IBM电信业商业智能解决方案

业务发展分析
业务量发展分析及预测 业务增量分析及预测 MOU分析及预测 新业务使用量分析及预测 业务资源使用特征分析及预测 大客户使用业务量的特征分析及预测 大客户使用业务的特征分析及预测 流量和流向特征分析及预测
客户分析
客户总量分析及预测 新增客户分析及预测 客户净增量分析及预测 客户流失量分析及预测 客户转网量分析及预测 大客户发展分析及预测 客户消费能力分析及预测 客户消费习惯/爱好分析及预测客户信用度分析 外来用户分析 模拟用户分析 储值卡用户分析 潜在用户分析 零次用户分析 一户多卡用户分析
商业主题
转换工具
业务数据
外部数据
元数据
成员 映射 商业视图
管理
Templates
业务信息
商业视图
DB2 Data Warehouse体系结构
Clients
Warehouse Server
Warehouse Agents
Databases
End Users
Included with DB2 UDB
Message
IBM电信业商业智能解决方 案
议程
数据分析与决策支持系统面临的挑战 IBM 商业智能解决方案简介 IBM 方案优势
电信企业的需要
帐务统计 收益分析 网络、基站运维分析 绩效考核 客户关系管理 风险预测 市场竞争分析 ......
帐务统计、分析
日、月统计报表 月结算报表 营业收入统计、分析 资费来源统计、分析 业务量统计、分析 ......
客户服务质量分析 客户服务时限分析 客户咨询 查询焦点分析 客户投诉焦点分析 大客户服务质量分析 客户满意度分析 客户忠诚度分析
营销管理分析
市场价格分析 营销渠道作用分析 代销代办酬金分析 营销人员素质分析 营销宣传市场效果分析 促销行为市场效果分析
综合决策分析
决策取向模拟分析 决策行为市场操作模拟分析 决策行为市场效果模拟分析
业务数据
信息数据
"Trust" Accounts
"Loan" Accounts
"Checking "
面向应A用ccounts
有限集成
经常更新
仅有当前值
支持日常业务运作
年
月 日 Account History
面向主题 集成 比较稳定 包含历史数据 支持管理决策
业务数据和信息数据根本不同！
建立数据仓库的过程
?Scheduler
Control Database
Leabharlann BaiduDB2
?DDD ?Log ?Editions ?Configuration
Data
Data NT/2000, OS/2, AIX, Sun, OS/390, AS/400
DB2 Target
Type title ?Type text
Flat Files
业务系统1 业务系统2
业务系统3 ……
业务系统n
IBM BI体系结构
DB2 Intelligent Miner for Data
数据智能挖掘 服务器
DB2/Warehouse Control Center
OLAP Server App Manager
OLAP Server Analysis
Server
Data Warehouse
Center
Message
Message
Data Data
Relational Source
Data
Non-Rel Source
NT/2000
NT/2000, AIX, Sun
NT/2000 Agent Metadata
Log Server
Metadata
Kernel ?Dispatcher
数据仓库代理(Agent)技术
数据仓库控制服务器(Warehouse Control Server)
时间表启动 从控制数据库中获取商业视图定
优化 数据挖掘
验证
多维
统计 数据集市 数据仓库
阶段 1 阶段 2
阶段 3
阶段 4
阶段 5 分析的阶段
IBM BI 解决方案产品
报表工具 QMF
DB2 OLAP Server
Analyzer
DB2 OLAP Server
Intellig ent
Miner for Data
其它应用
数据仓库管理器/数据库 Warehouse Manager/DB2 UDB
收益情况分析
收入总量分析及预测 收入增量分析及预测 ARPU分析及预测 收入结构分析及预测 大客户收入情况分析及预测 客户交费情况分析及预测 客户欠费情况及其结构分析及预测 新增客户交/欠费情况分析及预测 欠费回收情况分析 高额/欺诈分析 销账分析
市场竞争分析
市场占有率分析及预测 市场需求分析及预测 竞争对手发展情况分析及预测 各竞争对手的市场营销分析 供应商市场行为特征分析 合作商市场行为特性分析
绩效考核
分公司绩效考核 营业部绩效考核 营业员绩效考核 ......
营业系统
当前状态
结算报表
局长信息系统 CRM
计费系统
财务系统
网管系统
挑战：信息孤岛
财务系 统
市场促销数据
营业数据
呼叫中心数 据
客户数据
建立数据仓库、实施商业智能
OLAP
数据仓库
智能挖掘 生产系统
如何实施商业智能
分析的复杂度和价值 发现
DB2 Warehouse
Manager
数据仓库管理器
DB2 UDB Meta Data
客户端工具 支持WEB
决策支持工具和应用程 序
DB2 OLAP Server
DB2 UDB
DB2 Family ORACLE
Informix Sybas e SQL Server IMS & VSAM
Files
Data Joiner
什么是数据仓库
数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。 数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数 据集合，用以支持管理决策的过程。 数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。 在数据整合的过程中数据要经过聚合、摘要和清洗。
不同的数据用于不同的目的
客户关系管理及市场策略
发现优秀客户 发现易流失客户群 调整产品定价 发现客户行为模式 开发新产品 交叉销售 ......
网络、基站分析
基站配置与话务量分布情况分析 分析各时段各基站/交换机的负载情况 网络收益分析 网络容量分析 网络安全分析 热点小区分析 路由分析等
服务质量分析