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浅析业务需求的统计分析

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充分理解需求、整合需求方案、不断归纳总结,是高效完成统计分析工作的关键

作者:郝锐 刘丹 2008年10月28日

关键字: 统计 业务

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市场业务的拓展是支撑系统业务发展的驱动力,把握需求、制定目标,规范需求、细化标准,是完成统计工作的要素。业务部门提出的需求申请,是由市场部门业务管理人员,针对业务特点或将要开展实施的新业务,通过文字或表格描述体现的。这类需求特点,通常比较紧急而且描述简单。那么,支撑部门统计分析人员需要依据流程规范来设定标准,并完成后续工作。

 

阶段一,需求确认与审核需求申请的确认需要业务支撑部门协同需求提出部门共同完成,对所提需求申请可行性进行沟通。对业务需求进行统计分析所需要的统计数据,一般都能由电信业务支撑系统提供。但有些专业性比较强的、具有决策性质的统计数据(如判断市场发展方向)则很难实现。那么,这类需求就需要结合BSS电信业务支撑系统功能特点,对需求进行评审并反馈需求评审结果,进一步完善需求申请。需求确定之后,首先需要明确需求申请和统计分析的最终目标,其次要明确需求限定条件和把握准方案制定规则,这将为后续的工作就打下了良好基础。

 

阶段二精确分析与准确定位。这一阶段是决定提取统计数据难易程度的关键。以电信固话业务为例,只要做好以下几方面的统计分类,实现数据共享,规范提取数据标准,合理区别分类,就可以相对容易地实现统计分析结果。

 

统计基础分类一般包括产品分类,客户类型分类,通话类型分类,账目类型分类等。基础分类与电信业务实现过程相对应,有助于理解业务概念,关联业务数据。因此分类准确、合理,将直接影响到统计数据的使用效果。

 

此外,需要特别强调的是还要制定基于基础分类之上的汇总数据分类,包括用户数汇总分类,通话时长汇总分类,通话费汇总分类,业务受理数量分类,渠道受理分类等指标概念。这些数据在电信业务支撑系统中有相应的体现,如对应的设备量报表、通话量报表、应收报表等。但是电信业务支撑系统本身报表数据,需要统计人员进行规范处理完善。通过统计程序提取这些数据,将汇总数据集中存放,统一规范标识值,形成规范的元数据。新提取的统计数据也要按元数据定义规范和统一保存,按统计分析的分类指标的维度汇总到元数据集中。形成统一标识规范定义概念的共享数据源。

 

经过长期积累的元数据集,一般可以完成较大部分的统计需求,完全可以直接获得同期比、隔月比等参照数据,如果开发设计完成运营分析系统,进而推算得到发展趋势数据,也是可能实现的。这些归纳整理工作,虽然对提取新定义的元数据有些复杂,而且增加了定义描述设置,但是经过一定时期后,需要增加新元数据指标的工作会逐渐减少,已经积累获得的元数据集,可以充分得到多重利用和共享,满足各类统计分析报表的需求。

 

阶段三测试验证必不可少。在提取过程中,统计数据总是在不断得修正和完善。测试数据是检验统计数据有效性的关键手段。电信业务的特殊性决定了大部分的统计数据之间都相互关联。如通话费可以根据时长,按费率计算得出和进行比照,设备量数据可以和前台营业受理数据进行参照等。通过不同方法测试统计数据,不但能发现提取程序中的错误,及时得以修正,而且能够保证统计数据的准确度。

 

阶段四归纳总结阶段。归档汇总工作可以总结不足、积累经验。完成统计数据的上报工作后,还要确保后续存档工作规范、有调理。资料备份和存档可以作为查阅分析数据的有效数据源,同时也提供了查阅统计是否规范的依据。

 

电信业务支撑系统割接之前,应当做好统计分析指标割接的设计规划。系统融合以及系统整合是电信多元业务实现的前提条件,像“亲情1+”,“宽带产品捆绑”等典型合单业务,就突出体现了跨服务产品、跨结算平台的特征,如此变化多样的电信服务业务,必然需要一个强有力的综合电信业务支撑系统来保证。电信支撑系统上线过程中,除了确保原有功能的实现,还应确保各项统计数据的准确性,以及统计规范、标准的一致性。因此能否顺利割接分析数据,将直接真实反映电信业务支撑系统的割接效果。那么,在割接中需要严格遵循以下设计思路:

 

留同存异,指标分类整理。电信业务支撑系统割接,在结构设计以及业务描述指标命名上有较大区别,这就要求统计分析人员结合新割接支撑系统的特点,参照元数据归类指标概念,重新规划整理新系统基础分类表。在保证元数据分类概念的延续性的同时,要合理配置新电信业务支撑系统的元数据概念指标,新增加的业务描述概念,元数据指标要单独分类,明确定义指标规范。通过整理统计指标分类标识,使新旧系统统计规范标准一致,确保分类概念在新电信业务支撑系统中前后统一。

 

整合设计,合理布局。新系统割接是整合统计程序的最好时机,将原来单独设计的统计提取分析数据的程序,经过统一整合集中处理,能使统计程序执行效率获得较大提高,例如在市场分析人员经常使用的ARPU(单机话费收入)统计数据提取程序设计中,通常使用支撑系统应收报表数据汇总获得,数据在提取过程中,如果仅仅按ARPU指标概念确定的规范,设定统计程序条件,提取元数据,则客户类型分类将不会被考虑作为分析维度指标。但是业务分析人员通常也需要单独提取,不同客户类型对应的ARPU指标值,作为区分客户属性群体的分析数据。我们可以在设计ARPU指标数据提取程序条件时,适时地加入客户类型,产品类型,账目类型等元数据分析维度条件,使得整合后统计程序提取的元数据,可以同时满足提供多个不同需求申请需要的统计表数据,实现了元数据中分类数据共享。

 

       该统计分析的设计方法简单实用,适用于需求频繁变动、业务逻辑复杂的电信业务统计分析工作。实践中要求统计人员对电信业务和技术有深入的理解,能够准确定位需求申请和描述限制条件。当元数据基础规范的指标分类条理清晰、井然有序的时候,统计分析工作也就变得清晰容易了。

 

      

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