高卓云
国脉通信规划设计有限公司 黑龙江哈尔滨 150040
摘要：我国对于通信网络要求随着技术的发展逐渐提升，这与国家政策存在一定的联系，也是国家政策发展的需要。特别是4G牌照的发放，使移动通信网络得到全面的进步，对于通信行业来讲是巨大的进步。但是在发展中也遇到一定的问题，主要表现是移动网络在运行优化中的技术也需要得到全面提升，才能保持运行的稳定性，这样才能更好地满足群众的使用要求。这就需要通过大数据分析手段，对移动通信的发展方向以及需求进行分析，找出更加妥善的处理方法，制定更加全面的方针，提升移动网络的使用质量，促进技术的发展与进步。
关键词：大数据分析；移动通信网络优化；应用
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。
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。
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。
2大数据分析在移动通信网络优化中存在的问题
大数据分析在进行移动通信网络的优化中，问题还是比较突出的，使得通信网络在优化的过程中无法得到更加全面的进步，具体包括以下几方面。
2.1数据分析质量不足
进行大数据分析主要的方式就是网络数据的分析，其中首先需要面对的就是庞大而复杂的客户群，并且客户的数量在持续性地增加，范围也在扩大。在这样的背景下对于数据分析来讲难度是非常大的。移动网络占据的数据量在整个的数据量中占据很大比重，因此，从这些数据中对需要的数据进行提取和分析就显得尤为重要。一旦数据提取失败，将对移动通信网络受到严重的影响，数据分析的质量和效率达不到理想化的需要，在准确度方面更加无法达到要求，造成整体数据分析质量的下降。
2.2资金问题突出
大数据分析对于资金的需求较大，要想在通信网络中获取较为有价值的信息，其中非常重要方面就是资金投入。毕竟数据分析不是一个短期的过程，而是一个长期不断积累的过程，需要经过漫长的过程。因此，在这个过程中，企业需持续性地进行资金投入，并且在这个过程中企业发展并收益。同时，数据提取结束后，需要对提取数据进行分析和整理，综合考虑不同的因素在使用方面的影响，对数据进行分类汇总。客观来讲，数据分析过程非常复杂，资金投入量较大，且实际使用质量可能受到一定的影响。
2.3信息安全性受到威胁
信息的安全也是需要关注的问题，大数据分析仅仅是对信息方面的创新，但是对于信息的安全性无法提供全面的保证。一旦在信息提取的过程中面临分析方面的问题，就会造成网络运行中的瘫痪情况。并且进行数据提取一般需要通过云存储技术，该技术虽然可以将大量的信息进行存储，但是在存储的安全性方面无法保证，造成数据在存储中遇到安全问题，威胁到整个系统运行，可能出现数据的丢失以及信息被窃取。同时大数据技术在应用的过程中，因为安全性无法得到保证，对于一些碎片化的客户数据提取的力度不够，造成数据分析错误，给数据结构的统一性带来一定的影响。
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3大数据分析在移动通信网络优化中的应用建议
3.1应用大数据的存储功能
移动通信用户在不断增多，每天均会产生不计其数的数据。要想合理分析和归纳使用这些数据，需要消耗大量的时间和资金。因此，在移动通信网络优化中，要融入大数据分析功能，将存储虚拟化，以此来进行移动通信网络的数据处理工作。具体而言，可以凭借大数据分析的虚拟化功能，集中整合不同结构、不同类型的数据，并将其存储到同一平台中，将动态变化容量降至最低，避免浪费和流失大量的资源能源。同时，在不断降低移动通信网络成本的同时进一步减少资金投入。
3.2采用分阶段策略
3.2.1将大数据应用于移动通信网络优化准备阶段。
将大数据分析应用于移动通信网络优化中，应树立明确的优化目标，根据目标盘选择配套可行的工具和材料等。
3.2.2将大数据应用于移动通信网络优化测试阶段。
在这一阶段，测试人员要及时记录相关数据，并且进行深入的对比和分析。随即积极展开移动通信网络DT测试，对大数据技术的应用效果进行检验。
3.2.3将大数据应用于移动通信网络优化分析阶段。
在这一阶段，相关工作人员要深入分析存储的大量数据，比如信号覆盖和信息切换等。发现问题后，技术人员要提出切实可行的解决办法。
3.2.4将大数据应用于移动通信网络优化调整阶段。
在这一阶段，要及时优化与调整天线射频和后台参数。后台参数的调整可以推进整个移动通信工作的进行，第一时间发现并调整错误参数；而天线射频的调整可以提升移动通信网络覆盖区域的通信水平。所以，必须将这两方面内容调整到最佳状态，为移动通信网络通信质量的提升创造条件，保证移动通信网络的高效运转。将通信故障问题的发生率降至最低，为移动通信行业提供强大的发展动力。
3.3获取数据信息
要想优化移动通信网络，需要获得相关的数据信息。但是，移动通信网络的用户较多，短时间内就会产生大量的数据信息。应用以往传统的数据处理分析模式，很难有效提升处理效率，难以保证处理结果的真实性与准确性。而在获取和收集移动通信网络数据工作中，将大数据分析应用于移动通信网络，可以缓解移动通信企业工作人员的工作压力，提高获取和收集移动通信网络数据的真实性与准确性。
3.4健全管理机制
将大数据技术应用于移动通信网络优化中，会出现数据安全问题，不利于移动通信行业的发展。所以，移动通信企业要积极构建完善的大数据技术管理制度。这不仅可以有效监督和控制移动通信网络数据，创建安全的移动通信网络环境，而且可以保障数据的使用安全，吸引更多的用户，壮大用户群，为企业带来良好的经济效益。企业在具备良好资本的条件下，可以有效地对自身的移动通信网络进行优化，实现互利双赢。
3.5加强分布式计算平台技术的应用
在4G通信时代，大量数据的产生是必然的。而分布式计算平台属于云计算的表现形式之一，将其应用于移动通信网络数据计算中，可以对小区通信流量进行准确区分，对超闲小区进行降容处理，实现通信资源的高效利用，最大程度地满足广大用户的用网需求。同时，在这一平台中，不同节点可以实现自动部署，并有助于并行化处理目标的实现，可以确保移动通信效率的稳步提升。总之，这一技术的应用可以大大提升信息的加载速度，解决高信息加载缓慢的现象。
结论
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。
参考文献
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论文作者:高卓云
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第16期
论文发表时间:2018/11/12
标签：数据论文; 移动通信论文; 网络论文; 大数论文; 据分析论文; 应用于论文; 技术论文; 《建筑学研究前沿》2018年第16期论文;