0427-商业智能在电信运营商OSS中的应用

1)IBM/BUPT 2009 Joint Project Proposal

2)Basic Information

Project Title: 商业智能在电信运营商OSS中的应用

Focus Area: Business intelligence and data analytics for telecommunications

IBM CRL Contact：

Name Gender Title Dept/Affiliation Phone e-mail University Contact:

Name Gender Title Dept/Affiliation Phone e-mail Project Start Date:

2009-06-01

Project End Date:

2010-05-30

3)Project Description

1)Focus Areas:

Data Mining; Business intelligence and data analytics for telecommunications

2)Description:

Research Background

电信行业是一个规模巨大、发展迅速的产业，电信业的迅速变革和激烈的竞争使得传统运营企业的生存环境越来越复杂。随着近些年信息科技的飞速发展，电信新业务层出不穷，电信企业需要通过细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配，而管理层采用传统的经营方式已不能适应电信业务竞争的现状。如何提高经济效益，如何运用科学的经营分析方法，用高质量的服务来吸引和留住客户，扩大市场占有率，在竞争中占据有利位置，成为国内外电信运营商关注的重点。当前IT发展的趋势决定了运营商需要从提供“单纯的通信服务”向提供“综合信息服务”转型，这

不仅要求运营商提供不同种类的业务，还要提供不同的业务组合模式、计费模式、服务模式。因此IT支撑系统的转型将是电信转型的重要组成部分。电信运营商现有的IT支撑子系统主要分为BSS、OSS、MSS三个域：BSS (Business Supporting System 业务支撑系统)，主要面向运营商业务和用户服务；OSS (Operation Supporting System，运营支撑系统)，主要面向网络及计算机技术支撑与管理，也是本研究的主要目标所在；MSS (Management Supporting System，管理支撑系统)，主要面向运营企业自身管理方面的。在某些场景中，BSS和OSS之间没有特别明显的区分界限，比如在面向下一代网络NGN的演进中，中间商把SOA的理念引入到电信运营支撑体系中，建立SDP(Service Delivery Platform)，SDP根据OSS/BSS的功能需求把不同服务平台的功能进行集成。

商业智能（Business Intelligence）进入电信行业，所具有的数据挖掘、信息分析整理、辅助决策、数据管理等综合特性为工作效率和服务质量的提高，灵活营销机制的建立提供了强有力的IT技术支持。IT支撑系统发展的关键是从运营支撑、网管、客户关系管理、财务管理等许多不同的运作系统中提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，并在此基础上采用多维数据分析，数据挖掘等算法，预测网络状态，为管理者的决策过程提供支持。

Project Definition/Description

本项目以研究BI在电信OSS发展中的应用为根本目的，研究以下两个方面的内容：

一. BOSS BI运营与业务支撑系统商业智能扩展设计研究

①现有问题分析

现有引入BI的电信IT支撑系统目标是建立一个统一的数据信息平台，采用先进的数据仓库技术和分析挖掘工具，提取企业数据中的有价值信息，为企业的客户服务、市场营销等工作提供科学有效的支撑。目前的已经投入运用的经营分析系统的主要功能有业务KPI指标监控、统计报表、综合分析和数据挖掘。经营分析的应用主要包括：客户分析、使用量分析、业务收入分析、竞争分析以及专题分析和数据挖掘等等，其中专题分析又包括客户流失分析、客户价值分析、套餐分析、产品价值分析等。

在现有电信IT支撑系统建设中存在较为显著的误区就是系统功能的越界。数据仓库是IT支撑分析系统的数据中心，是以现有公司业务系统和业务数据的累积为基础，并对其进行分析归纳和重组，为管理者的决策过程提供支持。在实际建设的过程中，往往也把OSS应提供但欠缺的数据附加于经营分析系统中，从而使得数据接口的整合和数据一致性核对难度加大，容易造成分析主题偏离。其中比较突出的是OSS系统报表和BSS系统报表的混淆。BSS包含有计费、结算、CRM、商业智能经营分析,它主要针对客户相关资源进行管理；OSS包含专业网管、资源管理、业务保障与开通系统等，它偏重相关网络资源的管理。现阶段建立的IT支撑系统主要进行客户和业务方面的数据分析，而针对网络资源和网络故障管理分析等有所欠缺。

另一方面，目前的OSS系统，往往偏重于对网络故障的发现和解决。而在发现故障后的故障处理很多时候依赖于技术人员，没有自动化的综合分析和处理能力。甚至对于某些常见或者简单的故障，目前的OSS系统也基本无法解决或

者生成解决方案的信息。事实上，造成分析与解决能力薄弱的原因也包括了系统功能分散。由于数据的分散和信息不能共享，使得综合各种数据并定位故障根源的任务变得困难。

② Project 研究内容的Description

综上所述，本研究点拟在现有IT 支撑系统的基础上建立一种更为完善的OSS/BSS-BI 系统，实现把分散在专业网管系统里的数据进行集中存储、整合，并在现有的IT 支撑系统相关客户发展及业务使用汇总数据与OSS 网络管理相关数据融合，进行数据加工和信息提炼，为网络运行管理和网络优化等提供信息支撑，为网络故障的发现后的自动化综合分析和处理提供可能，使全面精确的网络业务分析得以实现为网络管理层提供面向客户、面向业务分析统计提供有力的数据支撑，同时也作为网络线条的数据中心，对外提供统一标准的数据源。

用户访问层

功能用户层数据存储层

数据获取层数据源

图1.（本研究点所提出的架构图）

OSS/BSS BI 设计方案详细阐述如下：

总体设计包含五层机构，从下至上：数据源、数据获取层、数据存储层、功能用户层、用户访问层。

数据源：OSS/BSS 、DSMP 、专业网管的网元信息、日志信息、信息管理系统中的业务处理明细信息。它们为OSS/BSS BI 应用提供所需要的各种源数据。

数据获取层：数据获取层将从数据源中获取到的数据进行抽取、筛选、转换、加载到OSS/BSS 数据仓库，并设计可以依据不同的业务应用需求对相关的业务数据归类、整理、汇总、提炼，为各业务应用提供可靠可用数据。

数据存储层：数据存储层统一实现了电信企业数据仓库中网络、用户、业务等相关数据和元数据的集中存储与管理。