大数据在通信行业的应用分析

2019-09-10 06:13麦脉
科学导报·学术 2019年31期
关键词:通信行业应用分析大数据

麦脉

摘  要:目前,我们已经进入到了大数据时代。同时,通信行业的大数据在不断的发展中,而在大数据的背景下,通信行业的资源变得更加丰富和多样化,其能够将每个系统的数据,都紧密的结合起来,把一些分散的数据信息,变成有用的数据,优化了资源,使得数据的应用变得更加简单。鉴于此,本文对通信行业中大数据的应用进行分析,从而为相关的研究提供一定的借鉴作用。

关键词:大数据;通信行业;应用分析

一、引言

近年来,大数据不断地在发展中,这也让人们获得了大量的信息,对于个人而言,大数据带来的是信息;对于企业而言,大数据是一种无形战略资产;而在通信行业中,大数据也扮演着非常重要的角色。但与此同时,数据的挖掘也成为了一种难题,严重阻碍到了大数据在通信行业中的应用,尽管大数据的应用已将一些数据紧密结合在一起,但在实际应用的过程中使用,有些数据还是无法得到有效的使用,造成了不必要的资源浪费现象。为了争取更多的市场,更好地服务用户,在通信行业中,对于大数据还需要更多更长期的数据分析和调研。本文将就此进行相应的分析,把握大数据的发展趋势,预测通信行业动向,对通信行业应如何应用大数据进行有效的探究。

二、大数据的特征

(一)数据量大

“大数据”中的“大”,指的就是数量大,比如网络搜索,同一个问题会搜索出多个答案,因为不同的人会给出不同的答案,若不进行筛选的话,那电脑就 会调出所有关于该问题的相关答案,甚至和其他相关的问题,这就是数据的海量化。再比如聊天通信,目前大多的社交软件都会自动地对聊天记录进行保存,这 可能长达几百页的聊天记录,有几千上万个字,但是数据库也能够准确无误地记录下来。

(二)种类繁多

大数据广泛地应用在多个领域,以及多个行业中,具有多样性,有结构化数据,也有非结构化的数据。由于种类的不同,其所应用的倾向也会有所不同,有些数据可能是用来优化网络的质量的,也有可能有的是用来助力市场决策的。

(三)价值较高

大数据并不是一味地保存,它也可以进行有效的筛选,也也决定了它自身的价值。假使用户需要的那部分数据太小,导致难以在数据库中找到,那可以说这部分的数据的使用价值比较低,不会经常使用到。但如果是比较常见、比较多的那一部分,比如说调查庞大群体中的大多数情况,这样的数据其使用价值更高,其能够发挥的作用也更大。

三、通信行业大数据分析的方法

(一)确定分析的目标

价值目标在获取前,先要进行数据的收集与分析,这样才能制定出良好的衡

量方式,这也是通过数据来进行相应分析的一种常用手段,对于业务的发展有着很大的影响。同时。在对大数据进行分析的过程中,性能指标以及关键权值,必须要最先发现,从而有效保证数据指标的科学性。

(二)业务方式的确定

业务方式也要不断的升级,要把关键性的指标提升,从而满足多个业务的要求。当项目在进行的过程中,要保证整个项目的目标最早的实现,提高成功率。

(三)对数据要进行搜集

我们要利用多种不同的渠道来对数据信息进行搜集,同时对于搜集的数据要进行分类和整理,方便建立出较为完善、准确的模型。

(四)数据的清洗

在原始数据采集之后,下一步骤即要对数据进行校验、清洗、关联以及转换等,这样才能对采集到的有效数据进行汇总,形成一种新的目标文件,为大数据提供科学的体局。

(五)数据的建模

数据的建模是关键的一环节,对整个系统有着重要的影响作用,是整个数据业务的核心。因此,为了最大限度地利用相关的知识,达到业务的目标,那么我们必须要发挥机械学以及统计学的知识作用,这才能有效地构建出较为准确、科 学的模型。

(六)优化以及重复

为了更好地保证预测数据的科学性,要所建立的模型进行修正和迭代,但由数据具有一定的复杂性,在对大数据分析时,必须要使用高效的手段来作分析,常用方式MPPDB、Storm、SparkStreaming和 Hadoop。

四、大数据在通信行业中的应用

(一)优化网络,提升服务质量

近年来,信令数据在不断增长,用户对通信行业的服务要求也越来越高,因此运营商必须要提高网络的服务质量,才能更好地满足用户的多样化需求。运营商要擅于引进新技术,提高技术含量。以近年来运营商推出的海量分布存储以及智能分析技术为例,因为海量是大数据的典型特征,但同时也会带来存储的问题,若将所有的数据都存储在一个设备中,不单止受到空间小的限制,同时也会降低设备的对数据进行解析的速度。为此,提出了分布式存储,它是以服务器类型为分类标准的,能够有效解决该问题。但是,该技术还需继续改进,未到成熟。而智能分析技术,其是一个多用于监控系统的先进技术,通信行业正在不断地发展变化中,为更好地适应环境,通信技术要加强自主创新的能力,包括通信产品以及服务方式等。而且,这不单止是变化,更重要的是还是优化,必须不断地创造新技术以及新产品来实现自我更新升级,才能与时俱进。

(二)精细化营销,业务更有针对性

目前的网络时代,通信行业的盈利主要是以手机、电脑的智能的应用为基础的,运营商也从中获得了巨大的效益。但想要持续在市场竞争中稳住地位,立足 更稳,那么还需要升级营销方式。目前的营销方式的弊端在于,过于“粗糙”,主要指的是其业务范围过于宽泛,不够专业化,未能进行细致地划分。其评价也 是整体的,目前没有一个运营商能够做到方方面面都完善。有的运营商只主打流 量,很多用户都会使用;有的运营商流量却卖的很贵,话费和流量不平衡,而且还存在有信号强度区域性问题;还有一些运营商在某个地区的通信信号很好,但有些地方信号很差,无法做到保證每个人的享有同样的网络,无法照顾好整个消 费群体,会因此失去很多客户。虽然,无法拥有全部客户很正常,但是运营商应该不断完善自我,因此,应该进行精细化营销,使得服务更具有针对性。比如,可以根据地区和年龄来进行划分,对年轻人推广流量多于话费的套餐;对于老人机、老人使用的号码,可以推广话费多、免流量接听的套餐。通过精细化营销,能够更好地扩大运营商服务的消费人群的数量,提供用户的体验度,运营商也可以获取更多的利润和客户的信任。

(三)互联网金融

互联网金融,主要针对的是国内现存的金融领域的征信问题。目前大多的招 商银行在办理信用卡时,要求要了解对方的信用的服务,很多时候会因为缺乏客户的资料和获取信息的途径,导致招商银行在评估客户信用上存在有漏洞,这也会引起一些居心不良分子,利用该漏洞来恶意办理银行业务,这会对银行造成一定的经济损失。因此,通信行业的运营商在了解客户的真实信息,在确保对方是 用于个人信用的证明的情况下,可考虑和银行合作,这样既能推动通信业的社会影响力,也能有效降低了不法分子的犯罪率。

五、结论

在当今,数据的应用变得越来越广泛,决定着企业的未来。目前大数据已经受到了通信行业的重视,还要不断地在实践中进一步完善它,对信息进行充分的利用,这是通信行业发展的必然要求。

参考文献

[1]  侯优,严峰.网络优化中的大数据应用[J].互联网天地,2015(01).

[2]  夏磊.探究大数据下的智能数据分析技术[J].科技创新导报,2015(10).

[3]  刘震,付俊辉,赵楠.基于移动通信数据的用户移动轨迹预测方法[J].计算机应用与软件,2017(02).

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