經(jīng)營分析系統(tǒng)臨近二期 5大問題考問中國移動
潘風文
2004/01/14
中國移動自2002年起，經(jīng)過近一年的籌備，投下數(shù)十億的巨資，在全國范圍內(nèi)展開了經(jīng)營分析系統(tǒng)的建設。這是繼業(yè)務支撐系統(tǒng)(BOSS)之后的又一個大手筆。經(jīng)營分析系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉庫技術為基礎，它所覆蓋的技術范圍廣泛，同時也幾乎涉及到企業(yè)的各個業(yè)務范圍，加之數(shù)據(jù)倉庫技術在國內(nèi)仍然屬于比較新的技術，在國內(nèi)成功的案例并不多見。所以中國移動經(jīng)營分析系統(tǒng)的建設成為去年中國IT行業(yè)一個值得關注的焦點。
目前，中國移動各個省市的經(jīng)營分析系統(tǒng)建設的一期工程基本結(jié)束。一期工程建設的主要內(nèi)容體現(xiàn)在幾個方面。第一個方面是對經(jīng)營分析系統(tǒng)整體架構(gòu)的搭建。第二方面是把BOSS系統(tǒng)的報表分析工作逐步向經(jīng)營分析系統(tǒng)轉(zhuǎn)移，同時增加OLAP分析功能。在這個方面，經(jīng)營分析系統(tǒng)的三個層面(數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、前端展現(xiàn))都已經(jīng)成型。在接下來的二期工作中，如何總結(jié)一期建設的經(jīng)驗，準確把握主業(yè)務分析的脈搏，使經(jīng)營分析系統(tǒng)真正成為企業(yè)領導決策的智能化工具,就成為人們普遍關心的問題了。在這里，根據(jù)我們自己切身的實際經(jīng)驗，談一談我們對二期工程建設的一點思考，供大家參考。
問題一如何建立完整統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖
前階段，經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源基本上是單一的，即業(yè)務支撐系統(tǒng)�？头到y(tǒng)、OA系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)(如市場調(diào)查、其它咨詢公司)等的數(shù)據(jù)目前基本上是沒有收集的，所以二期的目標之一就是好把這些相關數(shù)據(jù)整合進來，是經(jīng)營分析系統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)覆蓋這個企業(yè)，充分發(fā)揮其“整合業(yè)務數(shù)據(jù)，面向經(jīng)營分析”的功能，為企業(yè)決策提供覆蓋企業(yè)全貌的數(shù)據(jù)視圖�？梢詾槠髽I(yè)的領導層提供科學的、全面的分析結(jié)果，真正為提高企業(yè)核心競爭力做出貢獻。
在二期工程中，經(jīng)營分析系統(tǒng)應完全整合以業(yè)務支撐系統(tǒng)為主的多種數(shù)據(jù)源，形成統(tǒng)一的經(jīng)營分析數(shù)據(jù)視圖；具備靈活的存儲和組織數(shù)據(jù)，并能根據(jù)需要進行主題內(nèi)部要素的擴充、主題的新增以及跨主題的重構(gòu)。
問題二數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證問題
實際上，這也是數(shù)據(jù)倉庫從一開始就應該最為重視的問題。但是目前普遍的問題是：在經(jīng)營分析系統(tǒng)建設的初期，各個集成商和運營商都是以趕進度為中心，主要任務是把BOSS系統(tǒng)中的報表分析部分轉(zhuǎn)移到經(jīng)營分析系統(tǒng)，重點是對系統(tǒng)的架構(gòu)設計，這樣就不可避免地出現(xiàn)了對許重要的問題的忽略。實際上，數(shù)據(jù)質(zhì)量始終是以數(shù)據(jù)倉庫技術為基礎的應用系統(tǒng)的關鍵問題之一，經(jīng)營分析系統(tǒng)當然不會例外。
舉個例子來說，我們在系統(tǒng)建設中遇到的一個明顯問題就是大客戶數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題�，F(xiàn)在很多電信運營商都已經(jīng)建立了大客戶管理系統(tǒng)，所以作為對大客戶的分析，理應從大客戶管理系統(tǒng)中抽取相應的數(shù)據(jù)。但是實際情況是各個運營商對大客戶管理系統(tǒng)的使用并不盡人意，有的只是使用了其中很少的功能。我們知道大客戶管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是建立在業(yè)務支撐系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎上的，這樣當經(jīng)營分析系統(tǒng)從大客戶管理系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)進行分析的時候，實際上已經(jīng)是二手數(shù)據(jù)了，這本身就增加了數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題�，F(xiàn)在有的經(jīng)營分析系統(tǒng)集成商甚至拋開大客戶管理系統(tǒng)直接從業(yè)務支撐系統(tǒng)中抽取有關大客戶的數(shù)據(jù)，但這無形之中就增加了系統(tǒng)的復雜程度和成本。
對于數(shù)據(jù)質(zhì)量需要關注的另外一個問題就是：國內(nèi)電信運營商現(xiàn)有的、面向事務的數(shù)據(jù)在質(zhì)量、完整性和一致性上存在許多問題，必須投入大量的精力去進行數(shù)據(jù)的抽取、凈化和處理。此外，業(yè)務問題的相關數(shù)據(jù)有時難以全面收集。例如客戶信用是客戶價值評估中的關鍵因素，但由于國內(nèi)未建立完善的信用體系，無法根據(jù)現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)建立優(yōu)質(zhì)的信用評價模型，從而導致客戶價值模型有效性的降低。
從數(shù)據(jù)倉庫的建設過程來看，它本身修復數(shù)據(jù)以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的能力并不是很強，但是它能發(fā)現(xiàn)存在的部分問題從而提醒用戶哪些數(shù)據(jù)是有質(zhì)量問題的，在分析和決策時應降低對這些數(shù)據(jù)的依賴程度。俗話說的好，“巧婦難為無米之炊”，沒有好的數(shù)據(jù)，不會分析出合理正確的結(jié)果的。所以在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題上，二期工程的目標應該是做到數(shù)據(jù)的正確性(Correctness)、一致性(Consistency)、完整性(Com-pleteness)、可靠性(Reliability).
問題三如何向?qū)ｎ}分析傾斜突出數(shù)據(jù)挖掘
我們知道，經(jīng)營分析系統(tǒng)主要包括四個方面的內(nèi)容：預定義報表、即席查詢、OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘。在前期的工作中，重點是在數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設計以及報表和OLAP分析上。所以數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑹嵌诠こ探ㄔO中的一個重點，雖然部分省市的前期工作中有一部分是數(shù)據(jù)挖掘，但只是為數(shù)據(jù)挖掘作個一個前期準備工作，是為今后工作的順利展開提供了基礎。
問題四經(jīng)營分析系統(tǒng)與其它系統(tǒng)的互動問題
一個信息化系統(tǒng)必須和其它系統(tǒng)產(chǎn)生良性的互動，為我們所用，才能產(chǎn)生良好的效益。經(jīng)營分析系統(tǒng)不應該也不會是獨立的。二期的任務之一是要實現(xiàn)經(jīng)營分析系統(tǒng)與其它系統(tǒng)的互動，將分析的結(jié)果應用于客戶服務和主動營銷，同時可以對業(yè)務系統(tǒng)的流程等提出改進。這也是經(jīng)營分析的終極目的。
和其它系統(tǒng)互動，實際上就是系統(tǒng)之間的集成，這里用的技術就是EAI(Enterprise Application In-tegration)技術。關于EAI技術已經(jīng)有很多這方面的文章，這里不再贅述。
通過EAI技術的整合，使經(jīng)營分析系統(tǒng)成為一個分析信息全面的、可被其它系統(tǒng)實時共享的數(shù)據(jù)平臺，從而使企業(yè)各個系統(tǒng)相互之間可以產(chǎn)生實時互動，使信息系統(tǒng)產(chǎn)生最多的效益。
問題五如何加強使用人員的素質(zhì)
經(jīng)營分析系統(tǒng)從某種程度上來說，更像一個企業(yè)診斷系統(tǒng)。要想充分利用經(jīng)營分析系統(tǒng)的各項功能，需要使用人員不僅對業(yè)務要相當?shù)氖煜�，技術方面也需要加強，特別是專題分析方面(數(shù)據(jù)挖掘)的知識。因為數(shù)據(jù)挖掘技術很多是和數(shù)理統(tǒng)計有關的，所以在對這些分析結(jié)果的使用上，不能毫無保留地完全相信分析的結(jié)果，要考慮到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是統(tǒng)計意義上的結(jié)論，如何結(jié)合具體業(yè)務，科學合理地正確應用，需要使用人員有相當?shù)乃刭|(zhì)。如果沒有具備相應素質(zhì)的使用和維護人員，必將導致分析系統(tǒng)與現(xiàn)實脫鉤，無法達到預期效果。
總之，二期工程需要做的工作還是很多的，應該是一個不斷總結(jié)經(jīng)驗，發(fā)現(xiàn)問題、擴展應用的過程。既要豐富報表功能和加強OLAP分析的功能，使這些已有的功能真正在實際業(yè)務中發(fā)揮作用，使之成為業(yè)務使用人員日常管理工作的一部分。當然，經(jīng)營分析系統(tǒng)不僅僅這些，在二期工作中，在完善報表和OLAP分析功能的基礎上，進行更深層次的數(shù)據(jù)挖掘，突出專題分析。重點對客戶流失分析、客戶分類、客戶信用度分析模型的建立、競爭對手分析、營銷計劃分析和實際業(yè)務緊密相連的專題分析等。
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