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【摘要】本文通过分析大数据分析对于精细化网络运营的意义，对大数据分析与精细化网络运营进行了分别概述，并提出了大数据分析融入精细化网络运营的必要性，最后分析其意义，希望为相关领域及人士提供借鉴。
【关键字】大数据分析 精细化网络运营 优势 意义
1 引言
在如今的移动互联网时代背景下，大数据带来的影响愈发明显，同时其也加剧了市场竞争力，提高了客户的主动服务意识。利用数据分析、数据挖掘等手段，可以很大程度上成为企业的竞争优势。除此之外，大数据技术作为企业发展的关键技术之一，有利于促进企业发展转型，并推动企业走向繁荣之路，因为具备了数据分析与数据挖掘手段，因而能够更深层次地了解客户，并截获其中有用的信息，以此采用针对性营销手段，进而增加企业收入并改善用户感知。因此，探究大数据分析对于精细化网络运营的意义对社会、国家以及人民都是非常具有借鉴作用的。
2 大数据分析与精细化网络运营概述
2.1 大数据分析
大数据分析作为大数据技术的重要应用之一，主要是指一种通过采集、处理数据并获取相关有用信息的过程。更为具体地说，大数据分析首先构造审计分析模型，将收集的数据进行判断、检查、核算及复算等步骤；其次，将被审计数据的现实状态相比较于其理想状态，进而找出审计线索，并收集好审计证据。通过数据分析这一过程，可以在杂乱无章的数据大海中对有价值的信息进行萃取、集中和提炼，最终判断出所研究事物的潜在规律。
2.2 精细化网络运营
关于何为精细化网络运营，以具体事例来阐述将会更清楚一些。比如从网络管理者的体验角度来看，通过制定精细化网络运营方案，能够将校园网络统一的从接入认证、流量控制、行为监控和溯源统一成一个相对完整的解决方案。与此同时，其还能够对不同的用户与用户组进行识别，各种不同的用户上网行为都会受到监管，从而实现对上网行为的管理，并且用户所被分配到的带宽也是与管理策略相符合的。除此之外，其还可以通过识别应用，进而完成对流量链路的优化选择。
3 大数据分析对于精细化网络运营的必要性
站在运营商的角度来说，对网络进行优化、提高网络基础通道能力以及对流量经营智能化已经成为最有效又直接的手段。但是，具体如何提供策略、精准分析、流量经营、精准优化、精细扩容以及最终反馈到市场，自然投入、收益以及经营就成为主要方式。这样就需要有效收集并分析移动网络数据，并提供一定的数据作为依据并形成相应策略，进而指导着精细化网络运营。即使传统意义上的方式，可以在移动网络中对各种采集系统进行部署、数据采集、存储、监控以及分析存储数据，进而分析结果作为依据得出结论或者形成策略。但是传统的方式相对于数据的采集分析决策与市场支撑等都是各种独立系统，其中涵盖各种BOSS系统、信令分析、分析监控、网络数据等等系统都缺乏联动。尤其是在多厂家多系统情况下，各个系统各式各样，却无关联分析，未形成一个有机整体，缺乏端到端的全量数据分析，造成运营商的市场决策各自离散。总之，短板有以下几种。
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（1）网络的优化并不能及时反映及解决网络根本问题，缺乏可控可预期的网优网规手段。
（2）海量数据分析归纳比较困难，而目前的处理方式无法完全解决大数据的处理问题，更别说进一步做精细化分析了。
（3）管道流量盲区，鱼龙混杂，各种运营业务繁多，必须要对其实行有序管理、有效监控。
（4）设备在指标上的反映好坏不能够真实性地折射出客户的实际感知体验情况，难以准确判定出整个网络给客户的感知评价。
（5）流量在与日俱增，但是运营商的收益却在逐年下降，运维数据难以准确转换为对市场营销的有力支撑。
为解决以上的问题，运营商进而将各个数据收集归纳，分析网络及业务信息，通过灵活地挖掘海量数据以及分析概括，完成对用户体验感、网规网优、业务质量以及网络质量等全方面、多方面的可视化，并支持端到端的用户投诉处理，而且能够迅速找到影响问题的原因，并建造可控、可管、可视的业务管道，全面支持移动数据业务精细化运营。
4 大数据分析融入精细化网络运营的意义
4.1 提供智能化的用户投诉处理
端到端的关联核心以及接入网的媒体面事件详单、控制面话单，将智能可定义的故障决策树和故障经验库相结合，系统从关联网、关联小区、媒体面、控制面等各种角度展开诊断分析，找出产生故障问题的原因及路径，并迅速找出发生问题根本原因，进而给出专业化的处理建议，进而提供相关指导依据给用户。
4.2 端到端数据业务分析
对于主流业务，建立的端到端的业务质量方面的指标体系，其支持从终端用户角度方对其进行实时监控以及分析评估等，从而更直观简洁了解到各方业务的带宽、流量、时延、可用性等指标状况，且其将支持由上至下，整体到局部性的，层层钻取分析并迅速定位问题的根本，全力支持数据业务的网络优化，进而提供相关指导依据给用户。
4.3 用户感知方面的分析
构建由端到端的用户感知指标系统，分析及监控特定用户的数据业务使用的质量，进而深入了解用户在网络方的真实感知，保证网络用户特别是VIP用户的独特感知，增强客户认可度，并可将营销手段适当配合，全面提高用户满意度，避免用户流失，进而提供相关指导依据给用户。
4.4 网规网优支撑
在用户感知的基础上，构建无线网络扩容标准及指标，通过一定的网络运行数据分析，定期进行扩容需求探讨，根据网络业务数据及网络质量进行分析。在了解网络指标优化的基础上，分析业务质量及网络质量结果与报告，定期提出相应的网络优化需求及建议。
5 结束语
大数据时代来临，网络更新换代的能力也在不断提高，并随着4G移动业务网络的规模不断扩大，移动数据流量将再一次产生爆炸式增长模式。站在运营商的角度来说，流量时期主要受益增长点，但是具体怎样进行精细化网络运营并增加流量经营受益已成为重中之重。因此，研究大数据分析融入精细化网络运营具有重大意义。
【参考文献】
[1] 闵佳. 基于数据挖掘的移动网络优化与运营技术研究[J]. 北京邮电大学， 2015（3）
[2] 李万红. 大数据驱动的湖北移动公司流量经营策略研究[J]. 武汉纺织大学，2014（6）
[3] 王健雄，赖祖红. 大数据助力精细化网络运营[J].中兴通讯，2014
论文作者:李秀秀
论文发表刊物:《科技中国》2017年2期
论文发表时间:2017/5/2
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