大数据如何赋能5G价值运维运营

数据赋能5G的背景和意义

迈入5G+AICDE时代，通信运营商对如何能充分利用网络资源和发挥网络效能有更高的诉求，包括数字化转型的驱动手段运用、自动驾驶网络等级提升的目标设定等，整体期望以降本增效为原则实现价值运维运营的目标。在当前数字化的环境中，一切为达成目标的举措，都以数据为基础来展开。运营商网络的客观情况也都是由最基础的网络数据和网络中承载的各类业务数据来反映。所以，网络和业务数据作为运营商独家掌握的“能源金矿”，业已成为赋能5G网络价值运维运营的关键力量。

从“大量的数据”分析到“大数据”分析的价值提升

运营商掌握的大量数据，在日常支撑着网络性能监控、业务发展等运维运营动作，如网络覆盖渲染可视、注册成功率监控、视频业务流量的用户数发展分析等。这些能力是在拥有“大量数据”的前提下，可以做到的基础价值支撑。

对于运营商而言，除了发挥数据的基础性价值之外，高阶需求涵盖 洞察网络管道中的流量分布从而开展针对性运营、端到端分析网络/业务从而以全局视角开展运维、构建网络/用户画像从而挖掘高潜区域及用户，以及利用历史数据并加入AI元素对未来趋势进行分析预判等。通过满足高阶需求为运营商带来高价值注入，才是“大数据”分析需要面对的重要课题，基于此，才能充分发挥出数据的“能源性”作用。

大数据的差异化能力集和对价值运维运营的支撑效果

基于中兴通讯VMAX智能大数据平台数十年的实践经验，可以总结提炼通信领域大数据的五大差异化能力集，分别是数据生产能力、数据连通能力、数据裁判能力、数据变现能力和数据预测能力。

（1）数据生产能力

生产数据是运维运营的开端。“端-管-云”是始于移动互联网时代的概念模式，是运营商战略投入领域的主线。5G网络中多样化的接入终端、5G通信网络管道和互联网云端是最基本的连接组成元素，却也蕴藏着深不见底的数据价值。对于终端、无线网络、核心网、承载网和互联网SP各环节的流量解析、翻译和洞察，赋予流量数字的实际含义，是生产数据的必须手段，是积累最原始数据的必由之路。

中兴通讯VMAX智能大数据平台，依据运营商的统一DPI采集解析规范，对网络管道中的控制面和用户面流量数据分别进行 解析、形成XDR话单，对流量数据赋予实际含义。在终端侧，对部分终端SDK数据的接入，丰富了可供联合分析使用的端侧数据源。VMAX DPI在中国移动集团5G DPI招标中，以70%的份额占据了全国20+省份的DPI数据采集项目建设。以超过15000+种业务识别能力，在DPI业界居于引领地位，支撑着5G时代丰富的业务类型，如支付、即时通信、短视频、VR/AR、云游戏等业务发展分析和业务质量分析。以对网络中加密业务识别超过业界平均水平10%的能力，支持HTTPS业务识别，更透彻地洞察网络流量。依托数据采集的市场份额、业务识别的领先能力，促成了VMAX智能大数据平台强大的数据生产能力，为数据发挥应用价值带来了无限丰富的可能性。

（2）数据连通能力

数据连通可以消除数据孤岛，也是在数据维度实现端到端业务拉通需要具备的前提。端到端运维是运营商长期持续关注的关键能力，因为端到端是一种站在全局视角看清楚问题的基本方式。端到端是相对的，一般意义上，对于运营商网络运维来讲，对终端-无线-承载-核心网-互联网SP这条链路做到全局分析，基本可以认为完成了主要的端到端分析。数据的连通在终端-无线子链路上，以终端的标识（例如IMEI、IMSI、UE IP等）作为连通点；在无线-承载子链路上，以基站设备网元的标识（例如eNB IP、gNB IP等）作为连通点；在承载-核心网子链路上，以核心网设备网元的标识（例如UPF ID、AMF ID、MME ID等）作为连通点；在核心网-互联网SP子链路上，以互联网SP标识（例如DNS IP、目的Server IP等）作为连通点。对这些连通点的数据掌握，总体上确保了大数据专业的端到端数据拉通，为下一步的全局运维分析做好数据准备。同时，这些连通点涉及的数据不仅跨不同专业领域，甚至可能是跨厂商之间的数据连通，从而也促成了大数据产品有别于其他专业领域产品的关键差异化运维能力。

端到端的拉通诉求，在一些典型应用场景，例如EPS FB语音时延和质量分析、用户投诉分析上，是极其明显且刚性的。EPS FB语音时延和质量分析，涉及5GC、EPC、IMS、NR、LTE五域，约20+接口的连通，是某一个专业领域无法完成的端到端分析诉求。VMAX智能大数据平台，在某运营商的5G SA网络运维任务中，基于DPI数据，对接X厂商的S1-MME接口XDR数据，对接Y厂商的Mw接口XDR数据，拉通了EPS FB业务的全流程，对流程中所涉及的各专业领域问题做定界并给出初步的定位根因，助力运营商EPS FallBack成功率提升至98%以上，呼叫时延缩短到4秒以内。用户投诉分析，更是运营商关注的典型能力，在某运营商项目实践显示：VMAX平台的一键投诉分析功能助力问题定界定位，处理效率提升3倍以上；平台自动化定界定位结果与实际结果对比，准确率达到80%。

（3）数据裁判能力

管理大师德鲁克说过“没有度量，就没有管理”，说明了度量的重要意义。数字是度量事物的先决要素，是裁判事物好坏的标尺，是管理和优化事物的衡量依据，而数字化的前提是需要有数据做支撑。实例化到运维运营领域中，用户感知即是运营商长期关注的一个抽象综合的概念和课题。通过大数据，对感知进行度量，才能为感知的提升做好前提准备。用户感知的评估，糅合了用户使用不同业务的体验，需要对影响感知的KPI、KQI等完成分类和有效性筛选、权重设置、优差门限定义等建模过程，才能客观地对感知打分评估。这都需要不同业务类别的指标数据、分布数据来支撑。因此，感知的度量和提升是体现数据裁判能力的重要场景。

基于VMAX DPI数据，对网页浏览业务感知、视频业务感知、游戏业务感知、即时通信业务感知和语音业务感知进行KPI、KQI的选择和权重设置，并基于现网的指标分布学习质差门限和质优门限，给出综合的感知打分，可评估出具体的业务大类或APP的感知得分，也可按业务、用户、区域维度评估打分，充分让大数据充当了裁判的职责，为价值运维提供有力方法。在某运营商项目实施效果显示：40%以上的感知问题先于KPI指标劣化的显性表现，被提前识别及应对。

（4）数据变现能力

数据资产变现是商业模式的终极形态。利用大数据，可对用户、网络做全方位的画像。应用场景包括对不同类用户的精准营销和对高价值用户挖掘和ARPU值提升，也包括对价值区域的网络精准建设规划，在覆盖保障的前提下，节省运营商的网络建设投资。

VMAX通过对流量的解析和标签化的处理，对用户观看视频类型偏好、用户属性、用户流量套餐等业务行为进行全量分析，从而量身定制流量和会员包并精准推送触达。在某运营商项目实践中，在权益推送功能上线一个月后，合计转化成功超22.5万用户，转化用户数较传统非大数据营销方式提升1.7倍。

（5）数据预测能力

大数据最重要的特点是能基于历史数据对未来做适度预测。对于通信网络来讲，容量的利用率现状和发展预见性是网络资源是否充足的指向标，是运营商关注的重要内容。

在某运营商项目实践中，基于对无线数据（如PRB、流量、用户数）的历史发展规律做特征提取和建模，利用回归算法预测未来某周期内的峰值流量、峰值用户数和峰值PRB出现情况，预测的MAPE（平均绝对百分比误差）低于12%，处于当前业界较高水平，预测结果有效支撑运营商容量规划的决策建议。

大数据正在演进中的支撑方向

CHBN的全方位运营支撑

随着网络数智化的强势演进要求，运营商对网管大数据系统的规划也逐渐趋于架构解耦、能力共享、数据统一、AI赋能的方向。大数据平台管理的数据范畴包含了CHBN（移动市场、家庭市场、政企市场、新兴市场）多个市场领域的数据。大数据的生产、连通、裁判、变现和预测5大能力，在已支撑的领域（如移动市场和家庭市场）和未来 支撑的领域（如垂直行业市场和新兴市场）都将发挥不可替代的战略意义。

云网融合的支撑

虚拟化、云化是5G时代的特点，NFV/SDN带来的技术赋能，对5G网络带来了资源高度利用、能力高度协同、按需便捷定制等优势，同时也带来了云网融合下运维运营的复杂度。基于大数据技术，对5G网络和互联网云在业务连续性保障、切片感知保障和容量效率效益管理方面，凭借着上述五大能力，均在蓄势待发。

网络智能化提升的支撑

全球运营商和标准化组织纷纷对网络智能化的演进方向和推进步骤发布了愿景与目标。中国移动提出自动驾驶网络的理念，并计划到2025年，自动驾驶网络的等级达到L4级别，并明确表示实现数据一点集中、端到端关联、自主研发大数据分析应用、深挖数据价值；Vodafone以“数据拉通后的智能化”为基本思路，提出基于现有运维功能，新增AI能力，向无人辅助零接触网络运维转变；中国电信规划“数据整合，自研编排系统”，将O域数据共享平台数据输出到公司大数据湖，支撑端到端服务层，进而迈向智慧运营；中国联通基于平台+应用的架构，建设智能网络中台，涵盖了大数据和AI能力要求，最终快速支撑专题应用的开发。可以看出，各主流运营商，在“以大数据为基础，规划构建网络智能化运维的能力”的思路上形成了需求层面的共识。这充分体现了大数据的应用价值对网络智能化等级提升的支撑意义，也映射出运营商对大数据为运维运营注入价值的刚性诉求。

中兴通讯VMAX智能大数据平台，持续将自动化和智能化注入运维和运营中，在“规建维优营资”各维度管理数据，深挖数据价值，营造数智化生态，加速促进运营商网络运维运营的数智化进程。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。