徐润斌 中移铁通甘肃分公司

在科学技术不断发展的背景下，人们已经进入了信息时代，特别是4G网络的诞生推动着移动通信行业的进步与发展，极大程度的改变了人们的生活方式。站在移动通信运营商的角度，为适应时代发展需求，他们不得不进一步优化自身服务，而大数据在其中就体现出了应用价值。针对此，关于大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究具有重要的现实意义。

1 大数据分析的概念

在专业领域当中大数据主要的解析是：巨量数据的集合，具体的运用形式是:通过新的技术对一些不能在规定时间中运用常规软件工具进行集合、管理以及处理的数据进行集中，而大数据分析就是在对数据集中的基础上对数据进行具体的分析以及运用。对现代信息集中处理技术而言，大数据分析在其中拥有更强的决策力、洞察力、优化能力等，来适应急速增长中的数字数据。在维克托.迈尔以及肯尼斯所著作的《大数据时代》一书中就这样写到过：“大数据指的是不用随机分析或者是进行抽样调查的快捷方式，而是采用所有的数据进行处理分析”，以上就是在现代信息发展中具体对大数据的理解分析。

大数据分析之所以在现代社会中被广泛的使用在电子信息收集中，是因为在大数据分析应用中具有以下几种特点，分别是：大量、高速、多样、低价值、真实性、速度、可变性、复杂性。充分满足了现代数据储存所需技术的要求。并且随着时代的发展，大数据应用范围逐渐拓宽，被运用在BI、工业4.0、云计算、物联网、互联网+等方面，其中大部分运用过程都与现代计算机技术相挂钩。在对大数据进行运用、计算过程中，主要的计算单位是：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，单位是随着储存数据的总数量的大小而变化的，足以见得大数据在数据储存量上的优势。

2 大数据分析在现代信息社会中发展的意义

随着时间的发展，社会进程的推动，我国对先进技术的研究以及运用，促进我国信息化社会的发展。信息的发展中在一定程度中方便了人之间的交流与沟通，随着技术的发展，信息传输的范围逐渐扩大，使得人们生活方式以及节奏逐渐加快。曾经阿里巴巴创办人马云就说过：随着时代步伐的加快，在未来技术的发展中最为重要的不是IT，而是DT，在信息化发展进程中的地位举足轻重。所谓的DT，其实就是数据科技，里面最主要的大数据分析的运用。在发展阶段中，大数据分析的主要价值体现在一下几个方面中：

对消费者数据的收集，集中进行管理，方便企业利用数据对消费者的消费心理以及情况进行分析，从而制定出更加详细的销售策略，带动企业经济增长；

现代化企业发展进程中，中小型企业在发展中逐渐面临转型对的契机，利用大数据的发展，可以在一定程度上帮助企业实现转型；

在互联网+技术改革以及推广运用中对大数据的运用，加大企业在现代社会发展当中的优势，从而促进企业继续发展，实现新技术的广泛运用。

在对大数据的运用当中，最为主要的运用形式就是与技术相结合下对企业信息的管理、处理以及运用，从一定基础上对企业发展起到推动作用，从而促使在一定时期内企业转型的发生 ，以及现代技术中互联网+技术的发展与广泛运用。

3 大数据分析在移动通信网络优化中的应用困境

3.1 网络体系调控难度大

目前，在大数据分析的应用中，庞大的网络体系使得其调控难度变得非常大，究其原因，就在于移动通信网络的发展使得用户数量剧增，相应的基站数量也越来越多，这一现象直接增加了移动通信网络数据的捕捉难度，相应的大数据分析的作用也难以得到有效发挥。

3.2 网络应用时间差

目前，大数据分析的应用还面临网络应用时间差这一问题。具体而言，现阶段我国有的地区的4G网络建设存在一定的滞后性，难以满足人们的实际需求。究其原因，就在于4G网络建设的滞后性造成数据结构的统一无法实现，对于同一平台而言，其对移动网络数据的整合面临诸多困难，如此一来，大数据分析在其中就无法发挥作用，进而无法优化移动通信网络。

3.3 移动通信行业业务量增加

随着移动通信行业的发展，运营商所承担的业务规模越来越大，而这一现状直接导致数据的碎片化趋势日益突出，这对于大数据分析在移动通信网络优化中的应用效果而言有着负面影响。具体而言，近年来人们进入了信息时代，智能设备走进了他们的生活，越来越多的用户使用智能手机，这也就推动了我国移动通信领域中用户业务模型的多样化发展，正是因为此，移动通信数据呈现碎片化趋势，进而导致大数据分析的效用难以得到发挥，最终无法开展移动通信网络优化。

3.4 移动通信网络用户业务的多元化

现代发展中，人们对互联网运用程度范围逐渐增广，并对移动客户端的运用范围增加，所以在用以区域内对移动通信网络运用的人数急剧增加。主要对移动通讯网络的运用范围是：网页、新闻视频、微博、微信、QQ等，运用最多的还是手机APP，同时，利用手机与他人通话也是对移动通信网络的运用。在运用网络人数剧增的情况中，时常会出现网络信号差这个问题，从而导致整个区域内的网络使用速度下降以及网络瘫痪情况的出现。

3.5 移动通信网络数据覆盖面增大

在整体对移动和通信网络建设过程中，所涉及的范围逐渐增大，使得用户量逐渐中增多。为了保证通信网络运用的稳定性，从而增加在外建立基站的数量，同时促进了数据量的增加。面对增加的移动通信数据量，使用大数据技术来改善情况，是现代移动通信公司所面临的问题。

4 大数据分析在移动通信网络优化中的应用对策

基于对大数据分析在移动通信网络优化中的应用困境的分析，笔者认为业界人员需要从三个方面对大数据分析的应用进行改进与优化，即网络性能大数据存储应用的发展、网络性能大数据处理技术的发展以及大数据在网络分析中的应用发展，具体阐述如下。

4.1 网络性能大数据存储应用的发展

就网络性能大数据存储应用的发展而言，其主要目的就在于提高大数据技术应用的实效性，使其能够更好的采集移动通信网络数据，进而有效支持移动通信网络优化的开展。站在移动通信网络的角度，大数据技术需要采取信道可用率、话务量、卡话率等数据，正因如此，这些规模庞大的数据往往会影响到大数据分析的效果，进而导致其难以为移动通信网络优化提供高质量服务。针对此，笔者认为可以改进大数据虚拟化处理技术，基于虚拟化存储来扩展与压缩一些隐藏细节，进而提高大数据分析的应用效能，使移动通信网络优化得以实现。

4.2 网络性能大数据处理技术的应用发展

针对网络性能大数据处理技术的应用发展而言，其目的就在于对大数据技术加以应用，以此来实现云计算分布式架构适应性的增强。根据上文所述，现阶段我国移动通信网络优化中对大数据分析的应用受到了网络应用时间差的困扰与阻碍，针对此，就需要我们对云计算分布式架构加以利用，通过其传输异步特点来提升大数据分析的处理吞吐量，进而加速大数据分析在移动通信网络中的数据处理速度，同时也为移动通信网络数据的安全提供保障，促使移动通信网络数据优化从大数据处理中获取到更加优质的服务。

4.3 大数据在网络分析中的应用发展

目前，关于大数据分析在移动通信网络优化中的应用困境，我们还可考虑围绕大数据在网络分析中的应用进行改进与发展。这一对策的实施主要是针对业务量庞大而造成的数据碎片化趋势而提出的。基于大数据在网络分析中的应用改进与发展，可以对优化指标方向予以明确，确定所在网站机电，进而使问题得到针对性解决，同时实现数据优化，并且也提高了后台相关参数的匹配性与有效性，确保无线信号能够正常分布开来，这无疑能够有效支持移动通信网络优化对大数据分析的应用。

4.4 大数据分析对移动通信网络的数据挖掘

在科学技术发展进程中，移动通信网络技术逐渐跟上现代技术发展的步伐，逐渐把现代技术与通信网络建设相结合。在大数据的影响下，对数据进行收集、处理、集中的过程中，移动通信网络逐渐往智能优化方向发展、前进。在对移动通信网络优化过程中，数据挖掘是其中最为困难的问题，因为在对移动通信网络中大量数据的运用，就需要数据挖掘技术对数据进行分析。加强对数据挖掘技术的使用，在一定程度中方便大数据分析在其中的运用。

4.5 大数据分析对移动通信网络的数据收获

在对网络数据进行集中处理之前，网络数据呈分散的形式分布，因此在数据零碎的状况下对数据进行集中也是件困难的事情。首先，信息量过大；其次，收集范围广，使得成本上升，对信息收集带来难度，也增加大数据分析的困难性。那么移动通讯商可以先利用DPI数据采集器进行数据采集，提取出有价值的信息，再利用大数据技术，对信息进行收集，最后利用大数据分析，对数据进行具体的分析。这种形式的运用，加快了大数据分析形式上的改变，并且促进了云计算数据的发展。

5 结束语

在移动通信网络不断发展的背景下，其所承担的用户压力也变得越来越大。尽管大数据分析的应用能够帮助移动通信网络运营商减轻部分压力，然而在其应用实践中却面临诸多问题。针对此，相关人员非常有必要围绕此展开研究与探讨，并针对具体问题，采取优化措施与改进办法，以此提高大数据分析在移动通信网络优化中的应用效能，为促进我国移动通信行业的发展提供有力支持。

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