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大数据与移动网络

[日期:2013-10-17] 来源:新华网  作者: [字体: ]
  随着传统互联网向移动互联发展,各种移动智能设备,比如平板电脑、智能收集、智能汽车等都连接到网络之中,不论是个人还是机器都能随时随地获取和产生新的数据。爱立信最新发布的《流量与市场数据报告》显示,移动数据流量到2018年有望比目前增长12倍之多。这些信息如果能充分利用,将成为运营商手中的宝贵资源。大数据(big data)已经成为信息技术领域最为热门的词汇之一。
  作为一个新兴的概念,大数据具有四个特征:容量大,种类多,速度快,以及最重要的一点——价值。
  首先要有海量的数据作为基础,一般认为PB级是大数据的起点。这些数据可以被存放在大型数据库中,也可以按文件形式保存,甚至是流式数据。其次数据可以是结构化的,如关系型数据;也可以是非结构化的,如图片,视频;甚至是半结构化的,如XML文档。此外,数据产生和数据处理的速度要快,根据应用场景的不同,处理时间可以是几十秒到几分钟,比如处理移动网络的日志数据,也可以是更短的时间,甚至是实时处理,比如告警数据处理。当然,最重要的还是大数据所蕴含的价值,通过对大数据的处理,发现隐藏在数据背后的问题或机遇,从而迅速采取措施,改进业务,创造更大的价值。因此大数据不仅仅是数据本身,它是一种新的技术及与数据相关的体系结构,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据展现等多个方面。
  移动网络与人们的日常生活息息相关,不论是打电话,发短信,还是通过即时通信工具聊天,下载音乐,都会产生大量的数据,即使用户没有主动使用手机,作为网络维护的需要,手机也会主动更新一些信息到网络。因此移动网络维护了海量的数据信息,包括用户的行为、位置、业务使用偏好等。能够有效地将这些信息利用起来,对运营商具有重要意义,同时也能更好地服务用户。如何将大数据技术与移动网络紧密结合,创造更大的价值呢?可以从以下几个方面考虑。
  大数据与移动网络的结合之一:优化网络,提升性能。移动网络包括众多网元,各系统配合工作。任何一个系统有问题,都会影响到整个网络的性能。通过采集网络中各系统的数据,并结合大数据技术进行分析,及时找到需要改进的地方,从而有针对性进行调整。比如,通过将网络流量数据与经分系统和计费系统的数据结合起来分析,得到网络中的小区价值分布,进而与网络覆盖数据相结合,就可以得到急需进行优化或扩容的高价值弱覆盖区域,从而能更有效地提升网络性能。
  大数据与移动网络的结合之二:精细化市场营销,改进服务质量。运营商的自有业务众多,各种业务的价值和影响范围各不一样。大数据技术从业务、受众等维度对数据进行分析,从而得到业务的画像,以及业务之间的关联度,为运营商实施精细化营销提供有力的保障。
  大数据与移动网络的结合之三:用户体验管理,个性化服务。从网络管理到业务管理,并进一步到用户体验管理,运营商正逐步完成从网络为中心到客户为中心的转变。而大数据正是完成这一转变的关键因素。利用大数据技术,对端到端的业务指标进行分析,从而迅速定位网络问题。将以前的被动服务转变为主动关怀,大大提升用户的满意度。
  大数据与移动网络的结合之四:网络能力开放,提升对OTT价值链的影响力。现在,OTT服务提供商利用移动网络,提供各种增值服务,获得了最大的收益。而移动网络仅是作为一个管道,运营商只能收取部分流量费用,处于价值链的末端。但是另一方面,OTT服务提供商又时常会发现,由于对移动网络不了解,无法充分利用移动网络特性,提升OTT服务。通过将大数据技术与移动网络结合,将数据中蕴藏的信息开放给OTT服务提供商,包括网络状态、群组行为特征等。OTT服务提供商根据业务特点,获取相应的网络能力支持,从而能够提供给用户更好的体验。而运营商通过开放网络能力,使自己成为OTT价值链的一部分,能够获得更多的收益。
  爱立信以电信的视角对数据进行存储和处理,包括数据建模,规则定义,数据展现,并将各部分有机结合,形成一套完整的系统。爱立信凭借在电信领域的强劲竞争力和多年的经验,以及丰富的OSS/BSS产品线,对来自核心网,无线网和探针等的数据进行关联分析,从而能更准确的理解移动数据并进一步发掘其内在价值,与运营商一起推动业务创新。




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