实现数字化转型的四种网络分析方法

我们经常听到“数据为王”这一说法。因为可以通过多种方式利用实时数据来提高网络质量，就像棋子可以向多个方向移动许多空间以实现目标一样。当数据来源于实时网络分析时，可以让我们全面了解网络拓扑变化、安全威胁、性能指标、能耗水平、容量利用率等等。我们可以超越分析结构，进入果断行动，甚至通过现代网络分析实现网络自动化。

通过利用这些实时自动化洞察，全球互联网运营商可以提高网络质量，帮助全球企业实现数字化转型。由于这些不同的用途，数据既是王者也是王者。但在我们探讨四种类型的网络分析之前，让我们先研究一下数据在确保网络能够满足未来需求方面的作用。

确保网络能够满足未来的需求

尽管自新冠以来电信面临挑战，但高质量的网络使世界保持联系。展望未来，可靠连接的重要性只会增加，2022年，全球上网人口达到66%。随着越来越多的人依赖全球连接，企业寻求数字化转型，以跟上快速的技术创新、客户期望和业务关键型服务的步伐，这些服务对网络提出了更高的要求，以提高性能、延迟、容量、安全性等。

在这种情况下，互联网运营商必须利用网络分析来提高网络质量，实现自动化，有效地满足这些需求。网络数据分析可以包括描述性、诊断性、预测性和规定性方法。让我们来探讨一下这些分析方法是如何实现可靠的、高质量的网络，帮助全球企业实现数字化转型的，无论未来的商业环境有什么需求。

描述性分析：发生了什么或正在发生什么？

这种形式的网络分析通过整理和分析网络数据，向互联网运营商展示其网络中发生的情况或最近发生的情况，以提供网络运营的全面视图。这种网络分析方法为互联网运营商提供了流量模式、用户行为、容量利用率、功耗等的基线图。运营商可以通过这些数据点了解网络当前状态，寻找需要改进的地方并进行相应调整。

描述性分析可帮助运营商了解他们必须维持的标准性能和可靠性水平，以实现企业所需的多样化数字服务，从而实现数字化转型。它还为运营商提供了优化网络运营所需的基本可见性。最终，描述性分析是优化和运营高质量网络的第一步，提供基础见解，为进一步改进服务奠定基础。

诊断分析：为什么会发生这种情况？

诊断网络分析可帮助互联网运营商了解网络事件的根本原因，帮助他们超越对所发生事件的理解，进而了解发生事件的原因。运营商使用诊断分析来了解网络中断、瓶颈、安全威胁和其他异常情况的原因。通过识别不良网络事件或行为的原因，互联网运营商可以优化其网络配置、安全方法和资源分配，从而为其企业客户实现敏捷、高质量的运营。

当企业遇到中断或安全漏洞时，诊断分析可以简化运营商的补救流程，减少停机时间，同时提高运营绩效并防止未来的中断。对于在商业世界中追求数字化转型的企业来说，简化的修复非常重要，因为客户越来越期望低延迟性能和始终在线的可用性。

预测分析：会发生什么？

预测网络分析可帮助互联网运营商预测，并为潜在的服务变化或更高的需求做好准备，让他们为出现的任何问题做好准备。互联网运营商通过历史数据和统计模型进行预测分析来预测网络质量和行为，包括停机时间或带宽限制。通过预先预测这些问题，互联网运营商可以主动管理其网络并相应地扩展资源。预测洞察可帮助运营商优化其长期战略并就其网络运营做出更好的决策，确保其网络面向未来，以便企业能够为其客户提供无缝服务。

规范性分析：我们应该做什么来解决这个问题？

实时规范分析使网络分析超越了描述性、诊断性和预测性方法。这种形式的网络分析为互联网运营商提供基于数据的解决网络问题的建议。规范性网络分析对于实现企业数字化转型至关重要，因为它专注于复杂网络中可操作的见解，帮助互联网运营商采取果断行动来查明和修复全球范围内的问题。实时规范网络分析甚至可以与自动化网络管理工具集成，实现自我修复网络，为企业在追求数字化转型时提供更高的性能和可靠性。

总结

这四种方法对于优化网络性能、改进决策、增强网络安全、自动化网络管理等至关重要。随着企业追求数字化转型以满足客户不断变化的需求，互联网运营商必须利用每个可用的数据点来使网络更加可靠、经济高效、节能、可扩展和安全。但仅仅收集这些见解是不够的。运营商必须通过行动应用这些见解，主要是通过自动化网络流程，包括流量配置、故障预测、光纤退化跟踪等。

数据是互联网运营商优化网络，以满足数字社会当前和未来连接需求的最强大工具。创新的网络技术至关重要，但数据是帮助运营商为其企业客户构建和运营高质量网络的基础部分。