移动通信大数据分析

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1移动网络通信应用下的大数据价值链分析

1.1数据产生的过程。通常情况下，移动网络通信条件下产生数据其来源可以分为三类，即用户层、设备层与运维层三类，其三类来源分别应对了市场、管理和维护。首先，用户是整个移动网络通信过程中的最大数据来源，在目前高度发达的移动网络信息背景下，不论是个人用户还是企业用户都能利用移动电子设备进行移动网络的使用。其数据产生不仅是用户之间借助移动网络的载体进行信息交换，如即时聊天、邮件互换等，还能利用移动网络接入其他网络，通过信息的交换完成反馈工作，如网络视频观看、网络游戏的互动等。因此，其数据产生不仅是个人之间的交换，还有个人与单位服务器的联动交换。其次，除了个人用户在使用设备利用移动网络通信的工作时候产生的信息以外，为维持正常的设备使用与其进行更新维护工作，设备会利用移动网络产生一定的数据。最后，移动网络供应商会为了更好使得移动网络运作，会自主进行数据的采集反馈工作，最后以自身独立的数据反映出来，以供技术人员对其进行分析使用。1.2数据获取的过程。通常情况下，移动网络供应商使用数据采集、数据预处理与数据传输的三大步骤，完成数据获取的任务。首先，移动网络供应商会在区域内建设信息基站，以供信息的传播与利用，同时通过基站内与处理中心设置的DPI数据采集器，对信息做出一定的筛选，并将其中有价值的信息提取，运输至处理中心的服务器。此后，经由技术人员的预处理工作，将信息数据进行进一步的整合筛选，优化数据的结构，为后期的继续深入分析研究夯实基础。最后，通过IP骨干网的媒介，将数据汇总输入数据中心中，以供后续技术人员对其进行深入的分析工作。1.3数据储备的过程。在对数据进行预处理与传输后，由于数据的信息量较大，难以做到第一时间完成分析、比对等工作，需要对重要数据进行储备的工作。但同时由于目前我国服务承载力有限，大数据时代下的数据内容较多且繁复，因此储备周期较短是目前大数据处理过程中急需解决的重要问题。除了进一步提高服务器对数据的容量以外，相关的技术人员需要进一步提炼信息内容，延伸数据的功能性，实现数据的长期储存与使用的目的。1.4数据分析的过程。通常情况下，数据分析的过程首先需要先对已有的数据进行合理分类，除了以使用时间为线索对其进行分类以外，还可以根据其他的客观因素进行分类分析，如使用区域、用户人群等。在对其进行分类以后，技术人员需要使用合理的方法进行具体的分析，找寻数据之间的关联性，并以此为依据进一步开展优化工作。还需要对数据反馈中移动网络使用的不足加以分析，并对其进行优化调整。最后，在数据分析工作完成后，还需要对其做最后的统筹整合工作，以此为依据移交给移动供应商，使其进行调整优化工作。

2移动通信网络优化中应有大数据分析存在的问题

2.1移动通信网络数据量过于庞大。随着我国不断普及移动网络通信，尤其是大力推广移动网络的使用，导致我国移动网络用户的不断攀升。尽管我国的移动网络通信工作得到了较大的发展与提高，但通过移动通信网络产生的数据量仍然在不断上涨，部分移动网络使用的高峰区域或时间，移动网络的基站呈现荷载能力不足或移动网络通讯卡顿的态势。同时，即使能够保障用户使用流畅，但相关的移动网络供应商难以较好完成数据采集工作。尤其在数据储备的工作环节，技术人员难以做到对数据的及时处理分析，且数据的储存时间有较大的制约。只有做好其数据的储备工作，才能保障技术人员能够对其合理使用与分析，进一步优化移动通信网络的应用。2.2资金的长期投入工作。尽管我国的移动网络技术已取得较好的发展，但在大数据的背景下相关的研究优化工作仍然需要大量的人力与财力支持。首先，在移动信号基站的建设上，部分地理条件较为恶劣的区域存在建设困难的现象，需要大量的资金投入。其次，在基站的日常检修维护的工作中，相关的移动网络供应商也需要注入大量的资金支持。最后，任何的移动网络通信工作都离不开服务器的支持，而服务器的运营维护也是一项需要大量财力的工作。在大量的资金投入的过程中，部分供应商出现资金链过长或资金链断裂的问题，因此资金使用也是制约互联网通信进一步优化的因素。2.3大数据的安全保障。目前高度发达的移动网络水平给予了人们极大的便利，除了在生活上的各项支持以外，国家社会单位的工作目前也高度依赖于移动网络的支持。因此，这就给移动网络的大数据的安全带来了一定的挑战。目前我国的移动网络信息交换存储使用的是云存储功能，该功能拥有承载力强，提高数据采集交换速率的优点，但同时因其简化了数据收集的步骤，因此其安全系数有待提高。首先，在云处理的前提下进行的数据交换，有信息丢失或信息错误的可能性存在，导致用户的信息得不到第一时间的反馈或处理。其次，部分云处理服务器性能的稳定性较差，导致用户不能流畅使用移动网络。在网络支付和网络处理能力不断提高的今天，处理好大数据的安全问题是所有问题中的重中之重，各移动网络供应商需要不断优化调整，使得移动网络在使用的过程中更为安全可靠。

3大数据分析在移动通信网络优化中的应用策略

3.1应用存储功能。针对每天更新的移动通信网络用户与不断攀升的信息数据量，为更好对用户提交的数据进行反馈计算，移动网络用户可采用大数据的应用存储功能，进一步做好优化整合的工作。可采用存储虚拟化的策略，来对移动网络产生的数据进行存储分析工作。所谓虚拟化存储工作，是在数据进入服务器前进行一定的分析筛选，把结构一致的信息储存在统一信息平台之上，进行系统化的集中管理处理，以此提高其运算处理的速率，更好地反馈至用户。使用这样的功能，能够有效减少储存大量数据时候所需要的空间与能源，进一步降低数据可能存在的动态变化，以此降低数据管理的难度与成本，更好使移动网络供应商优化服务。3.2采用阶段策略。为更好优化移动通信网络的使用，可采用大数据的阶段分化策略。首先，在优化调整工作具体开展前，需要做好相关的准备工作。除了确立待优化的项目与目标以外，技术人员应该进行分析研究，选用最契合的优化方法与策略，在进行具体的优化工作。其次，在选定优化的策略以后，在投入具体使用前需要进行测试工作，保障优化的策略不会对信息造成损伤出现信息错误或丢失的现象。在测试完毕后在投入使用，并观察其是否能够切实提高相关数值如运算速率、储存容量等。再次，在测试完毕确认方案不会对信息造成损害后，需要对使用的方案进行分析，可选用不同种类的方法对统一数据进行优化，通过比对的方式甄选出最契合与高效的方案使用。最后，在完成所有的调整优化后，还需要对其进行实时的动态观察，一旦其发生特殊情况或错误情况，及时进行调整，切实保障用户的顺利使用。3.3健全移动网络通信的各项管理制度。尽管目前我国已经将大数据的技术广泛应用于移动网络通信中，但以安全问题为代表的各类技术问题仍然有待被进一步的完善与改进，为此相关的移动网络供应商应当积极联动，出台一定的管理制度，以此更好地规范个人用户或企事业单位的使用。首先，应当加强移动网络安全的相关技术，杜绝部分不法分子为谋求非法利益而制造的木马、病毒等侵入个人用户的移动设备中，从而窃取个人用户的信息。其次，相关的移动网络供应商应当积极配合政府一同开展工作，建立有效健全的监管机制，杜绝部分企业单位企图利用移动网络采集个人用户信息的现象发生。

4结束语

综上所述，大数据技术的运用是移动通信网络优化的必然选择，同时也是解决移动通信网络存在问题和发展方向的关键，通过大数据技术的不断完善，提高移动通信网络发展水平，大数据技术的存储功能为数据分析处理打下坚实的基础，建设数据网络平台，优化移动通信网络，简化工作流程，加快社会信息化建设进程，方便人们的生产生活。

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作者:秦雨波 单位:黑龙江中移通信技术工程有限公司