电信企业数据业务深度运营平台架构与关键技术研究

2007.8电信工程技术与标准化

电信企业数据业务深度运营平台架构与

关键技术研究

楼揽月

（中国移动通信集团浙江有限公司杭州310017）

摘

要

针对日益激烈的电信数据业务市场竞争，结合电信企业的深度运营理念，提出了电信企业数据业务深度运营平台的建设规划和系统架构，并对其中的关键技术进行了研究。为电信企业实行深度运营提供了有效手段和途径。

关键词

数据业务深度运营数据挖掘

随着电信市场的发展，语音业务已逐渐饱和，近年来国内数据业务发展迅猛，为电信企业带来了新的利润增长点，但同时也成为各大运营商竞争的焦点，特别是我国加入WTO以后，国内运营商需要面对国际一流运营商的挑战。因此，深入了解客户需求，合理利用企业内、外部资源，进行深度运营，将成为电信企业发展的必然趋势。本文提出的数据业务深度运营平台架构和关键技术研究，是在数据业务深度运营支撑系统建设方面的探索，探讨了如何有效的解决企业深度运营战略的IT支撑和有效执行的问题。

目前，数据业务已经深入老百姓的日常生活，但客户苦于找不到自己想用的业务，业务人员找不到新产品值得推荐的客户；并且消费者的维权意识又越来越强，一旦所宣传的业务不能满足客户的需求，势必造成其忠诚度、满意度下降，最终失去客户。

政府对移动数据业务的监管力度也越来越强，一定程度上限制了业务人员和客户接触的渠道;所以必须把握好仅剩不多的和客户接触的机会。

随着企业决策层对合作伙伴管理要求的提高，SP违约、违规的手段不断翻新，查处的难度越来越大；但

业务人员又不得不规范SP，为客户营造健康的消费环境，促使规范的数据业务健康、持续的发展。

那么怎样才能认清制约数据业务发展的问题所在、优化数据业务产品结构、规范合作伙伴管理最终满足客户需求促使数据业务健康持续的发展呢？只能通过建立完善的营销体系、营造健康的营销环境，同时通过精细化营销把握和客户接触的每一个机会。

建设数据业务营销支持系统，将带给企业数据业务营销体系的创新，使数据业务营销从粗放型模式转变为精细化营销模式，完善数据业务营销支持体系将大大提高企业数据业务收入和服务质量。

1系统建设规划

制约数据业务发展的因素归纳起来有5点：（1）业务人员不了解业务真实的发展情况;（2）不了解客户的真正需求；（3）新产品推广缺乏对象和手段；（4）缺乏健康营销环境的保障机制;（5）缺少营销渠道考核监督机制。深度运营平台的建设，需要相应的从5个方面去解决这些制约因素。

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1.1系统建设核心思路

经研究发现，制约数据业务发展的5大因素可以归结为电信企业需要解决的5个方面的问题:客户、渠道、产品、营销活动、知识库。每方面的问题具体又包括客户:客户的潜在需求？客户消费趋势是什么？怎样对客户细分？怎样发现客户异动？怎样对客户流失及时预警？渠道：怎样优化和补充渠道？产品：如何根据市场需求设计新产品？新产品应该向哪些用户推广？发展趋势如何？客户构成情况如何？资费是否合理？客户活性如何？业务有无异动？如何根据市场反馈设计套餐？营销活动:怎样进行营销活动的全流程支持？从营销活动中可以获得什么知识？知识库:知识库如何合理设计?知识库怎样进行扩展？知识库怎样进行应用？

数据业务深度运营平台建设的核心思路即围绕如何解决这5大方面的问题进行设计和建设，系统支持的功能如图1所示。1.2系统设计原则

首先，深度运营平台设计应符合高效益原则。电信企业经过多年来的信息系统建设，已建立起包括电信业务综合管理、网管计费、客户服务系统、办公自动化系统等，因此，深度运营平台的设计应该充分利用企业现有的资源，通过对企业现有资源的整合而设计深度运营

平台，有效地控制企业运作的成本，进而提高效益。

其次，深度运营平台设计还要遵从适度超前和创新的原则。今后，中国移动所提供的数据业务的类别和内容将会不断增加，深度运营平台的各项业务功能必须能够提供充分的扩展能力，可以进行外延式和内涵式的双向拓展，满足各种创新的需求，以适应全新的领域，满足未来多种电信业务经营和发展的需要，为各项客户服务管理业务的发展奠定坚实的技术基础。

另外，系统还应具备开放性，即系统应与平台无关，数据可以在异构操作系统、异构数据库、异构应用系统间无缝集成与共享；易用性，即容易学习，操作简便，流程科学，方便业务人员使用并能提高工作效率和效能；安全可靠性，即整体系统运行稳定可靠，局部系统的故障基本不影响其它系统和全局系统运行，通过多种安全机制，保证系统的安全。

2系统架构和主要功能

2.1系统总体架构

深度运营平台的架构（如图2所示）分为4个层次:数据源层、数据存储层、应用支持层、互动层。

（1）数据源层负责获取所有源数据系统的话单或

实地跟踪营销活动、及

时改时营销策略、全面评估、总结为下次营销

提供参考

多维度、多层次分析业务现状并给出报告

业务/客户分析

跟踪解决过程效果反馈

问题挖掘

提供解决手段

市场细分、用户细分组合营销、交叉营销

找出问题、准确

表现问题、挖掘问题核心原因

图1系统支撑功能

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在线分析营销活动管理

与业务人员互动

手机端数据业务门户

互动层应用支持层数据存储层数据源层

业务报表生成数据挖掘

动态客户支持库

数据集市

数据抽取，转换，加载

数据集市

短信中心，网关，客服等事物处理系统

图2系统架构

日志文件，该层含如下软件模块：

*FTPServer：作为FTPServer接收各源数据系统文件；

*FTPClient：作为FTPClient获取各源数据系统文件；

*数据检测与告警:对源数据系统所传送数据文件进行检测，并及时发现数据源问题，发出告警（短信或mail）。

（2）数据存储层包括对数据进行ETL过程，并存储由粗到细各粒度的数据，该层含有如下软件模块：

*业务分析模型：对各业务建立地区、时间、品牌等纬度表，并在纬度层次上建立事实表，并对数据进行分析和存储；

*客户分析模型：针对客户建立在业务消费、在网时长等建立纬度表，并在各纬度层次上建立事实表，并对数据进行分析和存储；

*ETL模块：对源数据进行抽取、转换、加载，通过该过程将原始数据转换到数据仓库进行存储。

（3）应用支持层作为从数据仓库到用户展现的中间层，负责进行中间运算及模型的建立，具有如下软件模块：

*业务分析展现模型及数据处理:由于并不是所-64-

有的数据都是用户需要展现的，因此，建立中间展现模型，并进行数据从数据仓库到模型的处理；

*数据挖掘模型及调度:按照需求，建立数据挖掘模型，并进行调度和运算，为营销活动等提供数据和算法支持；

*客户知识库模型及数据处理：为了对客户轮廓（消费属性、社会属性、使用偏好等）进行全面的描述，建立一套独立的客户知识库模型，帮助营销人员对客户进行分群和聚类，使营销更具准确和把握性。

（4）互动层包含和业务人员的互动和客户的互动，该层含如下各软件模块：

*在线分析:包含对各业务的业务量分析、客户构成分析、资费分析的层次钻取方式的展现，让业务人员全面了解客户和业务的发展情况；

*营销活动管理:对营销活动全流程进行支持，包括营销活动的发起→营销活动目标客户群的获取→营销活动效果的跟踪→活动总结分析，并为营销活动内容提供辅助下载功能（如经典短信、图铃等）；

*手机数据业务门户:为了让用户更容易了解数据业务，建立数据业务的门户（包括WAP、SMS门户），提供用户模糊查询功能，并在用户登录门户时，向其推荐该用户最有可能使用的业务。

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2.2主要功能

2.2.1异动发现与自动分析

异动发现是传统经分系统就具有的功能，但传统经分系统不具备对异动自动分析的功能，业务人员在发现异动以后，还要花费大量精力和时间去清理数据、分析数据，发现异变原因。而深度运营平台采取“异动发现——问题分析——改进建议”的模式，对业务异变和SP异变进行监控和预警（如图3所示）。通过短信、电子邮件等渠道实时的将异变预警、异变分析和解决建议发送给业务人员。帮助业务人员实时洞察业务的异常情况，做到业务违规、客户群突变的早发现、早处理，并能间接的减少客户的投诉。2.2.2新产品推广支撑

深度运营平台为新数据业务的研发和推广提供了全流程闭环支撑。在新业务营销中，通过“局部试点——规则发现——全面营销——规则修正——局部试点……”过程，不断地与客户交流，利用关联规则、神经网络算法等进行数据的分析和挖掘，不断学习新的规则，最终发现客户的真正喜好，达到对客户按照客户需求进行细分的目的不断加深对客户的认识，寻找产品营销的最终客户群，最终达到精细化营销的目的，改进营销流程（如图4所示）。2.2.3营销流程支撑

随着移动数据业务发展日益迅速，伴随着业务发展需要的市场营销活动开展的也日益频繁;本系统的营销支持部分对营销流程进行全程监控，在业务运营过程中，支持业务营销流程的各个环节，包括“营销活动立项→营销目标客户群定位及下载→宣传效果跟踪→营销

活动总结”等，使营销活动在营销人员的掌控之中，并可根据情况变化，适时调整营销策略。

3关键技术

数据业务深度运营平台的一个主要功能就是将海量的业务数据组织成信息，从信息中发现对企业运营决策有帮助的知识，因此，所用到的关键技术包括报表技术、即席查询、数据挖掘。报表技术只是对数据进行了简单的展现，即席查询方便业务人员将数据组织成信息，而数据挖掘技术则更进一步的从数据中发现了知识。由于前两项技术都较为成熟也相对简单，本文详细介绍了数据挖掘技术，及其在数据业务深度运营平台中的应用。3.1数据挖掘技术

数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有的信息和知识的过程。数据挖掘可以分为两大类：描述式数据挖掘和预测式数据挖掘。描述式数据挖掘以简洁明了的方式描述数据，并提供蕴涵于数据中的知识。预测式数据挖掘分析数据，建立一个或者一组模型，并试图预测新数据的行为。原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息源。这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、其它高级的数据库系统、平面文件（FlatFiles）和WWW上的数据。

数据挖掘实现的主要任务有客户分类分群、关联规则发现、时间序列分析预测等。数据挖掘的技术基础是人工智能，它利用了人工智能中一些己经成熟的算法和

图3异变监控及自动分析

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新业务推广

样例宣传

普通业务推广

全体用户集

针对响应了的用户

客户资料库结合资料库中客户属性

总结得出的

规则

总结响应用户满足的属性

对响应和未响应用户的调研

如果曾经开展过类似营销活动

咨询体系

实际营销前的预宣传

最终得到适合宣传的目标客户群

实际的营销

宣传

图4新业务推广流程

技术。例如人工神经网络、遗传算法（GeneticAlgorithms）、决策树（DecisionTrees）、邻近搜索方法（NearestNeighborMethod）、规则推理（RuleInduction）、模糊逻辑（FuzzyLogic）等。3.2数据挖掘在数据业务深度运营平台中的应用

深度运营平台主要利用数据挖掘技术支撑业务营销，通过对用户数据的挖掘，发现用户的消费模式、行为模式，并建立增量营销模型和业务推荐模型等，提高营销成功率，减少用户投诉。数据挖掘在深度运营平台中的应用可以分为3个方面。

（1）针对用户对电信服务的使用模式不同，对不同类型的用户采取不同的营销策略。例如通过聚类分析可以得到两类彩铃用户，一类用户在节日期间订购业务较多，业务使用频率较低:另一类用户业务订购时段分布均匀，业务使用频率较高。对后一类用户而言，因为其订购时间平均，说明是忠实用户，并且业务使用频率高，可以认为是活跃用户，可以作为新产品的重点营销目标。而前一类用户并不是彩铃业务的忠实使用者，对资费较为敏感，在营销宣传时应更多的强调资费优惠策略;

（2）预测用户服务：例如通过神经网络或粗糙集方-66-

法预测哪些用户会使用某种电信服务和使用时间长度，哪些用户会恶意欠费；

（3）为用户提供个性化的服务：电信企业的客户数量非常大，这种服务只能靠自动化的数据挖掘技术来实现。例如可以通过数据挖掘找到每个用户最喜欢的数据业务以及业务内容。

4总结

数据业务深度运营平台的实施，是中国移动深度运营战略思想在数据业务方面的具体贯彻。数据业务深度运营平台综合考虑了客户、渠道、产品、营销活动、知识库五方面的问题，使企业的精细化营销理念得以实施，提高了企业的营销效率和效果，并且对合作伙伴进行了合理的监管，营造了健康、有序的营销环境，使企业的营销收益和服务形象同时得到提升。数据挖掘技术的应用，是深度运营平台成功应用的关键，在对业务平台数据整合的基础上，挖掘出对营销、服务具有指导意义的知识，使业务数据真正成为中国移动发展的核心竞争力。

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IT系统多省集中容灾

欧阳霞

（中国移动通信集团设计院有限公司北京100080）

摘

要

企业内各种IT系统和信息数据越来越多，数据的丢失和业务的中断对企业造成的损失越来越大，在容灾系统日益受到重视的情况下，对IT系统进行多省集中容灾系统建设成为一种可能的方式，但也存在较多的风险。本文对集中容灾的意义和风险进行了初步的探讨。

关键词

容灾

集中

IT

1集中容灾建设的可能性

目前，中国移动企业中IT系统大多是分省建设，如BOSS，MIS系统、OA系统等，通常对于这些IT系统的容灾系统的建设可采用两种方式，各省独自分散建设和多省区域集中建设。而同一种功能的系统也有着诸多的不同，就拿BOSS来说，不同的省有着集成商不同、业务种类不同、业务处理流程不同、软件内部表结构不同、使用的软/硬件设备品牌不同等差异，而如此众多的个性化差异的特点导致各省独立建设BOSS容灾系统显得更为可行。

中国移动已经建设BOSS容灾系统的省份也全部都是采用各省独立建设的方式。但这并不意味着如此众多不同之处的IT系统就不能采用集中的方式建设容灾系统，如中国移动MIS系统容灾就是采用全国集中建设一套容灾系统的方式。

建设集中容灾系统有它的必备条件:就是首先系统的业务需求应具有统一性、一致性，遵循统一的需求、统一的标准。多省的BOSS或者是多省的OA系统是有可能采用集中容灾的方式。而即使是同省的BOSS、OA两种应用，由于根本就是实现不同的功能则无法实现由一个系统完成两个系统的容灾。其次不同省的同一IT

ArchitectureofTelecomEnterprisesDataServicesMarketingSupport

SystemandResearchofKeyTechnologies

LouLanyue

(ChinaMobileGroupZhejiangCo.,Ltd.,Hanzhou310017)

Abstract

Againstthefiercecompetitioninthetelecommarket,weproposethearchitectureoftelecomenterprisedataservicesmarketingsupportsystemwiththeideaoffinedmarketingandit'sconstructionplanning.Weresearchthekeytechnologiesrelatedwiththesystemcarefully.Thedataservicesmarketingsupportsystemmakestheideaoffinedmarketingtobepractical.

Keywords

dataservice,finedmarketing,datamining

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