大數據技術在通訊領域的運用研究

左會玲

摘 ?要：通信技術是一種有效的數據和信息的傳輸方式，它還可以為人們之間的交流和互動創造便利。同時，為了促進更有效地使用通信技術，有必要采取措施促進通信技術的創新和發展。此外，大數據時代的到來為通信技術的創新和發展賦予了活力和力量，并在促進其作用方面有著重要影響。

關鍵詞：大數據;通訊;運用

自計算機問世以來，人們的生活質量和工作效率隨著硬件和軟件的不斷更新而大大提高。 “交流”已成為人們生活中不可或缺的一部分。隨著Internet的出現，隨著物聯網、社交網絡和云計算的廣泛使用，出現了許多非結構化數據和半結構化數據。并且，數據的規模和類型也迅速增長，大數據時代即將來臨。在通信領域，需要研究大數據技術以獲得更好的通信體驗。

1.大數據的概念

在2009年左右，“大數據”已成為IT行業的流行語。大數據作為一種新興技術尚未明確并被接受。批量數據被認為是大數據的先驅，但其目的是突出顯示數據的量而不是突出顯示數據的屬性。大數據不僅包括大規模數據，還包括復雜的數據類型和形式?，F在，人們普遍認為大數據具有四個主要特征：數據多樣性（多樣性），數據大小高（卷），數據值密度低（值）和處理速度快（速度）。大家常說的是大數據的4V特性，它不同于傳統數據。

2.大數據技術

2.1大數據保留

自上世紀九十年代以來，數據中心一直進行著數據存儲和傳輸的工作。隨著技術的不斷進步，數據存儲技術也在不斷優化，主要分為網絡附加存儲（NAS）、存儲局域網（SAN）、直接外部存儲（DAS）和SAN IP存儲等幾種方法。近年來，新興地將服務器虛擬化為軟件的虛擬化技術也極大地提高了存儲效率并降低了存儲成本。

2.2非相對數據庫

NoSQL通常表示非關系數據庫。與傳統的關系數據庫相比，它可以更好地處理復雜的大規模數據。 NoSQL具有以下優點：①NoSQL具有更多的數據和更高的性能。這是因為NoSQL數據庫的結構簡單且不相關。 NoSQL也更易于部署。由于關系數據庫的關系屬性，NoSQL已被刪除，因此數據之間沒有連接，從而使數據擴展非常容易。 ③NoSQL的高可用性。當NoSQL對其他性能的影響較小時，它可以負擔起體系結構。 NoSQL具有靈活的數據模型。 NoSQL的功能是即時存儲自定義數據格式，而無需事先創建數據字段。

2.3 Hadoop大數據開源處理平臺

Hadoop是由Apache Foundation開發的開源軟件系統，可以處理大量數據。 Hadoop體系結構的主要組件是：①數據倉庫（配置單元）和數據分析平臺（豬）。使用應用程序編程接口（Java API）在開發過程中很容易直接出錯，并且在Hadoop中的編程不方便使用Java語言?！柏i”和“蜂巢”可以使Hadoop編程更容易。 ②并行數據處理（Map Reduce）。分布式計算的優點是，在處理大型數據集的查詢時，它將被分解。 ③Hadoop分布式文件系統（HDFS）。 HDFS可以提供大容量且廉價、可靠的存儲。 ④Hbase是一個動態數據庫。作為數據模型，它使用改進的Google Big Table。 HBase可以使用Map Reduce通過將并行計算和數據存儲相結合來管理存儲的數據。

2.4數據挖掘

借助數據挖掘技術，可以從挖掘的數據中獲得有用的、新穎的、有效的和可理解的知識。數據挖掘是一個復雜的大數據點。需要更好的使用云計算和分布式挖掘。

3.大數據在通信領域的優勢

3.1數據資源收集

在信息時代，數據具有巨大的經濟價值。用戶通過網絡生成數據，數據的第一個接收者是運營商。用戶的移動電話號碼，呼叫歷史記錄和現場訪問將提供給運營商。大數據技術可以分析和處理龐大用戶群產生的數據，是運營商處理數據資源的重要技術。大數據技術可以識別用戶身份、服務、聯系和消費機會，以此為數據增加價值，使運營商可以獲得極大的經濟利益，從而促進通信的發展。

3.2流程管理

隨著網絡技術的發展，智能手機和其他信息產品的不斷發展，即將到來的5G時代對流量的消費需求不斷增加，并已成為通信消費的主要部分。為了更好地執行復雜的流量管理工作，運營商需要使用大數據技術來匯總有關用戶流量使用情況、資費和用戶行為等數據信息。這其中涵蓋了多個運營商部門，例如市場營銷、客戶服務、運營和維護、業務和建設等。因此，大數據技術的使用是不可避免的。

3.3擺脫管道

基于大規模的數據，運營商對僅僅提供單個業務模型（如呼叫和數據）的服務方式不太滿意。但是，目前我國的運營商僅在其自有產品和服務中使用數據分析的結果。一些外國運營商將數據分析的結果出售給第三方，預計他們將在其數據運營中能夠擺脫管道模式。

4.通訊領域的大數據挑戰

4.1法律依據不足

長期以來，人們對移動設備的信任度大大提高。隨著移動設備的頻繁使用，犯罪分子可以獲得大量個人信息，例如登錄站點、發送和接收的電子郵件、在線銀行賬戶、社交軟件聊天記錄等，這可能會導致個人或者社會的重大損失。為了更好地保護個人隱私并減少非法犯罪活動，有必要通過立法和完善現有法律框架以限制數據收集和提取。同時，運營商需要進一步加強其網絡安保系統，以防止信息被不法分子盜竊。

4.2缺乏分析能力和挖掘方法

目前，國內運營商分析數據的能力仍然很薄弱。這是因為掌握大數據分析技術的人不懂業務，而懂業務的人尚未掌握大數據分析技術，并且難以獲得潛在的數據價值。運營商內部系統中沒有統一的數據模型，例如客戶服務系統、業務平臺系統和IT支持系統相對獨立和相互關聯，這妨礙了準確地收集數據。

結束語

在當今世界，數據已成為各行各業生產活動的重要因素。大數據技術能夠分析和使用數據，為數據在生活的各個領域中的應用提供了技術支持。在通信領域，大數據技術的應用推動了通信領域的發展。同時，大數據技術也是提高通信技術水平的有效手段，為通信技術的穩定發展提供了保證。

參考文獻

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