互动化营业厅信息集成需求分析与数据建模
运营商行业常见算法和模型应用
运营商作为少有的天然大数据企业之一,拥有海量的、多维的用户数据,也是较早运用数据指导运营的企业,建立了较为完善的业务指标体系和系统平台,包括经分系统、数据业务平台、集团业务平台等,当然,也部署了大量的数据模型。
随着精细化运营、精准营销的发展,运营商越来越关注模型的构建,希望通过模型精确识别客户、匹配营销策略、个性化推荐容等,实现基于数据的决策。
1、运营商常用模型分类从在运营商从事咨询的经验来说,运营商常用的数据模型可以分为五类:预测模型、分类模型、关联模型、交往圈模型及业务规则模型。
1.1、预测模型预测模型主要用于指标的预测、趋势的预测,如新增客户、流量等的预测,主要使用线性回归、ARIMA、时间序列等算法,预测数值是为了对往后的趋势进行准确把握,及时调整市场和产品策略,当然也能更好的完成KPI指标。
指标预测模型:1)新增用户占比预测;2)流量增长预测。
1.2、分类模型分类模型主要用于客户细分和目标客户识别,如用户是否离网、用户是否有购买手机的倾向等,主要使用聚类、决策树、RFM、逻辑回归、决策树和神经网络等算法,分类模型是使用得最为广泛的模型,是实现精准营销的基础。
潜在商机客户识别模型:1)潜在4G终端客户识别模型,通过客户消费、通信及终端信息等,识别高换机概率客户;2)潜在宽带客户识别模型,通过客户消费、通信及终端信息等,识别高装宽带概率客户;3)潜在某项业务目标客户识别模型(如和视频、和阅读等),通过客户消费、通信、终端(功能机客户显然不可能安装自有互联网业务APP)及容偏好等,识别潜在自有互联网业务客户;4)潜在集团信息化产品客户识别模型,包括专线、MAS、ADC、IDC、IMS 等;潜在预警客户识别模型:1)离网客户预警模型,分析客户通信、消费及预警行为(呼转异网、异网通话占比及拨打竞争对手客户次数等),预测高离网概率客户;2)欠费预警模型;3)中高端客户流失预警模型;4)拍照存量客户流失预警模型。
2024年智慧展览馆市场需求分析
2024年智慧展览馆市场需求分析1. 引言智慧展览馆是指通过引入先进的信息技术和智能设备,将展览馆的展览和展示内容以数字化、互动化的方式呈现,并提供个性化、定制化的参观体验。
随着科技的不断发展和人们对文化艺术的需求增加,智慧展览馆在市场上的需求也日益增长。
本文将对智慧展览馆市场需求进行分析,包括市场规模、用户需求和发展趋势等方面。
2. 市场规模分析智慧展览馆市场的规模主要由展览馆的数量和参观人数决定。
根据相关调研数据显示,全球智慧展览馆市场规模逐年增长,预计2025年将达到xx亿美元。
其中,亚太地区是智慧展览馆市场的发展重点,占据全球市场份额的xx%。
在国内市场方面,智慧展览馆的兴起与文化旅游的发展密切相关,预计未来几年国内市场规模将迅速增长。
3. 用户需求分析智慧展览馆的用户需求主要分为以下几个方面: ### 3.1 个性化参观体验用户希望在参观展览馆时能够根据自己的兴趣和需求,获得个性化的参观体验。
智慧展览馆通过智能导览系统、虚拟现实技术等手段,能够为用户提供定制化的参观导览、互动体验和深度学习等功能,满足用户对不同主题和展品的个性化需求。
3.2 互动参与和分享传统的展览馆多为静态陈列,用户缺乏参与感和互动体验。
而智慧展览馆通过引入互动装置、云计算等技术,使用户能够参与到展览中,与展品互动、参与互动游戏、拍照并分享至社交媒体等,提升用户的参与度和分享度。
3.3 多媒体展示与体验智慧展览馆利用多媒体技术,将展品以多种形式和媒介呈现给用户,丰富了展览内容的表达方式,提高了展览的吸引力和观赏性。
用户能够通过多媒体设备观看视频、听取解说、感受震撼的音效效果等,获得更加全面、立体的参观体验。
3.4 教育与学习功能智慧展览馆在满足用户娱乐需求的同时,也能够通过数字化、互动化的手段提供丰富的教育和学习资源。
用户可以通过智能导览系统了解展品背后的历史背景、文化知识、艺术技巧等,并通过互动学习游戏等方式提升自己的知识水平。
EDAS介绍
EDAS应用生命周期小结
服务化
高性能分布是服务框架 ü 服务鉴权 服务市场 ü 私有服务市场
ü 公有服务市场
应用生命周期
应用生命周期 ü 大规模集群应用管理
ü 应用Beta,分批发布 ü 弹性伸缩 ü 流量引导与灰度发布
内置多种运维与管控工具,帮助用户实现服务治 理、应用诊断
高性能、去中心化的服务化框架
传统”中心化”系统架构
服务调用者
… … 服务调用者
企业服务总线
服务提供者 ·∙
… … 服务提供者
阿里”去中心化”系统架构
服务调用者 服务提供者
192.168.1.3
谢谢,我会根据相应规则选择一台机器发起调 用的。
HSF
APP Server
HSF
APP Server
HSF
APP Server
服务消费者
HSF服务提供者定义
服务端无无需改变现有的代码,仅需在spring.xml中加入入服务的定义
… … 服务提供者
服务调用者 … …
服务调用者
服务提供者
日日均调用用千亿次 峰值25亿次/分
服务化框架的调用原理
ConfigServer
Ip地址为192.168.1.2的机器提供了A服务
Ip地址为192.168.1.3的机器提供了A服务
• Dubbo应用用可以快速迁移过来、将来会适配!
• 可定制的路由特性!
• 基于服务组保证服务调用的安全性 Ø 发布、订阅和调用服务时必须使用合法的安全令牌
客户关系管理系统中的用户画像建模与分析
客户关系管理系统中的用户画像建模与分析1. 引言在当今数字化时代,客户关系管理系统 (CRM) 已经成为企业不可或缺的工具。
通过CRM系统,企业能够更好地了解和管理其客户,并将这些信息转化为商业价值。
而用户画像作为CRM系统的核心组成部分,对于企业有效进行市场定位、精准推销以及个性化服务提供具有重要的作用。
2. 用户画像的定义用户画像是指通过对用户的行为、兴趣、需求等信息进行综合分析和建模,以得到用户的精准描述。
通过细致的用户画像,企业能够准确预测用户行为、优化产品设计以及提供个性化的营销和服务策略。
用户画像构建的关键包括用户基本信息、消费行为、互动偏好以及社交网络等方面。
3. 用户画像建模用户画像建模过程主要包括数据收集、数据清洗、特征提取和模型训练等步骤。
(1) 数据收集在CRM系统中,用户信息通常包括基本信息、交易记录、历史行为、客户反馈等。
企业需要搭建合理的数据收集机制,确保数据来源准确可靠,并确保合规性与隐私保护。
(2) 数据清洗数据清洗是数据处理流程中至关重要的一环。
通过清洗数据,删除重复、缺失或不一致的数据,并进行数据整合,以确保所得到的用户画像能够准确表达用户的特征。
(3) 特征提取特征提取是构建用户画像的重要环节。
企业需要根据自身业务需求和分析目标,从用户数据中提取出具有辨识度和预测能力的特征。
这些特征包括但不限于年龄、性别、地理位置、消费频率、偏好产品类别等。
(4) 模型训练通过选择适当的机器学习或深度学习算法,对提取的特征进行模型训练。
训练得到的模型将可以对新的用户数据进行预测和分类,从而为企业提供更准确的用户画像分析结果。
4. 用户画像分析用户画像分析主要通过对用户画像的数值化和可视化处理,从而实现对用户特征和行为的分析理解。
(1) 用户分类将用户按照相似的特征或行为进行分类,可以帮助企业更好地识别其核心客户群体,并制定针对不同分类的营销策略。
例如,将用户按照年龄划分,可以制定不同年龄层次的产品推广方案。
智慧政务大厅系统应用建设方案
将系统划分为表示层、业务逻辑层和数据访问层 ,实现高内聚、低耦合的设计目标。
模块化
将功能划分为不同的模块,便于开发和维护。
可扩展性
预留扩展接口,便于未来功能的升级和扩展。
关键技术选型及原因
前后端分离
01
采用前后端分离技术,前端负责页面展示和用户交互,后端负
责业务逻辑处理和数据存储,提高系统性能和用户体验。
推广渠道和方式选择
政府官网
在政府官方网站上发布系统介绍、操 作指南和宣传资料,提供在线咨询和 下载服务。
社交媒体
利用微信、微博等社交媒体平台,发 布系统推广信息和互动话题,吸引公 众关注和参与。
推广渠道和方式选择
• 网络广告:在主流新闻网站、行业门户网站上投放系统宣 传广告,提高系统知名度和曝光率。
数据加密传输
采用SSL/TLS等加密技术,确保数据传输的安全性。
数据备份与恢复
制定完善的数据备份和恢复策略,确保数据的完整性和可用性。
03
功能模块划分与实现
政务服务模块
政务服务事项管理
实现政务服务事项的在线申请、受理 、审批、办结等全流程管理,提供办 事指南、在线咨询、进度查询等服务 。
电子证照管理
使用率统计
定期统计系统的使用率、访问量等指 标,评估系统的受欢迎程度和实际应 用效果。
用户反馈收集
通过在线调查、电话回访等方式收集 用户反馈意见,了解用户对系统的满 意度和改进建议。
效果评估及持续改进方向
• 业务办理效率评估:对比系统应用前后的业务办 理时间、流程简化程度等,评估系统对政务服务 的提升效果。
漏洞扫描与修复
定期对系统进行漏洞扫描,及时发现并修复潜在的安全隐患。
智慧场馆智能化系统综合解决方案
系统集成与测试
将各个子系统进行集成,进行 系统测试和调试,确保系统的 稳定性和可靠性。
需求分析
明确系统的功能需求,分析用 户需求和现场环境,制定实施 计划。
设备采购与调试
采购所需的设备,进行设备的 安装和调试,确保设备性能符 合要求。
用户培训与操作指导
对用户进行培训和操作指导, 确保用户能够正确、安全地使 用和维护系统。
05
智慧场馆智能化系统典型案例分析
案例一:国家体育馆智能化改造
改造目标
提高国家体育馆的运营效率、提 升观众体验和满足环保要求。
解决方案
采用先进的楼宇设备管理系统、 照明控制系统和安防系统,同时 引入智能化的观众服务体系,包
括智能预约、智能停车等。
实施效果
实现了场馆设备的节能控制,提 高了运营效率,同时为观众提供
本方案旨在为智慧场馆提供一套完整 的智能化系统解决方案,以满足其在 信息化、智能化、安全化、环保化等 方面的需求,提高其运营效率和服务 质量,实现可持续发展。
系统架构
本方案包括硬件和软件两个部分,其 中硬件部分包括传感器、网络设备、 数据存储设备等,软件部分包括数据 采集、处理、分析、应用等模块。同 时,本方案还支持定制化开发,根据 不同智慧场馆的需求进行个性化定制 。
智能化系统运维管理
设备巡检与维护
定期对设备进行巡检和维护,确保设备 的正常运行。
系统优化与升级
根据用户反馈和实际运行情况,对系 统进行优化和升级,提高系统的性能
和稳定性。
数据监控与分析
对系统数据进行实时监控和分析,发 现异常及时处理。
应急预案与故障处理
制定应急预案,及时处理系统故障, 确保系统的可用性和稳定性。
2024版wcc培训教程解读课件
某电商平台大数据分析案例
分享该平台如何利用大数据分析工具实现精 准营销和用户画像构建。
某智慧城市物联网应用案例
介绍该城市如何将物联网技术与城市管理相 结合,实现智能化城市管理和服务。
总结回顾与未来展望
07
关键知识点总结回顾
WCC系统架构与功能模块
深入理解了WCC的整体架构,包括各个功能模块的作用和相互关系。
02
提升实践能力
通过案例分析、实践操作等方式,提高学员在实际工作中 运用wcc解决问题的能力。
03
培养创新思维
激发学员对wcc技术的兴趣和热情,培养创新思维和解决 问题的能力。
课程内容与结构
wcc概述与历史发展
介绍wcc的基本概念、 发展历程及未来趋势。
wcc核心技术与原理
详细讲解wcc的核心技 术、工作原理及应用场 景。
根据个人情况,制定合理的学习计划,确保 学习效果。
02
01
及时复习与总结
课后及时复习所学内容,总结学习经验和收 获。
04
03
02
WCC基础知识
WCC概念及发展历程
WCC概念
WCC(Web Content Management)即网页内容管理系统,是一种基于数据 库的内容管理系统,用于网站内容的创建、编辑、审核和发布等全过程管理。
数据采集与监控
掌握了如何利用WCC进行数据采集和实时监控,了解了数据采集的原理和方法。
报警与事件管理
熟悉了WCC中的报警和事件管理机制,包括报警配置、事件响应和处理等。
报表与数据分析
学会了使用WCC提供的报表和数据分析工具,进行数据整理、分析和可视化展示。
学员心得体会分享
实战演练收获大
《2024年MBSE建模方法研究_业务、系统和软件建模》范文
《MBSE建模方法研究_业务、系统和软件建模》篇一MBSE建模方法研究_业务、系统和软件建模MBSE建模方法研究:业务、系统和软件建模一、引言随着信息技术的快速发展,现代企业面临的业务、系统和软件建模需求日益增加。
MBSE(基于模型的系统工程)作为一种有效的建模方法,在业务、系统和软件建模中得到了广泛应用。
本文将探讨MBSE建模方法的应用及其在业务、系统和软件建模中的重要性。
二、MBSE建模方法概述MBSE建模方法是一种以模型为中心的系统工程方法,它通过建立各种模型来描述系统、业务和软件的需求、设计、实现和验证。
MBSE建模方法的核心思想是利用模型来驱动系统的开发过程,从而提高系统的质量、降低开发成本和风险。
三、业务建模1. 业务需求分析:在业务建模阶段,首先需要对业务需求进行深入的分析,明确业务目标、业务流程和业务规则。
2. 业务过程建模:通过流程图、活动图等工具,将业务流程进行可视化表达,以便更好地理解业务的运行机制。
3. 业务功能建模:根据业务需求和流程,建立业务功能模型,描述业务功能的输入、输出和逻辑。
4. 业务场景建模:针对不同的业务场景,建立相应的场景模型,以便更好地满足业务需求。
四、系统建模1. 系统架构设计:根据业务需求和功能模型,设计系统的整体架构,包括硬件、软件、网络等方面的设计。
2. 系统组件建模:对系统中的各个组件进行建模,包括组件的功能、接口、性能等方面的描述。
3. 系统交互建模:通过时序图、序列图等工具,描述系统组件之间的交互过程,以确保系统的正常运行。
4. 系统验证与测试:通过建立测试模型,对系统进行验证和测试,以确保系统的质量和性能达到预期要求。
五、软件建模1. 软件需求分析:在软件建模阶段,首先需要对软件需求进行深入的分析,明确软件的功能、性能和可靠性等方面的要求。
2. 软件设计建模:根据软件需求,设计软件的整体架构、数据库设计、模块划分等方面的内容。
3. 代码实现与测试:通过编程实现软件设计,并进行单元测试、集成测试和系统测试等过程,以确保软件的正确性和稳定性。
机构信息化管理系统建设与应用方案
机构信息化管理系统建设与应用方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 机构信息化管理现状 (4)1.2 建设目标与需求 (4)第2章信息化管理系统设计理念与原则 (5)2.1 设计理念 (5)2.2 设计原则 (6)2.3 技术选型 (6)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 用户界面层 (7)3.1.2 业务逻辑层 (7)3.1.3 数据访问层 (7)3.1.4 基础设施层 (7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 前端技术 (7)3.2.2 后端技术 (7)3.2.3 数据库技术 (7)3.2.4 中间件技术 (7)3.2.5 安全技术 (8)3.3 数据架构 (8)3.3.1 数据模型 (8)3.3.2 数据库设计 (8)3.3.3 数据接口 (8)3.3.4 数据安全 (8)3.3.5 数据分析与挖掘 (8)第4章关键技术与应用 (8)4.1 云计算技术 (8)4.1.1 资源虚拟化 (8)4.1.2 弹性伸缩 (9)4.1.3 数据存储与备份 (9)4.1.4 应用部署与运维 (9)4.2 大数据技术 (9)4.2.1 数据采集与整合 (9)4.2.2 数据存储与管理 (9)4.2.3 数据分析与挖掘 (9)4.2.4 数据可视化 (9)4.3 人工智能技术 (9)4.3.1 智能语音识别 (9)4.3.2 智能图像识别 (10)4.3.3 智能文本分析 (10)4.3.4 智能决策支持 (10)第5章政务服务模块设计 (10)5.1 电子政务 (10)5.1.1 电子政务概述 (10)5.1.2 建设目标 (10)5.1.3 功能架构 (10)5.1.4 关键技术 (10)5.2 政务公开 (11)5.2.1 政务公开概述 (11)5.2.2 内容设计 (11)5.2.3 渠道设计 (11)5.2.4 保障措施 (11)5.3 在线办事 (11)5.3.1 在线办事概述 (11)5.3.2 服务事项设计 (11)5.3.3 办理流程设计 (11)5.3.4 技术支持 (12)第6章内部管理模块设计 (12)6.1 人事管理 (12)6.1.1 设计目标 (12)6.1.2 功能设计 (12)6.2 财务管理 (12)6.2.1 设计目标 (12)6.2.2 功能设计 (12)6.3 资产管理 (13)6.3.1 设计目标 (13)6.3.2 功能设计 (13)第7章决策支持模块设计 (13)7.1 数据分析 (13)7.1.1 数据采集与整合 (13)7.1.2 数据挖掘与分析 (13)7.2 预警预测 (13)7.2.1 预警指标体系构建 (13)7.2.2 预警模型设计 (14)7.3 决策模拟 (14)7.3.1 模拟模型构建 (14)7.3.2 模拟结果分析 (14)7.3.3 模拟系统开发 (14)第8章系统安全与运维保障 (14)8.1 系统安全策略 (14)8.1.1 物理安全 (14)8.1.2 网络安全 (14)8.1.3 数据安全 (15)8.1.4 应用安全 (15)8.1.5 人员管理 (15)8.2.1 数据备份 (15)8.2.2 数据恢复 (15)8.3 系统运维与管理 (16)8.3.1 系统运维 (16)8.3.2 系统管理 (16)8.3.3 系统服务 (16)第9章项目实施与推广 (16)9.1 项目实施策略 (16)9.1.1 分阶段推进:将整个项目分为多个阶段,按照“先试点,后推广”的原则,逐步推进信息化管理系统的实施。
大模型数据分析在银行运营商等场景的落地案例
大模型+数据分析在银行、运营商等场景的落地案例AIGC加持下的对话式分析可以让用户可以通过自然语言交互方式获取数据洞察,大幅降低数据分析门槛,提升数据开发效率。
本次分享主要围绕对话式分析产品解读和相关案例介绍展开。
1.大模型赋能数据分析在业务迅猛发展的阶段,业务团队往往会进行规模扩张,然而数据团队未必能随之一起进行大规模人员增补。
面对这类难题,如何满足业务人员的各种需求就显得尤为关键,特别是对于取数和分析需求。
为此,网易数帆专门设计了自助取数分析产品,以便于业务团队快速获取所需数据。
网易数帆是网易旗下企业服务品牌,基于网易二十余年互联网技术积累,提供自研无绑定的云原生、大数据、人工智能、智能开发等数智化产品和服务。
这款自助取数分析产品去年推出,经过一年左右的大力推广,已有超过一半的一线客户获得了这项服务的普及。
从中可以发现,自助取数分析类产品的生命力是非常顽强的。
当业务处于高速发展阶段时,需要迅速获取数据进行决策,检验决策的正确性。
当业务进入平稳期后,我们需利用数据进行精细化的运营管理,这些需求绝大部分属于一次性需求,特别是许多需求实际上是临时出现、紧急而复杂的。
以网易的《蛋仔派对》为例,作为一款U GC性质的产品,它为用户提供了机关组件、装饰组件、地图及道具等多种组件。
我们的运营团队和策划团队需要对关注系统和U GC生成地图的通关率和死亡率等指标进行实时监控,帮助我们优化各种组件的搭配以及解决所面临的问题。
这类需求非常紧急且频繁,由于大多数情况下这类需求仅可能被使用一两次,然后就会完全弃之不用,因此对于支持我们数据需求的技术团队来说,这些需求很难被沉淀和复用,同时因为优化级等原因可能难以得到及时响应。
数据开发人员每周平均只能完成15-20个任务,也考虑过给业务团队提供B I产品的使用培训,但他们已经习惯了全方位的服务,难以接受自我学习和自我使用B I工具的方式,也因此大量的需求被搁置。
临时的需求增多,基数据基础类的建设就会被延误,无法很好地满足用户需求。
智慧场馆智能化系统综合解决方案
智能化系统实施流程
系统测试
对开发完成的系统进行全面的测试,确保系 统的稳定性和性能。
培训与培训
对用户进行系统操作和维护的培训,确保用 户能够正常使用系统。
上线部署
将系统部署到现场环境,并进行必要的配置 和调试。
售后服务
提供系统的售后服务,包括技术咨询、故障 排除等。
智能化系统实施关键点
需求梳理清晰
上线部署顺利
在部署系统时,要确保系统的正常运 行,并进行必要的调试。
培训到位
要确保用户能够熟练使用系统,需要 进行充分的培训。
售后服务及时
要提供及时的售后服务,解决用户在 使用过程中遇到的问题。
智能化系统实施案例
北京鸟巢智慧场馆
该场馆采用了智慧场馆智能化系统综合解决方案,包括智能 门禁、智能安防、智能照明等多个模块。通过智能化系统的 实施,提高了场馆的运营效率和服务质量,为观众提供了更 好的观赛体验。
智能化系统商业模式创新
平台化商业模式
智慧场馆可以构建一个平台,整 合各类资源,为观众提供更加便 捷的一站式服务,同时实现与合 作伙伴之间的共赢。
数据化商业模式
智慧场馆可以通过数据分析和挖 掘,了解观众的需求和行为习惯 ,优化服务项目和营销策略,提 高收益和竞争力。
THANKS
感谢观看
要确保对客户的需求有充 分的理解和把握,避免实 施过程中出现偏差。
系统设计合理
设计的系统架构和模块功 能要合理,满足客户的实 际需求和使用习惯。
开发质量保证
要确保代码的质量和系统 的稳定性,避免出现漏洞 和故障。
智能化系统实施关键点
测试全面细致
要对系统进行全面的测试,确保每个 模块的功能都正常工作,没有缺陷。
基于运营商数据的用户画像建模研究
基于运营商数据的用户画像建模研究近年来,移动互联网的迅速发展,让我们的生活变得更加便利和多彩。
同时,移动互联网的普及,让用户的数据积累量不断增加,这也成为了企业进行精准营销和服务的重要来源。
而其中,基于运营商数据的用户画像建模,则成为了一种有效手段。
运营商数据,指的是中国三大运营商——中国移动、中国电信、中国联通,获得的用户数据,主要包括通话记录、短信记录、流量使用情况、手机位置等。
这些数据都是用户真实的行为数据,而不是用户主观自述的数据。
因此,这些数据更加真实、准确、全面,可以帮助企业更好地了解用户需求和行为习惯。
用户画像,则是指根据用户数据建立的模拟用户形象,包括用户背景、兴趣、习惯等信息。
而用户画像建模,则是将运营商数据进行分析挖掘,绘制用户画像的过程。
对于企业而言,建立了用户画像,就可以更好地了解用户需求,提供更加精准的服务,并进行精细化营销。
在建立用户画像过程中,关键的一步是数据分析。
数据分析包括数据预处理、特征提取、数据降维等步骤。
其中,数据预处理和特征提取是最为重要的两步。
在数据预处理环节中,我们需要对数据进行清洗、去噪、归一化等操作,以确保数据的准确性和完整性。
而在特征提取部分,则是将数据进行转换,将原始数据转换为实际可用的特征。
对于运营商数据而言,最常用的特征包括通话时长、通话次数、发送短信数量、流量使用情况、手机位置等。
这些特征可以作为用户画像的重要依据。
在进行数据降维时,我们则可以使用常用的算法,如PCA、LDA等,将数据降维到合适的维度,以便我们更好地进行数据分析。
除了数据分析外,在用户画像建模过程中,用户划分也是一个重要的步骤。
用户划分,是将用户按照某种规则或属性进行分类的过程。
而用户的分类,也将作为用户画像建模的一个重要参考。
当然,在进行用户画像建模时,还需要关注一些注意事项。
首先,数据的来源必须要可靠。
在建立用户画像时,数据的真实、准确是基础。
其次,要注意用户隐私保护。
智慧化场馆运营系统设计方案
智慧化场馆运营系统设计方案智慧化场馆运营系统是通过运用先进的信息技术,将各个场馆的管理和运营过程进行自动化、数字化和智能化的系统。
本文将提出一个智慧化场馆运营系统的设计方案,以提高场馆的管理效率和用户体验。
一、系统架构智慧化场馆运营系统的架构主要包括三个层次:物理层、网络层和应用层。
物理层:包括硬件设备,如传感器、摄像头、智能门禁系统等,用于收集场馆内的各种数据和信息。
网络层:负责连接和传输物理层收集到的数据和信息,以便进行后续的处理和分析。
应用层:包括各种管理和运营功能模块,如预约管理、设备管理、场地管理、活动管理等,通过对接网络层传输的数据和信息,提供给管理员和用户使用。
二、功能设计1. 预约管理:用户可通过系统进行场馆预约,在线选择场地、设备和时间,系统会实时反馈场地的可用情况,并提供支付功能。
2. 设备管理:使用传感器和智能设备,对场馆内的设备进行监控和管理,实时反馈设备的使用情况,判断设备是否处于正常状态。
3. 场地管理:对场馆内的不同场地进行管理,包括场地的维护、使用规则的设置、场地流量的统计等。
4. 活动管理:对场馆内的各种活动进行管理,包括活动的发布、报名管理、签到管理等。
5. 用户管理:对场馆内的用户进行管理,包括用户信息的注册、登录、修改等。
6. 数据统计:对场馆内的各项数据进行统计和分析,包括场地使用率、用户流量、设备故障率等,为管理员提供决策支持。
7. 安全监控:通过摄像头和智能门禁系统等设备,对场馆内的安全进行监控和保护,及时发现并处理异常情况。
三、技术选择1. 传感技术:通过安装传感器和智能设备,实时监控场馆内的温度、湿度、光照等情况,以及设备的使用情况。
2. 数据传输技术:选择稳定可靠的网络传输方式,如以太网、WIFI等,实现数据的传输和交换。
3. 数据存储技术:选用高性能的数据库系统,如MySQL、Redis等,用于存储和管理系统收集到的各种数据和信息。
4. 数据分析技术:采用数据挖掘、机器学习等技术,对系统收集到的数据进行分析和处理,提取有价值的信息。
智慧营业厅系统功能建设方案
提升客户体验:智慧营业厅系统可以提供 更加便捷、高效的服务,满足客户需求, 提升客户体验。
促进数字化转型:随着互联网技术的发展, 数字化转型已经成为企业发展的必然趋势, 智慧营业厅系统是数字化转型的重要一环。
降低运营成本:智慧营业厅系统可以降低 人力成本、时间成本等,提高企业运营效 率,降低运营成本。
数据库设计:采用关系型数据库,设计合理的表结构和字段,满足业务需求。 数据存储:使用高性能的存储设备,保证数据的安全性和可靠性。 数据备份与恢复:定期对数据库进行备份,确保数据不会丢失,同时提供快速恢复功能。 数据访问与处理:采用ORM框架,实现数据的快速访问和处理,提高系统性能。
数据加密技术: 采用先进的加密 算法,确保数据 传输和存储的安 全性
身份认证技术: 通过多因素认证, 确保只有授权人 员能够访问系统
访问控制技术: 对不同用户角色 进行权限管理, 防止未经授权的 访问
安全审计技术: 对系统操作进行 记录和监控,及 时发现并应对安 全事件
硬件设备:包括服务器、网络设备、存储设备等 软件环境:操作系统、数据库、中间件等 部署流程:系统规划、设计、开发、测试、上线等 运维管理:系统监控、故障排查、数据备份等
前端架构:采用微前端架构,实现前后端分离 前端组件库:使用自定义的组件库,提高开发效率和可维护性 跨平台框架:采用跨平台的框架,支持多种终端设备 响应式布局:实现响应式布局,适应不同屏幕尺寸和分辨率
数据库设计:采用关系型数据库或非关系型数据库,设计合理的表结构和字段名称 服务器部署:选择合适的服务器硬件和操作系统,部署应用程序和数据库 API接口:提供API接口,实现与前端页面的数据交互和业务逻辑处理 安全性:采用加密技术、身份验证等手段,确保数据传输和存储的安全性
大模型在电信行业的应用
大模型在电信行业的应用随着人工智能技术的快速发展,大模型逐渐成为电信行业中的重要工具。
大模型是指具备庞大参数量和强大计算能力的人工智能模型,可以处理大规模数据并提供高精度的预测和决策支持。
在电信行业中,大模型的应用涉及到多个领域,包括网络优化、用户行为分析、智能客服等。
网络优化是电信行业中常见的问题之一。
运营商需要确保网络的稳定性和高效性,以提供给用户更好的服务体验。
大模型可以通过分析大量的网络数据,识别网络中的瓶颈和问题,并提供相应的优化方案。
例如,通过大模型对网络拓扑结构进行分析,可以找到网络中的瓶颈节点,优化网络资源分配,提高网络的带宽利用率。
此外,大模型还可以通过对网络流量进行预测,提前调整网络配置,避免网络拥堵和故障发生。
用户行为分析是电信行业中的另一个重要应用领域。
借助大模型,电信公司可以分析用户的通信行为,理解用户的需求和偏好,从而提供个性化的服务。
例如,通过对用户通话记录的分析,可以识别用户的通话习惯和喜好,为用户推荐合适的通话套餐或增值服务。
此外,大模型还可以通过对用户数据的挖掘,发现用户之间的关联和社交网络,为用户提供更加精准的推荐和营销策略。
智能客服是电信行业中另一个重要的应用领域。
大模型可以通过自然语言处理和机器学习技术,实现与用户的智能对话和问题解答。
通过对大量的用户对话数据的学习,大模型可以逐渐提高自身的问答能力和理解能力,为用户提供更加准确和高效的服务。
例如,当用户拨打客服电话时,大模型可以自动识别用户的问题,并给出相应的解答或建议。
此外,大模型还可以通过对用户的语音进行分析,识别用户的情绪和态度,从而更好地理解用户的需求。
除了以上几个应用领域,大模型还可以在电信行业的其他方面发挥作用。
例如,大模型可以通过对用户数据的分析,识别出潜在的欺诈行为,帮助电信公司降低风险和损失。
大模型还可以通过对市场数据和竞争对手的分析,为电信公司提供市场预测和竞争策略,帮助公司更好地应对市场变化。
2024年建筑信息模型(BIM)市场需求分析
2024年建筑信息模型(BIM)市场需求分析引言建筑信息模型(Building Information Modeling, BIM)是一种集成设计和合作工作流程的数字化建模工具。
在建筑行业中,BIM已经越来越受到关注,并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对BIM市场的需求进行详细分析,探讨其发展趋势和未来前景。
BIM市场需求分析1. 管理效率提升需求传统的建筑设计、施工和管理流程存在许多不足之处,如信息传递缓慢、数据重复录入、沟通困难等。
BIM的出现可以减少这些问题,实现信息的集中管理和共享,提升管理效率。
因此,建筑企业和项目团队对BIM的需求日益增加。
2. 项目成本控制需求建筑项目的成本控制是一个重要的管理挑战。
BIM能够通过建模、分析和模拟等功能,帮助项目管理者更好地控制项目成本,提前发现潜在的问题并采取相应措施。
这种需求在大型建筑项目和复杂工程中尤为突出。
3. 设计质量提升需求设计质量是评价一项建筑项目优劣的重要标准之一。
BIM提供了先进的设计工具和功能,可以促进设计创新和优化,提升设计质量。
因此,设计师和建筑师对BIM的需求非常强烈。
4. 建设过程优化需求BIM具有实时协作和迭代设计等特点,可以帮助建筑施工团队优化建设过程、提高施工效率。
施工方对BIM的需求主要体现在减少工期、避免施工冲突等方面。
5. 运营维护需求一栋建筑在完成施工之后还需要进行运营和维护。
BIM可以帮助建筑运维人员更好地获取和管理建筑信息,提高运营效率和维护质量。
因此,建筑运营方对BIM的需求也在不断增加。
BIM市场发展趋势1. 技术发展驱动随着信息技术的不断发展,BIM的相关技术也在不断进步。
包括云计算、大数据、人工智能等在内的技术的应用,使BIM的功能和效果得到了极大的增强。
这些技术的不断成熟和普及,将进一步推动BIM市场的发展。
2. 政策推动和标准规范许多国家和地区已经开始制定BIM相关政策和标准规范。
政府的支持和推动将促使更多的建筑企业和项目团队采用BIM技术,进一步扩大BIM市场的规模。
2024中国移动信息技术中心数据模型研发岗位要求
2024中国移动信息技术中心数据模型研发岗位要求2024中国移动信息技术中心数据模型研发岗位要求近年来,随着数据化时代的到来,数据模型研发岗位在各行各业都变得越发重要。
作为中国移动信息技术中心(简称:中国移动)的数据模型研发岗位,其职责不仅仅是参与数据建模和模型验证等工作,更要求有广泛的知识背景、深厚的技术功底以及极高的责任心。
本文将对2024年中国移动信息技术中心数据模型研发岗位的要求进行全面评估,并探讨这些要求所蕴含的深度和广度。
一、技术背景要求:1. 熟悉数据结构与算法:作为数据模型研发岗位,掌握数据结构与算法是必须的基础技能。
这将帮助你在处理大量数据时保持高效,并为模型的实现提供坚实的基础。
2. 数据库知识:了解各种数据库系统,并能够合理设计和优化数据库表结构,提高系统的性能和稳定性。
3. 编程语言熟练掌握:熟练掌握至少一门编程语言(如Python、Java 或C++),并能够灵活运用于数据处理和模型实现中。
4. 统计学和机器学习基础:具备统计学和机器学习的基本知识,理解数据模型的数学原理,并能够运用相关算法进行数据分析和建模。
二、工作经验要求:1. 具备大规模数据处理经验:有处理大规模数据的经验,熟悉常见的数据处理工具和技术,如Hadoop、Spark等,并能够运用这些工具进行数据清洗、特征提取等操作。
2. 数据模型开发经验:有数据模型开发经验,能够进行数据建模和模型验证,并能够根据需求进行模型调优和优化。
3. 良好的问题分析解决能力:能够独立分析和解决问题,对系统异常和性能瓶颈有敏锐的嗅觉,并能够快速定位和解决问题。
4. 团队合作意识:具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够与团队成员紧密合作,共同完成项目的开发和实施。
三、综合能力要求:1. 学习能力和创新精神:具备快速学习新知识和技能的能力,善于思考和创新,并能够通过不断学习和实践提升自己的能力水平。
2. 解决复杂问题的能力:能够处理和解决各种复杂问题,具备较强的逻辑思维和问题分析能力。
政务服务大厅智能化改造方案
政务服务大厅智能化改造方案第一章总体概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章智能化改造需求分析 (3)2.1 现状分析 (3)2.1.1 政务服务大厅现状概述 (4)2.1.2 现状分析 (4)2.2 用户需求调研 (4)2.2.1 调研方法 (4)2.2.2 调研结果 (4)2.3 改造目标与关键指标 (4)2.3.1 改造目标 (4)2.3.2 关键指标 (5)第三章智能化系统架构设计 (5)3.1 系统架构总体设计 (5)3.1.1 架构设计原则 (5)3.1.2 系统架构组成 (5)3.2 关键技术选型 (6)3.2.1 数据库技术 (6)3.2.2 前端技术 (6)3.2.3 后端技术 (6)3.2.4 人工智能技术 (6)3.2.5 大数据技术 (6)3.3 系统集成与对接 (6)3.3.1 系统内部集成 (6)3.3.2 与外部系统集成 (6)第四章信息资源整合与优化 (7)4.1 数据资源梳理 (7)4.2 数据清洗与整合 (7)4.3 数据质量管理 (7)第五章智能化服务流程优化 (8)5.1 业务流程重构 (8)5.1.1 流程梳理与简化 (8)5.1.2 流程标准化 (8)5.2 智能化审批流程 (8)5.2.1 审批系统优化 (8)5.2.2 审批流程自动化 (9)5.3 个性化服务推送 (9)5.3.1 用户画像 (9)5.3.2 服务推荐算法 (9)第六章智能化硬件设施配置 (9)6.1 自助服务终端 (9)6.1.1 设备选型 (9)6.1.2 功能配置 (10)6.1.3 布局与摆放 (10)6.2 人工智能 (10)6.2.1 语音识别与合成 (10)6.2.2 自然语言处理 (10)6.2.3 交互界面 (10)6.3 智能化监控系统 (11)6.3.1 视频监控 (11)6.3.2 环境监测 (11)6.3.3 信息安全 (11)第七章信息化安全保障 (11)7.1 信息安全策略 (11)7.2 数据安全防护 (12)7.3 网络安全防护 (12)第八章项目实施与进度管理 (13)8.1 项目实施计划 (13)8.2 进度控制与风险管理 (13)8.3 项目验收与评估 (14)第九章人员培训与运营维护 (14)9.1 人员培训计划 (14)9.1.1 培训目标 (14)9.1.2 培训对象 (14)9.1.3 培训内容 (14)9.1.4 培训方式 (14)9.1.5 培训周期 (14)9.2 运营维护策略 (15)9.2.1 运营监控 (15)9.2.2 故障处理 (15)9.2.3 系统升级与维护 (15)9.2.4 安全保障 (15)9.2.5 客户服务 (15)9.3 持续优化与改进 (15)9.3.1 数据分析 (15)9.3.2 业务流程优化 (15)9.3.3 技术支持 (15)9.3.4 员工激励 (15)9.3.5 定期评估 (15)第十章项目效益分析与展望 (16)10.1 项目经济效益分析 (16)10.2 项目社会效益分析 (16)第一章总体概述1.1 项目背景我国经济社会的快速发展,政务服务在提高治理能力和公共服务水平方面发挥着日益重要的作用。
公共服务平台信息公开与互动功能优化方案
公共服务平台信息公开与互动功能优化方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)第2章公共服务平台现状分析 (4)2.1 公开信息现状 (4)2.2 互动功能现状 (5)2.3 存在问题与不足 (5)第3章信息公开优化策略 (5)3.1 信息公开内容完善 (5)3.1.1 结构化信息梳理 (5)3.1.2 信息更新与审核机制 (5)3.1.3 多元化信息呈现 (6)3.2 信息公开渠道拓展 (6)3.2.1 线上渠道拓展 (6)3.2.2 线下渠道拓展 (6)3.2.3 互动式信息公开 (6)3.3 信息公开时效性提升 (6)3.3.1 信息发布流程优化 (6)3.3.2 实时信息推送 (6)3.3.3 信息反馈与互动 (6)第4章互动功能优化策略 (6)4.1 在线咨询功能优化 (6)4.1.1 增强响应速度 (7)4.1.2 完善知识库建设 (7)4.1.3 人工与智能相结合 (7)4.1.4 优化用户界面设计 (7)4.2 投诉举报功能优化 (7)4.2.1 保证投诉举报渠道畅通 (7)4.2.2 建立投诉举报分类处理机制 (7)4.2.3 强化投诉举报反馈机制 (7)4.2.4 保护投诉举报人隐私 (7)4.3 互动活动策划与实施 (7)4.3.1 定期开展主题互动活动 (7)4.3.2 丰富互动活动形式 (7)4.3.3 强化互动活动宣传推广 (7)4.3.4 注重互动活动效果评估 (8)第5章信息公开制度与规范 (8)5.1 信息公开法律法规完善 (8)5.1.1 完善信息公开法律体系 (8)5.1.2 制定信息公开实施细则 (8)5.1.3 强化法律责任追究 (8)5.2 信息公开工作流程优化 (8)5.2.1 优化信息公开目录和指南 (8)5.2.2 简化信息公开申请流程 (8)5.2.3 加强信息公开审核与发布 (8)5.3 信息公开质量控制措施 (8)5.3.1 建立健全信息审核制度 (8)5.3.2 加强信息更新与维护 (9)5.3.3 完善信息公开反馈机制 (9)5.3.4 开展信息公开培训与宣传 (9)第6章互动功能技术支持 (9)6.1 技术选型与平台搭建 (9)6.1.1 技术选型 (9)6.1.2 平台搭建 (9)6.2 数据分析与挖掘 (10)6.2.1 数据采集 (10)6.2.2 数据处理 (10)6.2.3 数据分析 (10)6.2.4 数据可视化 (10)6.3 用户个性化服务推荐 (10)6.3.1 用户画像构建 (10)6.3.2 个性化推荐算法 (10)6.3.3 推荐结果展示 (10)第7章信息公开与互动功能融合 (10)7.1 跨部门信息共享与协同 (10)7.2 信息公开与互动功能一体化设计 (11)7.3 创新服务模式摸索 (11)第8章用户满意度评价与反馈 (11)8.1 用户满意度评价指标体系构建 (11)8.1.1 功能性指标:涵盖平台界面设计、信息检索、在线互动、个性化服务等功能,以评估平台在满足用户需求方面的表现。
阐述构建用户画像的流程
阐述构建用户画像的流程随着互联网的发展,用户画像成为了许多企业进行精准营销和个性化推荐的重要工具。
通过构建用户画像,企业可以更好地了解用户的兴趣、需求和行为习惯,从而提供更贴近用户的产品和服务。
本文将以阐述构建用户画像的流程为主题,介绍构建用户画像的一般步骤和方法。
一、数据收集构建用户画像的第一步是收集数据。
数据可以从多个渠道获得,包括用户的注册信息、购买记录、浏览行为、社交媒体活动等。
企业可以通过自己的网站、APP或第三方平台收集数据,并进行整合和分析。
同时,还可以通过在线调查、问卷调查等方式获取用户的个人信息和偏好。
二、数据清洗与整合收集到的数据往往是杂乱无章的,包含大量的重复、缺失或错误的信息。
为了提高数据的质量和准确性,需要进行数据清洗和整合。
数据清洗是指对数据进行去重、去噪、填补缺失值等处理,以消除数据中的噪声和异常值。
数据整合是指将来自不同渠道的数据进行统一,建立一个完整的用户信息库。
三、数据分析与建模在完成数据清洗和整合后,需要对数据进行分析和建模。
数据分析可以通过统计分析、数据挖掘等方法,对用户的行为和偏好进行探索和发现。
数据建模是指利用机器学习、数据挖掘等技术,构建用户画像的模型。
常用的建模方法包括聚类分析、关联规则挖掘、预测模型等。
通过数据分析和建模,可以从海量数据中挖掘出有价值的用户信息和模式。
四、用户分群与标签化在完成数据分析和建模后,可以根据用户的特征和行为将用户进行分群,并为每个用户打上相应的标签。
用户分群是指将用户划分为不同的群体,每个群体具有相似的特征和需求。
常见的用户分群方法包括基于用户行为的分群、基于用户属性的分群等。
标签化是指为每个用户打上标签,标记用户的兴趣、偏好和需求。
通过用户分群和标签化,可以更好地理解用户,为用户提供个性化的产品和服务。
五、用户画像应用构建用户画像的最终目的是为了应用,为企业的精准营销和个性化推荐提供支持。
通过用户画像,企业可以了解用户的购买习惯、喜好和需求,从而进行精准的推广和营销活动。
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0暋 引言
互动 和 服 务 互 动 是 智 能 电 网 建 设 的 主 要 内 容 之
1] 。 营业 厅 作 为 电 网 企 业 对 用 户 服 务 的 主 要 窗 一[
实现 电 网 企 业 与 电 网 用 户 间 的 信 息 互 动 、 需求
方面展开初步探索 , 从不同专业角度阐述互动化营 业厅中各应用系统 的 主 要 功 能 , 分析各系统间信息 ( 的数据 建 模 方 法 和 信 息 交 互 方 式 , 以适应当 C I M) 前营业厅信息化 、 互动化发展的需要 , 为将来营业厅 信息资源的进一步优化整合与挖掘应用打下基础 。 交互关系和信息集 成 需 求 , 提出基于公共信息模型
营业 厅 需 要 集 成 的 信 息 可 划 分 为 3 类 : 档案信
员、 设备的基本档案 ; 业务信息描述每笔业务具体办 果等 ; 工况信息包括营业厅环境工况 、 设备运行工况 和视频监控的现场工况 。 专业信息 集 成 需 求 如 图 3
2暋 互动化营业厅信息集成需求分析
统, 可改善营业厅服务环境 , 提升客户服务质量 。 但 任一专业 仅 依 靠 自 身 采 集 的 信 息 无 法 独 立 完 成 工 作, 例如 : 客户服务专业需要业务支持专业提供客户 档案信息以识别客 户 身 份 ; 监控管理专业需要客户 服务和业务支持专 业 提 供 设 备 运 行 状 态 , 以实现对 整个营业厅设备 的 统 一 监 控 。 因 此 , 需要在营业厅 范围内全面考虑信 息 交 互 , 实现专业间信息双向流 动, 互动化营业厅信息流如图 1 所示 。 向交互 。 支撑业务支持专业的自助服务设备管理系 — 7 8 — 同时 , 各专业内部应用系统之间也存在信息双 在互动化营业厅中各个专业应用以上信息系
9J24
7A 1)24
A 24
。
图 2暋 应用系统信息流 F i . 2暋 I n f o r m a t i o nf l o wo fa l i c a t i o ns s t e m g p p y
息、 业 务 信 息 和 工 况 信 息。 档 案 信 息 包 括 企 业、 人 理情况 , 包括办理时间 、 办理人员 、 业务类型 、 评价结 所示 。
陈新贺1,宋 暋 伟1,陆 暋 莹2
摘要 :针对互动化营业厅建设过程中由于信息分散 、 数据模型不统一 、 信息交互接口不标准引起的 信息集成困难 , 数据维护成本高和信息无法深化利用等问题 , 阐述了互动化营业厅各种应用系统的 功能和信息 , 分析了互动化营业厅信息流动机制和信息集成需求 , 提出基于I E C6 1 9 7 0 公共信息模 型( 建模思想的统一数据建 模 方 法 。 通 过 面 向 服 务 架 构 ( 提供的组件模型建立服务框 C I M) S OA) 架, 利用企业服务总线 ( 消息机制和文档导向建立局部信息交互总线 , 实现了营业厅应用系统 E S B) 的松耦合集成 , 实现了营业厅应用系统间准确 、 高效的信息传递 , 降低了营业厅运行维护成本 。 关键词 :互动化营业厅 ;智能用电 ;信息集成 ;数据建模
国家 高 技 术 研 究 发 展 计 划 ( 8 6 3 计 划 )资 助 项 目 ( ) 。 2 0 1 1 AA 0 5 A 1 1 7 收稿日期 : 2 0 1 2 灢 0 7 灢 1 3;修回日期 : 2 0 1 2 灢 1 1 灢 2 0。
互动化营业厅区别于传统营业厅的显著特点是
相互间需要信息交流 、 协同配合 , 以共同完成营业厅 1. 1暋 业务支持 业务支持专业为客户业务办理提供信息化手 营销系统 和 自 助 服 务 设 备 管 理 系 统 可 实 现 以 上 功 能, 且已在供电营业厅中得到广泛应用 。 ) 营销系统 : 用电业务办理的主要支撑系统 , 包 1 、 、 、 括用电客户档案 管 理 用 电 信 息 管 理 业 扩 报 装 费 用缴纳等功能 ; 存 储 营 业 厅 档 案、 营 业 员 档 案、 客户 用电信息 、 业务办理记录等重要数据模型 , 是营业厅 运营的基础系统 。 ) 自助服务终 端 管 理 系 统 : 连接营业厅自助缴 2 费终端 、 自助业务办理终端等自助服务终端设备 , 管 理自助服务终端的 日 常 交 易 和 设 备 运 行 , 存储自助 1. 2暋 客户服务 客户 服 务 专 业 旨 在 改 善 营 业 厅 服 务 环 境 , 提高 — 7 7 — 终端设备的档案信息 、 交易记录和运行状态信息 。
国家电网公司开展了 营 业 厅 互 动 化 关 键 技 2 0 1 1年, 术研究工作 , 各地供电企业建设了一批以信息互动 、 业务互动和展示智能电网建设成果为特征的互动化
2] 。 营业厅 [
口, 是 实 现 智 能 电 网 与 用 户 互 动 的 重 要 平 台。
1暋 互动化营业厅应用系统介绍
业务支持 、 客户服务和监控管理 3 个专业 , 各专业包 括若干应用系统 , 各应用系统在功能上相对独立 , 但 运行管理和互动化服务支撑 。 互动化营业厅的应用系统按专业方向可划分为
由于各应用系统在营业厅发展的不同阶段面向 不同领域开发设计 , 数据模型和接口标准各不相同 。 因此 , 随着系统种类的增多和复杂度的增加 , 全局范 围内的信息交叉重叠和数据孤岛现象凸显 。 图 2 中 各系统须面向箭头另一端所指向的系统开发专用接 口适配器 , 以完成数据模型的转换 , 且无法方便地实 现营业厅范围内 的 信 息 交 换 和 数 据 共 享 。 此 外 , 系 统升级改 造 和 数 据 模 型 变 化 会 对 相 关 系 统 产 生 影 响, 维护成本巨大 。 因此 , 实现系统间信息的有效集成需解决两方 面问题 : 一是建立统一的信息交换数据模型 ; 二是形 成有效的信息交互机制 。
案包 、 量测包和字典包 。 ) 设备包 : 建立了营业厅的设备模型 , 包括自助 4
、营 业 人 员 设 施 类 设 施 类 ( G u e s t F a c) ( ) 、 ) 、 展示 设 施 类 ( 户外设施 A s s i s t a n t F a c S h o w F a c ) 量测包 : 描述 了 各 应 用 间 交 换 的 动 态 量 测 数 6 ) 。 对业务来说是业务量 据的数据集合 ( M e a s u r e S e t ) 测数 据 集 ( 包 括 时 间、 金 额、 满意 B u s i M e a s u r e S e t, 量测包与业务包 、 设备包共同完成对业务 、 设备的动 态描述 。 量测包依赖于字典包 。 信息与数据模型之间的对应关系如图 5 所示 。
2] 。 决策 [ [ ] 5
统和营销系统需交 互 客 户 档 案 和 业 务 办 理 信 息 ; 监 控管理专业的视频 监 控 系 统 、 展厅设备中控系统和 营业厅服 务 管 理 系 统 需 交 互 设 备 状 态 和 视 频 信 息 等 。 应用系统之间信息流如图 2 所示 。
K A DA
其在运营管理和客 户 服 务 方 面 的 信 息 化 和 互 动 化 。 随着通信技术 、 计算机技术的逐步成熟 , 大量体现智 能电网理念 、 实现互 动 服 务 功 能 的 智 能 设 备 和 信 息 系统被应用到互动 化 营 业 厅 中 , 如方便客户缴费和 办理业务的自助服 务 终 端 、 宣传用电政策的多媒体 发布系统 、 改善服务 环 境 的 智 能 排 队 系 统 和 服 务 管 理系统等 。 但众多 应 用 系 统 分 属 不 同 专 业 领 域 , 系 统的设计和研制只 考 虑 各 自 功 能 需 求 , 未考虑数据 模型的标准性和信 息 的 可 集 成 性 , 造成厅运行维护 成本 , 不利于信息资源的进一步挖掘和利用 。 的研究较为少见 , 尚未形成有效的信息集成方案和 数据建模方法 。 本文以有效集成和充分利用互动化 营业厅信息资源为 目 标 , 在互动化营业厅信息集成
K A
,1) ,1)
6K24 6D A24 1)24 9 1)24 ,1)
图 1暋 互动化营业厅信息流 F i . 1暋 I n f o r m a t i o nf l o wo f i n t e r a c t i v eb u s i n e s sh a l l g
段 。 业务办理分为 柜 台 办 理 和 自 助 办 理 2 个 功 能 。
目前 , 互动化营业厅信息集成和模型分析方面
( ) 2 0 1 3, 3 7 7
暋
客户服务质量 , 以实现营业厅由 “ 业务导向 暠 向“ 客户 导向 暠 转变 。 支撑该 专 业 的 应 用 系 统 包 括 智 能 排 队 评价系 统 、 智能身份识别系统和多媒体发布管理 系统 。 ) 智 能 排 队 评 价 系 统: 实 现 客 户 取 号、 叫 号、 业 1 [ ] 3 灢 4 ; 务办理 、 评价的 全 流 程 自 动 化 管 理 存储客户等 待时间 、 业务办理时间 、 客户满意率等反映客户服务 质量的重要数据 。 ) 智能身份识别系统 : 通过扫描客户I 2 D 卡自动 识别客户身 份 , 实 现 客 户 资 料 自 动 调 取、 业务预办 理、 通知接待 、 获取客户身份信息等功能 。 获取多媒体设备运行状态信息 。 ) 多媒体发布 管 理 系 统 : 管理营业厅多媒体设 3 备, 如大屏幕 、 液晶电视等 ; 负责节目的编辑和播放 ; 1. 3暋 监控管理 监控 管 理 专 业 实 时 监 视 营 业 厅 的 运 行 状 态 , 包 括设备状态 、 现 场 视 频 和 服 务 质 量。 该 专 业 能 够 远 程控制营业厅设 备 , 为 优 化 管 理 提 供 辅 助 决 策。 支 撑该专业的应用系 统 包 括 展 厅 设 备 中 控 系 统 、 视频 监控系统和营业厅服务管理系统 。 ) 展厅设备中 控 系 统 : 监视营业厅内的硬件设 1 备, 如 投 影 仪、 取 号 机、 智 能 用 电 体 验 设 备 等。其 可 对设备故障发出告警 , 可对设备进行远程遥控 。 ) 视频监控系统 : 通过摄像机 、 镜头对营业厅主 2 要监控点和重要通 道 及 出 入 口 进 行 全 面 监 控 , 可实 现实时图像和数据 的 采 集 及 信 号 处 理 , 获取并存储 营业厅运行视频信息 ) 营业厅服务 管 理 系 统 : 营业厅日常服务的综 3 合管理系统 。 其通过采集营业厅的业务办理和设备 运行实时数据 , 对营业厅设备进行统一管理 , 对营业 员服务 质 量 进 行 统 计 分 析 , 为优化管理提供辅助