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大唐融合CCBN2012—构建商务智能 助力广电腾飞

2012/04/01

图为：北京大唐融合通信技术有限公司技术总监孙鹏在CCBN主题论坛上做演讲

　　以下为演讲实录：

　　各位来宾，大唐融合的新老朋友们，大家上午好！

　　本次报告的主题是《构建商务智能，助力广电腾飞》。其实谈到商务智能，相信在座的各位专家和来宾脑海里面可能会浮现出几个词，比如说数据操作、经营分析、数据挖掘、决策支持等等一系列的词汇。没错，从内涵和外延的角度来讲，商务智能有可能落地于上述词汇中的任何一个系统，其实它的能力也隐含在里面，包含了数据的抽取、数据的清洗、整合、共享和应用等等。我记得去年上海的李总也提到了商务智能，并且当时对商务智能的内涵做了非常精彩的表述，今天我尝试从另外一个视角，来把我们大唐融合的经验做一些分享，和各位探讨。

　　其实主要就是谈业务驱动，就是我们为何要建立这个系统？数据类的系统、商务职能的系统为什么要建。在座各位可能会在工作当中遇到这样的场景，就是老总要数据，各个系统东拼西凑。有可能我们老总要一个名单，要一个高价的客户的投诉故障解决及时率的名单，这个时候我们就想到，我们的高价客户在哪里，他的定义是什么，我们有可能从我们的后台系统里面获取。然后再跟我们的客户系统关联，客户系统处理到哪些环节，有没有在我们的时限要求之内解决，其实体现出来的还是一个数据分散的问题，也就是说数据会分散在多个系统，领导要数的时候，我需要从数据库的系统去抓，从时间的效率和数据的质量可能会存在一定的延迟。不知道在座的各位有没有感觉，我们的机房是越建越大，我们的设备，CPU、内存和存储越来越多，性能越来越高，甚至我们的空调都配得学习多，业务系统还是有它的位置的。这里面有很大的原因是我们的业务发展，我们的用户增加了，我们的产品在增加。但是同时，在这个之外还有没有其他的原因？答案是有的，其实就是一个网络结合的问题。其他系统在交叉方面，我们生产的业务支撑系统，这时候这种结合势必会导致专业的业务支撑系统压力增加，性能下降。

　　从这里出去，各个部门七嘴八舌。举个例子，这也是一个真实的例子，我们在某一个省的广电遇到的，他的宽带的系统，大部分的宽带是在省公司的系统管理，同时因为历史的原因，还在分子公司有自己的宽带系统，尤其是针对大客户的宽带。在分子公司领域，当老总要一个宽带的报表的时候，可能这几个系统，分子公司报上来的数据也有差异。比如说截止到目前，宽带的发展量，在网用户数，有的人说了，我报上来了10万，为什么你告诉我15万？最后发现其实是一个口径，也就是说，他们有一部分的客户没有纳入进去。

　　还有一种场景是我们的网络堵塞，这里面会影响到哪些业务和哪些客户？这些客户里面哪些是大客户？这些我们需要提前获知，并且做出妥善的安排。随着智能机顶盒的广泛推开，我们的互动用户增值点在哪里？作为一个瓶颈基础之上，我们的互动客户是高价值的潜在客户，我们有没有全局的综合分析？真正客户的理解，基于这个之上，做一些针对性的营销工作，做交叉营销，为我们的企业带来更高的收益。这方面目前更多的是靠着管理、经验、手工以及部分的系统支撑，全局的工作有可能还有提升的空间。

　　接下来是建设思路，刚才跟运营商的朋友聊天也谈到了。作为电信的系统，我们不至于照搬，但是电信的经验我们可以去借鉴。作为这一类的系统，电信运营商他们是怎么去建立的？首先从数据创建的角度，可能有的省份是把这个业务系统的数据全部收敛到我们的综合数据管理平台来，也就是说我这个平台不去创建数据。还有一种模式是这个综合数据管理平台会针对与运营相关核心的几类数据做操作创建，把创建的系统解决数据共享给业务系统，这是一类。还有第三类就是所有的核心数据都是由我这个综合数据管理平台来创建的，其他系统在使用的时候会通过数据调用、服务调用的方式去使用，其实这三种模式的优缺点是非常明显的。我们可以从工作量的角度，实施的角度，技术稳定性的角度，从不同的角度去评判这个事情。当然，这几类系统在电信运营商里面都会有一些落地，更多的是第一、第二类的方式。从数据收敛的角度，电信运营商会首先收敛AXX，有的省份是收敛OSS，MSS的数据可能中国联通前期做了一部分。具体到这个平台前期应该收敛哪些数据，收敛哪一部分不重要，关键是看我们的需求。

　　我们电信运营商作为商务智能数据管理的平台，一般分为几个系统，可能有统计分析、决策支持、数据仓库、运营存储。站在我们广电的角度来讲，我们应该如何去建立这一类的系统？其实前期我们在这个基础上也建了类似的系统。我的建议是，我们可以考虑从数据创建的角度，第一种模式和第二种模式去结合。也就是说作为综合数据管理平台，我去收敛各个业务系统的数据，收敛完了以后，我会进行挖掘分析。分析的结果会围绕着这个系统使用。从数据收敛的角度来讲，刚才提到了管理，可以先收敛B的，也可以先收敛A的。从数据分层的角度来讲，我建议单建一个系统，作为这个系统，可以从逻辑上分层，进行落地，实现不同业务的支撑。

　　接下来要建立这个系统，这个系统的定位在哪里？我们认为有四个中心的定位。第一是数据标准中心，没有标准，没有规则和规范，这个平台建立是无源之水，我们至少要从这种模型层面建立我们的标准体系。从这种底层的标准规范的角度来讲，保证一个系统、一个声音，全局对这一类的数据全部是如此。第二是数据管控中心，数据来了以后，如何去整合？如何去提出来？如何实现数据的集散式的落地？实现与数据相关的收敛、转换、质量、存储、容灾和管理。第三是数据交换中心，实现转换。第四是数据应用中心，将来我们个类应用的插件都会放在这里面，包括主题和专题的数据，基于这个之上，做一些各种问题的分析、跨域的挖掘等等一系列的应用，来提升我们的管理，辅助我们的决策。

　　接下来是系统平台的总体架构。我们会围绕企业级的全局系统数据，通过数据共享，应用集成的手段和技术，包括外围一系列的功能，对我们企业全局的数据进行访问和控制。包括模型、编码和接口，我们会针对各类人员和决策提供我们的应用，包括管理人员可能从决策角度，业务分析人员，可能从具体的分析、IT管控的角度，我们的市场营销、客户统一视频、客户理解、营销方案的匹配，营销全过程的评估都是在那个里面做的。我们的统一视图可以是面向多种渠道定制的灵活视图，基于客户细分之上的，围绕普通的客户提供经营分析的业务支撑，再精准营销。通过前期积累的数据，以及我们掌握、分析和挖掘出来的倾向，我们去匹配合适的方案，实现交叉营销和相差营销。通过主动营销服务为本，来提升我们的感知。或者在一定程度上，能够降低客户的感受的下降。

　　从平台功能的角度来讲，最底下灰色的部分是我们的公共信息平台，这是我们平台的基础。这里面包含了系统的建构和数据的管理，包括数据库的审计，引擎和容灾备份等等一系列的功能，这是我们的基础。我们这个平台的核心是数据的管理，我们企业做了10多年数据的系统，我们对这一方面有深切的体会。没有标准、高质量的数据之上的统计分析和挖掘，都是浮云。左边紫色的部分是我们的规范管理平台，这是我们的原则和要求。通过一些模型、标准和编码，可以指导相关的业务平台的建设，右边是我们核心的应用，包括数据质量和共享，包括数据应用平台里面的API监控、业务的预警和智能的挖掘，最上面是我们通俗的架构。在我们平台的基础上，这个系统上线以后，跟我们其他的IP系统是什么样的关系？包括客服和其他的系统。还有就是管理类系统，主要是工程、人财物相关的资产等等一系列的系统。还有就是运营域的系统，包括GIS资源、互动终端、IT网管、ITSM监控等等。我们的综合数据平台会在这个规范标准的指导下，从各个支撑系统、管理系统去抽取与我们企业运营管理息息相关的，尤其是对于跨域有明显需求的数据抽取过来，落地到我们的接口部，通过我们内部的清洗和整合，集成到我们的这种综合数据仓库来。这个仓库应该是全局的、统一的、唯一的、全生命周期的存储。通过我们共享的服务和数据对外提供，包括各个业务系统，比如说BOSS系统并不需要集成，有客户系统也可以，当客户一个电话打过来的时候，我通过客服系统调用出来，可以完成的看到这个客户360度的信息，甚至包括一些挖掘和分析出来的信息。作为这个岗位的人员，其实特别需要沟通。同时我会基于我的专题库，对客户、产品和一系列的专题做一些挖掘和分析，然后去提取我们所需要的一些信息。

　　作为这个平台架构，稍微加一点。我们前期在落地的综合数据管理平台，其实它的数据收敛应该说打通了三大域，包括支撑域、BOSS和客服，包括管理域里面的资产、工资和财务，还包括运营域里面的GIS资源，把这三部分数据全部出去，当然是第一期建设，首先考虑的是基础架构。接下来有五项关键的平台。

　　第一项是模型的管控。提到模型的管控，包括在电信运营商里面，可能提得也不是特别多。其实从我们厂商的经验来讲，我们认为应用是效果，这是我们产生的效果，数据是核心，这是我们企业的努力，模型是基础，包括业务解码和系统解码，这是我们的基础。作为这种模型我们如何去管控？我这里举了几个例子，其实这仅仅是其中的一个场景，这是在支撑应用系统升级的过程。我们可以看一下，作为我这个平台存储了业务系统前一个版本的模型，包括全局企业级的标准模型，还包括了业务系统将要升级的2.0模型，都要围绕存储，我们会有业务模型映射的关系。当业务系统从1.0升级到2.0的时候，我们会把业务系统的数据提取上来，通过模型映射的规则，实现1.0数据到2.0数据的映射。映射完了以后，在我这个平台上可以去做一些数据和业务的验证，其实给我们企业带大最大的好处是避免了业务系统平台升级造成了业务的中断。也就是说，在我这个地方已经验证过了，通过我验证的结果指导业务系统的应用部署，同时把数据转换的结果直接同步给升级系统，这是模型管控的一个场景。除了这个场景之外我们还可以做什么呢？还可以做应用系统、企业级模型上下版本的映射等等相应的一些管控。

　　第二项关键能力是质量管理。我们的质量管理是遵循了业界流行的6C的管理理念，从数据质量的管理、定义、分析、提升再到管控，我们会对企业数据不同层级的一些质量问题预设诊断的规则和经验放在系统里面，来协助企业数据质量的提升。从具体功能落地的角度来讲，从质量目标的定义，也就是质量问题的定义以及规则的一些定义到问题的发现和度量去执行一些程序发现质量问题，真正的对问题进行分析。以前有没有出现类似的问题，有没有成熟的方案去匹配，一直到问题的解决。这里面问题的解决可能分为几类，包括系统内直接处理完毕的，通过对外的业务系统去做接口，包括通过管理的流程去做一些提示，业务系统的数据有些是我们直接做修改的。通过几种方式完成这种解决，最终有一个问题的闭环评估，这一块也是我们前期做的。

　　第三项关键能力是统一视图。我们以统一视图为核心，应该说更多的是面向客户和应用。围绕客户有一些信息的展示，这些展示可以基于不同的场景，不同的纬度，可以从售前、售中、售后的角度去展现我们客户相关的，营业厅是哪些，包括在不同的场景，比如说节假日里面我们看到的场景，现在提到这个的话我稍微提一点，我每年回老家，其实我家里是没有宽带的，因为父母岁数比较大了，其实过年的时候我特别需要宽带，其实电信运营商、联通、移动我一直没有发现有这样的网站，可能定价高一点，这个时候一个月50、100或者是120都是可以的，广电的客户经理去发现客户类似的潜在需求，他们可以主动的营销，去做一些这种提升价值的业务。

　　第四项是业务预警。从网络层来讲，包括网络设备有很多专业的系统，但是这些专业的预警系统分专业，目前跨专业的预警，包括对业务的预警还是比较欠缺的。举个例子来讲，比如说我们的网络堵塞，我们把一些业务关系融合到系统里面。下面通常是发现故障之后我们的定位、分析和解决，是经历了这么长的一个周期。上面是我们希望达到的效果，首先综合性可以提前压缩到非常短的时间，再通知客户进行分析和确定，包括业务的检查是预处理的过程，最终希望能够在客户感知之前能够解决掉这个问题，避免客户感知的下降。这里面其实也是能够帮助我们一系列解决的提升，包括处理的效率和水平。

　　第五项是挖掘分析。这是我们智能的核心，现在机顶盒越来越普及，传统的业务分析可能主要是行为结构，就是我用了哪些频道，包括行为模式。但是后期随着互动业务的发展，我们更关注的是我们的内容。包括我们的偏好，比如说对歌星、影星、球星和视频内容的偏好，我们发现之后可以去进行总结、归纳、分析、预演和演练，发掘他的偏好，制定不同的套餐去做营销。也就是说，我们会基于客户的理解，去匹配专业的方案套餐，通过合适的渠道，与客户进行接触。因为现在很多客户时间都很宝贵，要特别避免过打扰。

　　我们可以通过不同的行程，他做了什么，客户的反馈是什么，拿到这个反馈之后，还希望第二步通过哪个渠道和客户接触，达到一定的效果。从建设模式的角度来讲，我们建议分三步走。每一步都会从基础的架构，包括数据收敛的范围，包括我们管控的需求的紧急程度来做。第一是前期架构的搭建，第二是能力扩充，第三是到达智能挖掘、业务预算指导的程度。别看是分三步，其实如果真正做的话，还是比较符合我们的一些业务预期的。

　　我们的项目收益，这个平台建设之后会给我们带来哪些方面的好处？

　　第一是“定规矩”。这是一个好处，我们企业IT的建设是需要有规矩的，我们的口径、标准、规范和模型，同一个概念落到不同的系统应该是怎样的存储，这项存储应该怎么样去用，我们希望确立这种规矩。有一个现象我觉得也特别有趣，就是他的某一个生产系统的数据没有权限去看数据库，或者说去看的时候不知道怎么样做比对，这个就不太好了。现在有一句话说得特别好，数据是我们企业的核心资产，这项资产作为我们广电运营商的朋友，必须把控在自己的手里。所以从“定规矩”的角度来讲，这是给我们带来的第一个好处。

　　第二是“做裁判”。既是有关运动员也有裁判员，裁判是做什么的？会依据我们定的规矩，我们既定的标准审视我们的业务系统，哪些数据和模型是正确的，或者说是存在什么样的问题，从我们这个地方可以从中立第三方的角度提出结果，协助数据的提升。

　　第三是“助协同”。刚才提到，基于客户的理解，营销方案的匹配，渠道的协同，最终降低成本，最大程度上提升客户的感知。

　　第四是“促经营”。其实谈到经营，就是业绩的提升和增厚。从系统平台的角度真正能带来多少钱这个不好说，其实我们的经营主要靠的还是我们的管理，但是作为我们这个平台，可以从模型到信息、数据、智慧、价值的转换，一系列的IT落地，来帮助我们企业管控能力的提升，管控效率的提升，包括垂直管控的增强。通过这种管理能力的辅助提升，来帮助企业做大做强经营业绩。

　　以上就是我的介绍。借此机会，代表大唐融合的孙总和徐总，热忱地邀请各位广电运营商的朋友在百忙之中抽出时间去我们公司详细的交流考察，谢谢大家！

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