在通信领域中大数据技术的应用分析

伍劲伟

广东南方通信建设有限公司

在通信领域中大数据技术的应用分析

伍劲伟

广东南方通信建设有限公司

近年来，随着科学技术的不断发展，计算机网络技术被广泛应用于各领域中，进一步推动了信息技术的融合发展，数据规模也由此扩大，这种情况下，导致大数据出现供不应求的现象。因此，我国相继出台了有关的管理政策和法规，并加大了对大数据的研究力度，大大提高了移动通信网络处理数据的速度，这也使得我国移动通信网络中对大数据的研究明确了方向，由此可见，对我国移动通信网络中大数据的发展策略进行研究是十分必要的。

移动通信网络；大数据技术；价值链

随着中国经济的快速发展，人们生活水平不断提高，“通信”已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。电脑、手机、iPad等一系列移动终端使用率十分高，并且随着互联网的普及，人们对于“网络”的依赖率也越来越高，研究发展大数据技术为人们提供更好的通信体验，已经成为各运营商的不二选择。

1 大数据时代已全面到来

大数据也称巨量数据或海量数据，指的是所涉及的数据量规模巨大，无法通过目前传统的软件工具和处理方式在合理时间内对其进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有四个主要特点(即4V特征)：a)Volume(量)。数据规模大，从TB级别跃升到PB级别。b) Variety(品种)。数据的种类和来源多样化，结构化、非结构化、语音、文本、视频等混杂。c)Velocity(速度)。对数据处理的及时性要求高，秒级的简单查询，小时级的复杂分析是可以接受的，再长就没有意义了。d)Value(价值)。数据的价值密度较低，在海量数据中，真正有用的可能只是很小一部分。随着互联网/移动互联网、数码产品、物联网/传感器等技术的发展，全球数据产生速度持续高速增长。根据IDC(互联网数据中心)研究报告，未来10年内全球数据量将以超过40%的速度增长，2020年全球数据量将达35ZB(35000000PB)。各类企业和机构都保存了海量的数据，但如何在海量数据中找出有用的信息，发挥出数据的价值，则是困扰各方的一个主要问题。在此背景下，大数据应运而生，并迅速成为时下IT行业最火热的技术，大数据商业价值的挖掘和利用也成为人们关注和追逐的焦点。

2 大数据技术在通信领域的应用分析

2.1 规范运营商数据资产

移动数据的数量大且繁杂，所以运营商必须对这些数据进行规整，才能更好地分析数据的潜在价值，明确客户所需服务。大数据技术能够帮助运营商快速收集各类数据，然后建立跨域的统一数据模型，对各类数据进行分析整理。如移动公司在每个区域都会有一栋单独的办公区域，在这个区域中，移动公司将移动用户产生的流量数据、浏览记录做详细的记载，分析出客户流量使用情况，根据数据结果，建立区域数据表格，针对性细化各类通信业务，让移动公司更好地为人民生活服务。运营商数据资产的规整，有利于运营商汇集潜在客户信息，为客户提供专门的业务，能够提升运营商在客户心中的信任度，形成一大批忠实用户，积攒公司发展资金，扩大公司运营规模。

2.2 数据获取

由于网络数据的分布载体十分零散，因此往往是碎片式的、多样性的。数据量的庞大，大大提高了数据获取的成本，且为信息获取带来一定困难。一般情况下，数据获取可分为数据的采集、预处理和传输这三个子步骤。移动通信商主要使用DPI数据采集器进行数据采集，提取出有价值的信息，有利于加强对用户网络行为的管理和控制；通过数据预处理，能够提高数据质量，以免增大数据传输、存储压力，为后期的数据分析奠定良好基础；通过IP骨干网可将数据传输至数据中心存储，大数据时代背景下数据量不断增加，计算要求也在提高，云计算数据中心的构建已经提上日程，其是数据中心的重要发展方向。

2.3 数据分析

数据的核心就是挖掘潜在价值，而确保数据自身作用能够充分发挥出来的核心就是分析，这也是大数据研究的关键环节。移动通信商利用自身所具备的资源优势能够实现其运营方式的进一步改革，发挥大数据分析功能，提高移动通信商社会影响力。数据分析步骤如下：第一步为数据可视化。通过图形化手段，可直观反应数据分布情况与各属性间相关性；第二步为统计分析。通过统计方法定向/定量分析数据，主要包括描述统计、推断统计；第三步数据挖掘。该方法涉及面十分广，如：数据库系统、机器学习、统计学习、人工智能等等，主要目的在于挖掘数据中潜在的、具有价值的模式。移动通信商利用丰富的数据资源，实现“数据封装—数据服务”、“传统网络服务提供商—信息服务提供商”的转变，但在这一过程中，需要加强对数据的逐层分析。移动大数据可划分为两类：①区域价值研究，其目的是实现精细化经营、网络智能化管理，提高企业战略分析准确性；②客户价值研究，其目的是实现精准营销，增加客户占有率。

2.4 采集挖掘数据手段增加

运营商开始将自己内部的系统规划整合，利用大数据技术统一规划平台之间的数据模型，采集详细的数据资料，增加采集挖掘数据资料的手段。但是，对于数据挖掘的深度还需进一步增加，运营商可以向发达国家学习，用大数据技术准确记录客户访问信息，增加数据的精准度和深度。运营商通过增加采集挖掘数据手段，能够快速分析出客户需求，实现了产品与价值的协调发展，增加了与其他领域的合作，拓宽了运营商在其他领域的影响力。如运营商可以跟保险公司进行合作，将一些会买保险的潜在客户分布范围、购买能力的数据分析卖给保险公司，但拓宽经营模式过程中，通信公司一定要注意不能泄露客户个人隐私。过分的追求经济效益，盲目的拓宽经营模式，会使忠实用户流失，对公司造成不良影响。

综上所述，大数据在移动通信网络中的应用是时代发展潮流的必然选择，同时也是实现战略转型和战略发展的关键，可有效提高移动通信网络市场合理化发展的水平，同时在大数据产生、获取、存储及分析过程中形成规范化大数据应用体系，是实现未来业务模式创新的重要途径。

[1]蒋晓鹏.移动通信网络优化中大数据技术的运用分析[J].电子技术与软件工程，2016(12)：56.

[2]秦达.大数据时代电信运营商的智慧运营与信息经营[C].2012中国云计算展暨峰会，2012.