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大数据技术在通信网络优化中的应用

2022-12-07颜淦标

通信电源技术 2022年10期
关键词:优化用户信息

颜淦标

(长讯通信服务有限公司,广东 广州 510507)

0 引 言

如今,通信网络的运营管理极为重视提升用户体验感,因此运营商着力避免数据冗余问题,力图提升信息处理有效性,提高网络运行效能。在此情况之下,通信网络优化需要从技术层面做出改变,积极引入更具实效性的数据处理技术。从这一角度来看,推动大数据技术的有效运用十分必要,有利于提升通信网络数据处理水平。

1 通信网络优化中的大数据技术优势

在通信网络建设和运营过程中融入大数据技术,可以让信息数据处理水平大幅提升,且推动网络优化,展现出极强的应用优势。在实际作业环节,大数据的“5 V”特点能为提高通信网络运行质效提供保障。该技术所展现的高效处理海量数据、实现数据深度挖掘、保障数据真实多样等特质使通信网络数据处理功能得到了改善,让网络运营环节的数据处理准确性得以提升[1]。同时,大数据技术的应用还展现出优化用户体验的优势;基于该技术支持可提供更加精准且个性化的信息服务,也能推动网络架构完善、通信业务协调发展,切实增强通信网络的实用性。

2 通信网络优化中的大数据技术应用方向

从现实角度来看,在通信网络优化过程中应用大数据,是夯实技术基础、优化技术支撑的必然要求,也是改进网络运营方案、推动产业转型的必要选择。无论是在大数据技术发展还是通信网络完善环节,重视二者相互影响、强调双方融合都十分必要。现阶段,通信网络优化已经是大数据技术的重要应用场景,此时不仅要保证该技术适应网络优化需求,更必须保证能顺利融入其他智能技术体系。在实际作业环节,大数据技术在通信网络优化中的应用方向较为固定,主要分为数据存储、数据计算和智慧管理3种类型。

2.1 数据储存

数据储存是通信网络建设与运营的重要工作,其中用户管理是工作重心。对于通信网络服务商而言,提升用户管理质量、优化用户服务体验是提高用户黏性、增强自身竞争力的有效方法。因此,各大服务商都十分重视数据储存与管理,也极为注重用户数据分析,为大数据技术的有效融入提供了必要前提。大数据技术在通信网络领域的主要应用方向就是数据储存,它被应用到数据信息检测环节,帮助服务商挖掘用户数据、分析用户需求、掌握用户信息传输问题。在实践中,基于大数据技术可以实现用户通信过程的全面检测和追踪,可以为信息传递以及网络系统安全提供保障。从通信网络用户的角度来看,大数据技术的有效运用提高了个人信息的储存可靠性,还能提高通信稳定性和高效性。应用大数据技术不仅能够推动业务模式优化,还将大幅降低网络运营成本和信息储存成本,提升通信网络的经济效益。

2.2 数据计算

在通信网络优化过程中,依托于大数据技术还可以推动通信计费系统优化,将会结合该技术提高网络运行效率和计算速度。事实上,以大数据技术作支撑,可以实现信息的溯源、挖掘、分析、处理,有助于提出更具科学性的业务方案,也可以让计费方式以及计费标准更符合用户需求。通常借助大数据技术可实现通信网络用户消费画像,相关工作人员可充分发挥该技术的信息挖掘优势整合用户消费信息,进而完成用户分类、明确用户价值,并做出准确的用户行为预测,以便制定符合用户消费习惯与偏好的业务模式和通信费用计算标准。在这一环节,通信网络服务商需要在掌握表层信息的基础上,利用大数据信息深挖隐藏信息,进而利用潜在数据信息找到用户的真实需求和喜好,从而“对症下药”,确保通信计费方案和标准能够被用户接收[2]。实际作业环节,大数据技术对通信计费系统优化的支持,是该技术快速而深度融入通信网络的一大表现。

2.3 智慧管理

智慧化运营是通信网络优化的主要方向,在这一环节要求服务商基于科学及时支持推动网络自动化、智能化运营。为实现这一目标,必须提升运营数据处理质效,而该项工作恰好是大数据技术的主要功能。因此,大数据技术被广泛应用到通信网络的智慧管理中,将通过实现信息对等、数据处理、多种先进技术融合,打造出足以与人工媲美的智能管理体系。实践中,需要重视网络数据储存与运营信息处理,依托大数据优势避免分类混乱、数据丢失损毁。同时,在大数据技术的支持之下,多类型数据可实现无缝对接,实现融合应用。通常智慧管理领域的大数据技术需要与以下技术融合运用:(1)物联网技术;(2)传感器技术;(3)自动化技术;(4)人工智能技术。

在智慧管理领域,大数据技术的应用需要以实现用户和业务的智能化管控为最终目标。此时,需要从用户需求出发,提供多样化消费套餐、多元化通信业务,并在大数据技术的支持下增强用户在业务发展与网络运营方面的参与感。大数据技术不仅需要为个性化通信业务定制提供辅助,更应该为通信基站布局、通信网络完善、运营指令自动化调整提供保障。

3 通信网络优化中大数据技术的优化应用

从当前的通信网络市场上来看,各大运营商各自为战,在获取用户信息方面存在极强的业务重合性,使用户信息多次上传以至于网络数据冗余重复。而且,在现有的市场模式和技术体系下,用户信息安全保证并非万无一失,人为因素引发的信息泄露或安全风险都十分常见。从现实角度来看,通信网络运营存在数据管理难度大、任务重,数据分析处理技术应用效果不佳的问题,这也是通信网络优化的重点内容[3]。在通信网络优化过程中,为进一步推动大数据技术的有效运用,技术人员必须正确认识网络运营需求和优化要求,有的放矢地设计技术方案,使大数据技术的分析、挖掘、处理、储存优势得到切实发挥。

3.1 优化大数据分析实施

通信网络的建设和优化脚步从未停止,因此通信网络系统也不断持续升级,网络具有极强的不固定、开放性特质。在通信网络的优化过程中,大数据技术融入需要与其实际需求相符,应结合网络实际规模有效开展大数据分析。基于此,大数据技术应用环节需要强调分阶段实施。实践中,该技术的支持能够进一步加强通信网络数据分析有效性,但也对数据的传输效率、承载量提出了更高要求。所以,实践中需要先强调测试数据分析。技术应用人员基于通信网络的现有规模、运营情况、用户数量以及用户行为,开展大数据分析测试,进而掌握动态性网络运行信息十分必要,此时,借助大数据分析能够准确地掌握通信网络运行状态、判断运行稳定性。实践中,基于大数据的通信网络优化可实现非结构化档案资源数据库构建;技术人员可以利用NoSQL数据库技术实现非结构数据储存管理,数据的可拓展性大幅提升。借助于数据挖掘技术能实现智能性数据挖掘,可开展通信网络阶段性分析和持续优化。

大数据技术的有效应用,还应该强调网络大数据分析优化。实践中,必须基于明确的分析目标,实现分析流程规划、分析过程管理以及分析任务细化,进而借助于任务细分保证分析针对性。在这一环节,大数据分析技术的有效运用,可切实推动网络数据分析优化,可发挥以下作用。其一,覆盖全体数据信号;其二,切换网络数据信息;其三,加快数据分析速度。此外,大数据分析技术的分段实施还要求相关工作人员实现整体规划和总结调整。在这一过程中,应强调抗干扰性能发挥,重视测试结果处理,强调数据分析准确性[4]。在这一层面,必须重视大数据获取质量,保证测试结果应用可靠性。

3.2 建立健全大数据管理体系

在通信网络优化领域,大数据技术的有效运用需要以大数据管理系统为基础。实践中,该体系能够为技术实施的合理性与可靠性提供根本保障。因此,优化通信网络运营,强化大数据技术应用,也必须从完善大数据管理体系方面着手。在实际作业环节,大数据管理体系的优化完善需要从以下几个角度出发。

第一,重视应用监管。大数据技术需要应用在通信网络优化的全过程,渗透于网络建设与运营的方方面面。但从当前情况来看,大数据技术的优势并未得到全面发挥,在网络数据挖掘、处理、储存、管理方面的作用也没能得以凸显。这也是通信网络信息冗余问题未解决、传输速度难提升和安全隐患众多的根本原因。基于此,通信网络优化人员必须以实现大数据技术全面融合,保障该技术有效运用为目标,建立监管制度体系,依托于大数据技术为通信网络信息传输、业务调整、客户服务以及数据储存安全提供保障。

第二,重视人才培养。现阶段,大数据技术已经成为高校热门专业,为该行业源源不断地输送新鲜血液。但是,这并不意味着大数据人才市场饱和,相反,优质大数据技术人才仍然处于稀缺状态,能够顺利配合通信网络优化的大数据技术人才更是少之又少。因此,为实现大数据技术在通信网络优化中的有效运用,必须强调优质人才持续供给。此时,可通过定向培养或在职培训,打造复合型专业人才,为切实满足通信网络优化需求定制队伍建设方案[5]。比如,基于校企合作、定向联培方式,培养出了解通信网络优化需求、深谙大数据技术应用方法的专业人才;构建定期培训机制,利用多渠道提升在职人员工作能力,让技术团队符合预期目标。由于大数据技术在通信网络优化中的参与程度颇深,且需要与网络建设运营中的其他技术融合应用,因此相关技术人才也需要做到一专多能、触类旁通。

3.3 提升信息安全保障水平

为推动大数据技术应用优化,必须提升通信网络过程中的信息安全,强化安全保障。从现实角度来看,信息泄露是最常见的安全问题,这种泄露既可能源自于网络系统漏洞,也可能源自于人为操作不当;而且,当数据信息过于庞杂时,信息的安全性会进一步下降。因此,只有合理运用大数据技术,实现信息有效整合与处理,且在通信网络系统中构建安全保护屏障,才能更放心大胆地运用大数据技术深挖、分析和处理网络数据。为此,通信网络优化阶段可基于先保护再利用的思路推动信息安全保障体系优化。

一方面,通信网络服务商应该从运营角度出发,强调安全防护体系构建,加固系统安全保障基础。此时,应积极修补通信网络系统漏洞,降低外部干扰和入侵,进而将通信网络系统打造成“安全区”。比如,构建多层防火墙;运用入侵检测、分级访问、病毒查杀、漏洞自检等技术查缺补漏;加强系统软硬件运维管理,及时弥补漏洞、消除隐患[6]。另一方面,通信网络运营商也应该从规避人为操作风险的角度出发,强调操作行为标准性。实践中,必须明确各项工作机制和标准,加强规范生产管理,并重视安全保障措施落实效果监测。为杜绝因私报复、为财违规的情况,也必须重视思想道德引导、工作行为追溯监管以及安全事故追责。

4 结 论

综上所述,大数据技术的融入为通信网络发展的技术革新奠定了坚实基础,基于该技术支持通信网络将朝着信息处理高效化、用户服务精准化、网络运营优质化的方向发展。通信网络优化环节,大数据技术的应用还能为网络建设优化、数据安全管理提供辅助,更能让网络工具的实用性大幅提升。

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