摘要：数据能够应用于通信行业的资源非常广泛，但是难度在于该如何将大数据的碎片化资源进行整合，再逐渐进行深层次的挖掘，最终实现科学的应用。基于此现实性难题，本文首对通信企业大数据分析系统规划与创新应用进行研究，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴，借以实现大数据资源的灵活应用。
关键词：通信企业；大数据分析；系统创新
引言
如今，我国移动通信网络迎来了4G时代[1]，这在很大程度上为我国移动通信网络的优化与发展带来了机遇和挑战。近年来，随着大数据时代的到来，我国移动通信网络的优化更是势在必行。因此，本研究主要从以下几方面进行了论述。
1大数据技术与移动通信网络相关理论概述
大数据技术作为一系列技术的结合，其组成部门主要包括数据存储、数据处理、数据分析等等[2]。大数据中包含着的数据信息是十分庞大的。因此，通过大数据技术的应用，尤其是大数据分析，其不仅是企业管理者制定科学决策的重要依据，同时还是企业制定未来发展规划和战略的重要参考。这主要是由于大数据分析能够帮助企业管理者从众多的信息资料中快速并准确获得有效的信息资源，并以简便且快捷的处理方式，同时保障信息处理的质量以及效率，将数据信息中的价值实现最大化的应用。因此，将大数据分析应用于移动通信网络优化中是具有重要的影响的。
2大数据分析在通信企业中的应用现状
2.1大数据分析在通信企业中的应用组织现状
通信企业在运用大数据分析的过程中设置了大数据业支中心和网监中心来负责管理大数据分析的运用。业支中心主要负责数据收集、分析，为企业提供可靠的、高质量的数据服务；负责数据挖掘和数据统计，为通信企业的营销提供数据支撑；负责客户数据的搜集与分析，研究客户群体特征和客户需求，明确通信企业的营销方向；负责通信企业收入数据分析，掌握企业的财务状况。网监中心主要负责网络运营数据、网络数据等的搜集和分析，进而为网络管控提供数据支持；负责网络和设备资源的挖掘与分析，为通信企业资源考核提供数据支持；负责网络运营基础数据的分析，确保网络的正常运行；负责网络市场营销数据的分析，为企业市场营销提供数据支持。
2.2大数据分析在通信企业中的应用质量现状
大数据分析在通信企业中的应用具体包括数据生产、数据清洗、数据存储和数据应用这几个步骤。在数据生产阶段，通信企业需要按照数据采集周期对企业相关数据进行自动抽取，并校验数据量的大小。在数据清洗阶段需要根据业务需求设置相应的数据模型，并按照数据清洗规则进行数据处理，加强对数据逻辑性和准确性的检查。在数据存储阶段，通信企业应尽量减少数据同步接口来确保数据的一致性，并根据数据的应用状况和活跃程度采取分散存储的方式，以减轻通信企业的数据处理压力。在数据应用阶段，通信企业应加强对各类数据的质量检验，检测数据的完整性和逻辑性。并且，通信企业应规范数据发布流程，采取分期归档方式优化数据归档。
3大数据分析在通信企业应用中的问题
3.1大数据分析的组织问题
部分通信企业在大数据分析过程中缺乏对大数据分析组织的统一管理，数据分析职责分散，难以落实大数据分析监督工作。具体来讲，通信企业的数据分析管理由不同部门负责，同时，各部门自己制定数据岗位。然而，不同部门的工作目标和立场不同，数据分析管理的目标也不相同，很难统一大数据分析管理工作。并且，有些通信企业在大数据分析过程中存在着重复建设数据分析系统的现象，数据共享不足。这是因为，不同部门根据市场运营所建立的数据经营分析系统、数据决策系统等具有较高的相似性，数据管理部门功能也十分相似，导致同类数据被分配到不同的数据系统之中，数据系统重复建设。另外，由于不同数据管理部门的职能不同，部门之间缺乏数据沟通，数据共享不足。
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3.2安全问题
在大数据时代背景下，移动通信网络优化过程中，除了存在日益严峻的数据问题外，还存在安全问题。这主要是有大数据技术在分析数据信息时，其经过的环节有存储、分析以及处理等等。在这众多环节中，一旦有一个环节存在安全问题，就必然会导致移动通信的安全和稳定。例如，在存储数据的过程中，大数据技术主要是借助云存储技术，尽管这种技术能够将大量的数据信息存储到云端，但云端数据信息丢失以及被窃等不良现象却多有发生。
4优化大数据分析在移动通信网络中应用的几点建议
4.1注重完善移动网络通信的制度
为确保大数据分析在应用的过程中，具有较高的安全性，应注重完善移动通信网络的各种制度，尤其是对于安全相关的制度的建立和完善。例如，监督机制的健全，其能够有效杜绝部分企业或单位企图利用移动通信网络采集个人用户信息的不良现象的发生。也可完善管理机制等保障数据的安全，进而促进移动通信网络的健康发展。另外，还可建立专门的安全管理制度，并在实践中不断总结问题和提出建议，以及时补充，促使大数据技术安全管理制度的不断完善和丰富。
4.2完善大数据分析组织
通信企业应积极建立完善的大数据运营系统，实现对企业数据的集中管理，为企业提供统一的数据分析服务。为此，通信企业应根据现有的企业组织架构建立统一的数据运营组织机构，要求大数据运营中心全面负责企业大数据的应用和管理，确保企业大数据分析的质量，深化企业数据挖掘，加强对大数据分析的应用，提高大数据分析服务质量。并且，通信企业应积极优化大数据服务流程，严格按照数据需求申请、数据需求审核、数据需求实施、数据需求确认等环节开展大数据分析服务。
4.3建立合理的企业结构要从确定目标和关注点开始
数据可以激发创造发明，将好创意变为现实。可以激发渐进性创新，通过持续改善创造价值，也可以激发变革性创新，彻底改造企业的商业模式，甚至改变整个市场。企业从大数据和商业分析中获取价值可以从两个层面入手，团队可以用企业的经营关注点作为指引，在一个目标领域内寻求局部改善。这种方法相当于深入探究，也就是说，团队可以深入到一个领域，在这个领域内追求流程控制和分析的尽善尽美。要想获得成功，团队就要有清晰的工作参数，如果不知道成功的标准是什么，就很难判断自己成功。
4.4增强大数据分析安全性
针对大数据分析在通信企业应用中的安全问题，通信企业应加强对大数据分析的安全管理，增强大数据分析的安全性。为此，通信企业应增强数据采集和数据传输的安全性，建立安全的数据传输通道，加强网络防护，采取防火墙技术，强化对网络的入侵检测，避免网络的病毒入侵和黑客攻击现象。同时，通信企业应运用数据加密技术、数据脱敏技术等加强对数据传播的安全保护，增强数据传播通道的安全性。
结束语
综上所述，大数据的深入发展与广泛应用，对于通信行业来说既是一种挑战，也是前所未有的发展机遇。在大数据理论的基础上，通信行业可以在技术研发与产品生产环节，迅速摆脱以往落后思维与传统模式存在的弊端，以全新的发展面貌迎接大数据时代提供的便利。而且，在显著提升通信数据分析结果可靠性的技术上，促进新型通信产品的研发与制造，有利于通信企业的可持续发展。
参考文献：
[1]兰东.大数据分析在移动通信网络优化中的应用[J].信息与电脑（理论版），2017（17）：147-148+152.
[2]范洁.移动通信网络中大数据分析的运用探讨[J].通讯世界，2017（16）：54-55.
[3]刘华，林宁.大数据分析在移动通信网络优化中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（11）：41.
[4]张维东.大数据理论研究与应用[D].重庆大学，2017.
[5]甄仲强.大数据分析在移动通信网络优化中的应用[J].工程建设与设计，2017（01）：173-174+177.
论文作者:吉杨
论文发表刊物:《基层建设》2018年第31期
论文发表时间:2018/12/18
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