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摘要：移动通信是当前人们进行联络的基本方式之一。随着信息技术的不断发展，当前社会中移动通信网络需要处理的数据信息大幅度增多，数据处理与决策分析面临极大的困难，而通过大数据技术搭建的信息决策平台可以解决这一问题。基于此，本文从大数据信息决策分析技术出发，提出基于移动通信的大数据信息决策分析平台建设规划及设计方式，希望能为有关部门提供参考。
关键词：移动通信；大数据信息决策分析；系统架构；系统设计
Analysis of the decision-making analysis platform based on mobile communication big data information
Lan Zhijian
[Beigu Information Technology(Guangzhou)Co.,Ltd.,Guangzhou Guangdong,510000]
Abstract:Mobile communication is one of the basic ways of contacting people in people's lives and work.With the continuous development of information technology,the data information needed by the current mobile communication network in the society has increased significantly,providing data processing and decision-making analysis.It is difficult,and through the use of information decision-making platforms built by big data technology,this problem can be solved well.Based on this article,starting from big data information decision analysis technology,the construction planning and design method of mobile communication big data information information information,discuss the function of the platform,hoping to provide a reference for relevant departments.
Key words:mobile communication;big data information decision analysis;system architecture;system design
一、引言
我国当前处于信息网络高速发展的阶段，传统移动通信关联的功能不断增加，业务范围日益扩大，但将一个信息管理终端连接至各个领域的技术仍旧难以实现。跨平台、跨领域的海量信息也为信息决策造成了一定的困难。为促进跨平台数据库之间互相联系，提升数据决策分析能力，工作人员可通过大数据技术将各平台数据进行融合，将分散的信息进行提炼并加工，实现数据的收集、分析、预测、规划等，提升分析系统的可靠性。
二、大数据信息决策分析技术的概念
大数据技术可对海量信息进行收集与处理，以及对各个领域分散信息进行整合与加工。这能为企业生产与服务提供帮助，加快各主体的信息收集速度。大数据技术拥有处理数据数量大、速度快等优势，还可推测和分析同类数据，整合无序且繁杂的信息。通过聚类算法的分析后，大数据技术还可将各个数据群进行整合，将看似无关联的信息从多个角度进行关联，从而加强数据的相关性，为数据分析人员提供便利[1]。
大数据信息决策分析技术一般用来发掘海量信息的内在联系，并对数据进行分类，提升数据的有效性。大数据信息技术也可以对未来数据进行预测，并进行聚类分析，通过挖掘信息的基础数据提高实际工作效率。大数据信息技术还可利用挖掘的基础信息为工作人员的决策提供数据参考，提升企业的整体服务水平。例如，工作人员可通过大数据技术记录高速公路的车辆与道路信息，并结合历史数据分析不同时间段、不同方向的车辆情况，进而提出更为合理的高速公路建设方法，提高高速公路的运行效率[2]。
三、基于移动通信的大数据信息决策分析平台的建设规划
(一)平台建设的难点
1.安全问题
随着我国移动通信领域的高速发展，各项数据收集与处理的过程均是通过互联网进行的，因此数据安全问题变得至关重要。互联网在进行数据分析时如果出现技术漏洞或遭受恶意攻击，就容易面临信息泄露或丢失等风险。对此，在进行数据分析与处理的过程中，技术人员应提高网络数据的安全性，降低各项信息泄露的风险。
2.用户多元化
移动通信是人们日常交流的主要手段，如年轻人通过电子设备听音乐、看电影、聊天、游戏、网购；中年人通过电子设备浏览网页、阅读新闻；老年人通过电子设备打电话、听广播、看节目等。因此，移动通信网络几乎覆盖到了每一个人，人人都可以通过设备与网络进行连接，因此通信网络用户极为多元。
同时，由于网络涵盖范围广，用户群体越来越广泛，就必然会产生大量的数据。而数据随着时间与日俱增，数据分析人员对数据的分析与处理就更为困难。有些企业需要通过收集用户意愿等信息为用户提供服务，因此数据分析与处理的工作量较大。
3.需要大量成本
由于大数据处理的信息量极为庞大，大数据信息决策分析平台投资建设也需要较高的成本。并且，不同地区的数据结构与性质有明显的差异。如经济发达地区的信息数据开发成本要远低于经济水平较为落后的地区，因此，平台建设还需要针对地区差异对系统进行优化与调整。再加上不同领域、不同行业等对信息的需求差异较大，难以一概而论，大数据信息决策分析平台建设需要花费大量的时间成本与人力成本，这具有较高的难度。
(二)平台的分析方法
在移动通信的大数据信息决策分析平台建设中，工作人员针对不同的任务需求需要应用不同的分析方法。应用合理的分析方法可以收集分散在不同领域的用户信息，以此建立统一的决策平台，并提供通用的数据端口，提高平台数据提取能力，为决策层提供可靠的决策依据。
决策平台可通过比较分析法考察预期目标。比较分析法可统计年累计完成收入与计划收入之间的区别，也可以用于用户净增值数量、月收入增长状况的比较。应用比较分析法可以直观地展现企业当前业务的发展水平及与预期计划之间的差距[3]。
比率分析法则是将两个或多个数据指标进行比率方面的比较，凸显出各个数据之间的关系，并通过比率对经济活动等进行考察，评判该经济活动取得的效果。例如，应用比率分析法可判断宽带业务用户拨号上网的月平均收入、企业宽带上网通信的收益率等，直观展现出移动业务的发展情况。
另外，应用分组分析法即是对不同的上网用户进行分组，如按照年龄、上网时长、上网时间段等进行区分，然后将组分内的用户进一步细分，并分析用户习惯与网络使用费用情况等，以此判断业务收益。
四、基于移动通信的大数据信息决策分析平台的设计
(一)系统总体架构设计
该决策分析平台在设计中总体上可通过拓扑结构组成以太网(如图1)。数据库、文件系统与采集端口等作为后端，用来提升数据挖掘的传输能力。而系统中端应集中于自动通信的各项业务，整体系统应通过数据仓库进行用户信息、单位信息、指标等方面的收集。指标管理应对业务扩展、结果扩展、计算类属性等进行定义，并进行计算。
图1系统模块结构
系统的数据中心应开展数据存储与处理等工作并提供多维度、多角度的数据处理访问支持，做好与个体用户、企业用户的连接。这应包括侧重结构化数据处理与存储的海量并行处理系统，以及侧重于半结构化数据处理的分布式系统。海量并行处理系统可通过耦合处理单元进行客户标签库的管理，结合产品标签库提供营销需要的标签数据，并通过对原子标签的组合与分析等，对客户属性信息进行统计。其数据密度较为适中，且拥有较长的周期。而分布式系统则是通过分布式数据采集端口获取互联网内容，并进行标签定义与网页聚类，以此对用户信息进行整合，生成用户的上网习惯及偏好等，为决策人员提供帮助。
(二)系统模块的构建
基于移动信息的大数据信息决策分析平台架设应通过intranet与client进行结合，并尽可能降低客户端的复杂程度，减少系统在运行维护与升级维护等方面的任务量，同时应通过决策支持数据模块，将企业的各项业务进行描述，从而发挥其细化各项任务模块的作用，并通过系统的分析算法直观呈现各类用户群体的需求及各类业务的推广收益情况。
数据仓库在结构上应以指标为核心，并运用可自定义业务的语义层将用户与数据库分隔开来。其中，数据采集系统应具备抽取、转换与加载功能，即应承担数据库的预处理工作——通过分布式系统组件完成数据处理，并具备图形化及可拖拽的开发界面，且需支持多台ETL接口的数据处理，提升系统的灵活性。在加载方面，系统应具备数据库源文件的解压、合并、大文件拆分、文件压缩与转换等功能，再通过服务平台进行系统网络管理与业务管理。系统还应支持SOAP1.2协议与HTTP协议传输，并包括FTP文件接口，为相关主体提供实时或非实时的文件传输支持，如向处理系统提供数据文件，或从数据采集端口获取源数据等。
(三)系统工作流程设计
大数据信息决策分析平台在运行中，应先通过客户提出主体需求，或对客户的需求进行预测，然后通过海量并行处理系统与分布式系统提供的数据信息对用户的需求进行关键词匹配，实时抓取信息；再对已经配置好的关键词进行分类，自动分类正确率较高的信息组，并对分析有差异的关键词进行优化，整合后提交给工作人员进行人工审核，将分类错误的关键词驳回服务器，输送正确的关键词；再通过系统从相关网站或咨询平台等进行提取，为用户提供高质量的服务。
系统的数据源包括工商税务、微信、微博、各项网站、行业协会等领域，并支持数据实时采集与页面侦听请求等。面对个体用户与企业用户等，系统可以精确收集信息，并精准抓取用户习惯，将用户需求关键词与数据库相匹配后便可为用户提供更为精准的业务推送，同时可以为决策层提供信息数据参考，以此提升服务质量。例如，系统可分析某地区用户的通话漫游费用，并与上个月、上一年的收益进行比对，通过比较分析算法分析各项业务情况，还可通过侦听用户关键词，为用户匹配合适的网络套餐，为任意用户组合所需的数据报表[4]。
五、基于移动通信的大数据信息决策分析平台的功能实现
(一)提高信息处理能力
移动通信的大数据信息决策分析平台能转变传统的信息管理软件与人工相结合的工作模式，为每一位用户的信息时效性提供保障，并能通过大数据技术为企业提供丰富的同行经验。该平台丰富的信息库可以覆盖社会上各行业的动态趋势，涵盖各领域、各类用户的需求分析，进而能够降低移动通信企业工作人员的工作强度。
另外，大数据操作系统可以实现用户信息的记录与传输，为用户信息的存储提供保障。系统依靠高精度的比对分析算法，可将各类用户的使用状况进行汇总，为网络通信的稳定性提供支持。系统还可以针对企业的战略发展方向，结合用户情况为企业提供决策支持，方便企业及时推广更多且更容易被用户接受的通信业务，促进移动通信工作的智能化与高效化发展。
(二)将大数据技术合理运用于通信产业
大数据信息系统决策分析平台不仅可以用于移动通信领域，还可以应用于信息管理部门，其可在当前基础上扩大大数据技术的覆盖范围，促进大数据技术与移动通信的共同发展。例如，通信企业可通过该平台与通信设备厂商展开合作；通过平台的帮助让通信设备厂商更有效地了解用户的需求及用户习惯，更人性化地进行设备制造；通过该平台与信息管理部门进行合作，以此提高管理部门的信息处理能力。如相关部门可利用该平台针对电信诈骗案件等进行更为精准的打击，及时处理各项网络安全问题，为信息领域的发展提供助力。
六、结语
随着移动通信市场的不断发展，信息量不断增大。企业在处理各领域客户信息时存在一定的困难。而运用大数据技术构建的移动通信大数据信息决策分析平台，可全面提高企业的信息处理能力，为企业发展提供决策支持，提高企业市场竞争力。
【参考文献】
[1]戴训安，申有祥，潘丹.大数据背景下信息通信网络安全管理策略研究[J].中国新通信，2022(03).
[2]何灯，张雪媛.大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究[J].信息记录材料，2021(03).
[3]宁静.大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析[J].数字通信世界，2020(12).
[4]戴昀，徐威.基于大数据的移动通信网络优化现状与改进措施研究[J].科技创新与应用，2019(35).
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