大数据分析在移动通信网络优化中的应用 崔应申

大数据分析在移动通信网络优化中的应用崔应申

发表时间：2018-02-26T09:42:52.950Z 来源：《基层建设》2017年第33期作者：崔应申[导读] 摘要：随着网络信息化的快速发展，我国手机移动用户的数量呈直线上升趋势，用户的增加对移动通信网络的建设起到了推进作用，传统的网络优化方式已不适应新时代发展的需要，因此大数据分析技术的发展满足了现代移动通信网络优化的要求，充分提高了工作效率。

广东汉恒电通科技有限公司

摘要：随着网络信息化的快速发展，我国手机移动用户的数量呈直线上升趋势，用户的增加对移动通信网络的建设起到了推进作用，传统的网络优化方式已不适应新时代发展的需要，因此大数据分析技术的发展满足了现代移动通信网络优化的要求，充分提高了工作效率。基于此，对当前移动通信网络进行不断改进以及优化势在必行，相关部门或企业应该结合其他移动通信网络优化经验，将大数据分析合理地运用于移动通信网络优化中，在满足用户需求的同时，实现我国移动通信业整体的良性发展。

关键词：大数据分析；移动通信；网络优化；应用；现状

一、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：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。

二、移动通信网络优化中应用大数据分析面临的挑战

我国的移动通信网络主要可分为两部分，即无线网络以及交换网络。交换网络与传统的 PSTN 网络相似，而无线通信网络则是移动网络专有。其中，较为完整的无线移动通信系统主要有以下几部分构成，具体如图 1 所示。

由于移动无线通信的移动性以及复杂多变的传播环境，使得其相较于固定无线通信的优化，将更有难度，而把大数据分析应用于移动通信网络优化中，还会面临以下挑战： 2. 1 移动通信网络数据量过于庞大

在移动通信设备越来越普及的背景下，移动通信网络的覆盖面也在进一步扩大，而随着用户的增加，相关的移动网络基站的数量也直线上升，这就势必会产生大量的移动通信网络数据。而借助大数据技术对这些数据进行分析及处理，是目前移动通信网络工作必须要面临的难题之一。

2. 2 资金的长期投入

想要在移动通信网络优化中灵活运用大数据技术，是一项需要消耗大量时间以及资金的工作。具体来说，在建设移动通信网络时，每一个区域的数据结构以及性质等都存在一定差异，所以，对它的优化也不能同时进行。这就在无形中延长了移动通信网络优化的时间，增加了资金投入。打个比方来说，在移动通信网络优化中，想要将各区域获取到的数据整合在同一个管理平台上，需要长时间、投入大量资本进行建设，这也是移动通信网络优化中运用大数据分析方法的难点之一。

2. 3 移动通信网络用户业务的多元化

在同一个区域同样信号覆盖场所，有些用户会使用移动设备上网看新闻、视频以及浏览网页等，而有些用户则会借助移动设备与他人进行通话。在这种情况下，总会发生这一模型使用正常而其他模型无法正常使用的情况。举例来说，在某所学校中，有些人员密集区由于使用无线上网的人数过多，导致网络堵塞，使得这一区域的人员虽然能正常使用低流量的 QQ 业务，但是在使用一些高流量的 BE 业务时却会受到阻碍，无法正常运行。用户在同一时间点的业务模型较为多元化，导致产生的网络数据也较为零散，整理难度较大。

三、大数据分析技术对移动通信网络优化的影响

大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面，加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析，达到排除故障、提升用户使用感知的目的。

大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G 到4G的发展历程，目前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。

四、大数据分析在移动通信网络优化中的应用策略

4. 1 大数据存储功能的应用

每隔一段时间，移动通信用户以及基站就会产生大量的数据，而想要将这些数据进行合理分析、存储以及归纳使用，是一项需要花费大量时间以及资本的工作。如果在移动通信网络优化中加入大数据分析功能，通过将存储虚拟化的途径，来有效解决由移动通信网络产生的大量数据。具体来说，利用大数据，可以凭借其虚拟化存储功能，让不同结构以及不同类别的数据都能有效整合并存储到同一平台上，这样一方面可以降低动态变化容量，另一方面还可大大减少资源存储所消耗的能源，在降低移动通信网络成本的同时，减少资金投入。

4. 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用策略

移动通信网络的优化，其主要目的是要通过网络优化来有效处理干扰、掉话、话务不均衡以及切换故障等问题，且整个优化过程的关键是要进行网络分析以及问题定位。其中，在移动通信网络中加入大数据技术，主要涉及到以下几个方面： 1）大数据优化准备阶段。在这一环节，首先要确定一下内容：其一，移动通信网络要优化的数据目标；其二，优化所需的资料以及工具等要准备周全。

2）大数据优化测试阶段。在准备工作完成后就可进入到优化测试环节。具体来说，相关测试人员应该对数据进行获取收集，之后才可对这些数据进行 DT/CQT 测试。

3）大数据优化分析阶段。这一过程主要针对的是已存储的数据，相关优化分析人员要就信号覆盖问题以及信号切换问题等进行分析研究，在得出结论后还应该提出有针对性的解决方案，这样才能真正意义上地完成分析任务。

4）大数据优化调整阶段。这一环节主要针对的是后台参数以及天线射频等方面内容的优化调整。其中，后台参数的调整，除了能确保整个移动通信工作的有序进行，及时发现并调整错误参数，同时还能在一定程度上避免出现移动通信故障问题，保证移动通信行业整体的良性发展。而天线射频的调整，则是能有效提升移动通信网络覆盖区域整体的通信质量，而这正是为了满足移动通信用户的根本需求。

4. 3 利用大数据来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。由此可见，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。

4. 4 制定健全的大数据技术管理机制

在移动通信网络优化中运用大数据技术，虽然能有效促进整个移动通信网络的健康发展，但是,相应的数据安全问题也成为困扰企业的一大难题。针对这一现象，相关的移动通信企业应该制定一套健全的大数据技术管理制度，并在实践中不断对其进行补充及完善。只有健全的大数据技术管理制度作为支撑，才可以对移动通信网络数据进行合理有序的监督以及控制，这也是保证移动通信网络数据安全性的重要举措。另外，只有数据的安全得以保障，才能吸引更多的用户投入使用，进而给企业带来更多效益，企业就会有更多的资本去进一步优化自身的移动通信网络，实现双赢。

结束语

目前，大数据分析技术已广泛应用在移动通信的各个工作当中，移动通信网络也依赖于大数据技术的发展，将大数据分析应用其中，已成为促进这一产业可持续发展的重要决策为移动通信公司提供了专业的数据分析技术，同时也保证了通信质量的提高。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。

参考文献：

[1]徐晓茹.云计算环境下的大数据分析..科研,2015.01

[2]蒋鑫鹏.移动通信网络优化中大数据技术的运用分析.电子技术与软件工程.2014.06

[3]余海辉.大数据在电信移动通信网络优化中的应用.广西通信技术.2013.08

[4]黄永亮.大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究.华中师范大学.2014.12

[5]甄德辉.大数据分析在移动通信网络优化中的应用.工程建设与设计2015.12