摘要：互联网时代的到来和云计算技术的兴起都促进了大数据技术的进步。在大数据技术的支持下，移动通信网络也得到了优化。移动通信网络目前主要有2g、3g、4g网络，在通信网络快速发展的过程中，如何进行优化，如何管理大数据技术的有效利用，成为一个大问题。本文分析了大数据技术在移动通信网络优化中的应用所遇到的问题，提出了解决方案，使移动通信网络技术能够实现更好的发展。
关键词：移动通信网络；大数据处理；关键技术；
引言
移动通信网络发展迅速，覆盖范围不断扩大，发展势头强劲。如何将大数据技术应用到移动通信网络中，已成为亟待解决的首要问题。当移动通信网络充分利用大数据技术时，移动通信网络可以得到进一步的发展。
一、大数据处理技术的相关内容探讨
为了促进移动通信网络的发展，提高移动通信网络在大数据处理中的运行效率，为了保持移动通信网络良好的实际应用效果，需要更多地关注移动通信网络处理相关内容所需的大数据。
1.1在大数据形成过程中，存在着被动生成、主动生成和自动生成三个阶段。其中，基于被动阶段数据库的数据难以充分发挥作用，数据源与生产经营活动、数据处理密切相关，提高技术含量。基于活动数据处理阶段，利用互联网的技术，使数据处理水平的阶段有更大的提升，和在这一时期的数据量超过被动生产阶段，在某种程度上，增加了数据处理的难度技术的移动通信网络操作。基于自动数据处理更有效率的生产阶段，主要是为了实现这一阶段的移动通信网络的发展，实现物联网的融合，并为大数据时代的到来创造了有利的条件。
1.2大数据处理技术在实践中的应用具有大数据量、实时数据处理和多变量异构的特点。
1.3在应用大数据处理技术的过程中，要充分考虑移动通信网络的实际发展情况，确保该技术应用的有效性。
二、运用大数据技术所面临的问题
2.1 移动通信网络数据过于庞大
在移动通信网络的使用过程中，随着移动通信网络覆盖范围的不断扩大，移动网络基站的数量也在不断增加。这使得移动网络能够产生大量的数据。利用大数据技术对移动通信网络产生的数据进行分析，是目前移动网络通信中的难题之一。
2.2 网络建设周期长度与投入资金的问题
在移动通信网络的建立中，由于不同地区的数据结构和性质不同，不能同时进行建设。这将增加移动通信网络的建设周期和投资。如何将来自不同地区的数据整合到同一个管理平台中，成为移动通信网络建设中的一个重要问题。
2.3 移动通信网络优化中大数据的安全问题
在大数据技术中，主要包括数据存储、分析、处理和管理。当大数据技术用于移动通信网络的优化时，可能会对移动通信网络的数据产生数据安全隐患。特别是在大数据技术中使用存储功能，到目前为止最常见的是云存储。云存储技术可以帮助移动通信网络更快地存储数据信息，所有数据都存储在同一个数据平台上，虽然使移动通信网络数据采集变得方便，但在无形之中增加了数据存储安全隐患。移动通信网络可能会出现数据丢失或损坏的问题，对移动通信网络产生负面影响。
三、移动通信网络中大数据处理的关键技术分析
在移动通信网络运行过程中，相关大数据处理效果是否良好，反映了该网络实际应用的技术水平。在此背景下，为了提高移动通信网络的技术，大数据处理增加技术含量，在其处理中是大数据处理需要的关键技术进行深入分析。具体表现在以下几个方面：
3.1 实践中的清洗、提取技术
移动通信网络在实际应用中，如果受复杂的环境条件影响或处于无人监控状态，所采集到的数据可能会有偏差，收集的数据与移动通信网络的实际情况不一致，降低了业务水平。对于这种情况，应加强清洁和提取技术采用适用性好，实现移动通信网络的原始数据清洗处理，使冗余和错误的数据可以得到好的处理，消除这些不利影响的数据，数据处理技术使移动通信网络中大逐渐增强。在此期间，清洗与提取应用中的数据处理量有限，该技术可靠性技术分析结果需要进一步加强，客观决定了在移动通信网络中的大数据处理，并不断优化相关提取技术的必要性，使这种技术的作用下大数据处理，以达到期望的效果，为移动通信网络服务水平的提升提供必要的支持，促进大数据处理关键技术的发展。
3.2 实践中的集成技术
在移动通信网络的大数据处理中，由于这些数据来自不同的终端，使得大数据的多源异构具有显著的特征，需要在数据清洗、数据提取和数据融合等过程作用下，实现对大数据的高效处理。因此，我们应该提高利用效率的大数据处理所需的集成技术，在该技术的支持下，移动通信网络中数据关联、数据冲突等问题进行及时处理，使得提高大数据处理技术，充分利用移动通信网络的关键技术，数据处理的优势。
3.3 实践中的分析与挖掘技术
移动通信网络采集有效数据时，需要对采集到的数据进行分析挖掘，这是提高数据潜在应用价值的关键手段。由于相同的数据，对不同开采方向的分析和挖掘能力的分析不同，使得数据应用效果不同，而数据价值的潜在应用也造成了不同程度的影响。因此，如果能加强挖掘分析具、挖掘技使用，将具有重要的现实参考意义：提高移动通信网络中数据的效率，满足其处理方面的实际需要，使大数据在这样的网络中潜在的应用价值提高，提供移动通信网络优化的科学运行的业务。
3.4 实践中的可视化分析技术
在获取数据并进行分析和挖掘后，得到了相应的结果。在这一点上，需要以一定的方式表现出来，体现大数据在移动通信网络中的真实价值。目前发展较为迅速的是可视化分析技术，利用各种数据分析和显示手段，使数据以直观的形式显示出来，以保证大数据处理效率。同时，视觉分析不仅可以在大数据挖掘的技术应用及其分析结果显示，还可以进一步的人机交互，提高数据处理的能力在移动通信网络的分析操作，实现数据和应用价值的最大化。因此，在使用移动通信网络进行数据处理的关键技术时，应注意使用可视化分析技术，在处理应用效果的数据后，增强大数据时代的丰富背景和数据处理技术。
3.5 实践中的云计算技术
云计算技术作为一种信息内容大、技术优势明显的技术，在实际应用中取得了良好的效果，为中大移动通信网络数据处理关键技术的合理利用提供了参考信息。具体性能：（1）加强使用谷歌公司开发的基于大数据处理的MapReduce技术，增加大数据处理的技术优势。在数据处理技术的支持下，有必要注重文件系统-分布式、编辑模式-分析处理并行和执行引擎-分析处理并行这三个技术框架有效搭建，使云计算技术在移动通信网络中大的优点，充分发挥数据处理的应用程序，并为其发展奠定了基础。（2）尽管大型数据处理应用程序的云计算技术优势明显，但目前的做法仍然需要提升技术应用水平，需要技术人员结合云计算技术的功能特点，当前形势的变化，移动网络通信中大数据处理需求等等，加大云计算技术的应用研究力度，提高技术的正确认知，确保云计算技术在大数据处理中具有良好的应用效果。
结束语
无论如何，现在我们已经进入了大数据时代，特别是在移动通信网络优化的过程中，大数据技术也为移动设备减轻了很大的压力。面对传统移动通信网络数据的复杂采集、存储和分析，大数据技术的应用解决了许多不必要的麻烦，简化了工作流。此外，还应建立和完善数据管理系统技术，由于网络数据具有一定的安全隐患，只有完善的管理系统才能避免网络数据丢失或损坏。大数据技术的应用，是推动移动通信产业发展的主要动力，提高了移动通信单元在通信行业的竞争力，让移动通信单元能够在激烈的竞争中站稳脚步，走得更远。
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论文作者:冯静芳,成勇
论文发表刊物:《基层建设》2018年第30期
论文发表时间:2018/11/16
标签：移动通信论文; 数据处理论文; 数据论文; 网络论文; 技术论文; 关键技术论文; 中大论文; 《基层建设》2018年第30期论文;