摘要：在科技高速发展的时代，随之而来的移动通信业务的繁荣发展。我国的移动通信业务在大数据技术的影响和引领下迎来了全新的发展机会，同时也面临着一定的挑战。然而，有机遇就必然会有挑战，移动通信作为一种大数据的模式，两者之间存在着互相成就的关系。在新时期，为了推动移动通信业务的向前发展，应该着重于对移动通信业务的范围进行扩展。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对基于大数据的移动通信网络优化现状与改进措施研究提出了一些建议，仅供参考。
关键词：大数据的移动通信；网络优化现状；改进措施研究
引言
现如今，基于网络信息时代的背景下，促进了网络信息技术的迅速发展，致使移动通信网络领域极力对大数据分析技术的推崇，而该技术也因此而得到了广泛的应用，并且成为社会各个领域共同关注的技术。因此，为了实现大数据分析技术在移动通信网络中得到更好的运用，以此来实现二者之间的有机结合。就需要对大数据存储功能进行不断改进和升级，对移动通信用户管理进行合理优化，最大程度化发挥大数据分析技术的优势，进而推动移动通信行业的可持续发展。
1、大数据的特点
（1）海量数据量。据专业机构做出的调查可以分析出，数据信息储存量已经达到2亿，并且还在不断的增长，增速为1/5，在生活中人们进行网上聊天、支付、购物等时就会应用到这些大数据。由于将互联网技术与移动通信技术相结合，因此在实际日常生活、工作中会产生大量数据信息，通过分析信息采集器采集而来的各类数据信息，运营商不难发现，每天在互联网中流动着海量数据信息，传统数据处理模式和工具已经无法满足其高达PB甚至EB的存储和处理需求。（2）种类繁杂。大数据除了在数量上具有海量特点，在种类上还具有繁多而杂乱的特点。数据具有多样性的结构如结构化、半结构化、非结构化。结构数据一般包括音视频、图片等比较方便存储的数据，所占比重不高；费解固化则具有较大的比重和较难的采集途径。（3）低成本高价值。数据信息数量的增多导致数据的密度降低，造成了整体价值不高的情况，所以总是与综合数据呈现出负相关性。但又因其所蕴含的多种数据信息数量，增加了数据公开化程度，如果能够合理运用大数据，将带来低成本高价值的效益。（4）较高的实效性。大数据的特定特质比较多，在实效性的基础上大数据呈现出了极高的鲜明性特征，这是由于数据的价值和规模之间存在着重要的关联，为深度挖掘数据信息内部蕴含价值，提高数据信息价值提供有力保障。
2、大数据在移动通信网络优化应用中的现状与问题
2.1数据量规模过大
据相关数据表明，2019年我国移动通信网络用户综述已经超过12亿人，在4G和5G技术不断推动下，这一数据还在不断增长中。虽然我国移动通信网络基础建设在不断跟进，但是较大的网络用户量难免会产生网络使用高峰期，导致网络基站超负荷运行，用户会明显感受到网络卡顿、不稳定。目前，通过相关技术维护虽然可以保证用户使用流畅度，但是相关数据信息的采集工作则面临着困难，用户数据的长时间储存和精准化分析应用也受到了基础条件和应用环境的影响。
2.2网络安全问题
在移动通信网络不断提速，结合移动智能端相关技术不断发展，人们生活方式发生了巨大变化。人们的衣食住行对移动通信网络的依赖性正在不断提高，同时也产生了一些风险。例如，手机支付让当代社会进入无现金时代，人们至关重要的个人信息和财产信息都通过网络进行着管理和应用，这必然对网络安全提出了更高要求。但是，受到技术条件限制，人们安全意识不高，加上一些违规现象存在，导致网络安全问题正在威胁着人们的应用体验和个人权益，而这一切都需要移动通信网络优化工作做到专业可靠。
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3、基于大数据的移动通信网络优化措施研究
3.1大数据存储技术在提高网络速度中的应用
移动通信单位在改善网络过程中，必然要进行相应的准备，收集各种数据则是准备工作中的重点事务，这些数据不仅包含了消费者使用产生的数据信息，同时也包含通信网络业务办理以及移动信号强弱等信息。其中消费者使用中产生的数据主要有移动信号状态、通话时间等，通信网络业务主要指的是通话业务部分，包含类型有信号传输通道的可使用率、电话接通率以及话务量等。由此可见，移动通信运行过程中会产生非常巨大的数据信息，给移动通信单位带来了非常严重的数据存储问题。通过大数据虚拟化处理技术的应用能够较好的解决信息存储问题，大数据一方面能够对数据资源进行分层处理，另一方面也可以采取精简配置的方式优化移动网络，为更好的进行定位分析提供支持。
3.2大数据技术在提高网络分析性能中的应用
移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部分奠定基础；在进行最后的改进修整环节时，重点进行两方面的优化，分别是天线射频部分以及系统后台数值的调试。
3.3加强大数据储存功能
首先，移动通信网络优化需要考虑的重点就是我国庞大的网络用户基数，所以在大数据分析技术应用时，要充分考虑强化大数据储存功能。进一步来讲，需要工作人员使用大数据储存技术，将通信网络基站所收集到的相关数据进行储存整理，实时上传至专用储存平台。借助该方法，可以降低移动通信网络中动态数据流量，同时也有利于降低相关资源消耗和管理成本。
3.4发展网络性能大数据处理
不同数据源的传输，往往具有一定的不同步性。尤其在实际的处理过程中，需要加大对中间件数据处理技术优化力度，在保证此基础上要注重发挥异步传输的整体优势，增强数据处理吞吐量。与此同时，由于大数据分析技术的实施，为不同数据源的数据耦合发挥着重要的作用，并且在一定程度上推动了大数据基础构件设计的扩展。此外，通过大数据技术对峰值阶段的数据进行处理时，可以最大程度化发挥该技术的优势，保证数据处理的安全性。
结束语
对于网络优化由于产业环境的变化，竞争格局的变化，对其服务的含义进行了新的定义和探索。为达到大数据分析的目标，需要切实解决存在的问题。通过管理机制的调整和系统功能的改造，来适应和支撑大数据的正常运行。在移动通信网络优化功能和数据的贯通，提供标准化的支持和规范化的服务流程。同时，基于各业务提供的数据，构筑统一的数据视图，依据海量的数据实现价值的挖掘和分析。借助数据挖掘，数据分析实现数据到价值的转换，提升在产业链中的主导地位，未来要进一步加强数据信息安全保障。
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论文作者:安尔彬
论文发表刊物:《基层建设》2019年第28期
论文发表时间:2020/2/3
标签：数据论文; 移动通信论文; 网络论文; 大数论文; 技术论文; 信息论文; 据分析论文; 《基层建设》2019年第28期论文;