引言：在互聯網領域，網絡優化是確保網絡質量，提升網絡資源利用率的有效手段。近年來，隨著網絡容量的不斷提升、網絡用戶數的不斷增加、網絡設備的多樣化，用新技術和新方法替代傳統網絡優化手段成為一種趨勢，尤其是在大數據分析技術的興起下，其在網絡優化中的作用日漸突出。
進入大數據時代以后，大數據技術正在廣泛應用，大數據（Big Data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為幫助企業經營決策目的的資訊。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據具有數據量巨大、數據種類繁多、價值密度低及處理速度快的特點，同時具備規模性、高速性、多樣性、價值性四大特征。
一般而言，利用大數據技術進行網絡優化的過程可分為三個階段：數據來源和獲取、數據存儲、數據分析。
數據來源和獲取—對于運營商而言，通過現有網絡可以收集大量的網絡優化相關信令資源（含電路域、分組域）、DT測試&CQT測試數據，這些數據大都以用戶的角度記錄了終端與網絡的信令交互，內含大量有價值的信息。如終端類型、小區位置、LAC、imsi、tmsi、用戶業務使用行為、用戶位置信息、通話相關信息、業務或信令、信令中包含的各種參數值。
設備層包含基站、BSC、核心網、傳輸網等配置參數和網絡性能統計指標（呼叫成功率、掉話率、切換成功率、擁塞率、交換系統接通率等）、客戶投訴數據等。
采集到的數據一般而言，經過IP骨干網傳輸到數據中心，進行存儲。隨著云計算技術的發展，未來數據中心將具備小型化、高性能、可靠性、可擴展性及綠色節能等特點。
數據存儲—網絡優化中涉及巨大的數據存儲，包括信令層面的數據信息和設備存在的數據信息，這些數據只有妥善存儲和長期運營，才能進一步挖掘其價值。傳統數據倉庫難以滿足非結構化數據的處理需求。
源于云計算的虛擬資源池和并發計算能力，受到重視。2011年以來，中國移動、中國電信、中國聯通相繼推出“大云計劃”、“天翼云”和“互聯云”，大大緩解了數據中心IT資源的存儲壓力。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對于傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網絡平臺的優勢，發展大數據在網絡優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。
電信級的大數據分析可實現如下功能：第一，了解網絡現狀，包括網絡的資源配置和使用情況，用戶行為分析，用戶分布等；第二，優化網絡資源配置和使用，有針對性地進行網絡維護優化和調整，提升網絡運行質量，改善用戶感知；第三，實施網絡建設規劃、網絡優化性能預測，確保網絡覆蓋和資源利用最大化。對用戶行為進行預測，提升用戶體驗，實現精細化網絡運營。
網絡優化相關的工具種類很多，針對不同的優化領域，常用的工具包括：路測數據分析軟件、頻率規劃與優化軟件、信令分析軟件、話統數據分析平臺、話單分析處理軟件等。這些軟件給網絡優化工作帶來了很大的便利，但往往只是針對網絡優化過程中特定的領域，而網絡優化是一個涉及全局的綜合過程，因此需要引入大數據分析平臺對這些優化工具所反映出來的問題進行集合并綜合分析和判斷，輸出相關優化建議。
D1Net評論：
從目前來看，大數據技術已經在網絡優化工作中得到應用。中國電信就已經建設了引入大數據技術的網優平臺，該平臺可實現數據采集和獲取、數據存儲、數據分析，幫助中國電信利用分析結果優化網絡質量并助力市場決策，實現精細化營銷策略。利用信令數據支撐終端、網絡、業務平臺關聯性分析，優化網絡，實現網絡價值的最大化。
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