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摘要：近年来，通信领域逐渐被“大数据”技术所占据。通信业务的数量和类型不断增加，给移动、联通、电信等运营商带来了巨大的利益。传统的数据技术已经无法满足现代通信领域的需要。大数据技术的研究对所有运营商都具有重要意义。本文就大数据技术的特点和大数据技术在通信领域的具体应用提出了一些看法。
关键词：通信领域；大数据技术；应用
前言：随着社会经济的快速发展，人们对通信和网络的需求也在逐步提高。它已成为人们日常生活和工作中不可缺少的一部分。目前，计算机、手机、iPad等移动终端的应用越来越普遍，人们对网络的依赖性也越来越强。加大对大数据技术的研究和开发，将其应用于通信领域，为用户提供良好的交流体验。
1大数据产生背景
随着网络信息时代的日益普及，互联网、云计算、移动智能终端应用领域的快速发展和普及，互联网的使用范围已经大大扩展，互联网(搜索、社交、电力)、移动互联网等，电信行业(电话、互联网、短信)都在疯狂地生产数据，这使得当前人类社会的数据增长速度比以往任何时期都快。据相关公司统计，2006年个人用户数据量刚刚进入TB时代，全球产生的数据总量约为180EB。到2010年底，全球数据量已达到1.14ZB。据估计，到2020年，全球电子设备存储的数据量将达到35ZB，是2006年全球电子数据总量的20万倍，企业数据以5%的速度增长。
2大数据定义和特征
大数据概念的前身是海量数据，但两者之间存在很大差异。海量数据主要强调数据的大小，并没有特别注意数据的特性。大数据描述了数据的各种特征，如传播速率、体积和特征。对大数据的最广泛的定义是：大数据是不能在一定时间内用一般的软件工具实行收集、分析、管理的大量数据的集合。大数据的特性通常用“4V”概括，就是：Volume：数据量大，当前大数据的最小单位通常是10～20TB的量级；Variety：数据种类繁多，包括了结构化、非结构化以及半结构化数据；value：数据的价值密度很低；velocity：数据产生以及处理的速度很快。
3大数据处理关键技术
3.1数据备份技术
在大数据时代，如何做好数据备份是非常重要的。数据备份是数据容灾的前提。它指的是当一个文件或数据或碎片在突发情况下丢失或严重损坏时，系统能够准确、快速地恢复数据的技术。数据容灾备份是一种避免意外事件的数据保护方法。其核心工作是数据恢复的手法，其根本目的是数据资源再次利用。
3.2Hadoop
在大数据时代，提出了更高层次的数据分析和管理要求。传统的关系数据库和数据分析处理技术已经不能满足大数据横向扩展的需要。为了给大数据处理、分析提供一个性能好、可靠性高的平台，Apache基金会研发了一个资源平台Hadoop，此平台用Java语言编写，可移植性非常强，当前Hadoop已经发展为一个包括HDFS（分布式文件系统）、HBase（分布式数据库）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为现在主流的大数据使用平台。
3.3云计算
如果我们将所有种类的大数据应用与公路上行驶的所有种类的汽车进行比较，则支持这些汽车快速运行的公路就是云计算。云计算是大数据分析和处理技术的核心。由于云计算在存储、分析和管理方面的技术支持，大数据有着广泛的应用。谷歌的所有大型数据处理和应用平台都是基于云计算的。
4大数据技术给通信领域带来的机遇
如何在海量数据中快速过滤出有用的信息，充分发挥数据的价值，是运营商在通信领域面临的一个普遍问题。大数据技术的出现给通信领域带来了新的机遇和挑战。
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4.1提供了丰富的数据资源
大数据技术可以为运营商提供丰富的原始数据。当人们使用互联网时，他们会产生大量的数据，比如个人浏览网站记录、微信聊天记录、通话记录等。运营商可以收集这些原始数据进行分析，分类用户类别，然后发布一个“数据包”。就像在移动联通营业厅一样，有多种不同的价格称为流量套餐。在数据分析过程中，运营商可以利用大数据技术作为辅助手段，因为大数据技术可以快速分析所有数据，对数据进行分类、分析，从而帮助运营商找到潜在的客户。
4.2为流量经营创造条件
人们对交通的需求在增加。交通费用通常比电话费高。因此，经营者把交通管理作为一项重要的工作，围绕着它开展各种活动。交通管理是一项非常复杂的工作，涉及网络、关税、客户等多个方面。只有依靠大数据技术才能完成推广任务。如移动和联通推出了夜间交通套餐，即运营商依靠大数据技术分析，根据晚间流量的结果，大批人群推出了一项服务，深受年轻人的喜爱。
5大数据技术在通信领域的应用分析
5.1规范运营商数据资产
移动数据的数量庞大而复杂，因此运营商必须组织这些数据，以便更好地分析数据的潜在价值，明确客户的需求。大数据技术可以帮助运营商快速收集各类数据，建立跨领域统一的数据模型，对各种数据进行分析和分析。如每个地区的移动公司都将有一个独立的办公区域，在这个地区，移动通信公司将移动流量数据，用户浏览记录详细记录，分析客户流量使用情况，根据结果，建立区域数据表，细化各种类型的通信服务，更好地为移动公司服务于人们的生活。
5.2增加数据分析能力
在数据采集、处理和分析过程中，操作人员对大数据有很强的依赖性。目前，数据聚合和分析平台主要有六种，各有其优势。操作人员可以综合分析六种方法，实现全面的数据采集。目前Hadoop平台应用广泛，可靠性高，运行速度快，成本低。它有助于改善公司的内部业务，并没有为数据挖掘和分析提供深层次的支持，并明确客户的互动圈子。经营者还利用平台对外销售的数据进行分析，实现业务领域的扩张，从而获得更多的利润。任何数据分析平台都有自己的优势。经营者应充分发挥其价值，取得良好的数据应用效果，实现快速发展和业务拓展。
5.3采集挖掘数据手段增加
运营商开始整合自己的内部系统规划，利用大数据技术在平台之间规划数据模型，收集详细数据，增加数据采集和数据挖掘手段。然而，数据挖掘的深度需要进一步提高。运营商可以向发达国家学习，利用大数据技术准确记录客户访问信息，提高数据的准确性和深度。通过增加数据采集和数据挖掘，运营商可以快速分析客户需求，实现产品和价值的协调发展，增加与其他领域的合作，扩大运营商在其他领域的影响力。如果运营商可以与保险公司合作，他们将会出售潜在客户在保险公司的分销和购买能力的数据，但是在扩展业务模式时，通信公司必须小心不要泄露个人隐私。过度追求经济利益，盲目扩张商业模式，会造成忠实用户的流失，对公司造成不利影响。
结束语：大数据技术是促进通信领域发展的有力工具。它为运营商的发展提供了更广阔的空间，帮助运营商拓展业务领域，带来了一系列的问题，如数据安全。因此，运营商应加大大数据技术的研究力度，培养专业人才，规范运营商的业务开发制度，整合更准确的数据，实现可持续发展的机遇。
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论文作者:郭跃霞,申小霜,高青,程诚,盖志强
论文发表刊物:《电力设备》2018年第5期
论文发表时间:2018/6/15
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