在通信移動終端中個人隱私安全問題亟待解決，這也是移動通訊運營商重視的業務。同時，在移動通信運營商內部缺少靈活運用大數據技術對用戶需求進行專業分析的人才，整體業務技術水平較低，導致移動終端網絡數據浪費，移動通信運營商無法實現健康可持續發展。

4 大數據分析技術在移動通信業務擴展中的應用

4.1 大數據儲存分析和處理技術

移動通信運營商如果想要在大數據時代中充分發揮大數據的經濟價值，保持有力的企業競爭力，需要對儲存在終端網絡中的大量用戶數據進行科學處理與分析。為了促進企業信息儲存能力的提高，移動運營商對儲存能力進行了研究，注重促進增加移動設備的儲存空間和提高設備的性能，這一新商機帶動了移動運營商的發展。同時隨著出現的還有云計算，彌補了數據量龐大帶來的不便影響。云計算是一種依托現代科技實現大量數據存儲的虛擬技術。通過運用云計算儲存方式，移動通信業實現了跨越式的發展。通過擴充信息儲存器數據容載量與增加數據儲存靈活性，提高了移動運營商數據儲存能力。同時云計算也能夠在商業管理中得到應用。在當前使其，大數據導致非結構化的數據大量增加，這些數據非常的分散，沒有共同點，基于大數據儲存技術而延展的數據整理分析技術使解決這一問題的有效方法，是提高移動通信業務水平與質量的新方法。作為這一時期的核心技術之一，數字虛擬化技術能夠連接虛擬中心和物理數據，保證基礎網絡設施的安全性，并且實現信息傳輸不受時間和空間的影響，為提高數據信息傳輸性能提供技術保障。

4.2 構建大型網絡商業平臺

大型網絡商業平臺是利用大數據技術結合大數據特點與數據轉換交互功能而成的技術產物。二者的結合是順應大數據時代發展趨勢的，滿足大數據時代發展需求的。依托大數據技術而形成并運行的網絡商業平臺，能夠對用戶的具體喜好和需求進行充分的了解和滿足，有助于推動經濟的增長。這其中比較常見的代表為Hadoop。Hadoop的出現引起了眾多企業商家的重視，在其發展和完善的過程中，基于用戶使用需求而不斷開發各類實用功能，因此平臺使用人數不斷增加，形成良好發展循環，商業價值不斷提高。在大數據使其，移動通信業務應該充分認識到眼前的機會，依托優秀網絡商業平臺，全方位、多角度分析用戶業務使用傾向及需求，并針對于結果開發專業新型服務項目，滿足用戶需求，提高用戶粘性。但隨著5G時代技術的發展，移動通信業面臨新的發展挑戰與機遇，如何融合大數據技術順利的實現5G業務，移動通信運營商還需要做出進一步的努力。

4.3 促進商業模式轉型

在大數據下，移動通信業務已經與商業領域之間存在著千絲萬縷的聯系，移動運營商的商業運作模式也發生改變。在保證業務質量的同時，對業務服務水平提出了更高的要求。現階段，移動通信的作用不僅局限于滿足用戶溝通需求，而要同時滿足用戶的其他個性化需求。因此，提高個性化服務水平也成為促進移動通信業商業模式轉型，提升移動運營商競爭力的重要手段。伴隨著移動通信網絡的不斷發展，越來越多的人開始使用網上支付功能，大數據時代加快移動通信業的業務發展與創新水平與速度。

4.4 促進商業多元化發展

商業多元化發展是大數據時代的時代產物。移動運營商想要在大數據時代實現良好發展，應抓住這一發展趨勢。依托大數據技術，構建數據平臺，利用平臺對用戶數據信息進行采集、整理、分析，為企業決策提供科學數據支持。并在保證數據平臺安全性的同時，對平臺功能不斷升級，是保持數據平臺活力的關鍵。移動運營商應該充分認識到網絡先進技術的價值。多角度全方位的挖掘客戶的信息，了解客戶的喜好，促進移動通信業務順利度過發展的瓶頸期。對移動通信業務進行多樣化養護。在整體的基礎上合作其他的企業，而不是一味的選擇單一的發展。

4.5 大數據存儲分析和處理技術的發展

大數據信息非常龐雜和復雜，不僅如此，隨著網絡技術的快速發展，很多信息具有即時性和實時性的特點，信息的熱度會隨著時間而不斷的下降。所以在大數據的額背景下要想促進移動通信業務的全面健康發展，需要對數據的商業價值進行不斷的發掘。

4.6 規范通信業數據資產

移動通信業用戶數量龐大，在使用過程中，出現大量負債數據，只有依托大數據技術才能夠實現負債數據的系統整理與合理規劃，為移動運營商提供科學分析數據，進而針對不同客戶的不同需求推薦合適的產品和業務。幫助運營商進行分析，在實際的應用中移動公司會設立專門的辦公區域，并在這個區域由專業的技術人員仔細的手機和分析客戶的數據流量和受眾的喜愛情況，并且根據最終分析得到的結構創建所需表格，并仔細劃分移動業務，提供優質業務服務。規范數據資產，能夠提高用戶信息的系統性，便于挖掘用戶需求信息，設計個性化服務業務，獲取客戶的信任，積累運營商忠實用戶，不斷促進公司運營規模的擴大。

5 結束語

大數據時代下，移動通信業面臨著巨大挑戰的同時也面臨著難得機遇。依托大數據技術對行業數據進行科學合理采集、整理、分析，為移動運營商發展提供良好數據基礎。針對即將涌來的5G通信時代，移動運營商在追求高業務質量的同時，還應該對發展策略進行仔細的思考和研究。為了促進移動通信業務的擴展，應該對大數據進行充分的利用。大數據技術能夠加快商業模式轉型速度，進而促進其進一步發展，這也是通信行業應該重視的一個首要問題。通過大數據技術有助于解決移動通信運營商發展過程中的問題，擴展業務范圍和業務空間，實現商業價值和服務領域的突破。但是在這一過程中需要注意保護用戶的隱私，所以要加大對這方面的關注度，提高用戶隱私安全技術，嚴格實行隱私保護制度，提高數據安全性，在時代挑戰下獲得發展空間。