数据挖掘在短消息业务中的应用
  大用软件有限责任公司
  北京航空航天大学国家软件开发环境重点实验室

一、商业智能与数据挖掘越来越发挥巨大的作用
    如何充分利用已有的数据资源,挖掘存储信息的潜力?当前,应用数据仓库技术、改善企业决策支持模式并取得最大的投资回报,已成为许多成功企业的共识。据调查,《幸福》杂志前500家企业中已经有85%的企业建成或正在建立数据仓库,数据仓库像因特网一样,正在成为最快的IT增长点。1996年,全球企业在数据仓库上的投资达到16.8亿美元,且每年以19.1%的速度增长。
    在当今世界,几乎所有的行业都面对着激烈的竞争,正确及时的决策是企业生存与发展的最重要环节。越来越多的企业认识到,只有靠充分利用、发掘其现有数据,才能实现更大的效益。日常的业务应用生成了大量的数据,这些数据若用于决策支持则会带来附加价值。如果再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据时,上述处理过程产生的效益可进一步增强。调查研究表明,大多数企业并不缺少数据,而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致;而且随着数据量的增加,数据变得越来越难以访问、管理和用于决策支持。这样,企业信息中心面临着不断增长的决策支持的需求,但开发应用变得越来越复杂和耗费人力。如何把大量的数据转换成可靠的商用信息,以便用于决策支持呢?
    在企事业信息系统中,决策支持系统(DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的,但是在数据仓库、OLAP技术和数据开采工具出现以前,DSS在实际应用开发过程中暴露出许多问题。在传统的DSS系统中,原始数据的获取存在如下问题。缺乏组织性从各个部门抽取的数据没有统一的格式标准,数据杂乱且不稳定;数据的利用率低由于数据缺少统一标准,而难以转化为有用的信息,原始数据定义的不一致性导致其可信度降低;数据存储不完整,DSS只有对较长一段时间的完整数据进行分析才会有较高的预测率。
    进入90年代后,信息技术界悄然掀起数据仓库和OLAP技术及数据采掘技术的研究和开发热潮,这为克服传统DSS存在的问题提供了技术上的支持,使DSS的发展跃上一个新的台阶,也为DSS开辟了一条新的途径。数据仓库正是从一开始就以数据为核心,以面向主题的决策支持为目的,建立企业数据分析的多维视图,形成管理企业数据的工程体系。它为进行分析决策提供了具有良好体系结构的大量数据,并且通过OLAP(OnLine Analytical Processing),OLAM(On_Line Analytical Mining) 等技术手段来进行企业业务分析和决策支持。目前开发的综合DSS正是以数据仓库(DataWarehouse)技术为基础,以联机分析处理(OLAP)和数据采掘(DataMining)工具为手段进行实施的一整套解决方案。
     企事业信息系统发展到今天,已经经历了从事务处理系统(TPS)、高级管理人员信息系统(EIS),管理信息系统(MIS)和决策支持系统(DSS)等阶段,最终演变成今天的企业商务智能。而所谓商业智能,正是在决策支持系统基础上 进一步发展起来的。商务智能能够向用户提供更为复杂的商业信息,可以更为方便地定制各种报表和图表的格式,能够向行政管理人员、技术人员和普通员工提供个性化的多维信息,使分析处理信息的能力和信息的利用率大为提高。例如:当企业人员想了解销售情况时,可以得到按产品、产品/地区、产品/地区/客户分类的网上销售和正常柜台销售的各种样式的分析报告。在此基础上,可以进一步解决企业决策时需要了解的各种问题,并帮助企业更快更好地制定和做出决策。
    商业智能更加关心的是对于用<a href=#>
二、数据挖掘与数据仓库在短消息业务中应用的必要性
    短消息业务的发展存在着如下的特点。
1. 业务发展迅猛,短消息数据业务的发展速度和潜力很大。
2. 在短消息业务领域各类新兴业务可以层出不穷,可以充分吸引用户的注意力,并在此基础上开展赢利性业务。
3. 从目前来看,用户对纯收费性业务和非纯收费性业务或免费业务的反应是根本不同的。基本上来说,业务从免费业务转向收费性业务时,会损失大量用户,而像某些非纯收费性业务地开展,比如短信大富翁,十强赛有奖竞猜这样的业务是受到用户广泛欢迎的。
    以上的特点和我们开展短消息增值业务的目的要求我们能够准确地分析现有各类业务的发展情况,同时对一些业务发展趋势作出预测,面向电信的企业业务规划和发展人员、企业决策人员,提供分析基础,辅助进行决策,最大程度的开展广泛深受用户欢迎的业务,最大限度的保持客户占有率,同时取得最好的盈利情况。
    而现有的业务统计分析状况运转情况并不是良好的,由于一开始缺乏从建立数据仓库的角度对业务数据进行统一规划和管理,并且由于业务数据量大的缘故,现有的业务分析数据库的空间过小,统计分析系统疲于在数据导入和导出上,
    没有建立起完整的业务统计和分析体制。因此建立短消息业务的数据仓库来生成全面的企业短消息业务分析数据视图,并在此基础上完成各类统计分析与决策支持。
    基于以上分析,开展短消息业务数据仓库系统建设可具有如下优点
1. 对现有的短消息业务开展情况提供快捷,方便与准确的数字统计信息,为企业业务统计,运营情况分析,和运营决策提供准确依据。
2. 了解掌握用户对新兴增值业务的接受心理,分析用户的使用趋势,检验新型业务的开展状况,为新型短消息业务的开展指明方向。
3. 针对免费业务,纯收费性业务,和非纯收费性业务的使用情况作深层分析,分析用户对收费性业务的接收和使用心理,对收费性业务的使用作盈利分析,为盈利性业务的开展指明方向。

三、针对短消息业务进行数据挖掘所能达到的功能
   短消息业务统计分析系统是为了向电信的各类工作人员提供不同类的统计分析与决策分析功能。
   按照短消息业务分析的主题域,该系统可面向电信的下列人员提供各类统计分析与决策支持功能。
   ●数据统计人员
   面向电信现有的短消息系统维护人员和系统数据统计员,提供各类短消息流量数据的各类统计报表。主要目的是将各类数据统计功能自动化,作为电信综合业务部分的数据业务部分统计。
系统可按照数据统计人员的要求完成各类统计功能的自动化,并加以各类图形显示,以饼图,直方图,柱状图等等各类直观化的图形方式加以表示。
   数据统计功能以多维数据模型为基础,支持各类维度上不同粒度级别的各类不同统计。可按照不同时间段,不同地点,不同服务提供商,不同用户,不同短消息号码的不同级别对数据的流量加以统计。
   数据统计系统可按照业务统计人员的要求完成各类统计功能的自动化。按照业务统计人员的要求完成各类不同的自定义的统计功能。
  ●短消息网关维护人员
    提供短消息网关各类性能数据的统计与分析功能,为短消息网关维护人员提供分析短消息网关运行情况的数据基础可提供系统各不同时段的数据流量,分析网关承受的流量情况,分析网关的忙时数据流量与处理能力,分析网关的流入流量与流出流量,网关流向外地网关的流量等等分析。
可分析网关数据存储转发的成功率,分析数据在短消息网关内的丢失率与网关数据存储转发的成功率。
  ●投诉处理与客户服务人员
    系统为电信的投诉处理人员专门提供短消息使用历史数据的投诉处理功能。
    系统可按照短消息业务的流程,为电信投诉处理人员提供各类短消息使用的历史查询功能。可按照用户手机号和使用时间段提供该时间段内所有短消息业务使用的所有历史记录与详单。以此来可满足各类用户的投诉处理请求。
    系统可并按照数据的流程提供短消息数据的历史流程,为中国电信投诉处理人员提供系统数据流的内部分析功能。为投诉处理人员分析数据流内部流程提供依据。
    系统可结合各类业务的资费信息提供短消息业务使用资费的统计与分析,为用户提供短消息使用资费类业务提供各类投诉处理功能,可计算用户在一段时间内各类资费数据,让用户投诉处理人员和客户服务人员为用户解答各类短消息资费的问题
    系统可提供各类短消息计费数据的查询功能,查询用户使用短消息历史数据费用的详细情况。
  ●业务分析拓展与市场人员
    主要提供面向短消息新业务的统计分析与预测功能。
    针对某项业务提供该项业务开展以来的进行各类统计功能。可分析业务按照时间段的数据流量,可分析业务按照时间段的用户增长情况,可分析业务使用的地域特征。
    系统可订制业务的计费信息,以此可按照业务的使用情况提供短消息业务的使用与盈利情况分析。
    系统还可利用olap的技术手段,依据现有业务的开展情况,对业务的发展情况做出合理预测。
依据对业务的分析,市场人员可依据业务的发展情况,分析用户消费心理,并可根据业务发展情况,决定对业务的宣传力度与手段,促进业务的快度发展。
    电信作为全国性的短消息网关,还可专门提供面向服务提供商的业务分析与预测功能。如为网易这样的服务提供商提供该服务提供商短消息业务使用情况的各类数据统计与分析预测功能。
  ●公司决策人员
    面向企业决策人员,提供业务发展与分析的概要性信息,为企业决策人员提供短消息业务的发展概况与预测信息,为企业决策人员决定企业数据业务发展策略,衡量企业资源分配与规划提供参考与决策的依据。

    综上所述,数据挖掘必将在短消息业务中得到广泛的应用,并且发挥更大的作用,为业务统计、电信决策、新业务开展等提供有力的支持。

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