移动通信网络中大数据处理的关键技术分析

2020-04-26李林泽

通信电源技术 2020年23期

郑伟，李林泽

（重庆信科设计有限公司，重庆 401121）

1 移动通信网络和大数据处理技术简析

1.1 移动通信网络简析

移动通信指的是通信的双方必须有一方是处于移动状态。移动通信网络的发展打破了固有的疆域限制，使世界逐渐的融为了一个整体，为世界经济的发展带来了极大地便利。同时随着网络时代的快速发展，世界各国之间的竞争愈加激烈，面对复杂的国际形势，我国想要突出重围，必须要努力提高自身的实力，其中移动通信技术就是其中的代表，它在各个领域都发挥着不可替代的作用[1]。

1.2 大数据处理技术简析

移动通信网络需要依靠大数据处理技术来进行数据的分析整理。可以将大数据处理技术的发展划分为3个阶段。一是大数据处理技术发展前期，这个阶段虽然对大数据有了一定的采集，但是并没有形成体系，很多的数据必须经过一定的处理才能进行使用。二是大数据处理技术发展中期，这个阶段大数据信息的产生量是远远大于前期的，通过合理使用先进技术，数据的采集和处理效率大大提高。三是现阶段的大数据处理技术，随着对大数据处理技术的运用不断加深以及信息网络技术的不断进步，二者之间已经完美结合在一起，大数据处理已经进入自动化的阶段[2-4]。

2 大数据处理技术的重要意义

随着我国网络技术的发展，越来越多的信息充斥在人们的周围，如何有效地分析和整合这些信息，从中挑选出有用的信息变得非常重要，大数据处理技术应运而生[5]。

目前世界范围内对大数据处理技术的表述是不一样的，但是结合其使用的效果，可以对其进行以下简要分析。第一，数量庞大。随着人们运用互联网次数的增加，数据信息的总量也在随着增加。第二，数据信息种类复杂。这中间包括各种各样的数据类型，有单一的数据和整合的数据等，并且每种类型数据之间都有着不同的特点。第三，部分数据信息价值不大。目前在互联网中有很多的数据信息都是阅后即删的，很难保存下来，同时这么庞大的数据信息对个人而言有用的信息只占很少的一部分。第四，数据信息处理智能化。随着科学技术的不断进步，目前大数据处理技术已经实现自动化，它可以自动捕捉信息，并且根据个人的喜爱，推送感兴趣的信息。

3 大数据处理技术的具体分析

大数据处理技术的使用情况直接决定了移动通信网络使用的效果，鉴于此必须详细分析大数据处理技术，只有对其深入掌握了解以后才能进行提高。大数据处理技术具体涉的几个步骤如表1所示。

表1 大数据处理的几个步骤

3.1 数据信息清洗、提取技术

在移动通信网络的实际运用过程中，由于其受到外界因素的干扰，所以大数据处理技术所采集的数据信息有可能存在一定的误差，很难真正体现移动通信网络的真实使用情况，为实际的运用造成不利的影响。在这种情况下，有必要优化数据信息清洗、提取技术，使其可以有效地清洗和提取原始的数据信息，过滤掉那些错误的信息，杜绝这些错误信息对移动通信网络产生的不良影响，提高其使用效率。在这个过程中需要注意的是，数据信息清洗、提取技术所能处理的信息量是有一定限度的，并且通过该技术所得出的结真实性有待考证，所以要不断地提高该技术的性能，保障其效果能够达到预期的目标，这样一来不仅会对大数据处理技术的发展提供有力帮助，而且也能保证移动通信网络的不断进步[6-8]。

3.2 数据信息集成技术

在对移动通信网络中的数据信息进行分析时，由于数据信息的来源多种多样，导致其具有不同的特点，所以在进行数据信息清洗、提取等基础上，还要提高数据信息处理的效率。在这种情况下就需要使用到数据信息集成技术，该技术可以有效地解决移动通信网络中数据复杂和数据冲突的等问题，提高大数据处理技术的工作效率。

3.3 数据信息分析与挖掘技术

在对移动通信网络中数据信息采集完成之后，接下来就是分析与挖掘数据信息。采用不同形式的数据信息分析与挖掘，将会导致数据信息产生不一样的作用，因此有效分析与挖掘数据信息直接关系着在移动通信网络中数据信息的使用效果，同时不同的分析与挖掘结果可以满足移动通信网络中不同方面的作用，提高数据信息的使用价值。

3.4 可视化分析技术

在数据信息分析与挖掘工作完成之后要做的是将这个结果以某种方式展示出来，在目前实际的工作中经常使用的是可视化分析技术。该技术需要运用不同的数据信息展示方法，将得出的结论以最直观的方式展现出来，以此来保障大数据处理技术的可靠性。而且，随着科技的不断进步，目前已经实现了人机交互，不仅可以展示大数据处理技术得出的结论，同时也能直接表现出数据信息，进一步提高移动通信网络的数据利用率，最大程度地发挥出信息数据应有的作用[9]。

4 大数据处理技术在系统通信网络使用中面临的问题

4.1 数据信息总量的不断增加

大数据处理技术当前面临着最直观的问题就是数据信息总量在不断增加。随着移动通信网络的不断向前发展，越来越多的人开始使用移动网络。移动网络用户的不断激增使得数据信息总量不断增加，数据库中存储的信息已经超负荷，极大地影响了移动通信网络的使用效果。所以，想要移动通信网络正常运行，必须要解决数据信息总量过大的问题。

4.2 缺乏资金投入

随着当前社会的不断发展，移动通信网络面临的形式更加复杂与多边，在这种情况下需要投入更多的资金来进行技术升级，同时相关的设备也需要进行更新换代。但是目前在大数据处理技术的应用过程中，资金的投入情况不是很好，它直接制约了大数据处理技术的发展。面对复杂的环境，大数据处理技术所需要的运行成本进一步增加，如果出现资金问题，那么将会导致大数据处理技术难以达到其应有的效果，导致移动通信网络的发展举步维艰[10]。

4.3 数据信息安全问题堪忧

大数据处理技术中所包含的数据信息来源不一，且内容涉及的范围比较广，一旦其中某一个数据信息出现安全问题，那么将会直接导致整体数据信息出现安全问题。移动通信网络信息具有非常明显的网络性，在进行大数据处理时，需要经过数据采集、数据清洗、数据整合以及数据分析等多个流程，数据信息安全工作的难度可想而知。如果大数据处理技术出现安全问题就会影响移动通信网络整体的运行，很可能会导致数据信息的泄露，存在着极大的安全隐患。

4.4 缺乏相应的技术人才

随着大数据处理技术在我国的不断应用，对于相关的技术人才需求量也随之增加。据不完全统计，目前我国大数据处理技术相关人才的数量仅有不到5×105人，而在未来几年这方面的人才缺口超过2×106人，人才供不应求。而且大数据处理技术对于人才的综合素质要求极高，需要掌握大数据开发、数据分析以及大数据维修等技能，但是目前我国关于这方面的人才培养远远跟不上实际的需求，并且国家在基建方面的建设也满足不了大数据技术的长期发展。

4.5 提高对大数据处理技术发展的认识

目前，我国的移动通信网络发展迅速，大数据处理技术也正处于快速发展的阶段。大数据处理技术对于移动通信网络的发展提供了强有力的支持，由此对人们的生活带来了颠覆性的改变，人们生产生活的各个方面都与以前有着完全不同的变化，为社会的发展带来了极大的益处。大数据处理技术的运用在一定程度上促进了社会的不断进步，但是在运行的过程中也应该看到，目前我国大数据处理技术相关人才欠缺、相关基础设施建设有待完善以及相关的制度还不够完善等问题也是存在的。要用发展的眼光看待问题，在发展的过程中不断改正这些问题，才能使我国的大数据处理技术日趋成熟。

5 优化大数据处理技术在移动通信网络中的应用方法

5.1 优化大数据存储功能

优化大数据存储功能对于移动通信网络技术而言具有十分重要的作用。大数据处理技术的前提就是要对各种的数据信息进行有效地采集，采集的数据信息多种多样，并且采集的信息每天都在进行着更新变化，如何将这来源不同且数量庞大的信息进行储存是大数据处理技术中的重要环节。存储功能的出现就是为了保存这些数据信息，将这些信息统一储存在一起进行清洗和分析，然后在这个过程中将数据信息最大程度利用起来，可以极大地提高数据处理技术的工作效率。

5.2 大数据处理技术在移动通信网络中采取阶段策略

大数据处理技术在移动通信网络中的应用要采取合理的阶段策略，可以将其划分为如表2所示的4个阶段。第一，要明确大数据处理技术所能达成的效果，选择先进的大数据处理设备进行操作，以期达成预期的目标。第二，大数据处理技术前期使用阶段。对于大数据处理技术前期的使用要进行一定的测试，相关的技术人员要记录好测试数据，通过多次的测试进行结果分析，以此来判断大数据处理技术的效果。第三，大数据处理技术在数据信息分析阶段。大数据处理技术对数据信息进行分析的过程中，一定要确保数据信息的安全，完成数据信息的删选、整理、归纳以及推送等环节，并且要做到能及时发现问题并解决问题。第四，对于大数据处理技术进行优化升级。在大数据处理技术实际的使用过程中，面对着当前复杂的形式以及在这个过程中遇见的各种难题，都要求优化升级大数据处理技术，以此来更好地为移动通信网络技术服务，满足当前激烈的市场竞争。

表2 大数据处理策略

5.3 完善相关的管理制度

完善相应的管理制度是保障移动通信网络运行效率的重要措施。数据信息的安全问题是大数据处理技术工作的前提。在这个前提下，更要完善相应的管理制度，将用户的个人信息安全防护放在首位，同时制定严格的大数据处理技术工作流程与规范。此外，国家的立法部门也应该将数据信息的安全问题纳入到国家的法律体系中，建立健全相应的法律条文，切实保障数据信息的安全。