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数据仓库技术在中国电信的应用前景
四川绵阳电信分公司
胡雪梅
近些年，电信市场内的竞争日剧，电信运营企业有电信、联通、移动、网通、吉通、铁通等。在各个业务领域内已初步形成多元化的竞争局面，同时，随着中国加入WTO，国外的电信公司也会进入中国市场，在这样的形势下，作为行业老大的中国电信，正确及时的决策将是企业生存与发展最重要的环节，而要作好决策工作，就要更好地利用网络技术，利用最近几年才快速发展起来的数据仓库技术以及基于此技术的商业智能，深层次、多角度地挖掘，分析当前和历史的生产业务数据，客户信息，竞争对手的信息等相关环境的多种数据，发现其内在的规律，从而得到宝贵的决策支持信息，才能快速、准确地分析商业问题，并且对企业未来的生产计划和长远规划提供理论指导。唯有这样，中国电信才能在激烈的竞争中，高瞻远瞩，永不出局。
一、数据仓库的概念
1998年才发展起来的数据仓库（Data Warehouse）技术对许多人来说也许还很陌生，而它在国外已是如火如荼了，数据仓库之父W．H．inmon将其定义为“数据仓库是支持管理决策过程的，面向主题的，集成的，随时间而变的，持久的数据集合。”
数据仓库与传统的数据库系统相比有着本质的区别，数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理，完成相关业务。而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，它不是花钱就可购买到的成品，而是企业一个日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源是多种数据源，库中数据无须修改删除，主要是大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。
二、电信行业内应用
数据仓库技术意义非凡
由于电信业内早有大量成熟的数据库应用系统，象“电信业务计算机综合管理系统”，“本地网管系统”，“财务管理系统”，“计费账务系统”、“112障碍管理系统”、“收费销账系统”等，通过这些系统产生了大量的业务处理数据。而许多的历史数据都被存储在磁带、光盘中，或是分布在不同的硬件、数据库内，要查询一次历史数据时，费力费时，更不用说把不同业务部门的数据来关联比较分析了，同时也会遇到象数据类型不匹配，数据定义不同，数据不一致数据冗余等问题。
如果我们针对电信业的特点和发展需求，对这些数据进行结构上的重组，按更有利于决策分析的角度去设计，就会使我们企业的宝贵资源--数据，实现真正的信息价值。根据行家们的预测，可以有几个方面分析。
1．固定电话话费行为分析
举个例子，固定电话的热装冷用一直是令各电信公司头疼的事，如果能对用户历年来大量的长话、网话和信息台的详细清单数据和用户的档案资料等相关数据进行关联分析，通过对用户的分类，从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对用户的话费行为进行分析和预测，一定会为企业的相关解决措施提供依据和帮助。
对话费行为的分析还可以是通过对通话起止时间及通话时长分析可得到各类用户的通话时段分布情况及日消费高峰、月消费高峰；长话的消费时间、消费次数，及什么地方的用户消费能力较高，什么地方的用户消费能力偏低；以及话费流失的分析。
2．优惠策略预测仿真
优惠促销固然可以开拓市场，但如果优惠策略不恰当，结果可能适得其反。利用数据仓库技术实现优惠策略在模型上的仿真，根据优惠策略进行模拟计费和模拟出帐，其仿真结果将提示所制定的优惠策略是否合适，并可按情况进行调整、优化，使优惠策略获得最大的成功。
3．欠费和动态防欺诈行为分析
欠费问题一直是电信面临的一个严重问题 。催费、停机、拆机这样的举措是层出不穷，但对于恶意欠费的用户并不能制止，相反却会使一些偶尔欠费的用户怨声载道。
欠费和动态防欺诈行为分析就是在总结各种骗费、欠费行为的内在规律后，在数据仓库的基础上建立一套欺骗行为和欠费行为规则库，当用户的话费行为与该库中规则吻合或相似就发出告警，同时该系统还可以在此规则库的基础上分析各种欺骗和欠费行为，从而演绎出可能的欺骗和欠费行为，加以论证后自动加入规则库。另外欠费和动态防欺诈行为分析不仅仅是被动式的预防分析，它可以主动地进行统计分析。欠费和动态防欺诈行为分析能及时预警各种骗费、欠费，使企业损失尽量减少。同时通过用户的缴费销账情况、社会类别、占用资源等，分析用户的信誉度，对不同信誉度用户给予不同的服务及优惠。
4．客户关系管理（CRM）分析
在电信行业内，赢得一个新客户比保留一个老客户所付出的代价要高得多，因此，提高服务质量，赢得客户的忠诚对企业生存发展意义重大。但是电信的客户群体非常庞大，而且客户对服务的要求也越来越高，作好服务工作不再是漂亮的营业员会微笑就可以完成的事了，必需要利用先进的数据仓库技术，对用户进行客户关系管理分析，也就是CRM（Customer
Relation Manage）。具体内容包括：利用用户资料和一切可能有助于进行客户分析管理的资料进行客户概况分析，客户忠诚度分析，客户利润分析
，客户性能分析，客户未来分析，客户产品分析，客户促销分析；通过对这些数据的分析，提供既能留住老客户又能吸引新客户的决策信息。
5．经营成本与收入分析
作为一个在市场经济中运作的企业，无疑以获得最大的经济效益为企业运作的核心目标之一，当然还应兼顾社会效益、客户服务等方面。经营成本与收入分析就是对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入（通信业务收入、其他收益）与各种费用（业务成本、管理费用、税收、其他支出）之间的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施和办法，从而降低成本、减少开支、提高收入。
6．网络管理和网络优化分析
中国电信目前大都建成了省网管中心和各地的网管集中操作维护中心，对网络进行管理，它们包含的数据是调整、优化固定网络结构，提高全网通话质量的根本依据。网络管理和网络优化分析就是在对目前网络管理中大量的数据进行分析，聚类。从而为提高全网质量，优化网络结构，进行网络规划提供可靠的保证。网络管理和优化分析将在以下三个方面对现行系统进行扩展：扩大并细化数据源；增加数据量；丰富统计分析类型。
7．动态报表
由于业务和管理的需求不断变化，许多需求在系统设计之初不曾想到，报表输出已成为一个日益突出的矛盾，报表形成困难和制表人员工作量极大增加是目前亟待解决的问题。动态报表就是利用数据仓库技术中元数据的思想，将报表元素分解成基本构件，实现对数据按用户轴、时间轴、地域轴、通话类型轴等，对用户的呼叫量，消费量等进行分析统计，形成各种各样的报表即动态报表。
三、如何建立数据仓库
数据仓库的建立包括多方面内容，可分为：
1．数据的生成
（1）充分了解决策需求；
（2）按数据仓库方法设计数据仓库结构；
（3）业务系统数据向数据仓库结构中进行移动（复制、抽取、清洗…）；
（4）数据仓库数据向小规模数据集市的数据复制和分布。
2．对不同层次的管理者数据以不同的风格展现
（1）面向高层决策者的主管信息系统（DSS）；
（2）面向决策分析者的联机分析系统（OLAP）；
（3）为各层决策者服务的即席查询系统（Ad Hoc）；
（4）为报表服务的灵活报表系统（Reporting）。
数据展现采用多种灵活的方式，比如客户／服务器模式或浏览器模式。
四、国外电信公司和其它领域实例应用
目前，世界上已有多个国家的电信公司正在利用数据仓库技术提升利润空间。
比利时国家电信经纪人使用数据仓库建立的顾客信息系统，其中数据仓库拥有超过1万亿字节的数据，包括四个多月的电话通信记录。通过欺骗检测功能，能够很快发现反常电话以及欺骗性的打电话方式，并能在造成重大经济损失之前终止这种欺骗行为。
此外，英国电信公司采用数据仓库应用系统保证了关键性业务的处理。
NCR联合太平洋铁路公司，将几百个数据库合并转换成数据仓库应用系统，能准确识别豁免税购买，一年能节省100万美元营业税。通过在部分铁轨上提速，每月节省30万美元。应用系统在可支付帐目、设备维护、市场营销以及汽车和火车头调动等方面提高了操作效率，改进了服务质量。
目前，华尔街62％的银行、保险、证券等机构采用数据仓库技术进行风险管理，其中包括著名的摩根·斯坦利、花旗银行、加拿大蒙特利尔银行、加皇银行等。数据仓库服务器SybaseIQ、复制服务器ReplicationServer，以及其他相关软件，帮助金融机构进行风险的评估、预测以及防范等工作，从而使风险控制到最小。
五、结束语
随着各种计算机技术，如数据模型，网络技术和应用开发技术的不断进步，数据仓库技术本身也将不断发展，IDC在1997年的一次对90年代前期进行的62家各种规模的采用了数据仓库的公司的调查结果表明，进行数据仓库项目开发的公司平均2～3年时间内ROI（投资回报率）超过400％，由于现代社会商业模式变革的进一步普及和深入，数据仓库这种数字化定制经济模式很可能成为下一世纪企业生产的组织原则，就像成批生产是本世纪的组织原则一样。在未来大规模定制经济环境下，数据仓库将成为企业获得竞争优势的关键武器。
目前，应用数据仓库技术，改善企业决策支持模式，并取得最大的投资回报，已经成为大多数成功企业的共识，作为当今发展最快，吸收新技术最快的电信企业，原始数据正在快速地积累和膨胀，如何保存并利用好这些珍贵的资源，将其中蕴藏的信息转化为生产力，将成为业内人士所关注的又一个技术热点。
