大数据技术在通信工程管理中的应用

张 滔

（重庆信科通信工程有限公司，重庆 400000）

1 大数据技术概述

1.1 大数据技术的内涵

“大数据（big data）”也被称为“巨量资料”，实质上就是各种数据信息的综合体现，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五大特点，已经成为IT行业重要工具，能够满足各种数据应用需求[1]。大数据技术是指用于处理、分析和管理大规模数据的技术及工具的统称，与其他现代技术相比，大数据技术不仅能够处理大量数据，还能够提高数据传输速率、优化数据结构，能够分析和处理海量数据，为各行业及场景提供数据支撑。

1.2 大数据技术类型

大数据技术包括分布式存储和计算技术、数据采集和清洗技术、数据处理和分析技术、实时数据处理技术、数据安全及隐私技术（见图1）。

图1 大数据技术类型

具体技术原理及工具如下。

（1）分布式存储和计算技术：大数据技术的主要作用就是进行数据存储和计算，可用于数据存储及计算的系统有分布式大文件系统（如HDFS）、分布式计算系统（如MapReduce和Spark），这些都是最具有代表性的大数据技术，是处理海量数据的重要技术[1-2]。

（2）数据采集和清洗技术：数据采集及清洗是大数据处理的关键环节，可通过数据自动采集系统、数据实时监测系统、云计算平台等采集和清洗数据。

（3）数据处理和分析技术：数据处理及分析是实现数据利用的核心，可通过机器学习技术（如TensorFlow和PyTorch）、数据挖掘技术（如RapidMiner和KNIME）和数据可视化软件（如Tableau和Power BI）等对海量数据进行处理及分析。

（4）实时数据处理技术：可通过流程处理框架（如Apache Flink和Apache Kafka）等技术实时处理数据，提高数据吞吐量。

（5）数据安全和隐私保护技术：主要目的是保护数据安全及用户隐私，可通过加密技术、访问控制技术和数据脱敏技术等实现对数据安全及隐私保护。

1.3 大数据技术的特点

大数据技术特点有数据来源多、数据类型多样化、数据关联性强、容量大、速度快、可变性强、真实性强、复杂度高、价值高。

2 大数据技术对通信工程管理的重要性

2.1 能够提高通信运营商网络服务质量

提高通信运营商网络服务质量是通信工程管理的主要任务，也是通信工程管理的核心工作内容，很多通信工程企业都非常重视提高通信网络服务质量。而大数据技术的应用则能够快速收集运营商各种数据信息，并实现对各种数据信息的分布式储存和智能化分析等，然后根据分析结果准确预测流量峰值、预警异常流量等，从而及时发现和解决网络堵塞等问题，提高通信网络用户满意度[2]。

2.2 能够强化和挖掘客户价值

众所周知，通信运营商在借助大数据技术管理客户信息时，不仅会使用到分布式大文件系统（如HDFS）和分布式计算系统（如MapReduce），还会使用到机器学习技术（如TensorFlow）、数据挖掘技术（如KNIME）、数据可视化软件（如Tableau）、数据脱敏技术等。通过对这些技术及工具的应用不仅能够快速了解客户的基本信息（如姓名、年龄、工作等），还能够分析和挖掘客户的消费信息、资金流信息等；然后将这些信息与市场信息、销售信息及服务信息等加以整合，从而达到强化和挖掘客户价值的目的，最终精准刻画客户形象，明确目标客户，并制定和实施具有针对性的营销计划、商业战略[3]。

2.3 能够改善通信运营商的盈利结构

通信运营商的盈利能力直接关系到整个通信领域的发展，利用大数据技术能够快速获取有用信息，如移动通信用户的位置信息、信令信息及网管日志信息等，然后根据这些信息不断优化盈利结构。而且在大数据技术支持下获取的各种信息还能够为公共服务业、交通指挥等提供数据支持，从而提高附加值。

2.4 能够提高通信工程管理水平

应用大数据技术不仅能够挖掘更多的客户价值，为通信工程建设企业带来巨大经济效益，还能够提高通信运营商网络服务质量、改善运营商盈利结构，这对通信工程建设企业的健康可持续发展都非常有利。而且服务质量的提升、盈利结构的改善能够间接优化现有的通信工程管理体系，为了提升服务质量，很多企业会通过大数据分析不断完善管理体系及制度，通过高效的管理来督促技术人员及服务人员等提高服务质量[4]。所以大数据技术应用能够提高通信工程管理水平。

3 通信工程管理中大数据技术的具体应用

3.1 利用大数据技术辅助计费

通信工程管理包括运营商网络服务管理、运营商盈利结构优化、通信业务拓展等工作内容，不管是网络服务、盈利结构优化，还是业务拓展都需要投入大量资源及技术，而且还需要与大量通信用户进行各种交易，这增加了通信系统的计费难度，如何高效计费更是成了通信工程管理的一大难题。运用大数据技术能够加快数据处理速度，从而提高计费效率，所以可利用大数据技术辅助计费[3，5]。

3.2 利用大数据技术管理通信数据

通信行业中大数据技术主要应用于通信数据管理，例如可在智能化数据系统或者平台上提供自动查号等服务，如火车站自助售票机、机场自助查询系统、银行智能机器人等，都能够实现自动查号等服务，而且都应用到了大数据技术。在通信数据管理中，可利用大数据技术根据用户需求更新、修改数据，提高服务质量。同时在通信系统开发和规划中增加自动查号服务功能，也能够便于用户自行开展号码查询，压减步骤[5]。近年来，通信服务的日益普及，产生海量数据信息，为保证信息交流的有效性和及时性，运营商则需要借助先进技术对通信数据实施管理，尽可能提高通信品质。而大数据技术能够有效实现对数据的收集、整理和储存等功能，形成完善的管理体系，保证数据传递的准确性，增强通信联系的即时性。

3.3 利用大数据技术优化通信管理系统

在通信行业发展进程中，对于信息管理系统的建设始终是重点内容，并且带动了不同功能信息的开发。为满足行业发展需求，必须借助大数据技术完善信息管理系统。应用注意事项如下：首先，根据用户实际需求确定信息管理系统功能。其次，根据信息管理系统功能要求选择大数据技术类型，如实现数据存储和计算功能可选用HDFS存储系统（分布式大文件系统）和MapReduce计算系统（分布式计算系统）；实现数据采集和清洗功能可选用数据自动采集系统、数据实时监测系统等；实现数据处理和分析功能可选用RapidMiner系统（数据挖掘技术）和Tableau软件（数据可视化技术）；实现数据安全保护功能则选用数据脱敏技术等[4]。

4 应用过程中遇到的问题及应对措施

4.1 遇到的问题

（1）管理制度及机制不完善。调查发现，虽然很多通信企业或者单位都建立了管理制度及工作规范。但关于通信安全、通信运营商服务、客户维护、大数据技术应用等方面的制度及规范不完善，既增加了通信工程管理的难度，又不利于大数据技术应用水平的提升。

（2）缺乏大数据技术人才。这已经成为我国通信企业的常见问题，超过58%的通信企业都表示企业内部非常缺乏大数据技术方面的人才，虽然关于大数据的相关设备及系统已相当完善，但因为专业人才稀缺，导致大数据技术在通信工程管理及通信领域发展中的作用及价值没有得到充分发挥[6]。

（3）安全管理工作不到位。尽管很多通信企业都意识到了大数据技术的重要性，也积极引进了各种先进的大数据技术，并培养了一批技术人才，但在数据信息安全管理方面依然存在很多不足，例如，没有对重要文件进行加密处理、没有定期对数据库或者存储系统进行杀毒处理和再加密处理。

4.2 应对措施

（1）建立健全大数据技术管理制度及监督机制。除完善现有的通信工程管理制度以外，还需要针对大数据技术应用制定相应的管理制度及规范，提高大数据技术应用的规范性及专业性，同时还需要建立应用过程监督机制，减少违规操作等问题发生。

（2）打造高水平大数据人才队伍。首先，定期对在岗的技术人员进行专业知识教育及技能培训，包括大数据技术原理、大数据系统构建原理、大数据技术安全管理方法等，提高技术人员的专业水平。其次，引进国内外优秀大数据技术人才，并为内部技术人员提供更多外出学习的机会[7]。

（3）加强安全管理。首先，引进各种先进的安全保护技术，如加密技术、访问控制技术和数据脱敏技术等，以保护通信数据信息及用户数据信息的安全。其次，建立健全安全管理制度，包括大数据技术应用安全制度、数据信息安全管理制度、内部技术人员管理制度等。最后，构建数据信息实时监测系统，并发现和解决各种数据安全问题[8]。

5 结束语

大数据技术是当下最具有代表性的信息化技术，在各大领域都取得了良好的应用效果，推动各领域实现信息化发展。通信工程管理领域也引进了大数据技术，其不仅完善了通信工程管理体系、提高了通信工程管理信息化水平，还能促进通信领域健康可持续发展。因此，本文先简单介绍了大数据技术及其特点，然后分析了大数据技术对通信工程管理的重要性，最后分析了大数据技术在通信工程管理中的具体应用，并探讨了应用过程中遇到的问题及应对措施，希望能为通信工程管理工作提供参考。■