移动通信业大数据分析技术特点及发展展望

包 黎

（中国电信股份有限公司上海分公司，上海 200041）

大数据的出现与当初互联网的出现十分相似，都是来势汹汹，对时代的发展以及社会的进步有着极大的推动作用，它的出现不仅仅改变了信息技术这一个领域，同时也实现了透明政府的启动、企业创新步伐的加快等，有效实现了对社会步伐的引领作用，并且给企业创造了无线的商机。随着互联网技术、传感器技术以及SNS技术的出现以及进一步发展，使得社会中的每一个网民都对大数据有着很大的贡献，他们也实现了通过大数据进行消费或者获得收益。随着当今时代的不断发展，科学技术的不断更新换代，更加深了人们重视数据的程度，使数据的收集意识也得以显著加强。因此，大数据在当今人们的工作生活方面以及思维方方面都产生着重大的影响。本文就是通过对移动通信业大数据分析技术特点的研究，展开对其发展的一个展望。

1 大数据以及大数据技术

所谓的数据，就是用符号的形式来对客观的事物进行表示，它的表现形式有很多种，包括文字的形式、图形的形式、声音的形式以及图像的形式等。数据对于信息而言是一种数字化的载体。而信息则是将数据在一定的情境之中，对数字进行的解释，但是都和语义有着不可分割的联系，这也是数据和信息的最大区别。所谓的大数据，就是指规模十分宏大，宏大到传统的方式根本无法实现对其进行收集、整理、储存、传递等的巨大数据，它对于企业和社会而言都有着在服务方面极大的影响和帮助。

根据大数据的定义就可以看出，大数据之所以称为大数据，就是因为它有着庞大到传统的方式无法估计的数据量，而对于所谓的庞大数据量，目前世界也没有一个标准来界定多大的数据量才可以算是大数据。而随着社会的发展，数据也以一种难以估量的数量在显著增加着，在十年之前，也许GB级别的数据或者TB级别的数据就算得上是大数据，但是就目前的大数据而言，已经达到了PB的级别，并且朝着更大的数量持续发展，也许不久之后，大数据就可以达到ZB的级别。而大数据不仅仅体现在数据的庞大数量，更体现在这些数量所具备的巨大的价值。因为大数据不仅仅实现了数据数量方面的庞大，更是实现了数据更大的可分析量以及可使用量，这样也就更加方便了人们对数据的使用，有效提高了数据的使用价值，做到服务于全社会乃至全人类，实现大知识以及大智慧社会的发展，使全球都向着更加文明更加智慧的方向迈进[1]。

当今社会的大数据技术，就是在庞大的数据中的多种多样的信息之中，实现对有价值的数据信息进行快速准确地获取的一项先进科学技术。在整个过程之中包含了例如大数据的处理、大数据的采集、大数据的储存、大数据的管理、大数据的拓展、大数据的应用、大数据的挖掘以及大数据的分析等多种技术，在这些技术之中，核心技术就是大数据的挖掘以及大数据的分析[2]。

2 移动通信业大数据分析的特点

2.1 可视化分析

因为在移动通信也的大数据分析技术的使用者中，不仅仅包括相关的专业人员，还包括着绝大多数的普通人，但是不论是专业人员还是普通用户，其对大数据分析技术有着相同的基本要求，就是实现数据分析的可视化。可视化的分析技术，可以使数据的特点在人们面前以更加直观的形式呈现，使人们非常容易接受。这种技术的应用使得数据就像看图说话一样的简单明了。

2.2 数据挖掘算法

在移动通信业的大数据分析技术中，数据挖掘算法是一项核心内容，对于不同种类的数据而言，采用的数据挖掘算法的类型以及格式也不尽相同，这样才能对数据进行其本身特点科学地呈现。因此，这也就使得世界统计学家们所公认的统计方法被科学应用于数据内部的原因，并且也对其公认的价值进行了进一步的挖掘。同时，数据挖掘算法也可以实现对庞大的数据进行快速准确的处理，这样才更符合现代的发展以及当今人们对数据的需求。

2.3 预测性分析

在移动通信的大数据分析中，预测性分析是大数据分析所要最终应用的一个领域，对大数据进行特点的挖掘，再以科学的方法实现对数据模型的建立，在以后的过程中，就可以通过已经建立的数据模型来进行数据的代入，这样就能够实现对未来的数据进行有效的预测[3]。

2.4 语义引擎

在移动通信的大数据分析中，因为多元化的非结构化的数据是进行大数据分析的时候所面临的一个相当巨大的挑战，因此就必须建立一个用来分析的工具系统，来对有用的数据信息进行合理的提炼。因此就有了予以引擎这一技术特点，在对移动通信业进行大数据分析的时候，一定要保证足够智能化的设计，这样才能实现在众多的数据中主动进行有用信息提取的技术目的。

2.5 数据的质量以及数据的管理

在移动通信也的大数据分析技术中，数据的质量以及数据的管理始终都是至关重要的内容，更是大数据分析所离不开的内容，对于整个移动通信也而言，甚至对于整个的经济社会而言，数据的质量以及数据的管理都对数据分析的结果有着巨大的价值和显著的影响。

3 移动通信也大数据技术的发展展望

随着大数据技术的不断发展，很多不同类型的企业也随之衍生。就目前的发展而言，大致可以将这些企业划分为技术型企业、数据型企业以及创新型企业着三种主要的类型。随着这三种类型的企业的衍生和发展，对数据实现了有力的结合并且形成了一个数据的分析生态系统，来进行对海量数据的分析整合。将技术型企业作为发展和研究的基础，对数据展开的分析工作大多是由计算机软件公司作为主导力量，具体由公司的IT技术人员进行分析的工作，这项技术在当今移动通信业的软件开发中得到广泛的应用。在大数据的时代中，数据型企业是其衍生的一种具有很强的特殊性的一种分析的形式，他们的主要职责是进行数据的收集以及数据的分析，提出有利于企业发展的良好策略，这一点极其接近于创新型企业对数据的分析，都是对数据分析实现的巨大突破，极大程度地促进了企业的良好发展。在当今的经济社会中，数据型企业以及创新型企业在众多的领域之中都起到举足轻重的作用，例如在连锁超市中的作用、在网络购物中的作用以及在金融发展和政府发展中的作用。因此，大数据的分析工具也随之不断出现，因为在当今社会的任何一项事物、任何一个环节之中都会伴随着大数据的产生，因此合理的统筹能力以及有效的分析能力是大数据的分析技术所必须具备的条件，这样才能够全面地对有效数据进行合理的分析和统筹管理，以信息收集和信息处理的方式来实现全面的技术创新。

3.1 数据分析技术将成为大数据的核心技术

随着当今时代的大数据形势的不断发展，数据的数量逐渐增多，而其价值也就受到了更深程度地隐藏，因此，想要对社会经济的发展情况以及很多事物的内在关系进行进一步的了解和掌握，就要进行海量的数据分析来达到想要的目的。所以在这样的情况下，大数据技术发展的首要任务就是大数据分析技术的实现，随着大数据时代的不断发展，大数据分析也将随之逐渐发展直至形成一种社会之中的产业。随着大数据价值的不断体现，也逐渐地对大数据的分析进行了方法上的逐渐丰富[4]。大数据分析技术的核心是对信息的采集、对信息的储存以及对信息的处理。随着互联网和信息技术的不断发展，智能化的方法逐渐被应用到大数据的分析技术中，在移动通信业得到广泛应用，并且正向当今社会的每一个领域蔓延。

3.2 实时性的数据增多

因为当今大数据时代的信息数据一般都具有较强的实时性，所以必须对其进行实时的采集以及实时的处理，才能使其在有效的时间里发挥有效的作用，实现有效的价值，因此也就产生了批量化处理的方式。这样就实现了信息数据的实时处理，不再以传统的小时甚至天作为处理的时间单位。因为当今时代的很多数据也有着出现快、变化快的特点，因此在对其进行处理的时候就可以准确判断其是否具有时效性，将不具有时效性的数据进行储存，将具有时效性的数据不与储存。在未来的社会发展中，时效性的数据将更加大量的出现，因此也将出现很多新的对时效性大数据进行有效处理的技术，并且将在未来的社会中得到广泛的应用。

3.3 云计算平台将进一步完善

在大数据时代，云计算即将成为一种最重要的方法来实现对数据的分析以及计算，其基础就是云计算平台，这项技术的应用将从宏观方面对大数据进行整理，并从微观方面对大数据的细节进行分析。作为一项综合性极强的技术，云计算可以实现对数据的弹性计算以及对数据的分布式计算，它有着十分庞大的计算资源，可以实现对异构的数据的全面分析，并且也可以实现对时效性数据的及时有效处理。在目前的计算机领域中，云计算的方式已经实现了较为成熟的发展，在未来的科学以及社会的发展过程中，将会有更多的领域以及更多的平台会对元计算进行广泛的应用，从而实现进一步的技术创新。

3.4 开源软件将成为大数据发展的新动力

作为大数据时代里特殊的产物的一种软件，开源软件将开发、手机以及计算机服务实现统一的结合。在当今时代，应用最广泛的就是Hadoop开源软件，它以通用的构架形式在大数据的处理中被广泛应用，在科技不断发展以及企业需求不断提高的情况下，这种开源软件逐渐向着商业化迈进，给当今的企业和社会带来了巨大的帮助，但是这项技术仍然有着很大的提升空间，仍然需要进一步得到完善，因此，在未来的大数据分析技术发展的过程中，科研人员应该以大数据的发展特征作为基础，对开源软件进行更加深入的研究，使其成为大数据发展的新动力，实现移动通信业大数据分析技术的进一步发展，也实现社会大数据的进一步发展。

4 结束语

近年来，移动通信业取得了突飞猛进的发展，极大的方便了人们的生产和生活。在计算机技术不断发展的过程中，大数据的时代已经到来，并且得到极其迅速的发展。随着海量的数据信息源源不断的产生，信息的种类以及特征越来越多样化，传统的分析以及处理方式已经无法满足当今时代的需求，因此，大数据的分析技术在移动通信业的广泛应用以及进一步发展将是移动通信业实现进一步创新的重要条件。