數據倉庫在移動(dòng)通信企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析系統中的應用

4 經(jīng)營(yíng)分析系統中數據處理的實(shí)現

一般來(lái)說(shuō)，在企業(yè)構建分析型系統之前，都會(huì )已經(jīng)存在若干的業(yè)務(wù)系統。來(lái)自這些系統的數據代表了企業(yè)目前的業(yè)務(wù)狀況。這些數據一般是高粒度的，即達到非常細節的程度(例如移動(dòng)通信行業(yè)里面的詳細通話(huà)記錄等)。來(lái)自移動(dòng)業(yè)務(wù)系統的實(shí)時(shí)數據是企業(yè)數據倉庫的最重要的數據來(lái)源，但是，在這些數據進(jìn)入數據倉庫之前，必須經(jīng)過(guò)抽取、轉換、加載等多個(gè)工序的處理。

典型的數據抽取接口包括數據庫接口和文件接口，對于不同的數據平臺、不同源數據形式、不同性能要求和業(yè)務(wù)量的源數據以及不同數據量的源數據，采取不同的數據抽取接口。數據轉換是指從業(yè)務(wù)系統中抽取的源數據根據數據倉庫系統模型的要求，進(jìn)行數據的轉換、清洗、合并、拆分、匯總等處理，保證來(lái)自不同系統、不同格式的數據的一致性和完整性。數據加載就是將從數據源系統中抽取轉換后的數據加載到數據倉庫系統中。數據加載策略要考慮加載周期以及數據追加策略方面的問(wèn)題。

對于數據的抽取與轉換過(guò)程中發(fā)現的錯誤數據，在加載到數據倉庫的同時(shí)，打上錯誤數據的標簽，并結邏輯上集中存放。

目前，移動(dòng)通信行業(yè)已經(jīng)建立起自己的BOSS(Business Operation Support System)系統，對自身的計費系統和客戶(hù)服務(wù)系統等專(zhuān)業(yè)業(yè)務(wù)系統數據進(jìn)行了整合。這就是經(jīng)營(yíng)分析主要的數據源。

經(jīng)營(yíng)分析數據處理的意義在于通過(guò)處理，一方面提高數據的質(zhì)量；另一方面，使數據從適應業(yè)務(wù)系統(OLTP)的數據模式轉換為適應分析系統的數據模式。

5 經(jīng)營(yíng)分析系統中數據分析的實(shí)現

數據分析技術(shù)是建立在一定的數據基礎上的，進(jìn)行分析的方法通常包括：OLAP分析、數據挖掘、統計分析、聯(lián)機挖掘(OLAM)等。需要說(shuō)明的是，數據分析技術(shù)不一定要建立在數據倉庫基礎上，但有了數據倉庫，數據分析的效率和能力將大大提高。

移動(dòng)通信企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析系統分析部分的邏輯結構主要分三部分：服務(wù)器，其中包括網(wǎng)絡(luò )應用服務(wù)器與查詢(xún)服務(wù)器兩個(gè)模塊；以Client／Server方式的客戶(hù)端；以Web方式的客戶(hù)端。

網(wǎng)絡(luò )應用服務(wù)器可以讓客戶(hù)在網(wǎng)上查詢(xún)、集中管理客戶(hù)、報表的安全性和可適應得報表。查詢(xún)服務(wù)器按照預定時(shí)間自動(dòng)進(jìn)行查詢(xún)處理并通過(guò)E-mail、網(wǎng)絡(luò )、打印機和Web分發(fā)報表。

移動(dòng)通信企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析系統的主界面顯示的是近一季度全公司各種業(yè)務(wù)的業(yè)績(jì)水平。具體的分析主題可以通過(guò)主界面進(jìn)行一些功能模塊選擇，主要分為長(cháng)話(huà)流向分析，時(shí)段分析，消費水平分析3個(gè)功能模塊。

通過(guò)對各種角度的需求分析，總結分析內容的一般細化方法。主題的劃分實(shí)際上與分析內容的范圍直接相關(guān)，主題劃分清楚后，下一步就是細化分析以及根據分析內容的性質(zhì)確定它在數據倉庫中的位置。通常維元素對應分析角度，而度量對應分析關(guān)心的具體指標，在數據倉庫中體現在話(huà)費數額，通話(huà)張數，通話(huà)時(shí)長(cháng)等方面。一個(gè)指標究竟是作為維元素、度量還是維屬性，取決于具體的業(yè)務(wù)需求，但從實(shí)際操作中可以總結出如下的概念性經(jīng)驗：作為維元素或維屬性的通常是離散型的數據，只允許有限的取值；作為度量的是連續型數據，取值無(wú)限。如果一定要用連續型數據作為維元素，則必須對其按取值進(jìn)行分段，以分段值作為實(shí)際的維元素，就像為了取消費水平為維元素，就對客戶(hù)群的消費水平進(jìn)行分段。判斷分析指標是作為維元素還是維屬性時(shí)，則需綜合考慮這個(gè)指標占用的存儲空間與相關(guān)查詢(xún)的使用頻度。需要強調的是，在細化分析內容的過(guò)程中，務(wù)必解決指標的歧義問(wèn)題。在不同報表中以及在業(yè)務(wù)訪(fǎng)談中同一名稱(chēng)的指標，是不是在同樣條件限定下，通過(guò)同樣方法提取或計算得到的，它們之間的相互關(guān)系是什么，這些問(wèn)題都必須從熟悉業(yè)務(wù)的分析人員那里得到準確、清晰的答案，否則將影響到模型設計、數據提取、數據展現等多個(gè)方面。

6 結語(yǔ)

本文分析和探討了在移動(dòng)通信企業(yè)中建立基于數據倉庫的經(jīng)營(yíng)分析系統的若干問(wèn)題，并進(jìn)行了相關(guān)的設計。但討論尚不全面，需要在工作中繼續研究。

移動(dòng)通信企業(yè)日益增多的信息數據無(wú)疑是一個(gè)巨大的聚寶盆，通過(guò)對數據的不斷分析研究，挖掘出更深層次的內容找出更多有價(jià)值的規律，需要企業(yè)各層面的人員共同協(xié)作、長(cháng)期參與，而這給移動(dòng)通信企業(yè)帶來(lái)的效益也將是源源不斷的。