电信行业数据仓库应用情况分析及展望_电信数据仓库应用案例
电信行业数据仓库应用情况分析及展望由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“电信数据仓库应用案例”。
从2001年开始，国内的电信行业开始着手进行数据仓库系统的建设和应用工作。经过五年多时间，大部分运营商不仅已经完成了数据仓库的建设工作，而且已经开始出现很有价值的业务应用，为企业内部管理和外部市场竞争活动提供了有力的支撑。
电信行业数据仓库建设情况概述
从上世纪90年代开始，随着电信行业垄断格局被打破，电信行业的市场竞争越来越激烈，在2000年左右，电信企业间的竞争已经不满足于单纯的价格战手段，迫切需要提升竞争的手段和方法，提高企业的市场竞争力。
国际上的电信运营商在经历了传统的价格战之后，为了提升企业的竞争力，充分使用了各种信息化手段，其中，数据仓库技术是主要的手段。据统计，国际上资产排名前十名的电信运营商，均建设了数据仓库系统。
以中国移动为典型代表，从2001年开始进行了数据仓库的设计和准备工作，在建设数据仓库的同时，也在逐步构筑完整的数据仓库业务应用内容。2002年完成了系统的详细的设计过程，2003年中国移动完成了数据仓库系统的建设工作，2004年建立并完善了初步的应用体系，2005年开始进行专项的数据质量整改工作。中国联通也从2003年开始陆续启动了数据仓库系统项目的设计、建设和应用等工作。
与国外电信运营商相比，国内电信行业数据仓库项目有如下的特点：
1．数据量更加庞大
中国移动已经发展成为世界最大的无线运营商，拥有近3亿的客户，话务量大，数据量也十分庞大。目前中国移动的数据仓库设备容量已经超过上千个TB，而在国外的电信运营商，最大的仅300TB。庞大的数据量对数据仓库的处理能力等多个方面构成了挑战，对系统的性能提出了更高的要求。
2．业务管理不规范，导致数据仓库较复杂
由于国内电信企业的业务管理仍不规范，导致各省公司之间的产品差别很大，业务模式也有很大区别，这使数据仓库的设计十分复杂，同时对数据的梳理工作也变得十分艰巨。
3．业务应用水平仍有差距
从总体而言，国内的数据仓库在应用水平方面，较国外的先进水平仍有差距。国外在数理统计等多个方面积累了很长时间的经验，数据分析人员水平也比较高，而国内仍靠技术人员进行分析为主，对业务知识仍比较欠缺。
综上所述，国内部分电信企业已经完成了大型数据仓库的建设工作，而逐步转向为丰富业务应用的过程，只有通过深入的业务应用工作，才能保障数据仓库系统发挥效果，并真正提升企业的精细化管理、精细化营销能力。
电信行业的数据仓库应用特点
数据仓库的应用是满足对数据进行整理和分析的需求，与其它的IT系统相比有如下的一些区别。
1．业务应用范围比较零散，内容丰富
数据仓库的业务应用，不仅会涉及到企业外部的市场营销，也会涉及企业内部的各项管理工作，因此范围十分广泛。同时，内容也十分丰富，可以细到对某类客户的详细分析，也可以包括对电信企业宏观发展的决策等。
2．针对数据的分析为主，业务水平要求较高
数据仓库业务应用以对数据的分析为主，而这种分析的过程要求分析人员能够具备较丰富的业务知识，才能得出理想的分析结果。即使是同样的数据，技术人员和业务人员也可能会得出不同的结论。
3．业务应用是建立在保证数据质量的前提下
数据仓库的数据质量涉及到多个方面，在系统建设之初，主要是围绕系统本身的问题。经过一段稳定时间之后，问题常常集中在统计口径方面，需要对业务系统的很多业务规则进行梳理。应该说，很多的数据质量问题都是由上游系统产生的，但通过数据仓库系统暴露出来了。如果数据质量无法保障，分析的结果也会无法保证准确性，因此数据质量对数据仓库的业务应用是基础。
数据仓库业务应用的分类方法
数据仓库的业务应用，从不同的角度有不同的划分方法。
1．从技术角度划分的应用分类
从技术角度，对有关的业务应用内容可以分为：
（1）KPI应用
主要是反映外部市场和内部管理的主要关键指标，如总收入和客户数等内容。这些关键指标能够直观地反映出企业运营管理的基本情况。
（2）报表应用
这是目前应用最多的形式，目前国内大部分的数据仓库业务需求，都是通过报表的形式提出来。业务人员使用报表比较熟悉，也比较方便。由于对使用人员的技术素质要求不高，报表在几年内仍将是主要的业务应用形式。
（3）OLAP应用
OLAP分析方法是对报表分析能力的一次提升，跳出了传统报表的二维信息的局限性，能够灵活地提供多维度、多角度的分析方法，并能灵活地进行上钻、下钻等操作。OLAP能够更加丰富地展现数据仓库中的相关数据，提高了分析的过程，丰富了分析的视野，但对操作人员的技术水平要求也越来越高。
（4）数据挖掘应用
数据挖掘是在大量数据的基础上，通过数学的方法，发现有价值信息的过程。数据挖掘能够提升人类对数据的分析能力和深度，但对操作人员的技术和业务方面的素质要求也十分高，国内目前仍处于起步阶段。
2．从业务角度划分的应用类型
从业务角度，目前数据仓库业务应用可以分为两类。
一种是通用性的应用，即在进行业务分析过程中基本都会使用到的分析内容。例如，围绕客户、市场等方面，提供一些客户基本信息、基本行为的一些共性分析，供所有使用者进行分析。
另一种是比较专项的应用，即针对特定的部门或者特定的角色提供的个性化的业务应用内容。例如，主要是面向不同的业务领域，针对不同的业务部门，提供有关的分析内容。
3．数据仓库自身的业务应用
在数据仓库的业务应用内容中，也会包括对数据仓库自身进行管理的一些业务应用内容。这些内容会围绕数据质量管理等方面，如接口数据的变动干扰分析，指标的血缘分析等内容。这些应用的目的是为了提升数据仓库自身的准确性等方面的功能，提升自身的相关管理水平。
电信行业数据仓库具体应用举例
数据仓库项目包括了两个层面的价值。
首先，在建设数据仓库的过程中，对现有的数据资源进行了一次完整的梳理，对相关的业务系统的数据质量进行了同步的检查和监督。这是对企业内部IT系统进行梳理的过程，要解决很多业务方面的问题。该过程十分庞杂，但也为企业内部的业务系统进行了一次完整的整理过程，为企业的IT应用发展奠定了扎实的数据质量基础，这方面的工作对企业的长久发展意义十分巨大。
其次，是建立在数据仓库基础上的各种业务应用，这些应用过程是从数据中，发现有价值信息的过程，也为企业的各个环节的管理，提供了数据分析的依据。这种数据分析的过程，结合企业相关的管理手段的提升，会转化为巨大的生产力，提升企业的精细化管理和精细化营销的能力。
下面，以客户离网分析为主，提供有关的具体分析例子。
客户离网是生产经营面临的一个基本问题，也是影响经营状况的一个重要因素，一方面会造成收入的下降，市场占有率下降，营销成本增加、收入降低的问题；另一方面，恶意离网会造成客户欠费，带来不必要的经济损失。离网分析的目的就是要通过特定算法，分析出哪些客户具有较大的离网概率，从而对这些客户进行有目的的挽留工作，尽量减少客户流失带来的损失。通过离网模型可以提高对高价值客户挽留成功率，降低客户离网率，降低挽留服务的成本，做到有的放矢，减少由于客户离网带来的收入损失。
在这种情况下，如何挽留住客户成为一个非常重要的问题，而挽留的前提一方面要有好的市场经营策略，另一方面要能够预测那些客户有离网动向，有目的的、有针对性的进行挽留。
1．分析方法描述
分析方法主要采用：聚类、因子分析、决策树。
2．实现方案
（1）建立离网预测的分析模型，配合离网分析的客户信息库，建立离网分析模型基础挖掘数据；
（2）根据数据仓库中现有信息和历史数据，对客户进行各种信息进行归纳、分类，将客户进行分群；
（3）根据客户分群的结果，采用不同的算法对不同群体的离网客户的信息进行分析，探索离网规律；
（4）根据离网规律对当前客户的离网倾向进行预测，分析客户离网倾向，同时根据客户的离网倾向程度进行打分；
（5）根据离网倾向从高到低给出客户清单信息。
3．应用方案
（1）离网原因分析，采用聚类的方法来分析客户的消费行为，即根据客户的通话等消费情况、离网特征信息将客户分成多个群，同一群客户的消费行为具有较高的相似度，而不同群的客户间消费行为差异较大。分析每群客户的离网原因，有针对性地提出挽留建议。
（2）依据客户属性分组，制定相应的营销政策与客户进行沟通，在沟通的过程中，确认客户是否具有流失倾向，以及有流失倾向的客户真正流失原因。
（3）挽留任务分解，根据提取具有离网倾向的客户按归属客户经理进行分配，对没有归属客户经理，安排电话经理进行外呼，根据相应的挽留策略实施离网挽留。
（4）客户经理根据外呼挽留实际情况进行反馈。
5．应用效果
某省电信运营商的离网模型效果如下：
目前离网分析的命中率为30％左右，查全率为70％，其中离网率为2.1％，预测结果中的命中率为31％，LIFT提高了14.8倍。通过LIFT指标可以看到，离网模型帮助缩小了挽留客户群，减少了挽留工作量和降低了挽留成本。
命中率：被准确预测为离网（预测离网并且真正离网）的客户占客户总数的百分比。查全率：被准确预测为离网的客户占实际离网客户总数的百分比。
Lift＝客户的命中率/不使用模型时的离网率。
电信行业数据仓库应用发展展望
随着数据仓库系统功能的不断丰富，涵盖的数据源范围也会越来越多，数据仓库将发展成为企业的信息中心，是企业内部、外部数据的汇集之地。最终，数据仓库将发展成为企业内部的神经中枢系统，是企业进行各项活动的判断依据，成为企业管理的核心。
在针对企业各方面的管理内容之外，也可以发展成为电信企业的重要赢利手段。随着竞争的激活，价格会越来越低，电信企业传统的提供通信通道方面的价值会越来越低，利润也会越来越低，电信企业必然面临转型问题。
如果建立了比较全面的数据仓库系统，电信企业可以获取用户在各个方面的数据信息，围绕这些信息，可以发展成为“客户需求”的管理门户，及时发现客户的需求，然后根据客户的需求，联系零售等领域的供货商，为客户提供满意、低廉的产品服务。
例如，电信运营商发现客户A经常购买婴幼儿产品，并且消费能力很强，就可以联系婴幼儿的相关厂商，向该客户A进行主动的婴幼儿产品营销活动。而客户B经常出入各种高级的餐馆，对川菜比较感兴趣，就可以连续新开张的高档川菜餐馆，向客户B进行主动营销。在这种模式中，电信运营商可以发展成为客户与外界需求的主要信息渠道，然后结合物流、资金流方法，为用户提供丰富的、低廉的产品，发展成为信息的沃尔玛超市，为客户提供网上产品营销等多种服务。这种情况下，电信运营上就可以发展成为信息运营商，通过信息运营，开辟赢利的新的模式和更多的利润。
第一节会展业的基本组成和作用20世纪90年代以来，伴随着经济全球化的浪潮，世界经济快速发展，各国之间的技术、贸易、文化、经济等往来日益频繁，为全球会展业的发展提供了巨大的机......
华为展望电信行业下一个十年层见迭出的技术变革和信息化浪潮，驱动着电信行业保持了二十年的高速增长。然而，一个电信渗透率饱和的时代即将来临，电信业将面临一个全新的产业环境......
行业分析和展望一、行业分析（一）、基本情况中国超市发展空间广阔。1995年起超市在中国快速兴起，以便利、低价、放心等特点成为商品现代流通渠道。目前中国日杂流通中超市渠道占......
电信行业CRM应用现状分析2007-8-10 作者：杨昕 编辑：问天 点击进入论坛在电信行业中，CRM的重要性毋庸置疑。随着运营商的经营模式开始转向以客户为中心，运营商们将更多的目光投向......
2014年房地产行业总结分析及2015年展望（市场篇）2014柳暗花明，2015稳定前行2014年的中国楼市，可谓是一场前抑后扬的大戏，二季度以来各地方政府虽陆续出台救市政策：公积金贷款政策调......
