吕海燕[1]2008年在《数据仓库在电信经营分析系统中的应用研究》文中认为近年来,电信行业信息化进程得到快速发展。运营网络系统、综合业务系统、计费系统、办公自动化等计算机应用系统的相继使用,企业中积累了大量的历史数据。但在很多情况下,这些海量数据在原有的作业系统中是无法提炼并升华为有用的管理决策信息的。一方面,联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不上业务扩展的需求;另一方面,管理者和决策者只能根据固定的、定时的报表系统获得有限的经营与业务信息,无法适应激烈的市场竞争。数据仓库为企业海量数据进一步信息化提供了有效的解决方案。与传统的数据库技术相比,数据仓库为决策分析提供了更好的支持,跳出了传统联机事务处理的范畴,因此近几年来数据仓库技术发展很快,并在各个行业都得到了很多的应用。相对于国外大中型企业,我国企业的数据仓库建设目前还处于起步和探索阶段,在电信企业这样大型的信息化产业内部建设数据仓库应用,对技术更是提出了更高的要求。本文首先深入分析了电信企业目前面临的困难和挑战,进而提出了电信行业建立基于数据仓库的经营分析系统的必要性。其次,在深入研究数据仓库及经营分析系统技术的基础上,对电信企业经营分析系统数据仓库模型进行了详细的分析和设计,主要是结合电信企业业务的特点,给出了适合大多数电信企业目前实际需求的按五个主题(客户、产品、话务量、帐务、市场营销)划分的数据仓库模型,同时对模型中数据粒度的划分,数据的抽取、转化和加载(ETL)给出了详细地分析与设计。最后通过应用实例—收入预测分析,利用SQL Server数据仓库开发工具实现了数据仓库模型的构建,并基于所构建的模型对某电信企业某年的收入作了简单的预测。预测的效果验证了所构建的数据仓库模型满足电信经营分析系统的相关需求和业务分析。
唐九洲[2]2004年在《电信行业经营分析系统数据仓库建模研究》文中研究说明近几年来,我国电信市场的不断拓展,为数据仓库和经营分析软件的开发带来了前所未有的机遇和挑战。面对巨大的市场潜力和激烈的竞争,如何为电信企业构建一个先进、完善的数据仓库系统进行支撑,从而提升核心竞争力、增强客户满意度已经成为国内电信企业发展的当务之急。 本文针对省级电信企业在企业数据组织方面存在的问题,在比较研究中外电信数据仓库软件技术架构和商业逻辑的基础上,构建了省级电信企业经营分析系统的数据仓库模型。并以国内某省级电信公司为例,对其项目实施背景、过程及效果进行了综述。本文重点论述了如何利用数据仓库技术构建模型的原则、方法和实践,并给出了电信企业经营分析系统数据仓库的概念模型、逻辑模型及实现模型。 本文的主要研究成果包括: 1)在对电信企业业务和数据仓库相关理论研究的基础上,总结出了适合大多数电信企业目前实际需求的按五个主题(客户、产品、话务量、帐务、市场营销)划分的数据仓库模型。 2)提出了适合省级电信企业的数据仓库分布方式(省级数据仓库中心+分布的同构业务数据中心); 3)结合实际项目,详细介绍了经营分析系统数据仓库建设的步骤方法以及实施成效。
胡璟超[3]2007年在《电信经营分析系统数据模型的研究与应用》文中研究说明近年来，我国通讯市场的拆分、重组使得通讯企业之间的竞争越来越激烈，企业的决策对通讯行业格局的影响显得越来越重要。通讯企业的经过近年的发展，逐步建立了比较完善的计费系统、结算系统、渠道系统、客服系统、网管系统、财务系统、统计系统等各种业务支撑系统，积累了庞大数量的各类数据。如何整合历史数据、构建商业智能(Business Intelligence，BI)平台，发挥对企业决策的支持作用，成为通讯行业普遍面临的一个重要课题。整个BI体系结构，从简单的报表输出和领导信息系统(Executive Information System，EIS)、多维分析统计和数据挖掘，到探索能力以及可定制的分析应用技术等，有了相当的发展。支持和维护任何BI环境的基础是建立一个高质量、可信赖的数据仓库。数据仓库技术的不断发展，给电信BI建设带来了前所未有的机遇和挑战。面对巨大的市场潜力和激烈的竞争，如何为电信企业构建一个先进、完善的数据仓库系统—即经营分析系统—进行决策支持，从而提升核心竞争力、进一步增强客户满意度已经成为国内电信企业发展的当务之急。本文在比较研究了典型的、流行的数据仓库架构的基础上，提出了适于大型企业的数据仓库集线器与轮辐式架构的改良方案—基于数据中间层的数据仓库体系架构，它可以增强数据仓库的可用性、易用性和可扩展性，实现各数据集市间的数据共享，降低ETL脚本开发的难度，以空间换时间的方式，提高系统的访问速度，减少系统资源的消耗。本文以省级电信公司经营分析系统为例，对其实施背景、业务目标进行了综述。重点论述了利用数据仓库技术、结合商业逻辑，构建电信数据仓库的中央数据仓库数据模型、中间层数据模型及数据集市层数据模型的设计思路、原则、约定和方法等。
于闯[4]2006年在《电信行业中数据仓库建模方法的研究与应用》文中提出数据仓库技术是一个面向主题的、集成的、非易失的、随着时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合。经营分析对国内各大运营商来说也越来越重要，其中所使用的技术正是数据仓库技术。在数据仓库的实施过程中，ETL的工作量最大，它的工作效率往往也与数据仓库的模型是否合理有着直接的关系。 本文重点讨论了传统数据仓库结构下ETL实施过程中存在的问题，在此基础上对传统数据仓库的模型做了一些改进，并总结一种数据仓库模型分层设计方法，以此来提高ETL的工作效率。然后论述了在分层之后怎样实施数据质量稽核。把数据仓库分成中央数据仓库和集市数据仓库，实则分为两级主题域的设计，中央仓库主题域和集市主题域设计。中央仓库完全是按照企业模型建立的，基本遵守第叁范式的原则，没有汇总，没有合并表。而集市数据仓库根据需求来做，结合第叁范式和行星模型来设计集市仓库模型，分为基础表和事实表的设计。基础表是为事实表服务的，是对中央数据仓库的汇总、合并。事实表在基础表之上再做简单汇总即可得到。这样，ETL的工作也分为了两部分，即前ETL和后ETL，前ETL的主要工作是源系统到中央数据仓库的映射，这需要熟悉源系统；后ETL的主要工作是中央数据仓库到数据集市的映射，这只需熟悉中央数据仓库和集市模型即可。ETL工作有了明确分工后，ETL工程师可以专注于自己熟悉的工作。同时也给数据质量稽核带来了便利，数据质量稽核可以分层来做，也就比较容易地确定错误发生的位置。 最后，以作者参与的某省电信数据仓库系统的建设为背景，结合数据仓库系统的实施过程，阐述了数据仓库分层模型设计的具体应用，将中央仓库划分为七大主题域，集市数据仓库根据需求划分若干主题域。结合自己的主要工作重点，介绍了集市仓库具体建模过程和具体的数据质量稽核过程。
刘旬龙[5]2008年在《基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用》文中指出随着电信行业的迅速发展,各电信运营商间的竞争也日趋激烈。为了在竞争中争得先机,企业将越来越需要有一套功能强大的业务数据分析系统,对电信业务中出现的各类问题进行分析,将大量的数据转换成可靠的决策支持信息,为企业正确决策提供的有效的帮助。电信企业拥有大量的用户数据、如何准确地分析隐含于这些数据中的知识,为用户提供更好的产品与服务,成为决策者们面临的首要问题。电信行业积累的大量业务运营数据为数据仓库的建立提供了客观实现基础。可见,在电信行业中建立一个数据仓库系统有重要的应用价值。本文首先阐述了本课题的研究背景,以及研究的目的和内容。其次对数据仓库、数据仓库建模技术以及数据挖掘的相关技术进行了深入地研究和分析。再次分析了数据仓库系统在国内电信企业中的应用情况,设计了数据仓库在电信行业中的概念模型和逻辑模型。然后对客户流失问题进行研究,得出了一套较可靠的流失分析方法。本文重点研究和设计了电信行业中数据仓库的概念模型和逻辑模型,在此基础上针对已经离网客户,按不同主题进行分析验证,归纳出与离网流失相关的属性,总结出了离网用户流失的主要原因,为市场部门有针对性的进行挽留工作提供依据。
魏莉[6]2008年在《基于数据仓库的电信经营分析与决策支持系统》文中进行了进一步梳理随着中国电信体制改革的逐渐深入,中国电信业面临着前所未有的竞争压力。以人为本的经营观念和营销策略渐入人心,各电信企业面临着产品同质化、客户大量流失,使电信企业逐渐将生产经营活动的重点由面向产品转移到面向客户上来,越来越多的电信企业比以往任何时候都更加重视利用技术手段了解自己的客户与经营情况。因此,为了提升企业核心竞争力,电信企业需要根据中国电信集团公司的经营分析系统业务和技术规范,建立一个统一的数据信息平台,形成经营分析与决策的数据仓库,建设经营分析与决策支持系统,并通过OLAP及报表等手段来进行数据展示与分析。本论文针对电信行业数据分析与决策的共性需求,结合某个具体的电信企业,设计并实现了基于数据仓库技术的电信行业经营分析与决策支持系统。论文首先对该系统的数据仓库架构进行了讨论,并着重分析了相关电信系统数据质量现状及影响,通过数据质量检查知识库,紧密结合数据仓库的ETL过程,对数据进行了有效清洗、转换和入库,保证了数据仓库数据质量;同时对该经营分析与决策支持系统要实现的产品、收入、竞争、客户、消费等分析主题进行了调研和分析,对要完成的功能进行了设计和实现,并提供相关分析主题的OLAP展示功能。最后,本文针对电信企业的海量数据有可能造成OLAP查询性能下降,系统响应慢等突出问题,通过OLAP查询CACHE设计和聚合表设计等查询优化手段提高了OLAP查询性能。
李胜[7]2015年在《基于Teradata的电信数据仓库建模与优化》文中指出最近几年,信息决策系统越来越受到企业的重视,各行各业在提高生产力的同时,也在加强信息分析系统的建设与投入。许多企业在数据仓库方面投入了大量的财力人力,但是没有收到预期的回报,相反,运维的成本日益增大,数据的可信度却越来越低。在电信领域中,数据仓库问题尤为突出。关键的问题是数据仓库建设初期缺乏系统的理论指导和开发行为的规范性约束,导致数据量加大时数据仓库查询性能急速下降,数据仓库批量严重延时,这也是目前各大数据仓库厂商研究探讨的课题,模型的客户化也是一个重要的方向,模型的客户化包括决定模型的总体架构的逻辑模型客户化和针对特定数据仓库平台的物理模型客户化,而这两方面的设计都是需要和电信领域的业务紧密结合的,传统的模型研究都是采用了目前市面上比较普及的Microsoft SQL Server或者Oracle等产品,大部分的模型都只适用于某一方面的业务,不具有通用性,另外针对数据仓库现状进行优化工作也是一个重要的研究热点。于此同时,电信业数据采集系统的数据采集频度不同,而数据入仓时却对数据采取每天入仓的方式进行,对一些关键性,实时性的,动态的数据没有办法及时的分析处理。这目前也是传统数据仓库发展的一个瓶颈。针对以上问题,本文重点研究了基于Teradata的电信数据仓库的建模与优化。本文提出了基于Teradata电信数据仓库建模的系统整体设计方法,很好的解决了开发初期的规范问题。另外结合CLDM,完成了参与人领域模型的设计,为后续数据仓库的建设提供了指导思想,同时为CLDM建模运用到国内电信行业提供了借鉴意义,该方法有效的解决了模型的通用性。最后,针对数据仓库进行了优化,总结了P-T优化方法论,提出了一种适用于数据动态查询的TEER模型,在Teradata数据仓库优化方面具有参考意义,也拓展了数据仓库模型优化动态查询的相关理论。论文的实验结果证实了本文取得的初步效果,并且具有统计学意义。
汤晓炜[8]2008年在《电信经营分析中的指标上传系统研究与实现》文中提出电信经营分析系统是基于计算机系统及数据仓库应用技术;为运营商提供经营分析支持的IT支撑系统。由于电信企业具有业务复杂,数据量大的特点,基于数据仓库技术建设电信企业的经营分析系统成为首要选择。电信经营分析主要包括数据仓库系统、各种应用系统以及系统管理叁个部分。指标上传系统是电信经营分析中的应用系统之一,该系统向总部提供经营分析数据,使运营商总部更方便,快捷地掌握各省分公司业务发展及经营状况。本文主要论述了基于数据集市技术的指标上传系统的设计与实现。本文的主要贡献有:1.分析了电信经营分析中指标上传的特点和指标的分类,为了更进一步做好指标分类做好准备性工作。2.提出了适合指标上传的解决方案,针对电信业务发展迅速,指标随时调整,更新等特点,使系统具有自适应性,前瞻性。3.设计了电信经营分析中的指标上传系统,并提出了一种针对指标上传系统数据集市的建模方法,该数据集市同时满足其他应用系统的应用需求。某运营商电信经营分析中的指标上传系统自上线之日起,系统运行正常,验证了本文理论的正确性。
张艳萍[9]2017年在《基于CRM的固原电信经营决策系统的设计与实现》文中研究说明面对以客户为中心的日趋激烈的竞争环境,企业的核心资本——客户,受到了前所未有的关注,应运而生的客户关系管理也引起了企业界和学术界的广泛研究。中国电信投入大量资金实施客户关系管理系统,采用有效的方法和工具对客户的信息进行深入的分析和挖掘,应用知识挖掘、知识发现等技术分析、挖掘出存在于客户需求链中的潜在行为与事件,尽可能得到客户完备的信息,以达到留住客户、发展客户以及有效地挖掘客户潜力的最终目的。随着移动互联网的不断发展,客户的消费习惯和消费需求已经悄然发生了变化,从过去单纯的语音消费通信向信息消费领域拓展,对信息消费的需求越来越大。而当前客户的信息消费需求呈现出多样化、个性化等明显特征,因此,中国电信需要提供多种多样的增值业务产品,来满足客户的不同信息消费需求,从而提高企业差异化竞争力,增强客户粘性。本论文正是针对上述问题,通过引入数据挖掘模型,提升针对目标客户进行有效的增值业务营销的能力,建立基于IT支撑为基础的增值业务针对性营销工作体系,实现增值业务营销模式的转变。主要内容为:(1)设立专门的增值业务营销运转系统,把业务程序、组织分工、功能需求等进行正规化,从客户理解、策划营销、营销感受、正式销售、成效评测的角度完成专门的增值业务营销的整个过程的监管,实现过程能管控、结果能考察、成效能评测。(2)把专门的增值业务营销数据挖掘模式设立起来,选择目标客户,减少营销开支,增加营销的可能性。(3)把专门的增值业务营销手段一起运营和鼓励考察体制,让各个营销手段起作用,加快增值业务大规模建设的脚步。(4)拥有专门的增值业务营销的IT支持本领,至少有:a)准备全数据,收集全增值业务数据,同时和业务单位完成关联产品的数据挖掘模式;b)达到高效率的、一起的营销手段推送,允许用各个营销手段进行营销;c)完成迅速受理及一键开通实施,使得营业指引变强,加强专门的业务营销马上受理开通的本事。d)实现再次及不同波次营销。e)增加营销手段鼓励考察及营销的成效评测的能力。
周春成[10]2009年在《电信行业数据仓库的设计与实现》文中提出国内通信运营商重组,使得中国电信面临电信公司的竞争日趋激烈,多年的信息系统建设,已经为中国电信积累了海量的历史数据,如何利用好这些数据资源,发挥信息价值,实现以客户为中心,数据为依据,精确化营销?理念已经成为中国电信发展研究的新课题?在此,数据仓库技术为企业的经营决策起到重要作用,是支撑中国电信发展的重要手段之一?本文系统地阐述了数据仓库技术在中国电信的应用研究,包括研究方案?技术选型?解决方法?以及实施的试点和系统的推广?从电信实体渠道支撑管理系统数据仓库的总体要求?系统架构?逻辑体系结构?数据模型设计?ETL设计?业务功能等方面,介绍了该系统数据仓库的设计思路和过程?论文的主要研究成果如下:1.在结合中国电信逻辑数据模型(CTG-MBOSS)规范和DBMS的E-R模型?的基础上,定义了数据维度和粒度,定义了用户的角色和权限,给出了数据模型的设计思路和原则?2.对数据仓库在电信行业的应用进行了研究,分析了电信八大主题域的实体之间的关系,给出了各个主题域的ER模型?3.对电信实体渠道支撑管理系统数据仓库进行了需求分析,并分析了电信源系统数据模型;然后,结合江苏省各本地网的实际情况,设计了数据模型和ETL过程,并完成了从源系统的数据抽取?转换和加载,生成了所需维度和粒度的数据指标值?4.完成了以常州电信为试点项目的实施,并成功的在全省进行推广?
参考文献：
[1]. 数据仓库在电信经营分析系统中的应用研究[D]. 吕海燕. 大连海事大学. 2008
[2]. 电信行业经营分析系统数据仓库建模研究[D]. 唐九洲. 中南大学. 2004
[3]. 电信经营分析系统数据模型的研究与应用[D]. 胡璟超. 武汉理工大学. 2007
[4]. 电信行业中数据仓库建模方法的研究与应用[D]. 于闯. 北京邮电大学. 2006
[5]. 基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用[D]. 刘旬龙. 华东师范大学. 2008
[6]. 基于数据仓库的电信经营分析与决策支持系统[D]. 魏莉. 湖南大学. 2008
[7]. 基于Teradata的电信数据仓库建模与优化[D]. 李胜. 上海师范大学. 2015
[8]. 电信经营分析中的指标上传系统研究与实现[D]. 汤晓炜. 北京邮电大学. 2008
[9]. 基于CRM的固原电信经营决策系统的设计与实现[D]. 张艳萍. 电子科技大学. 2017
[10]. 电信行业数据仓库的设计与实现[D]. 周春成. 西安电子科技大学. 2009
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