大数据分析在移动通信网络优化中的应用

陆卓英

（广东原创科技有限公司，广东 惠州 516003）

1 大数据技术与移动通信网络概述

1.1 大数据技术

随着科学技术的发展和人们生活的改善，加之计算机技术的不断影响，各行各业中需要分析处理的数据量迅速增加。数据种类与数量较多，来源非常广泛，这就对计算机网络安全造成了一定影响[1]。通过对大数据的运用，各领域的信息处理效率有了很大的提高。大数据技术的应用特点如图1所示。

图1 大数据技术的应用特点

1.2 移动通信网络

经过多年的发展，移动通信网络技术取得巨大进步，已从最初的2G技术发展到5G技术，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。通过移动通信网络的运用，可以帮助人们更加方便地实现通信。5G技术的通信速度相较于以往也有了很大的提高，这就促使用户得到了更好的移动通信服务体验。移动通信网络凭借着自身成本低、安全可靠等优点而被广泛运用，传输效率相较于以往有了大幅提高，端到端的时延大大减少，流量密度显著增加[2-5]。移动通信网络能够打破时间、空间方面的限制，为用户带来更好的交互体验，有助于人与万物互通互联的实现。常见的移动通信网络构成如图2所示。

图2 移动通信网络构成

2 移动通信网络中应用大数据分析面临的问题

考虑到现阶段移动通信网络环境所表现出的复杂性特点，针对移动通信网络所实施的优化工作也具有复杂性与系统性的特点。随着我国移动通信网络规模的持续扩大，移动通信网络逐渐变得更加复杂，这就对移动通信网络优化工作的开展造成了一定的困难。5G移动通信网络的架构如图3所示。为了确保网络优化工作的顺利实施，一定要尽可能保证各优化措施之间的充分结合，以此来实现对移动通信网络优化工作的有效加强[6]。在移动通信网络优化工作中运用大数据分析技术，能够做到对优化工作的多层次管理，确保上层、中层以及下层管理者的相互监督，在此基础上构建比较完善的管理工作体系，从而顺利实现移动通信网络优化。

图3 5G移动通信网络架构

就目前来看，对于大数据技术的运用往往体现在数据的提取、收集与分析等方面。要想使其作用得到有效发挥，就需要对各方面进行改进，解决当前所存在的问题，从而实现移动通信网络的长远发展。在移动通信网络优化中，大数据技术所面临的一个主要困境就是当前数据量持续增加，对存储数据的硬件提出了更高的要求。与此同时，用户数量也在迅猛增长，网络应用范围持续扩大，利用大数据技术从中筛选出有价值信息的难度也大大提高，这对于移动通信网络的优化十分不利[7]。由于技术的创新依赖于充足的资金支持，因此资金也是当前大数据技术在移动通信网络优化中所面临的主要问题。各地区对于移动通信网络建设的成本各不相同，经过分析后需要尽可能采取降本增效的方案进行建设。

除此之外，用户对于安全上的问题也非常关心。普通用户在使用移动通信网络的过程中，使用数据将会被平台记录，而这些数据中涉及许多敏感隐私数据，倘若此类数据被泄露出去，将会威胁到用户的人身财产安全，这对于大数据技术的发展十分不利。近年来，层出不穷的信息泄露事件使得许多用户都对大数据持怀疑态度。与此同时，由于离线存储数据存在一定限制，许多数据都要在云端存储，被盗的可能性也因此变得更大，安全问题变得更加严重[8]。

3 移动通信网络优化中大数据分析的实际应用

3.1 在用户管理方面的应用

在移动通信过程中，用户管理是极其关键的部分。合理运用大数据分析技术，在此基础上针对大量的用户数据信息进行处理，保证管理的实时性，从而使用户的服务体验得到极大的优化。大量用户的涌入将会导致通信服务面临更大的压力，而这也对用户信息的处理提出了较高的要求。运营商要想实现对大量用户信息的高效处理，就应当借助大数据分析技术来针对这些信息实施智能化的管控，加强通信服务的针对性，改善用户在各方面的体验，以此来实现更高的经济效益[9]。

3.2 在计费系统方面的应用

在传统的移动通信网络计费系统中存在着较大的缺陷，面对大量的数据信息很难实现高效的分类处理。通过对大数据分析的合理运用，在分析数据时获取用户的使用规律，帮助运营商扩大市场份额。

3.3 在用户行为管理方面的应用

当前用户的需求逐渐呈现出多元化与个性化的发展趋势，运营商需要通过大数据分析技术来实现对所有用户属性的分类与归纳，并在此基础上结合用户需求来对信息服务进行调整，确保管理多元化和服务个性化，最大程度满足用户在信息服务方面的需求[10]。

3.4 用户位置信息管理方面的应用

用户在开启了移动设备中的网络连接后，移动通信网络的运营商就能够对用户位置进行定位，同时结合其定位信息来实现对相关信息的推送或服务推送。近年来，我国用户数量越来越多，通信基站要在短时间内承载非常多的用户信息，在此情况下不能及时为用户带来相应服务。通过大数据分析技术的运用，通信基站能够覆盖更多的用户，并在短时间内实现对更多用户地理位置信息的处理，为用户提供更优质的移动通信服务[11]。

4 大数据分析在移动通信网络中应用的优化方式

要想实现对于移动通信网络的有效优化，就必须要采集大量的有效数据。对用户使用体验进行优化，优化的内容主要包括信号质量等。业务数据主要表现在用户的话务方面，主要涉及到话务质量、话务效率等。信号是针对基站实施测试，在正常使用前通过有效的方式来完成对信号的测试，保证信号的稳定性、连续性，以此来为用户提供更高的通话质量。

储存是大数据技术有效分析的重要基础，通过对大数据技术的使用，使各种文字、声音及图象信号可以转变为电子数据，最大程度加快转化速度，解决数据占用内存较大的问题。通过对数据存储虚拟化技术的运用来实现对数据源的抽象化，使其变为面向领域的统一数据访问层。在完成数据的虚拟化后，即可实现更多细节的有效保存，从而提高信息的完整性。之后再进行压缩，数据占用的内存将变得更少，这对于存储数据的控制及管理具有积极作用。虚拟数据记录基于多个物理数据中心存在，能够提高数据中心服务的移动性、灵活性，减少了传输所需成本[12]。

在实际应用中，不同用户的使用习惯存在着很大差异，传输往往不是同步进行。通过对大数据处理技术的使用，能有效提高数据的处理效率，并且还能够通过大数据技术来实现对不同数据的耦合，从而减小底层架构设计出现问题的可能性。在此情况下，数据处理的安全性也将大大提高。

近年来，大数据技术的运用范围越来越广，其安全问题也受到了用户的广泛关注。结合实际情况来尽可能地对管理体系进行优化，最大程度提高大数据技术在移动通信网络优化中运用的规范性。与此同时，还需要研发出更加有效的防护方式，如通过防火墙等技术来确保数据安全，通过有效的安全防护来为大数据技术的发展提供更好的条件，以免在移动通信网络中出现各种事故。

5 结 论

大数据技术的迅速发展为移动通信网络带来了良好的发展机遇，但当前依旧存在着众多亟待解决的问题。信息化时代背景下，科学技术的发展速度越来越快，而在技术发展的同时也出现了各种问题，如数据问题、安全问题等，这些都对移动通信网络的优化造成了极大影响。针对大数据技术的采集、存储以及分析等的各个环节实施深入优化，充分发挥出大数据在存储、分析及处理等方面的作用，从而为移动通信网络的优化提供更好的条件，解决其中所存在的各种问题，推动移动通信网络的健康发展。