网络优化正在从基于经验的优化向大数据关联分析优化转变。大数据技术的快速发展，不仅推动了通信业务的创新，也给传统的网络建设和运维带来变革。近年来，大数据技术越来越多地应用于网络优化，成为提高网络优化效率、降低网络运营成本的新手段。在近日召开的“2016中国通信网络优化高级研讨会”上，来自电信运营商、设备制造商和研究机构的嘉宾代表共同探讨了大数据在网络优化中的应用和未来趋势。未来，随着技术的进一步成熟和应用的不断落地，电信网络运维必将进入全新的大数据时代。“当前，网络优化正在从以往的基于经验的优化向大数据关联分析优化转变。”中国电信集团公司网络运维事业部副总经理张侃在会上表达了这一观点。优化正在经历五大转变：一是从经验优化到大数据关键分析优化的转变，二是从传统的非智能网络优化到智能网络优化的转变，三是从区域质量优化到终端质量优化的转变。到端感知优化，第四是从项目优化到产品优化，第五是从自动优化到智能优化。他认为，未来的网络优化将是网络智能化趋势下基于大数据业务感知分析的智能化、运营优化。在大数据优化方向，电信运营商正在积极行动。据中国移动通信集团黑龙江有限公司网管部专项组组长支敏辉介绍，中国移动黑龙江有限公司以集中优化为导向，全面实现无线生活的集中优化。基于大数据的循环。具体来说，就是实现所有场景的网格化，建立基于地理对象的题库，根据问题权重的排序进行精准规划。同时，规划、审核、评审、验收全生命周期管理平台，实现后评价规划闭环循环迭代。大数据挖掘技术帮助用户感知和评估技术变革。北京联通网络优化中心副总经理蔡凯表示，网络优化面临新的挑战。一方面，传统的测评技术只能反映语音业务的感知，难以反映数据业务的感知；另一方面，外场测试侧重于事后数据采集方式，无法真实还原已经发生的呼叫事件。面对这些问题，北京联通创新性地采用大数据挖掘技术，对海量用户信息进行深度分析，分析用户行为，了解用户偏好，区分用户价值，评估用户感知。在具体技术方面，他认为数据融合、用户属性标签管理和用户感知模型建立是关键。大数据正在推动电信网络优化向精细化、智能化、精准化方向演进。华为技术有限公司石晓亮认为，利用大数据进行网络优化需要围绕四个核心点：一是实现云-管端数据体系。二是打造可灵活定制、快速迭代的工具平台。三是构建基于开放架构的大数据优化平台。四是结合业务形成实用的算法。网络优化将呈现两大发展趋势。中兴通讯李俊浩表示，大数据将推动网络优化向集中化、智能化方向发展。智能化意味着网优组织向扁平化架构演进，同时形成自动化高效的处理流程，具备问题自动定界定位能力，可实现虚拟路测等。
