大数据技术在通信领域的应用

2020-01-01段莹

数字通信世界 2020年8期

段莹

（四川省大数据中心，四川成都 510000）

1 大数据使用的主要技术

1.1 储存技术

伴随着大数据时代的到来，如何对这些海量的数据进行保存，对数据进行有效的迁移等成为人们研究的重点和难点。自20世纪90年代后直至现在，数据储存量不断发展改变，这也是储存技术的成长和不断发展。例如：直接外挂储存方式的应用、网络附加储存方式的应用等，这些方式在优化和完善后，具有自身的特征和优势，通信数据中心根据服务器的数量或者面对的数据对象等，在分析这些条件后作出较为合理的选择。

1.2 挖掘分析技术

挖掘分析技术主要是对海量数据中有用的、创新的、新颖的数据进行挖掘和识别，在这一过程中对数据的挖掘也是非常复杂的。因此，大数据技术中，对于海量的数据进行挖掘是研究人员需要引起重视。特别是对于上百的TB级异构数据，如何进行处理和采用处理工具进行挖掘等也是难点。通信运营商在进行数据的处理时还需要对大数据持续增长的特征进行考虑，还需要对今后增长的情况进行挖掘和分析。一般情况下挖掘分析这些大数据时可以考虑云计算和分布式挖掘，这两种方式不仅具有较高的可靠性、扩展性，还具有容错率高的特征。同时，免费的Hadoop分布式挖掘平台适用于大数据挖掘。

2 大数据技术在通信领域中的应用价值

大数据技术能够对海量的数据进行数据的采集、数据的处理、数据的分析、数据的储存和数据的管理等，使得挖掘出来的数据具有一定的价值。伴随着互联网时代的进一步发展，通信领域中应用大数据技术已经成为一种趋势，通信工作的越来越智能化，能够更快地适应时代的发展，增强与外界竞争的能力。例如：通信流量业务的把握，能够更好的满足客户的实际需求。通信行业中的各个运行为了获取更好的收益和提升自身的服务质量，需要借助大数据技术对客户的实际需求等进行采集和处理，精准的预测出客户在流量业务方面的需求，这样才能准确把握客户在流量使用；又如：借助大数据技术能够更好地维护和管理通信的网络，提高网络的使用效率，及时发现和感知网络的状况，及时进行排除等，以期能够更好的服务与用户。又如：借助大数据处理平台，建立产品关联分析，通过海量语音数据的分析，能够对产品信息情况予以了解。因此，面对通信业务客户的增多，客户的调查是一个庞大的工作，这时借助大数据技术，能够更加精准的对通信领域中的各方客户信息或者资料等开展智能化的管理。并且还能够对不同年龄段、不同区域的客户进行分类，在开展针对性的调查后，能够不断完善自身的业务，满足客户的需求。

3 大数据技术在通信领域的应用

3.1 创新营销方式，注入新的增长点

大数据技术的应用为各大网络运营商带来了巨大的经济效益。首先，技术人员借助大数据技术，能够对海量的数据信息进行处理和挖掘，从而根据不同区域的客户需求进行业务的改革，让用户能够获取更高的体验感。例如：中国联通引入大数据技术后，建立移动通信用户上网记录，通过集中查询和分析系统提供支撑，能够对自身业务的不足及时调整。同时，联通在全球运营商中率先提供了用户上网记录的清单和查询的服务，为消费者提供了更加清晰的上网记录，为之后开展精细化运用和开展的营销活动提供了契机。其次，大数据技术能够进一步优化网络的质量，在对网络资源进行合理的配置后，能够帮助市场专员作出针对性的调整和给出更加精准的判断，这也成为当前提高市场竞争的关键。例如：通过分析流量日志数据，帮助技术人员区分开不同活动范围人群；在了解客户的购买欲望时，借助大数据技术CRM，能够对不同人群的购买欲望和信誉度等进行区分，从而能够更加精准和针对性的分析作出判断，针对于不同的购买力制定不同的业务，在满足客户的需求技术上，还能够进一步拓展自身的业务。

另外，中国移动企业的借助大数据分析功能，制定精细化的营销，通过向市场中推送多种营销服务，以增强自身的竞争能力。例如：目前，中国移动信息化产品受到了200多个企业的认可，即不仅仅包括的无线宽带接入，还包括集团V网、IDC数据中心的基础通信服务，还拓展了移动办公、会议助理、企业一卡通、商户管家、移动CRM等营销服务，为全面推动通信行业的发展，为客户群体带来新的发展路径。

3.2 网络提升，开启智慧城市

根据GSMA预测，2012-2018年全球的移动流量呈现复合增长的趋势，即以50%的增长率增长，相比于2012年，移动流量增长了12倍。流量收入已经成为各大运营商的主要增长点，相比于原来的语音呈现了爆炸式增长的局面。因此，如何在满足客户需求的基础上，提高网络服务的质量，网络运营商应该借助大数据技术，开展智能分析和智能维护，对网络的峰值等进行精准的预测，建立流量报警信号，灵敏的发现存在的异常，以减少和防止网络发生的堵塞，从而提高网络服务的质量，增强用户的使用体验。例如：中国电信在落实智慧城市发展战略后，依托物联网和大数据，从传统的话务经营向流量经营转变，并借助IDC服务，实现对流量的分析。即及时对某一区域的网络展开维护和监测，及时关注网络的变动，为用户解决卡带、断网、网速慢的现象。

3.3 互联网金融应用，促进金融行业的发展

征信领域作为大数据技术在通信行业中应用的重要领域，对弥补互联网经济的不足发挥着重要作用。以联通和招商银行的合作来看，招商银行具有客户的需求信息，联通能够提供客户真实的应用数据等，两者形成了合作互补。例如：招商银行在征求联通的统一后，获取客户信息数据，然后招商银行能够通过这些客户信息了解客户的信用或者客户的其他需求等。因此，将大数据技术应用到征信领域中，能够降低互联网金融发生的信用风险。

3.4 通信网络维护中的应用

通信网络具有开放性的特征，其安全问题经常发生。因此，在通信领域中应用大数据技术能够对网络的维护进行不断的加强，还能够进一步提升通信网络的安全性。目前，大数据技术在对通信网络安全流程进行的维护时需要注意以下几个方面：

（1）借助风险故障的分析工具，对通信网络安全风险问题进行剖析。同时，借助网络模型、风险评估算法等对通信网络中的历史数据进行分析，在对其运行的数据作出警告信息。例如：在对通信光缆中产生的风险进行分析时，通过评估人为因素、自然灾害等进行因素，给予维护人员更多借鉴和提出预防措施。其自然灾害或者动物破坏等都属于环境因素；偷盗破坏或者防御能力低等属于人为因素。

（2）在建设的风险评估体系中对数据分析的指标进行设定，一方面对数据进行测试；另一方面云盘中的储存结果进行分析，通过借助虚拟化技术将这些数据挖掘出来，进而对数据分析指标进行明确。

（3）在数据的提取和分析后，能够准确了解通信网络安全的风险等级，进而及时找出解决的方法，降低风险的发生。

3.5 不断拓展新零售领域

网络问题主要是掌握移动客户的信令信息和位置信息。网络运营商借助大数据技术，建立用户利用位置信息或者质量信息等方面的模型，给予用户更好的使用体验。另外，这一服务还能够运用新型的零售业，如：交通行业和公共服务行业等，以帮助这些新型的零售业借助模型的分析，应对出现的突发事件。另外，运营商还可以以第三方的形式提供数据汇聚方式，在对采集的数据进行分析后，能够为企业提供数据分析的报告，从而为运营商带来新的利润点。

3.6 其他领域的应用和发展

流量的分析和协议信息的判断，不仅能够帮助运营商分析网络使用者的行为习惯，还能够提供更加针对性的网络服务。而这一服务还可以应用于精准广告中，帮助广告行业借助流量的分析，找出播放广告的不足和影响力；借助系统平台，能够对使用者的位置和运动的轨迹等进行分析，能够了解热点地区的人群分布概率。这一网络服务能够用于景区的人流优化等。因此，大数据技术在通信领域中发挥着重要的作用。