经营分析让企业快速应变

作者:kaiyun体育官方人口
2007/9/20 8:39:11
本文关键字: BI 业内新闻

在日趋激烈的市场竞争环境中,每个企业都希望能预测用户需求,进而针对这些需求做出相应的变化。中国移动从2001年开始筹划建设经营分析系统就是为了达到这一目标。对于当前已经完成数据大集中,准备开展数据挖掘建设的税务部门来说,中国移动6年来的建设体会或许能给他们带来一些借鉴。

明确四点建设思路

2001年的时候,中国移动已经开始进行BOSS系统的集中化改造,目标是逐步实现数据和生产运营的省级集中,为经营分析系统的建设奠定基础。但从应用层面上看,大部分省公司还停留在竞争的初级阶段,同时国内也缺乏超大规模的数据仓库和经营分析系统的建设经验和成功应用案例,这都给经营分析系统的建设带来了许多难题。

在这种情况下,中国移动明确了建设思路:首先,省级经营分析系统由数据仓库和分析两大部分构成:数据仓库用于获取数据、存储数据和生成数据集市;分析则由数据集市之上的分析应用以及展现等构成。其次是将经营分析系统的发展分为两个阶段,第一阶段是构建底层的数据仓库;第二阶段再主要推进分析应用的发展。这种建设思路是符合中国移动当时的情况的,因为如果从应用出发建设经营分析系统,一方面只依靠业务驱动力难以形成规模化的数据仓库;另一方面,根据应用分析去采集的数据不完整或不准确,将来增加或调整应用时难度大,周期长。从系统建设进程看,2001年进行该方案的研究和分析,2002年以省为单位起动全国范围的建设,2004年实现全国经营分析的联网,2005年进行全面推广,每一步都是和业务本身的发展速度是息息相关的。最后是要依靠国外数据仓库工具厂商的经验和能力,依托国内合作伙伴实施,培养国内的专业团队。

确定五层系统架构

对经营分析系统的理解和定义有很多,主要有报表、CRMBI、数据仓库等。中国移动经营分析系统的建设目标是逐步构建数据仓库,将企业不同/异构的IT系统存储的数据进行有效集成,整合在一个中央存储库中,并进行重新整理和排列数据,目的是支持企业决策和面向分析性数据处理。

中国移动经营分析系统包括多个层次:底层是数据获取层,负责从数据源中抽取数据;第二层是数据存储层,将获取到的数据存储到数据仓库和数据集市中;第三层是数据访问层和分析应用层,以及对外的应用展现层。

系统实现三条闭环应用流程

从应用上看,中国移动的经营分析系统逐步实现三个流程的运转。

一是从数据仓库中抽取决策信息,经过转换之后变成决策信息,基于这些信息制定新的营销方案并进行市场推广,推广之后把这些情况返回到数据仓库,进行效果验证等等。

二是面向客户和业务的信息反馈,例如通过经营分析发现客户可能的需求,然后把这些信息和操作建议提供给生产系统,从而为客户提供针对性的服务。

三是分析结果调用的过程,将这些结果反馈到代销点、营业厅、呼叫中心等,为前台人员提供操作和处理的建议。

数据仓库分级建设

中国移动有3亿多客户,很难建立一个大集中的数据仓库,因此在规划时提出了分级式数据仓库的理念:每一个省公司都有一个完整的二级经营分析数据仓库,在总部再建设一个一级经营分析系统。二级经营分析系统可按照他们自己需求去建立,但必须满足总部制定的规范标准,以及向一级经营分析系统提供必要的数据和报表,由总部进行统一汇总和综合分析;数据的定义、数据的模型,都是由总部管控,在分级数据仓库中总部扮演了双重角色,不仅要建立自己的数据仓库,还要负责对31个省级数据仓库进行管理。

同时,中国移动的一级经营分析系统还包括测试中心,对分析应用进行测试和考量,目的是进行经营分析应用的推广。比如,山东分公司有一个很好的应用,可以把这一应用放到测试平台上进行测试,如果有效的话可以进行全国推广,用在其他省公司的数据仓库中。

系统建设四点体会

目前,中国移动经营分析系统的投资已经累计超过23亿元了,磁盘总容量超过1600TB,用于分析的数据量超过800T,系统的年访问量已经超过1亿人次。在系统的建设中,我们也有了以下几点体会:

首先,经营分析需要企业长期的、巨额的投入,如果企业的投入是间歇性的,很难保证数据仓库的发展。因为数据积累的时间越长,就越有价值,如果在一个阶段暂停数据仓库的建设,就会发现对这个间歇期数据的清洗、整理的工作量非常巨大。

第二就是明确的规划性的思路,和对经营分析工作统一的理解。经营分析厂商有厂商的想法,客户有客户的思路,总部有总部的理解,地方有地方的认识,大家必须达成统一的思路,形成共识,才能获得数据仓库建设的成功。

第三,对于经营分析来说,数据、思想、工具缺一不可。分析工具和软件是可以购买的无差异化的产品,思想的产生具有一定的条件或随机性,而数据是企业的核心竞争优势。

最后一点是充分理解数据的重要性、复杂性。数据仓库的建设并不是只有一条途径,可以先建数据仓库,后建应用;也可以先做应用,应用做得比较好的时候,再去建立数据仓库。具体过程应该怎么走,还需要各企业根据不同特点,找到一条符合自身需要的道路。

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