當前數據業務在移動運營商所提供的服務中占比越來越大，移動網絡向混合多層網絡進行轉變。而這對運營商的工作提出了巨大的挑戰，因為這一轉變意味著要提供更快、更靈活的管理和控制機制， 提升運營效率，以創新的思維應對日益變化的市場需求。而高效地整合移動網絡的各種數據資源，進而利用大數據技術進行深度關聯分析成為應對這一挑戰的關鍵。
隨著對移動互聯網的依賴越來越強，人們對網絡服務質量的敏感程度不斷增加，使得無線網絡的服務質量更為運營商所關注，網絡質量已經成為影響運營商發展的重要因素，對經營的好壞具有重要影響。
現有網絡優化主要通過對現已運行的網絡進行話務數據分析、現場測試數據采集、參數分析、硬件檢查等手段，找出影響網絡質量的原因，并且通過參數的修改、網絡結構的調整、設備配置的改動和采取某些技術手段，確保系統高質量的運行。但是現有網絡優化關注的主要是無線側的數據，在網絡運營初期，優化所帶來的效益比較明顯，隨著網絡逐漸穩定，網絡優化的效益越來越不明顯，但人們對網絡質量的期待卻越來越高。如何在現有網絡的基礎上通過有限的投入獲得最大的收益？
現在的網絡運營正在轉向全方位立體運營，網絡優化也需要跳出原有的思維模式，不僅僅是優化網絡資源配置，而是要優化運營資源配置。在網絡優化中利用大數據技術，對包括網絡、業務和客戶等多維度的數據關聯考慮，作為一個整體來看待，從而將前端市場和后端網絡協同起來，提高網絡管理和建設的整體效率和收入。
首先，利用大數據技術進行多數據源信息采集，將來自無線側、核心網、計費、用戶等多種數據收集、過濾并關聯。在這一步，將來自不同域的數據有效關聯，從而得到更全面、更豐富的信息集合。其次，對數據進行多維度的分析，按用戶類型、終端類型、數據流量、業務類型等分別進行關聯處理，加權分析，得到網絡質量與用戶、業務等相結合的綜合網絡分布。最后，將分析結果以地理化的方式直觀呈現，如圖1所示。
圖1 多維度網絡分析的地理化呈現
應用場景一：提升投資效率。移動運營商每年都要對網絡進行優化，但是由于投入的資源有限，為了達到更好的優化效果，需要對小區進行分析，對收入高或影響大的小區，要進行投資傾斜。利用大數據分析將網絡質量與小區價值結合起來，能夠迅速得到價值高且網絡質量差的小區分布，從而優先安排網絡優化工作。
應用場景二：提升應用覆蓋。愛立信認為，傳統的網絡覆蓋以能否打通電話為衡量網絡質量的依據，如果能夠打通電話就是有覆蓋；而“應用覆蓋”是以用戶能否使用移動應用程序為出發點，能夠順暢地使用應用才算是有覆蓋。通過將網絡吞吐量和應用業務關聯 分析，能夠得到在不同小區特定應用對應的網絡吞吐量分布，從而可以針對不同小區的業務進行網絡資源分配，提升特定應用的覆蓋水平。
相比于大數據在移動互聯網領域的廣泛使用，大數據在運營商的應用還處于初期階段，但應用領域已經逐步拓展。通過對網絡流量、終端、用戶等多維度分析，不僅能夠幫助提升網絡優化的效率，降低投入，如果能夠進一步挖掘，還能夠為精細化營銷，改進客戶體驗提供有力的數據支撐。
愛立信認為大數據技術能夠帶給運營商更大的競爭優勢，通過將大數據技術與運營管理相結合，將分散在各個部門的數據整合起來，打破原有的信息孤島，使信息充分有效地流通，從而能夠更高效的運營網絡，進行市場決策。
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