在通信領域中大數據技術的應用分析

伍勁偉

廣東南方通信建設有限公司

在通信領域中大數據技術的應用分析

伍勁偉

廣東南方通信建設有限公司

近年來，隨著科學技術的不斷發展，計算機網絡技術被廣泛應用于各領域中，進一步推動了信息技術的融合發展，數據規模也由此擴大，這種情況下，導致大數據出現供不應求的現象。因此，我國相繼出臺了有關的管理政策和法規，并加大了對大數據的研究力度，大大提高了移動通信網絡處理數據的速度，這也使得我國移動通信網絡中對大數據的研究明確了方向，由此可見，對我國移動通信網絡中大數據的發展策略進行研究是十分必要的。

移動通信網絡；大數據技術；價值鏈

隨著中國經濟的快速發展，人們生活水平不斷提高，“通信”已經成為了人們生活中不可或缺的一部分。電腦、手機、iPad等一系列移動終端使用率十分高，并且隨著互聯網的普及，人們對于“網絡”的依賴率也越來越高，研究發展大數據技術為人們提供更好的通信體驗，已經成為各運營商的不二選擇。

1 大數據時代已全面到來

大數據也稱巨量數據或海量數據，指的是所涉及的數據量規模巨大，無法通過目前傳統的軟件工具和處理方式在合理時間內對其進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有四個主要特點(即4V特征)：a)Volume(量)。數據規模大，從TB級別躍升到PB級別。b) Variety(品種)。數據的種類和來源多樣化，結構化、非結構化、語音、文本、視頻等混雜。c)Velocity(速度)。對數據處理的及時性要求高，秒級的簡單查詢，小時級的復雜分析是可以接受的，再長就沒有意義了。d)Value(價值)。數據的價值密度較低，在海量數據中，真正有用的可能只是很小一部分。隨著互聯網/移動互聯網、數碼產品、物聯網/傳感器等技術的發展，全球數據產生速度持續高速增長。根據IDC(互聯網數據中心)研究報告，未來10年內全球數據量將以超過40%的速度增長，2020年全球數據量將達35ZB(35000000PB)。各類企業和機構都保存了海量的數據，但如何在海量數據中找出有用的信息，發揮出數據的價值，則是困擾各方的一個主要問題。在此背景下，大數據應運而生，并迅速成為時下IT行業最火熱的技術，大數據商業價值的挖掘和利用也成為人們關注和追逐的焦點。

2 大數據技術在通信領域的應用分析

2.1 規范運營商數據資產

移動數據的數量大且繁雜，所以運營商必須對這些數據進行規整，才能更好地分析數據的潛在價值，明確客戶所需服務。大數據技術能夠幫助運營商快速收集各類數據，然后建立跨域的統一數據模型，對各類數據進行分析整理。如移動公司在每個區域都會有一棟單獨的辦公區域，在這個區域中，移動公司將移動用戶產生的流量數據、瀏覽記錄做詳細的記載，分析出客戶流量使用情況，根據數據結果，建立區域數據表格，針對性細化各類通信業務，讓移動公司更好地為人民生活服務。運營商數據資產的規整，有利于運營商匯集潛在客戶信息，為客戶提供專門的業務，能夠提升運營商在客戶心中的信任度，形成一大批忠實用戶，積攢公司發展資金，擴大公司運營規模。

2.2 數據獲取

由于網絡數據的分布載體十分零散，因此往往是碎片式的、多樣性的。數據量的龐大，大大提高了數據獲取的成本，且為信息獲取帶來一定困難。一般情況下，數據獲取可分為數據的采集、預處理和傳輸這三個子步驟。移動通信商主要使用DPI數據采集器進行數據采集，提取出有價值的信息，有利于加強對用戶網絡行為的管理和控制；通過數據預處理，能夠提高數據質量，以免增大數據傳輸、存儲壓力，為后期的數據分析奠定良好基礎；通過IP骨干網可將數據傳輸至數據中心存儲，大數據時代背景下數據量不斷增加，計算要求也在提高，云計算數據中心的構建已經提上日程，其是數據中心的重要發展方向。

2.3 數據分析

數據的核心就是挖掘潛在價值，而確保數據自身作用能夠充分發揮出來的核心就是分析，這也是大數據研究的關鍵環節。移動通信商利用自身所具備的資源優勢能夠實現其運營方式的進一步改革，發揮大數據分析功能，提高移動通信商社會影響力。數據分析步驟如下：第一步為數據可視化。通過圖形化手段，可直觀反應數據分布情況與各屬性間相關性；第二步為統計分析。通過統計方法定向/定量分析數據，主要包括描述統計、推斷統計；第三步數據挖掘。該方法涉及面十分廣，如：數據庫系統、機器學習、統計學習、人工智能等等，主要目的在于挖掘數據中潛在的、具有價值的模式。移動通信商利用豐富的數據資源，實現“數據封裝—數據服務”、“傳統網絡服務提供商—信息服務提供商”的轉變，但在這一過程中，需要加強對數據的逐層分析。移動大數據可劃分為兩類：①區域價值研究，其目的是實現精細化經營、網絡智能化管理，提高企業戰略分析準確性；②客戶價值研究，其目的是實現精準營銷，增加客戶占有率。

2.4 采集挖掘數據手段增加

運營商開始將自己內部的系統規劃整合，利用大數據技術統一規劃平臺之間的數據模型，采集詳細的數據資料，增加采集挖掘數據資料的手段。但是，對于數據挖掘的深度還需進一步增加，運營商可以向發達國家學習，用大數據技術準確記錄客戶訪問信息，增加數據的精準度和深度。運營商通過增加采集挖掘數據手段，能夠快速分析出客戶需求，實現了產品與價值的協調發展，增加了與其他領域的合作，拓寬了運營商在其他領域的影響力。如運營商可以跟保險公司進行合作，將一些會買保險的潛在客戶分布范圍、購買能力的數據分析賣給保險公司，但拓寬經營模式過程中，通信公司一定要注意不能泄露客戶個人隱私。過分的追求經濟效益，盲目的拓寬經營模式，會使忠實用戶流失，對公司造成不良影響。

綜上所述，大數據在移動通信網絡中的應用是時代發展潮流的必然選擇，同時也是實現戰略轉型和戰略發展的關鍵，可有效提高移動通信網絡市場合理化發展的水平，同時在大數據產生、獲取、存儲及分析過程中形成規范化大數據應用體系，是實現未來業務模式創新的重要途徑。

[1]蔣曉鵬.移動通信網絡優化中大數據技術的運用分析[J].電子技術與軟件工程，2016(12)：56.

[2]秦達.大數據時代電信運營商的智慧運營與信息經營[C].2012中國云計算展暨峰會，2012.