| 出版日期：2004-09-06 总期号：626 本年期号：33 |
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让数据培育智慧之花
■ 比超 与传统业务系统不同，商业智能需要集成多个系统的综合数据，并保存多年，其数据仓库所需管理的数据量及数据处理的复杂性方面都是传统业务系统难以遇到的。 成功实施的商业智能，能在正确的时间将正确的信息交给正确的用户，以支持决策过程的应用，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动，获得其他竞争者所没有的先机。 有数据显示，电信客户每6～9个月就会增加一倍，用户数一天比一天多，但月平均话费却下降了，收入增长缓慢，利润趋薄，国内电信运营商正步入“增量不增收”的窘境。同时，客户的流动性也在逐年增加。电信业正在步入以服务为竞争焦点的时代。电信运营商要实现用户数量与赢利的双增长，就要洞察客户的需求，获得并维护最有价值的客户。 广东移动通过实施商业智能增加了企业经营决策和客户分析的科学性，提高了客户满意度和忠诚度。 数据分析从MASA开始 早在1997年，广东移动就认识到了数据分析的重要性，在珠海开始研发MASA（移动通信市场和用户行为分析）系统。系统利用了先进的数据仓库（DW）、人工智能（AI）和地理信息系统等技术，对计费系统的账单、历史清单数据和交换系统原始详细呼叫记录（Call Data Record）及客户资料、缴费情况等进行深度加工和提炼，从而得出精确的分析数据。 MASA系统采用了Informix数据仓库技术，基于数据仓库/知识库与预测模型的应用体系结构。1999年底，MASA系统在珠海分公司试运行完成。 2000年3月底MASA系统在全省推广，实施后广东移动各地市场决策有了牢固的数据基础，尤其是在营销方案的预演方面有突破性进展，通过MASA系统，可以将营销方案的潜在目标客户群，通过相应的消费行为分析从整体客户群中分离出来，使得营销方案有的放矢地推出。 可是，MASA系统在应用过程中也逐渐暴露出了它的局限性。MASA系统的主要局限性在于无法保证与BOSS系统间的数据严格的实时性和一致性。由于MASA系统建设较早，在最初设计的时候只考虑了和BOSS系统间每月传送文件的接口，这样，就必须到每月出帐之后才能处理分析需求，实时性就无法保证。同时，MASA系统和BOSS系统没有严格的对接，数据误差比较大。 另一主要局限在于，业务数据处理能力的限制和使用界面的友好性问题。旧有MASA系统只能通过技术人员在数据库后台写SQL语句，进行分析和数据提取的工作，没有提供丰富的应用（例如KPI、EIS、即席查询等）给业务人员使用。 商业智能从DB2开始 MASA系统是由广东移动统一选型，各地市公司分开建设的，各地信息和分析经验无法共享，形成了“信息孤岛”。 为了整合现有的信息资源，将信息转换为可供利用的知识，2003年3月，广东移动成立广东移动经营分析系统项目组（以下简称为GMCC BI）。考虑到MASA系统的局限性，广东移动实施的BI系统在建设初期就以建设DB2为目标。2004年1月，广东移动经营分析系统上线试运行。 在GMCC BI试运行期间，广东移动克服了很多困难： 数据量巨大：广东移动的数据量已经达到了惊人的80TB。为了不影响业务的正常进行，GMCC BI规划了业务系统提供接口文件的时间，使一般都集中在半夜没有业务的时候生成接口文件。 业务复杂：各地市公司都有自己的营销方案，编码也不统一。GMCC BI 通过制定管理制度和实时传送编码转换表实现，他们感到工作量特别大。 需要接入的业务系统多： BOSS有六个区域中心，还有1860业务，智能网等。GMCC BI通过制定统一的接口规范来约束不同开发商提供的接口数据。 业务系统数据质量问题：旧业务系统由于运行多年，存在一些数据质量问题，如用户年龄常年没有更新等。GMCC BI根据分析所用数据质量要求的优先级，协助和推动业务系统进行数据质量的整改。 GMCC BI认识到数据质量问题的解决是个长期、逐步进行的过程，为此广东移动做了大量的工作：做好数据源数据质量的评估，对数据源数据质量划分等级；通过接口文件规范保证接口文件的数据质量；装载数据的同时进行数据质量检查，不符合要求的数据被抛出，由技术人员集中解决，保证入库的数据都是干净的；逐步推动源系统解决数据质量问题。 广东移动的领导认为，BI实施的主要困难在于项目实施人员，尤其是项目的组织者在开始阶段对业务的理解能力有限，业务智慧的积累、传递、固化需要一个艰苦而长期的过程。 经过六个月的试运行，2004年7月广东移动经营分析系统正式上线。 广东移动经营分析系统正式上线后，已经为公司提供了全方位的报表、分析、挖掘系统服务，同时也逐渐开始为服务客户和公司决策提供良好、及时地支持。 链 接 “动感地带” 广东移动经营分析系统上线以后，为很多新业务的出台提供了科学的决策依据。广东移动在使用商业智能时力求做到业务和技术的完美结合，取得了良好的效益，动感地带套餐的制定就是一例。 “动感地带”是中国移动通信为年轻人推出的客户品牌，20元可以发300条短信。广东移动发现，本省的许多年轻人并没有选择动感地带的资费套餐。分析发觉，很多购买了动感地带套餐的年轻人每月发不完300条短信，使他们觉得套餐不值。通过统计，他们得出了这部分年轻人占有的比例。这给广东移动提出了新的问题，如何通过制定更灵活的动感地带套餐留住这些年轻人，并吸引更多的年轻人来使用? 广东移动决定为这部分年轻人制定10元的动感地带套餐业务。那么制定多少条短信能满足年轻人的需求呢？具体到各个地市到底是150条合适还是160条、170条合适呢？在出台新的套餐时，广东移动通过数据挖掘来作为决策的依据，并通过商业智能对预期的收益进行了预测。10元套餐推出后，尽管对于单个用户资费减少了，但使用的年轻人增加了，总体收益呈上升的趋势，符合预期的收益。 用户感言 广东移动经营分析系统项目组(GMCC BI)认为，虽然广东移动经营分析系统在数据质量方面遇到很多困难，但只要业务使用部门重视，业务部门和IT部门共同关注数据质量问题，互相理解支持，反复纠正各项细微的数据质量差异，并在使用过程中尝到甜头，就会增强信心，进一步推动数据质量的不断提高。 GMCC BI认为，BI的实施无论如何都是要围绕着客户（IT系统的使用者）转，及时给客户以支持，以客户的满意为工作目标。不论其对IT的认识和理解程度如何，长期坚持下来，客户就更加容易理解和支持你的工作，IT的收益就能在客户的热情使用下最大限度得到体现。 GMCC BI技术人员认为，在BI实施过程中有四点特别要注意：1.领导的重视和指导；2.业务部门要积极参与系统建设，这样IT部门才能从业务部门获得系统建设的重点和需求，而且分析工作也要结合业务实际进行；3.数据质量要控制；4.对于GMCC BI，性能始终是个需要时刻警惕的问题。 厂商体会 在BI实施方面，IBM公司累积了近二十年的经验。IBM认为，一个BI项目能够成功实施的四个最重要关键因素是，高级领导的重视与支持；明确且可预知的项目目标、坚强的实施团队以及性能优越的系统软硬件。 当广东移动踏出了第一步后(选择了性能优越的系统软硬件)，IBM公司便希望能以全球成功的商业智能整体解决方案，用成熟的方法论以及优秀且有经验的国内外顾问群，来协助广东移动实施这个商业智能/数据仓库项目。 广东移动BI项目的成功实施是一个优秀实施团队合作的结果。IBM公司业务咨询处的客户关系管理解决方案部门的顾问群，为广东移动提供了分析与设计；并由具备移动实务经验的从兴公司为实施团队。项目的实际运作是由IBM顾问群负责规划与设计，在向广东移动提出方案报告，并向从兴公司确认该公司具备可实施性后，由计费中心的领导们批准实施。 整个项目的目标是以中国移动总部的规范为基础，配合广东移动的实际需求，依据需求的迫切性、系统响应时间的要求等，分阶段完成。 方法推介 IBM公司对项目目标的深切了解方法论，是保证项目成功的关键因素。IBM公司结合项目管理的丰富经验、产业顾问群的指导及学术研究机构的参与，发展出一套建设商业智能解决方案的方法论(Business Intelligence Methods，BIM)。整个BIM共包含下列十个部分(见下图)： 
1.业务发现(Business Discovery) 从企业整体的层次作初步分析，了解企业的行业背景特性及经营理念，确认企业制订策略性的远景及其优先次序、侧重的市场领域及其商机。 2.基础架构规划(Infrastructure Planning) 提出建设商业智能的基础架构及数据存取途径，确定选择哪些商业智能功能及所需数据范围对企业最有益处。 3.业务需求原型(Business Requirements Prototyping) 开发商业智能业务需求原型供企业进一步确认所需功能，制订商业智能功能需求的范围，确定商业智能功能需求的优先次序。 4.定义解决方案(Solution Definition) 确认建设商业智能解决方案的整体架构及功能需求是否能够解决企业所面临的问题或欲达到的目标，提出商业智能模型，以印证所建议的解决方案。 5.数据探索(Data Discovery) 制订数据探索的结果及执行分析所需的相关数据，利用递归式开发方法，重复执行以发现数据之间的关系，直到获得预期的结果。 6.建立商业智能模型(Solution Modeling) 开发商业智能的技术性模型以说明企业的需求，根据建立的商业智能技术性模型，使用企业真实的数据来分析面临的问题并产出结果。 7.开发商业智能解决方案(Solution Development) 设计、建设、测试数据仓库的功能模块,将商业智能的功能与数据探索的结果、商业智能的模型与企业的需求作比较,制订商业智能的操作说明及教育培训数据。 8.开发商业智能信息系统的管理机制(Information Management Deployment) 制订完整的信息系统管理蓝图，以导引因商业智能解决方案所需增加的应用软件功能并使数据同步,了解企业开发信息管理系统的常规及流程。 9.解决方案验证(Solution Validation) 确认商业智能解决方案的软件功能已完成系统集成测试及用户验收测试，确认商业智能软件功能在各种合理的仿真状况下仍能正常运行，并可成功地移植至上线(Go Production)环境。 10.解决方案推广(Solution Deployment) 确认商业智能解决方案在企业上线的系统环境及相关人员配置，使商业智能解决方案正式上线，制订商业智能解决方案推广计划，并辅导使用单位了解操作程序。 |
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