大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

劉文斌，戴 錚，廖溢宏

（湖南省郵電規劃設計院有限公司，湖南 長沙 410000）

0 引 言

伴隨著信息時代的到來，計算機網絡技術已被廣泛應用于各個領域，不僅促進信息技術的發展，也擴大了移動通信網絡數據的規模，推動人們進入大數據時代。對移動通訊網絡的優化，不僅需要自身技術的支撐，也需要提高對數據的利用率。為滿足未來通信網絡的發展要求，需加強對大數據的應用，保證其更多地被運用于網絡優化過程中。當前，我國通信市場的發展前景良好，通過將大數據技術有效融入移動通信網絡優化，可以加快我國通信市場的前進步伐，促進現代科技應用效率的提高。

1 大數據的概念與特點

1.1 大數據的概念

大數據由海量數據發展演變而來，但又與傳統的海量數據有一定區別。傳統的海量數據主要強調數據量本身的規模，單純指明其規模巨大，而沒有定義其特性。大數據則不僅將數據的體積和傳播速度包含在內，也強調了其存在的特征，是對數據描述更全面的概念[1]。

1.2 大數據的特點

（1）數據量大，大數據最基本的特征是數據量龐大，當前其最小計量單位為TB；

（2）豐富的數據類型，大數據不僅存在量大的特征，其數據的類型亦存在多樣性，不僅包括結構化數據，也涵蓋非結構化和半結構化數據；

（3）數據價值密度低，大數據存在極低的價值密度，不同于普通意義上的數據；

（4）數據獲取速度快，大數據不僅存在快速度的形成特征，也具有極快的數據處理速度。

2 大數據分析對移動通信網絡優化的影響

應用大數據分析技術不僅能解決數據歸類的問題，還可以實現對數據有效分析，但會顯著增大故障分析的難度。

當前，通信技術正從4G向5G發展，大數據分析技術對二者之間的跨越式轉變起到很好的促進作用。移動用戶的通信質量易受到天氣和地區等多方面因素的影響。因此，通信質量的提高需要不斷提升信號的穩定性和抗干擾能力。大數據分析技術的應用，能夠很好地解決通信網絡存在的問題，優化通信質量。

3 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

3.1 優化移動通信用戶資料管理

應用大數據分析可優化移動通信用戶管理，實現對用戶基本資料和網絡傳輸狀態等方面的實時監測，促進后續移動通信服務工作的有序進行。同時，應用大數據分析技術可以提取和分析移動網絡優化的有用信息，促進通信網絡的建設步入信息化和智能化。

3.2 優化移動通信計費系統管理

應用大數據技術可以幫助通訊商細致分析用戶的消費狀況，統計使用套餐類型，掌握用戶使用規律，便于相關通信部門深入分析用戶信息，挖掘出潛在存在的有用信息，進而充分利用價值信息，推動通信商拓展市場，不斷優化創新通信技術。

3.3 優化移動通信用戶位置信息管理

當前，對用戶位置信息的管理存在較大難度，移動通信基站未得到很好的優化，導致移動網絡通信行業在制定發展策略環節存在瓶頸。而應用大數據分析技術，可以優化對移動通信用戶位置信息的管理，解決位置信息管理難度大的問題。

3.4 優化移動通信用戶行為管理

由于不同用戶在業務類型的選擇上存在很大區別，在移動網絡通信服務過程中，難以較好把握用戶網絡使用習慣和使用頻率，不能為軟件的設計定位提供有效幫助，導致設計普遍存在偏差。而應用大數據分析技術，可以有效整合用戶上下行流量數據，找出二者交叉存在的相同使用類型，保證新業務推送工作的有效開展。

4 大數據分析在移動通信網絡優化應用中的問題

4.1 數據量過大

隨著移動通信網絡的迅猛發展，通信網絡范圍不斷擴展，日益增加的網上用戶導致數據量在規模上不斷飆升，影響大數據分析在移動通信網絡中的應用。

4.2 用戶業務多元化

移動通信網絡用戶業務多元化給網絡數據的整理工作帶來困難。例如，在相同區域內，信號的覆蓋是一樣的，有人會利用網絡看新聞視頻，有人則與他人進行通話，這種情況下，并不是所有的模型都能被正常的使用。用戶業務的日漸多元化，導致上網數據相對零散，整理的難度大大增加。

4.3 資金短缺

將大數據技術引入移動通信網絡建設的過程中，需要對不同區域數據的性質進行綜合性分析，因此延長了移動通信網絡的建設周期，建設成本顯著增加，資金出現嚴重短缺，導致網絡建設速度延緩，對移動通信網絡的優化無法真正實現。

4.4 安全問題

由于大數據技術內容的多元化，安全問題尤為險峻。大數據內容包括數據的分析和處理等多方面，若在大數據技術應用過程中出現技術上的漏洞，會促使移動通信網絡的數據存在安全風險。云存儲技術可以對通信網絡的數據實施整合，全部統一放置于平臺，解決了數據零散問題，但也使數據存在丟失的風險。

5 應對措施

5.1 有效運用大數據技術的存儲功能

隨著移動網絡的不斷發展，用戶日益增加，通信商需要完成對用戶的信息數據的管理和保存。運用普通的管理技術，需要龐大的工作量，而利用大數據技術的存儲功能，可很好地解決這一問題。數據云可使存儲實現虛擬化，把不同結構的數據進行集中性管理，存放于一個信息平臺，有效縮小數據動態化容量，從而減少數據管理成本和網絡優化的資金投入。

5.2 分階段優化策略

5.2.1 準備階段

大數據技術的應用貫穿通信網絡優化的整個過程，首先需要關注其在準備階段的應用。此環節需要進一步確立優化目標，指明優化方向，根據既定的目標，針對性選擇優化所需要工具，為優化的順利進行奠定基礎。

5.2.2 測試階段

在測試階段需要適時引入大數據技術。測試人員要記錄相關數據，并對大數據技術運用前后的數據進行詳細對比，評定大數據技術的應用效果。

5.2.3 優化分析階段

優化分析是數據處理的關鍵環節，需要足夠重視大數據技術在該階段的應用。工作人員要對存儲的數據進行詳盡分析，內容包括信號覆蓋和信息切換等多個方面，而對于分析過程中發現的問題，技術人員要實時制定解決策略，優化數據處理，并完善分析結果。

5.2.4 優化調整階段

在優化調整階段，需要根據優化過程中發現的問題，不斷調整后臺參數和天線射頻，從而有效提高移動通信網絡的質量，保證網絡運行的順暢，減少通訊過程中故障的發生，推動通訊行業的長期穩定發展。

5.3 健全大數據技術管理機制

解決數據安全問題需要一套健全額數據管理機制提供強有力的支撐。移動通信企業要不斷優化現有的數據技術管理機制，結合自身實踐經驗對內容進行不斷補充。只有擁有一套健全的數據管理制度，才能保證在移動通信網絡數據處理過程中存在有效的監督，保證網絡數據的安全性。數據安全直接影響用戶的使用量，因此企業只有解決好網絡數據的安全問題，才能擁有更多的客戶資源，進一步優化移動通信網絡。

6 結 論

隨著我國網絡信息技術的不斷發展，大數據技術在移動通信網絡中的應用日益廣泛，引起了社會各界的普遍關注。為促進雙方的有效融合，實現對移動通信網絡的優化，需要不斷改進大數據存儲性能，優化對移動通信用戶的管理，制定更健全的大數據技術管理機制，最大程度發揮大數據分析的作用，推動我國移動通信行業發展的步伐。