大數據技術在通信領域的應用

段 瑩

（四川省大數據中心，四川 成都 510000）

1 大數據使用的主要技術

1.1 儲存技術

伴隨著大數據時代的到來，如何對這些海量的數據進行保存，對數據進行有效的遷移等成為人們研究的重點和難點。自20世紀90年代后直至現在，數據儲存量不斷發展改變，這也是儲存技術的成長和不斷發展。例如：直接外掛儲存方式的應用、網絡附加儲存方式的應用等，這些方式在優化和完善后，具有自身的特征和優勢，通信數據中心根據服務器的數量或者面對的數據對象等，在分析這些條件后作出較為合理的選擇。

1.2 挖掘分析技術

挖掘分析技術主要是對海量數據中有用的、創新的、新穎的數據進行挖掘和識別，在這一過程中對數據的挖掘也是非常復雜的。因此，大數據技術中，對于海量的數據進行挖掘是研究人員需要引起重視。特別是對于上百的TB級異構數據，如何進行處理和采用處理工具進行挖掘等也是難點。通信運營商在進行數據的處理時還需要對大數據持續增長的特征進行考慮，還需要對今后增長的情況進行挖掘和分析。一般情況下挖掘分析這些大數據時可以考慮云計算和分布式挖掘，這兩種方式不僅具有較高的可靠性、擴展性，還具有容錯率高的特征。同時，免費的Hadoop分布式挖掘平臺適用于大數據挖掘。

2 大數據技術在通信領域中的應用價值

大數據技術能夠對海量的數據進行數據的采集、數據的處理、數據的分析、數據的儲存和數據的管理等，使得挖掘出來的數據具有一定的價值。伴隨著互聯網時代的進一步發展，通信領域中應用大數據技術已經成為一種趨勢，通信工作的越來越智能化，能夠更快地適應時代的發展，增強與外界競爭的能力。例如：通信流量業務的把握，能夠更好的滿足客戶的實際需求。通信行業中的各個運行為了獲取更好的收益和提升自身的服務質量，需要借助大數據技術對客戶的實際需求等進行采集和處理，精準的預測出客戶在流量業務方面的需求，這樣才能準確把握客戶在流量使用；又如：借助大數據技術能夠更好地維護和管理通信的網絡，提高網絡的使用效率，及時發現和感知網絡的狀況，及時進行排除等，以期能夠更好的服務與用戶。又如：借助大數據處理平臺，建立產品關聯分析，通過海量語音數據的分析，能夠對產品信息情況予以了解。因此，面對通信業務客戶的增多，客戶的調查是一個龐大的工作，這時借助大數據技術，能夠更加精準的對通信領域中的各方客戶信息或者資料等開展智能化的管理。并且還能夠對不同年齡段、不同區域的客戶進行分類，在開展針對性的調查后，能夠不斷完善自身的業務，滿足客戶的需求。

3 大數據技術在通信領域的應用

3.1 創新營銷方式，注入新的增長點

大數據技術的應用為各大網絡運營商帶來了巨大的經濟效益。首先，技術人員借助大數據技術，能夠對海量的數據信息進行處理和挖掘，從而根據不同區域的客戶需求進行業務的改革，讓用戶能夠獲取更高的體驗感。例如：中國聯通引入大數據技術后，建立移動通信用戶上網記錄，通過集中查詢和分析系統提供支撐，能夠對自身業務的不足及時調整。同時，聯通在全球運營商中率先提供了用戶上網記錄的清單和查詢的服務，為消費者提供了更加清晰的上網記錄，為之后開展精細化運用和開展的營銷活動提供了契機。其次，大數據技術能夠進一步優化網絡的質量，在對網絡資源進行合理的配置后，能夠幫助市場專員作出針對性的調整和給出更加精準的判斷，這也成為當前提高市場競爭的關鍵。例如：通過分析流量日志數據，幫助技術人員區分開不同活動范圍人群；在了解客戶的購買欲望時，借助大數據技術CRM，能夠對不同人群的購買欲望和信譽度等進行區分，從而能夠更加精準和針對性的分析作出判斷，針對于不同的購買力制定不同的業務，在滿足客戶的需求技術上，還能夠進一步拓展自身的業務。

另外，中國移動企業的借助大數據分析功能，制定精細化的營銷，通過向市場中推送多種營銷服務，以增強自身的競爭能力。例如：目前，中國移動信息化產品受到了200多個企業的認可，即不僅僅包括的無線寬帶接入，還包括集團V網、IDC數據中心的基礎通信服務，還拓展了移動辦公、會議助理、企業一卡通、商戶管家、移動CRM等營銷服務，為全面推動通信行業的發展，為客戶群體帶來新的發展路徑。

3.2 網絡提升，開啟智慧城市

根據GSMA預測，2012-2018年全球的移動流量呈現復合增長的趨勢，即以50%的增長率增長，相比于2012年，移動流量增長了12倍。流量收入已經成為各大運營商的主要增長點，相比于原來的語音呈現了爆炸式增長的局面。因此，如何在滿足客戶需求的基礎上，提高網絡服務的質量，網絡運營商應該借助大數據技術，開展智能分析和智能維護，對網絡的峰值等進行精準的預測，建立流量報警信號，靈敏的發現存在的異常，以減少和防止網絡發生的堵塞，從而提高網絡服務的質量，增強用戶的使用體驗。例如：中國電信在落實智慧城市發展戰略后，依托物聯網和大數據，從傳統的話務經營向流量經營轉變，并借助IDC服務，實現對流量的分析。即及時對某一區域的網絡展開維護和監測，及時關注網絡的變動，為用戶解決卡帶、斷網、網速慢的現象。

3.3 互聯網金融應用，促進金融行業的發展

征信領域作為大數據技術在通信行業中應用的重要領域，對彌補互聯網經濟的不足發揮著重要作用。以聯通和招商銀行的合作來看，招商銀行具有客戶的需求信息，聯通能夠提供客戶真實的應用數據等，兩者形成了合作互補。例如：招商銀行在征求聯通的統一后，獲取客戶信息數據，然后招商銀行能夠通過這些客戶信息了解客戶的信用或者客戶的其他需求等。因此，將大數據技術應用到征信領域中，能夠降低互聯網金融發生的信用風險。

3.4 通信網絡維護中的應用

通信網絡具有開放性的特征，其安全問題經常發生。因此，在通信領域中應用大數據技術能夠對網絡的維護進行不斷的加強，還能夠進一步提升通信網絡的安全性。目前，大數據技術在對通信網絡安全流程進行的維護時需要注意以下幾個方面：

（1）借助風險故障的分析工具，對通信網絡安全風險問題進行剖析。同時，借助網絡模型、風險評估算法等對通信網絡中的歷史數據進行分析，在對其運行的數據作出警告信息。例如：在對通信光纜中產生的風險進行分析時，通過評估人為因素、自然災害等進行因素，給予維護人員更多借鑒和提出預防措施。其自然災害或者動物破壞等都屬于環境因素；偷盜破壞或者防御能力低等屬于人為因素。

（2）在建設的風險評估體系中對數據分析的指標進行設定，一方面對數據進行測試；另一方面云盤中的儲存結果進行分析，通過借助虛擬化技術將這些數據挖掘出來，進而對數據分析指標進行明確。

（3）在數據的提取和分析后，能夠準確了解通信網絡安全的風險等級，進而及時找出解決的方法，降低風險的發生。

3.5 不斷拓展新零售領域

網絡問題主要是掌握移動客戶的信令信息和位置信息。網絡運營商借助大數據技術，建立用戶利用位置信息或者質量信息等方面的模型，給予用戶更好的使用體驗。另外，這一服務還能夠運用新型的零售業，如：交通行業和公共服務行業等，以幫助這些新型的零售業借助模型的分析，應對出現的突發事件。另外，運營商還可以以第三方的形式提供數據匯聚方式，在對采集的數據進行分析后，能夠為企業提供數據分析的報告，從而為運營商帶來新的利潤點。

3.6 其他領域的應用和發展

流量的分析和協議信息的判斷，不僅能夠幫助運營商分析網絡使用者的行為習慣，還能夠提供更加針對性的網絡服務。而這一服務還可以應用于精準廣告中，幫助廣告行業借助流量的分析，找出播放廣告的不足和影響力；借助系統平臺，能夠對使用者的位置和運動的軌跡等進行分析，能夠了解熱點地區的人群分布概率。這一網絡服務能夠用于景區的人流優化等。因此，大數據技術在通信領域中發揮著重要的作用。

4 結束語

伴隨著大數據技術在各行各業中的不斷應用， 給各行各業帶來了新的發展契機。通信領域涉及的范圍較廣，對人們的生產和生活都產生著巨大的作用。因此，將大數據技術應用到通信領域中值得推廣，具有一定的現實意義。