浅析大数据技术在移动通信领域中的运用

王梁栋



浅析大数据技术在移动通信领域中的运用

王梁栋

南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210000

以大数据的核心技术作为讨论的出发点，探索和研发了大数据技术在移动通信领域的运用，阐述了大数据技术在移动通信领域运用的关键。

大数据技术；移动通信；运用

正确使用大数据技术，避免出现数据被盗、泄露等问题，是移动通信企业急需解决的问题。在移动通信领域，使用大数据技术具有恒久的意义。

1 大数据技术

大数据技术主要由大数据存储技术和大数据分析技术构成，是一种新兴技术。云服务中的云储存是大数据技术的核心。云储存保证了数据存储的安全性。现代化数据储存的重要载体也是云存储。大数据的核心技术是大数据分析，由人工智能、回归计算、数据挖掘、模式识别、统计分析、顺序排列等构成，可以更便捷地为移动通信构建数据平台，有利于移动通信企业更好地管理和运作。

我国大数据研究员徐子佩认为，当下引领全球抢占先机的一定是大数据战略。从全世界范围来看，大数据技术的相关研究整体起步较晚。大数据技术方面的规律性探究和理论研究，起源于21世纪，而国内远远迟于国外。计算机软件以及计算机应用是我国大数据技术的开端，大多应用于商业领域。将研究大数据的触角转向移动通信领域，也是近十几年的规划。随后许多专家、研究人员开始集中精力于大数据技术研究，也出版了许多学术成果[1]。

2 大数据技术在移动通信领域运用的成果

2.1 提高数据分析能力

随着大数据的到来，用户数据也得到了飞快增长。要想有效地采集、处理和分析用户数据。运营商就要根据自身的现实状况对大数据技术做合理的选择。高可靠性、信息基础结构技术强、应用领域广泛、数据源广泛、插件简单和安全是当今数据汇集和剖析平台的特点。

对以上平台进行解析，会发现每款数据技术分析平台都配有自身的特点，所以对六种数据的汇集和解析平台进行全方位的应用，是运营商急需解决的问题，只有这样才可以确保数据资料的综合性和实用性。“Hadoop”是现今被运营商用来进行剖析平台工作次数最多的软件。由于其拥有消耗成本迅速、单方面速度快及深度探索数据等显著优势，因此可以精确解析客户的隐性需求。所以运营商可以在原有基础上对客户数据做有效的调整和解析，并在解析成果的基础上改进现有的营销思路，达到拓展经营领域和提高经营效益的目的。

移动通信网络用户和基站每一时段都会产生大量的数据。对这些数据做全面地整合与储存，可谓是一项具有挑战性的工作。如今大数据技术的应用，便解决了这一问题。将储存虚拟化是解决移动通信网络产生大量数据的最佳解决方案。大数据技术的存储也就是虚拟化储存，在减少动态变化容量的同时，也能减少资源储存消耗的大量能源。最好的方法就是将结构不同的数据全部存储于同一平台，不仅减少了移动通信网络所需的管理费用，而且降低了资金的投入。

2.2 加大对数据的采集力度

在经销商自身的运营过程中，依靠大数据技术，可以对其内部系统进行调整和规划，可以对其他平台内部的数据模型进行全面地运营。要提高自身采集和开发多种数据资料的手段，离不开大数据技术的支持，从而进行客户端数据资料的高效率采集。现阶段存在的一个问题是数据的开发深度还远远不够，不能够高效地搜索客户的信息，所以运营商自身的运营能力也就得不到增强。

2.3 规范处理运营商的数据资产

数据量大和信息过于复杂是移动数据的特征。如果要对这些数据的潜在价值做有效的解析，运营商必须整合这些数据，然后给用户提供相应的通信服务。要想帮助运营商迅速收集大部分数据，就要使用大数据技术，随后建立一个统一的数据模型。在大数据的基础上，全面解析和调整数据。例如，移动运营商在每一个地区都有其单独的办公区域，应详细记载移动用户产生的浏览记录和流量数据，以客户的流量使用情况和数据结果为依据，建立区域数据表格，然后在数据表格的基础上对通信业务做具有针对性的细化整合，而后移动公司在此前提下给用户提供更完善的服务，从而提高通信服务质量。要想对运营商的数据资产做规范化处理，就要通过大数据技术，帮助运营商采集客户信息，在对用户信息进行剖析整合之后，为用户提供精准的业务，从而提高运营商在用户心中的认可度，扩大运营商的商业规模。

3 大数据技术在移动通信领域中运用的几点建议

首先，做好数据资产管理。建立一种针对客户数据资产的管理制度，是运营商需要做到的。例如，进行数据定义和编码的全面处理，保证数据的一致性、准确性和全面性。在建设大数据平台的过程中，需要加快建设的速度，与此同时也要做好大数据平台的核心管理工作。要想最大限度发挥大数据技术的效能，就要求运营商积极引进外部数据源。

其次，协调架构的过程中，运营商要建立和满足大数据管理体系要求的新型组织结构，就必须结合通信行业发展的现有情况和发展需求。

最后，隐私保护涉及多方面，需要运营商从多角度应用保护措施，从而避免大数据业务的舆论风险给企业带来的不必要的危机。

随着移动通信运营商加大对大数据技术的运用力度，数据泄露问题频频出现，这就需要发展大数据存储分析处理技术。移动通信中能够存储的信息量是非常有限的，而需要存储以及分析的用户信息又很多。在此情形下，移动通信运营商应定时清理用户信息。在清理数据的时候，是否能够保障数据真正地被清理掉了，而不是被泄露了，是问题的关键。为此提出加大移动通信领域软件保密性，增强数据处理的可靠性，扩大移动通信的存储平台，使用大数据技术保护移动通信用户的大数据信息。人才培养也是至关重要的，运营商要想改变自身复合型人才短缺的现状，可以尝试人才外包和向专业性强的机构中聘请专家的方式，同时，还要加快培养行业内自由人才队伍。

移动通信网络数据有客户群体大、基站数量多的特点。为了减少数据获取和收集的工作量，运用大数据技术，不但减少了移动通信领域人员的工作量，还提高了收集数据的效率，是一举两得的方法。

大力发展大数据技术在移动通信领域中的运用，有利于促进国家信息化水平。探讨大数据技术在移动通信领域中的问题以及应对策略，明确我国大数据在移动通信领域中的发展现状，找出问题、解决问题，完善移动通信的相关制度，让大数据技术在透明的平台中有序运行，是当下亟待应对的问题。针对文章中提出的相关问题，制定了相应的解决方案，相信在社会各界的不断努力之下，我国大数据技术在移动通信领域能够得到长久的发展，不断为提升人民的生活水平做出贡献，在生活上提升科学技术的使用效率，简化人们的生活过程，在不断促进大数据技术运用的过程中让人们切实感受到科学技术给生活带来的变化，并享受这个过程。

4 结论

本文对大数据技术在移动通信领域中的运用展开论述。要想避免大数据泄露及数据丢失，就还需要相关部门抓紧完善大数据系统。相信在不久的将来我们的大数据技术会在移动通信领域有更好的运用。

[1]陈礼兵.技术发展应用[J]. 中兴通讯技术，2014，11（5）：77-84.

On the Application of Big Data Technology in Mobile Communication

Wang Liangdong

College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Jiangsu Nanjing 210000

Taking the core technology of big data as the starting point of the discussion, the role of big data technology in the field of mobile communications i explored and developed, and the key to the application of big data technology in in mobile communications is described.

big data technology; mobile communication; application

TP311.13；TN929.53

A

王梁栋（1997—），男，回族，山东菏泽人，南京邮电大学在读学生，研究方向为通信工程。