大数据技术在通信工程管理中的应用

王影 王明明

摘要：传统的管理方法也已无法满足现代化工程项目发展的需求。为进一步提高通信工程项目建设管理，适应新时代下的变化，同时提高并优化建设单位和服务企业的管理水平，运用发展迅速的大数据相关技术，结合相关工程参与方的管理现状，提出有效的提升方案和改进措施，加以优化完善。

关键词：大数据技术；通信工程管理；应用

1大数据技术的特点

大数据也被称为巨量资料，其是IT行业内的重要工具，在数据量激增、数据传输速率加快以及数据结构多样化要求下产生，在现代发展进程中大数据成为一种新型技术，能够针对海量数据实施分析处理，从中提取有价值的信息，便于为各项业务或服务提供支持和依据。从我国通信行业数据角度出发，主要存在三个显著特点，（1）数据来源较多，如随着互联网、人工智能以及物联网技术的普及，均会产生海量数据。（2）数据类型多，如图片、视频、音频以及连接信息等非结构化或半结构化数据，占有总体的近70%～85%。（3）数据之间具有较为密切的关联性，频繁出现交互。例如，人们通过网络进行照片和文字分享，可进行发布位置定位、显示距离等，促使通信数据间产生一定的联系。而IT技术作为管理和处理信息所采用的技术，在数据海量增加的形势下可对通信行业产生较大的影响。相关运营商应当充分把握机遇，通过IT技术的合理运用，推动自身数据管理、挖掘以及应用能力的高效建设发展。所以在此大数据时代下，针对通信行业的发展需积极借助先进技术，有效提高数据分析处理效率，进而推动通信营运商创新进步。

2大数据技术对通信工程管理的重要性

首先，提高通信运营商网络服务质量。提高通信运营商网络服务质量是通信工程管理的主要任务，也是通信工程管理的核心工作内容，很多通信工程企业都非常重视提高通信网络服务质量。而大数据技术的应用则能够快速收集运营商各种数据信息，并实现对各种数据信息的分布式储存和智能化分析等，然后根据分析结果准确预测流量峰值、预警异常流量等，从而及时发现和解决网络堵塞等问题，提高通信网络用户满意度。其次，强化和挖掘客户价值。通信运营商在借助大数据技术管理客户信息时，不仅会使用到分布式大文件系统（如HDFS）和分布式计算系统（如MapReduce），还会使用到机器学习技术（如TensorFlow）、数据挖掘技术（如KNIME）、数据可视化软件（如Tableau）、数据脱敏技术等。通过对这些技术及工具的应用不仅能够快速了解客户的基本信息（如姓名、年龄、工作等），还能够分析和挖掘客户的消费信息、资金流信息等；然后将这些信息与市场信息、销售信息及服务信息等加以整合，从而达到强化和挖掘客户价值的目的，最终精准刻画客户形象，明确目标客户，并制定和实施具有针对性的营销计划、商业战略。最后，改善通信运营商的盈利结构。通信运营商的盈利能力直接关系到整个通信领域的发展，利用大数据技术能够快速获取有用信息，如移动通信用户的位置信息、信令信息及网管日志信息等，然后根据这些信息不断优化盈利结构。而且在大数据技术支持下获取的各种信息还能够为公共服务业、交通指挥等提供数据支持，从而提高附加值。

3大数据技术在通信工程管理中的应用

3.1建设大数据工程项目管理平台

为了提供更好的支持和保障，建议构建一个基于大数据技术的通信工程项目管理平台。在构建平台时，我们需要注意以下几点：首先，确保平台能够应用数据采集、数据分析和数据挖掘等技术。通过合理设计和配置平台，能够实现对大数据的高效采集，并对采集到的数据进行有意义地分析和挖掘，从而为项目管理提供更多的决策依据和洞察力。其次，我们需要合理设计平台的权限访问模块。根据不同的管理需求和权限要求，设置不同级别的权限，并确保只有具有相应权限的人员才能访问特定的数据和功能模块。这样可以保护数据的安全性，同时提升管理效率和准确性。另外，我们还需要优化平台的功能，使其更符合通信工程项目管理的要求。通过综合利用存储系统和管理技术，设计和配置相应的功能模块，以满足项目管理工作的实际需求。同时，我们还应设置目标数据库，以支持数据挖掘的需求，进一步提升平台的价值和效能。

3.2改变决策方式，优化管理路径

通信工程项目建设的规模越来越大，项目管理的工作就越来越繁重。在工程项目建设过程中产生了大量的信息和数据，需要专业的技术人员对其进行分析、处理。工程项目管理工作的繁杂导致以往传统的工程项目管理方法和技术已经不能解决实际存在的问题，需要一种新的技术结合工程项目管理对其产生的大量数据和信息进行分析和处理。大数据技术在工程项目管理中的应用，能够与工程项目管理实现有效结合，在传统的工程项目管理方式基础上进行创新和改善。大数据技术可以将工程项目管理中产生的大量数据和信息进行整合，有效收集到数据库中，利用大数据技术对数据进行分类、整合和储存，实现数据的有序储存与管理，从而大大减轻管理人员的日常项目管理负担。大数据技术运用统计学的基本原理，对各项数据进行科学的分析和处理，从而转化成对管理决策有利用价值的精准信息，然后对数据分析之后的结果进行管理决策，转变以往传统的根据经验和理论进行管理决策的方式，可以科学助力项目管理人员及相关服务单位管理人员和决策者做出准确、科学和有效的管理决策，优化管理路径。让数据说话，有据可查、有据可依，从根本上改变目前各方都存在的经验主义工作模式，营造良好的科学管理氛围与风气。将“经验决策”向“科学决策”转变。

3.3数据包分析和流量管理

首先，实时数据包分析是数据包分析的关键应用。在大数据时代，网络中产生了大量的数据包，而这些数据包中蕴含着宝贵的信息。通过实时监测和分析数据包内容，可以深入了解网络上的流量情况、服务质量和异常行为。借助数据包分析技术，可以快速识别网络中的瓶颈、故障和异常流量，提前做出调整和优化。数据包分析还可以帮助识别网络中的安全威胁和攻击行为，为网络安全防护提供重要支持。通过实时数据包分析，通信工程师可以更加高效地监测和维护通信网络，提高网络性能和安全性。其次，流量调整与优化是流量管理的重要应用。通信网络上的流量随时在发生变化，需要及时调整和优化以满足用户需求。通过对流量数据的分析和监控，可以识别不同区域和时间段的流量特征，并进行流量调整和优化策略的制定。例如，根据流量峰值时段和热点区域，灵活进行带宽分配和资源调度，以提高用户体验和网络性能。借助数据分析技术，还可以发现网络拥塞点，进一步优化网络传输路径和流量分布，提高整体的网络质量和效率。最后，威胁检测与防护是数据包分析和流量管理的重要一环。面对网络安全威胁日益加剧的问题，应借助先进的数据包分析技术进行检测和防范威胁。通过分析数据包中的相关指标和特征，及时发现和识别潜在的网络攻击和异常行为。借助大数据分析技术，构建智能的威胁检测系统，通过实时监控数据包内容和行为分析，提前预警并采取相应的安全防护措施。通过数据包分析和流量管理，加强对网络安全威胁的监测和响应能力，提高通信网络的安全性和稳定性。

4结束语

大数据技术在通信工程项目管理中具有重要意义。通过大数据技术，能够对信息进行采集、处理、挖掘和分析，从而提升通信工程项目管理的质量。然而，在应用大数据技术时，我们需要注重技术特点，并对通信工程项目的实际情况进行客观分析。因此，项目管理工作人员应该致力于信息化管理平台的建设，同时根据通信工程项目管理的不同阶段特点，充分发挥大数据技术的优势，提高项目管理水平。

参考文献

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[2]石颖,韩阳.电子技术在通信工程中的应用探析[J].电子元器件与信息技术,2023,7(01):177-180.