大數據分析技術在移動通信業務拓展中的應用分析

方駿

中國聯合網絡通信有限公司武漢市分公司 湖北 武漢 430000

引言

我國移動通信業務正處于變革階段，為打造高效移動通信服務系統，需合理應用現代信息技術，加快5G移動通信業務的建設。為實現業務拓展的工作預期目標，筆者認為移動通信運營商應當合理應用大數據分析技術，改變部分業務的商業模型，建構全新的業務體系，推動5G移動通信標準的完善優化，使得移動通信服務水平得到整體提升。

1 大數據分析技術概述

1.1 基本定義

大數據分析技術廣義進行界定時，即集合海量的數據信息進行分析處理，在對海量數據信息進行分析處理時，常規計算機工具與設備無法在短期內分析處理冗余復雜的數據信息，因此需要使用效率更高、處理能力更強的專業技術方案，對多元化、高增長、海量的數據信息進行處理分析，合理應用大數據分析技術則可實現數據的高效處理。通過對大數據分析技術進行剖析可知，該技術實際應用可對海量復雜數據進行處理，具有高速處理與低成本的工作優勢[1]。

1.2 技術類別

（1）去冗余技術

在移動通信業務開展過程中，為合理拓展通信業務，提高業務開展質量與效果，應當對當下的移動通信業務進行分析，由于移動通信終端都處于自動化運行狀態，沒有專人對其進行監督管理，使得終端網絡數據傳輸過程中出現一定錯誤，使得數據傳輸真實性與準確性下降，無法保證移動通信業務開展的可靠性與真實性，不僅對用戶的通信質量產生一定影響，同時對運營商的業務判斷產生一定干擾。

海量移動通信數據的累積，造成了數據處理的難度上升，在數據處理過程中，應當使得冗余的數據信息轉化為系統化、明細化的信息庫，為達到該種數據處理目標，移動通信運營商則需要合理應用去冗余技術。在對去冗余技術進行分析后，可發現該技術僅對傳統的結構化數據產生一定效能，在對非結構性數據處理時，該技術則無法發揮其應用優勢。同時去冗余技術在實際應用時，實效性存在一定不足，如對PB級別的數據信息流進行處理時，則無法達到預期處理效果。

（2）數據提取集成技術

在數據信息管理工作開展時，需采用高效的數據融合提取技術，保證數據處理的質量與效果。大數據信息具有數量多、種類繁雜等特點，在對數據信息進行處理時，數據提取難度較高，為達到移動通信運營商的工作預期目標，需要對復雜冗余的大數據信息進行提煉處理，進而整合為統一的數據體系，為移動通信運營商提供相關決策參考，保證運營商決策的可行性，合理降低數據處理的難度。在融合多源異構數據信息時，為保證數據處理的質量與效果，運營商可合理應用數據提取集成技術，依據數據關聯的變量關系，對數據信息進行結構性融合集成處理，或對數據信息進行非結構集成處理，達到預期數據融合提取處理效果，為移動通信運營商提供數據技術支持[2]。

（3）可視化分析技術

在大數據去冗余技術與數據融合提取集成技術的合理應用后，可對數據信息進行合理的加工處理，并對數據信息蘊含的潛在價值進行挖掘。為保證大數據技術應用技術價值得到很好體現，移動通信運營商可對數據信息價值進行深度分析。通過深入分析研究后，進而得到系統性數據結果，達到數據處理加工的預期目標。在該過程工作開展時，需充分發揮出可視化分析技術，保證數據處理的整體效果。在數據分析技術與人類智慧的融合下，有效提升了數據處理的水平與能力，推動了大數據技術發展，提高了數據處理的準確率與可靠性，加速了數據融合提取效率。未來移動通信運營商在業務拓展工作開展時，應當充分發揮出大數據分析技術的應用價值，從而推動移動通信更新換代。

2 大數據分析技術在移動通信業務拓展中的應用分析

2.1 大數據儲存分析處理

在移動通信運營企業經營管理過程中，為充分發揮出大數據分析技術應用優勢，保證企業具備市場核心競爭力，應當對移動通信終端客戶產生的數據信息進行分析處理，有效提高企業信息處理的整體能力。為保證大數據儲存的安全性與可靠性，企業應當側重移動設備儲存空間的開發，并對移動設備的運行性能進行不斷完善，為移動通信運營企業的未來發展鋪墊基礎。

在大數據技術、云計算、人工智能等技術的發展應用背景下，有效解決了大數據信息的儲存問題與處理分析問題。通過對云計算技術進行分析可知，該技術依據大數據技術實現對海量數據信息的虛擬計算儲存，提高了數據處理的整體效果。移動通信運營企業合理應用云計算技術，可使得移動通信產業實現跨越式發展，因為云計算技術的合理應用可改變信息儲存設備的容載量，保證數據儲存與傳輸的靈活性，有效提高了移動運營企業的數據儲存能力。鑒于云計算的應用優勢，在其他商業數據管理領域得到很好的應用。

在現代移動通信運行背景下，海量數據信息的產生，使得非結構化數據量迅速增加，該類數據信息的關聯性非常低，彼此之間沒有共同點。為有效對其數據信息進行處理，則可以合理應用大數據分析技術，對非結構化數據進行合理處理提取，保證移動通信服務質量與業務開展水平。大數據處理背景下，數字虛擬技術成為數據庫處理中心，可保證對其物理數據的處理整體效果，提高基礎通信網絡設施運行的安全性，且在用戶數據信息傳輸過程中，不會受到時間與空間的約束，進而有效提高數據信息傳輸的質量與安全。

2.2 建構大型網絡平臺

在大型網絡商業平臺的建構下，可實現對大數據信息的高速處理交換，滿足用戶數據獲取的基本訴求，保證數據處理的整體工作效率。在大數據技術發展時代背景下，移動通信企業應當順應時代的發展，依托大數據技術進行網絡商業平臺的建設，主要用于對用戶消費行為進行分析，并基于分析結果為消費者提供個性化服務，滿足用戶通信服務的具體訴求，進而有效推動經濟的穩定增長。

如Hadoop商業網絡平臺的出現引起很多企業的關注，在商業平臺完善優化過程中，該平臺的服務用戶不斷增多，并形成良好的商業循環模式，使得該商業平臺的商業價值不斷提高。由此可見，在大數據分析技術的應用背景下，移動通信運營商應當意識到時代變革產生的機遇與挑戰，應當不斷推動優秀商業平臺的開發，全方面了解客戶的需求，為客戶提供專業化服務，加快移動通信新業務的拓展開發，不斷提高用戶的忠誠度，實現企業的長遠發展目標。在5G通信發展時代背景下，移動通信服務面臨著改革重組，為保證5G業務的可持續商業開展，必須充分利用大數據分析技術，了解客戶的訴求與市場發展的變化規律，進而體現開展業務規劃，保障移動通信業務開展的質量。

2.3 規范通信業數據標準

移動通信用戶的基數非常龐大，在實際業務開展過程中可能出現大量的負債數據，為深入分析負債數據，應當依托大數據技術對負債數據進行整理分析，進而為運營商提供科學數據分析，針對不同客戶推薦專屬的通信服務，提高相關業務開展的質量與效果。在實際運營工作開展過程中，應當由專業技術人才對數據信息進行分析處理，并對通信業的數據標準進行不斷規范，便于對用戶數據信息進行深入分析，給予客戶個性化服務，進而獲取客戶的信任，為企業的可持續發展鋪墊基礎。

2.4 大數據技術的發展

大數據技術非常復雜，在互聯網技術高速發展的時代背景下，大數據技術仍需不斷進行完善優化，進而充分挖掘出大數據技術的應用價值，推動移動通信運營的整體安全性與可靠性提升。

2.5 促進商業多元發展

在移動通信業務開展過程中，為滿足客戶的多元化需求，移動通信運營商應當基于大數據技術，對用戶的消費趨勢進行量化分析，促進商業模型轉型，為客戶提供專屬的商業服務，保證服務的質量與安全，實現企業資源的靈活配置，提高通信運行的整體效率。

3 結束語

綜上所述，本文就對大數據發展背景下移動通信的業務拓展工作進行論述，說明了大數據技術應用的可行性與必要性。移動通信服務作為社會運行的基本組成部分，為提高服務質量、運行效率，不僅需對傳統業務進行合理優化，同時對新業務進行不斷拓展，完善移動通信服務體系，為人民群眾提供更加優質安全的通信服務。