孙文

摘要：大数据的发展是计算机发展的必然产物。大数据时代已经带来，移动通信网络依赖于大数据，将大数据应用于移动网络优化中，为其提供了专业的数据计算平台，以便于正确分析移动通信网络运行特征，正确采取移动通信设备設置和抗干扰措施，促进我国移动通信行业的发展。因此，相关移动通信企业应该加大对大数据分析的研究投入力度，使其在移动通信网络优化中发挥积极作用，以此来提升企业自身的核心竞争力。基于此本文分析了大数据分析在移动通信网络优化中的运用。

关键词：大数据；移动通信网络；运用

1大数据的内涵

“大数据”这一词汇并不是突然出现的，它是由原有的海量数据发展演变而来，但是，这二者确有一定区别。其中，原来的海量数据主要强调的是数据量本身的规模庞大，并没有对其特性进行定义；而大数据则不同，它不仅包含了大数据的体积以及传播速率，同时还涵盖了特征等内容。目前，对于大数据并没有一个统一的定义。但是，通过对大数据特点的了解可以对它进行理解[2]：第一，数据量庞大。目前，大数据的最小单位通常为10～20TB量级。第二，数据类型丰富。主要包括结构化、非结构化以及半结构化的数据。第三，数据的价值密度极低。第四，数据不管是形成还是处理应用，获取速度都非常快。

2大数据对移动网络优化的影响

大数据对无线网络优化的影响是双向的，一方面提供分析解决问题途径，一方面，又具有复杂性，故障分析也变得复杂。无线网络优化的内容主要有通话业务统计报表的检查、通信数据合理性的收集和分析。根本目的是降低干扰，排除故障，确保移动通信稳定。大数据使得网络更加复杂，了解无线网络的性能是大数据时期解决无线网络故障的重要方式之一。在设计上应具有远见性，满足不同时期的通话需求。

大数据使人们的娱乐活动更加丰富，对移动网络的承载能力要求更高。对光纤、基站等设计性能需求均有所提高。我国移动通信网络已经从2G发展到4G，5G智能通信业在研究之中。在移动通信网络的设计上，区域性差异无法避免，因此要合理的部署网络邻区信号，包括基站的位置设计，天线的夹角等，降低干扰。大数据时期，计算机、手机等终端设备的更新速度快，功能强大，网络质量直接影响着用户体验。在设计上要尽量满足用户需求。这一时期，移动通信网面临不同种类的干扰，因此在抗干扰技术的革新上要关注数据的零星化，确保技术的灵活性。

3大数据分析在移动通信网络优化中的运用

3.1应用存储功能

优化移动通信网络，应该应用大数据技术的存储功能。移动通信网络的用户在不断变化，每天都要更新大量的数据，而且这些数据都需要进行妥善管理和保存。在这一过程中，可以应用大数据技术的存储功能，将存储虚拟化作为解决存储问题的有效策略。应用大数据技术的存储功能实际上就是应用了虚拟化存储的方式，把结构不同的数据放在统一的信息平台之上，进行集中管理。这种方法可以降低数据的动态变化容量，和储存海量数据所需要的能源，因此可以降低数据管理成本，节省资金投入。

3.2采用阶段策略

优化移动通信网络，应该采用阶段性的策略，具体来说包括以下的四个方面：①将大数据技术应用在移动通信网络优化中的准备阶段。在这一阶段中，首先应该确立移动通信网络的优化目标，根据目标选择优化的工具和材料。②将大数据技术应用在移动通信网络的测试阶段。在这一阶段中，测试人员要记录相关的数据，并进行比对，然后对移动通信网络开展DT测试，检验大数据技术的应用效果。③将大数据技术应用在移动通信网络的优化分析阶段。在这一阶段中，相关的工作人员应该对储存的海量数据进行优化分析，具体包括信号覆盖、信息切换等等，在发现问题之后，技术人员要制定相应的解决方案，完善分析结果。④将大数据技术应用在移动通信网络的优化调整阶段。在这一阶段中，需要对天线射频和后台参数这两个换进进行优化调整。只有调整天线射频和后台系数，才能保证移动通信网络的通信质量，让移动通信网络正常运作，避免出现通信故障问题，阻碍移动通信行业的长足发展。

3.3获取移动通信网络数据

移动通信网络数据因其用户群庞大且基站众多等特性，每隔一段时间就会产生数量庞大的移动通信网络数据。如果仍然沿用原有的数据处理分析模式，不仅效率低下，同时分析处理结果的准确率也有待商榷。由此可見，如何完整地获取以及收集移动通信网络数据，就成为其优化过程中关注的重点。目前，将大数据分析技术应用于移动通信网络优化中已初见成效，它一方面在很大程度上减少了相关移动通信企业职工的工作量，另一方面移动通信网络数据获取以及收集的准确性也大幅度提升，这种一举两得的方式促使越来越多的移动通信企业将大数据作为网络优化的主要途径。

3.4分布式计算平台技术的应用

分布式计算平台通过为计算机系统提供并行化平台来解决以往信息加载速度缓慢的问题。4G通信时代，海量数据不可避免，分布式计算平台使云计算的一种表现形式，已经在我国有应用，但是技术上还存在一定的漏洞。将大数据时期的分布式计算平台应用于通信网络数据计算中，可以明确小区通信流量，对超闲小区实施降容处理，采用并行信道原则，从而确保通信资源的合理利用，也能够保证用户的用网需求。这一平台还实现了不同节点的自动部署与并行化处理，对于移动通信效率而言具有积极意义。保证了信息传输过程的安全性和稳定性。分布式计算平台的建立需要对技术上的进一步革新，但是从整体上看，该技术对于移动通信的发展和新的通信模式的建立具有推进作用。通过独立信息的处理，通过流量的分配就可以实现，应在实践应用中进行推广。

总之，我国的通信市场非常广阔，发展前景不可估量，将大数据技术合理地应用在移动通信网络中，可以促进我国通信市场的发展，提高现代科技的应用效率，因此需要进一步加强研究。

参考文献：

[1]沈亮.数据挖掘在移动通信网络优化中的应用[D].上海交通大学，2009.

[2]陈慰旺，张艳芬.移动通信网络优化中数据挖掘技术的运用[J].信息通信，2016，06：201-202.

[3]刘海博.基于数据仓库的移动通信网络优化研究[D].河北大学，2008.