地市数据集市技术体制详述.docx

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1、前言本标准为各省经营分析系统的地市数据集市、数据及信息业务数据集市、集团客户数据集市建设提供指导。本标准主要包括以下几方面内容：总体说明、系统架构系统功能、数据存储与备份、数据获取、系统技术要求和地市数据集市应用开发管理等。1 范围本标准规定了中国移动经营分析系统数据集市的基本建设原则，适用于中国移动省级经营分析系统地市数据集市、数据及信息业务数据集市和集团客户数据集市的建设。深度运营增值业务数据集市2 规范性引用文件深度运营深度运营增值业务下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本

2、标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。1QB-Y-003-2009中国移动省级NG1-BASS技术规范总册(v2.0)中国移动通信有限公司2QB-Y-003-2010中国移动省级NG2-BASS技术规范总册(v3.0)中国移动通信有限公司3 术语、定义和缩略语下列术语、定义适用于本标准： 字母名词解释D地市数据集市以省级经营分析系统数据仓库为基础，面向地市生产一线的经营分析系统逻辑组件J集团客户数据集市以省级经营分析系统数据仓库为基础，支撑集团客户业务精准化运营工作的经营分析系统逻辑组件J经营分析门户经营分析门户是经营分析系统用户访

3、问并使用经营分析系统各类应用的统一接入平台J经营分析系统v1.0中国移动省级经营分析系统规范（v1.0）J经营分析系统v2.0中国移动省级经营分析系统规范（v2.0）K客户分析及运营模块客户分析及运营模块是在原营销管理子系统的基础上扩充了其他面向客户的应用发展而来，经营分析系统客户分析及运营模块的应用通过NG2-CRM系统与客户接触，共同构成企业客户管理的合力S数据封装指将数据仓库中对数据的访问和操作按照一定粒度封装为独立的服务实体，尽可能屏蔽内部的细节，只提供标准化的交互接口，供内部模块或者外部系统进行调用。数据封装也可以用于数据集市和元数据库的数据Y营销管理子系统营销服务管理功能营销服务管

4、理功能作为客户分析及运营模块的一个功能模块，主要完成市场营销服务过程中除营销服务活动执行环节之外的所有支撑工作，为业务营销和客户服务过程提供IT化的支撑Z数据及信息业务数据集市以省级经营分析系统数据仓库为基础，支撑数据及信息业务分析和运营工作的经营分析系统逻辑组件Z专业数据集市专业数据集市是数据及信息业务数据集市和集团客户数据集市的统称符号和缩略语缩写英文描述中文描述ADCApplication Data Center应用数据中心BOSSBusiness & Operation Support System业务运营支撑系统DSMPData Service Managment Platform数

5、据业务管理平台ETLExtraction， Transformation， Loading抽取、转换和加载ESOPEnterprise Service Operation Platform集团客户业务综合运营平台GPRSGeneral Packet Radio Service通用无线分组业务IMEIInternational Mobile Equipment Identity国际移动设备身份码IMSIInternational Mobile Subscriber Identity国际移动用户识别JDBCJava Database ConnectivityJava 数据库连接KPIKey Per

6、formance Indicator关键绩效指标MASMibile Agent Server移动代理服务器ODBCOpen Data Base Connectivity开放式数据库连接OLAPOn-line Analysis Process在线分析处理RAIDRedundant Array of Independent Disks独立磁盘冗余阵列SANStorage Area Network存储区域网络SCSISmall Computer System Interface小型计算机系统接口SIService Integrator业务集成商SOAPSimple Object Access Pro

7、tocol简单对象访问协议SPService Provider服务提供商VGOPValue-added Service General Operation Platform增值业务综合运营平台WAPWireless Application Protocol无线应用协议4 总体说明4.1 概述中国移动通信有限公司为了支撑生产营销服务，落实精准化营销战略，分别建设了面向地市分公司和特定业务部门的数据集市，支撑地市分公司和特定业务部门运营分析需求。为了更好地支撑地市分公司和特定业务部门的市场营销、业务实施和客户服务等工作，在经过前期调研与地市应用试点的基础上，本期规范加大数据集市个性化应用建设力度，

8、增强分析和监控功能，更好的服务地市一线，解决地市一线人员的实际问题。4.2 目标本期数据集市重点建设目标如下：l 提升地市数据集市对一线生产运营支撑的能力 细化地市数据集市支撑，针对一线业务人员具体问题，建立基于角色的端到端解决方案； 增强应用的准实时性，提高地市数据集市实时支撑一线能力； 进一步深化地市数据集市功能建设，加强客户分析及筛选、自助报表、监控预警、收入预测与稽核等功能建设，满足地市分公司个性化运营需求； 根据地市业务应用需求，提出中高端离网监控预警、恶意欠费风险监控、重点KPI指标监控预警等普遍适合于地市的重点应用。l 深化数据及信息业务数据集市的分析支撑能力 增强数据及信息业务

9、数据集市支撑能力，基于数据及信息业务的具体问题，建立端到端解决方案； 满足VGOP数据存储、数据分析的需求，提升数据及信息业务监控和稽核的支撑能力； 针对数据及信息业务提升营销支撑能力，加强对数据及信息业务资费营销案推荐、数据及信息新业务推荐等应用的建设，满足数据及信息业务精准化营销需求。l 提升集团客户数据集市对集团客户业务运营管理的分析支撑能力 增强集团客户业务数据集市支撑能力，基于集团客户业务的具体问题，建立端到端解决方案； 满足ESOP数据存储、数据分析的需求，提升集团客户业务监控和稽核的支撑能力； 针对集团客户业务提升营销支撑能力，加强集团客户关健指标监控、集团客户信息化重点业务监控

10、等应用的建设，满足集团客户业务精准化营销需求。4.3 建设原则数据集市的建设应该遵循以下原则：1. 唯一性原则省级经营分析系统数据仓库是数据集市的唯一数据来源，数据集市的源数据皆来自省级经营分析系统数据仓库。2. 标准化原则数据集市的逻辑模型要求遵照经营分析系统数据仓库逻辑模型规范中有关数据集市的相关要求进行构建。3. 统一访问原则数据集市各项应用展现功能必须集成在经营分析门户中，并通过该门户进行访问。4. 功能复用原则充分利用经营分析系统现有功能（例如：营销支撑功能），提高经营分析系统现有功能的利用率，避免重复投资和建设。数据仓库对计费清单数据统一处理，只提供清单汇总信息，不提供计费清单数据

11、给数据及信息业务数据集市和集团客户数据集市。5. 整合集中原则数据集市为业务部门及地市分公司提供统一和完善的分析管理支撑,各业务部门及地市分公司的外围分析系统应逐步整合到数据集市中。6. 专业化原则按照分析专业化的原则，将各业务部门及地市分公司需求和应用转移到地市数据集市、数据与信息业务数据集市和集团客户数据集市上。4.4 数据集市定位数据集市是将数据仓库中的数据按照不同角度进行组织和存储的过程，主要负责地市级的业务，建立相应的业务主题。特点是数据粒度较粗，数据采取星型或雪花型结构，较少保留历史数据，便于访问分析和快速查询。数据集市具有面向特定用户群所需、合理的查询响应时间、便于扩展的特点。数

12、据集市定位如图 41所示。图 41数据集市定位图数据仓库主要负责企业级的决策，建立企业级的主题，仓库数据结构一般情况下满足第3范式，保留有较多的历史数据，可以进行海量数据的处理和数据探索。具有面向主题、集成、相对稳定、反映历史回馈变化的特点。地市数据集市是面向地市一线的业务应用平台。通过端到端的流程解决一线业务人员的实际问题。地市数据集市把仓库各个信息源中与一线人员有关的数据，按照不同的角度、不同的类型集中存放在一起，供一线业务人员查询或分发，从而为地市应用提供端到端的业务流程解决方案。部门数据集市是面向各个业务部门，围绕不同部门的业务问题集中支撑。部门数据集市把仓库各个信息源中与不同部门有关

13、的数据，按照不同的角度、不同的类型集中存放在一起，为业务部门提供运营支撑，从而为部门业务应用提供端到端的业务流程解决方案。5 系统架构数据集市作为省级经营分析系统的逻辑组件，从省级经营分析系统数据仓库中抽取相关数据进行转换和装载，并根据各自数据集市的逻辑模型规范构建形成数据集市，满足地市以及特定专业部门的个性化应用需求。数据集市以数据封装方式向省级经营分析系统客户分析及运营模块中的营销与服务管理提供营销目标客户群，为市场营销提供支撑。本章主要描述各数据集市的体系架构。5.1 地市数据集市架构5.1.1 体系结构地市数据集市体系结构遵循省级经营分析系统整体体系结构，其功能实体分布在经营分析系统总

14、体框架的数据层、功能层、应用层中，如图 51所示。图 51地市数据集市体系结构5.1.1.1 数据获取地市数据集市通过数据抽取、转换和加载过程从数据仓库获取数据，另外，地市集市支持从外部系统中直接导入格式化的数据，导入数据的格式可以根据具体的数据信息内容进行灵活支撑。关于数据获取接口说明详见第Error! Reference source not found.章。5.1.1.2 数据层数据层实现面向地市的数据集中存储和管理，形成与省级经营分析系统数据仓库相对独立的数据集合。数据层数据主要包括基础数据中参与人主题、服务主题、资源主题和帐务主题等明细数据、汇总数据中的日汇总、月汇总数据（例如KPI

15、、报表、客户统一视图等）。地市数据集市的数据模型包括针对数据集市底层细节数据的实体-关系逻辑数据模型、针对汇总数据的逻辑模型和针对信息子层的逻辑模型，模型的详细描述参见中国移动省级NG2-BASS3.0技术规范逻辑模型分册。5.1.1.3 应用层地市数据集市应用层组合包装集市中的各类分析应用，针对一线业务人员具体问题，建立基于角色的端到端解决方案。在地市数据集市的应用层中建立信息适配子层，通过对不同角色信息适配解决方案的描述，为地市数据集市使用人员定制了不同的应用支撑方案。实现将地市数据集市的各类应用，以合适的方式，通过合适的渠道，提供给合适的角色。在地市数据集市的应用层中提供中高端离网监控预

16、警、恶意欠费风险监控预警、重点KPI指标监控预警、自助报表和区域客户精确细分等应用。5.1.1.4 访问层经营分析门户是地市数据集市访问的统一入口。访问层实现KPI展现、报表展现等功能，并利用经营分析门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或邮件等多种方式，使一线业务人员更方便地获取经营分析系统的信息，提升经营分析系统的全员支撑能力。地市数据集市的各项应用应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3.0.0中“经营分析门户”章节对经营分析门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析门户中。地市数据集市各类用户通过统一的经营分析门户访问地市数据集市应用。5.1.2 实现方式根据各地市分公司的实际情

17、况，中国移动经营分析系统地市数据集市可以采用物理集中和物理分布两种实现方式。5.1.2.1 物理集中物理集中的方式是指地市数据集市的物理设备集中部署在省公司，与省级经营分析系统数据仓库通过省公司核心局域网进行数据传输，地市分公司用户通过中国移动现有传输网对数据集市进行访问。地市分公司可以根据实际情况建设单独型数据集市（单独型数据集市是指一个地市分公司单独建设、单独使用的数据集市）或者联合型数据集市（联合型数据集市是指几个地市分公司联合建设、资源共享、单独使用的数据集市）。5.1.2.2 物理分布物理分布的方式是数据集市的物理设备部署在地市分公司，各地市数据集市为单独型数据集市，与省级经营分析系

18、统数据仓库通过现有传输网进行数据传输，地市分公司用户对数据集市的访问通过地市分公司核心局域网进行。5.2 数据及信息业务数据集市架构5.2.1 体系结构数据及信息业务数据集市体系结构遵循省级经营分析系统整体体系结构，其功能实体分布在经营分析系统总体框架的数据层、功能层、应用层中，如图 52所示。图 52数据及信息业务数据集市体系结构5.2.1.1 数据获取数据及信息业务数据集市通过数据抽取、转换和加载过程从数据仓库获取数据，另外，数据及信息业务数据集市支持从外部系统中直接导入格式化的数据，导入数据的格式可以根据具体的数据信息内容进行灵活支撑。关于数据获取接口说明详见第Error! Refere

19、nce source not found.章。5.2.1.2 数据层数据层实现面向数据及信息业务数据集市数据的集中存储和管理。数据层包括基础数据中参与人主题域、服务主题域、资源主题域、帐务主题域和事件主题域的日志等明细数据，也包括日常分析所涉及的汇总层的汇总数据和面向应用并对其他系统提供数据支撑的信息子层数据。数据及信息业务数据集市的数据模型包括针对底层细节数据的实体-关系逻辑数据模型、针对汇总数据的逻辑模型和针对信息子层的逻辑模型，具体内容参见中国移动省级NG2-BASS3.0技术规范逻辑模型分册。数据层中的内容按照经营分析系统与VGOP的接口需求，通过数据封装的形式将客户画像信息和数据及信

20、息业务历史统计分析信息提供给VGOP。具体信息参见中国移动省级NG2-BASS3.0技术规范外部接口分册中“互动接口”章节。5.2.1.3 应用层数据及信息业务数据集市应用层将集市中的各类分析应用组合包装成个性化解决方案，提供给不同的使用对象，使数据及信息业务数据集市更好地支撑数据及信息业务运营，满足数据及信息业务精准化营销需求。在数据及信息业务数据集市的应用层中提供数据及信息业务资费营销案推荐、数据及信息新业务推荐等应用。5.2.1.4 访问层经营分析系统门户是数据及信息业务数据集市访问的统一入口。数据及信息业务数据集市的各项应用应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3.0.0中“

21、经营分析门户”章节对经营分析系统门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析系统门户中。数据及信息业务数据集市利用经营分析系统门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或邮件等多种方式，对业务部门人员提供便捷的信息支撑。5.2.2 实现方式数据及信息业务数据集市采用物理数据集市实现方式。物理数据集市是指在省级经营分析系统中建立物理独立的数据集市。数据及信息业务数据集市遵循数据及信息业务数据集市逻辑模型的要求，从数据仓库抽取数据。5.2.3 数据及信息业务数据集市和VGOP的关系参见中国移动省级NG2-BASS多OP能力交互分册。5.3 集团客户数据集市架构5.3.1 体系结构集团客户数据集市体系结构遵循

22、省级经营分析系统整体体系结构，其功能实体分布在经营分析系统的数据层、功能层、应用层中，如图 53所示。图 53集团客户数据集市体系结构5.3.1.1 数据获取对于物理集市实现方案，集团客户数据集市的数据需要通过清洗、转换和加载的过程从数据仓库中获得数据。而逻辑集市实现方案则不存在数据获取过程，数据集市直接通过视图、表或应用集成的方式访问数据仓库的数据。关于数据获取接口说明详见第Error! Reference source not found.章。5.3.1.2 数据层数据层实现面向集团客户应用数据的集中存储和管理。数据层包含集团客户/用户基本资料、业务受理信息、客户服务信息、帐单信息和渠道信

23、息等基础数据，也包含满足分析人员和决策人员统计分析需要的汇总数据。集团客户数据集市的数据模型包括针对底层细节数据的实体-关系逻辑数据模型和针对汇总数据的逻辑模型，具体内容参见中国移动省级NG2-BASS技术规范逻辑模型分册(v3.0)。对于逻辑集市方式建设的集团客户数据集市，其数据存储在数据仓库中。5.3.1.3 应用层集团客户数据集市应用层将集团客户数据集市中的各类分析应用组合包装成个性化解决方案，提供给不同的使用对象，使集团客户数据集市更好地支撑集团客户业务运营，满足集团客户业务精准化营销需求。在集团客户数据集市中提供两项重点应用支撑，包括集团客户关键指标提升、集团信息化重点业务收入提升。

24、5.3.1.4 访问层经营分析系统门户是集团客户数据集市访问的统一入口。集团客户数据集市的各项应用应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3.0.0中“经营分析门户”章节对经营分析系统门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析系统门户中。集团客户应用平台利用经营分析门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或邮件等多种方式，向业务部门人员提供便捷的信息支撑。5.3.2 实现方式各公司在建设集团客户数据集市时，应根据实际情况和自身特点来决定采用逻辑数据集市方案或物理数据集市方案。5.3.2.1 逻辑数据集市逻辑数据集市是在经营分析系统数据仓库中建立一些专门提供给集团客户数据集市使用的表和视图，其

25、物理存储仍然是在经营分析系统的数据仓库中。5.3.2.2 物理数据集市物理数据集市方式是指在省级经营分析系统中建立物理独立的数据集市。集团客户数据集市的数据按照集团客户数据集市逻辑模型规范的要求从数据仓库中抽取，并经过转换、清洗，装载到自身的数据集市中。5.3.3 集团客户数据集市和ESOP的关系参见中国移动省级NG2-BASS多OP能力交互分册。6 系统功能作为经营分析系统的组成部分，数据集市可以调用经营分析系统所提供的基础功能，依据各自的业务需求，实现所需要的业务应用。鉴于数据集市应用的多样性，对于业务变化周期短，并且临时性较强的应用功能，可以在数据集市的基础上单独构建功能，形成满足业务需

26、求的数据集市应用。本章对数据集市中监控预警、收入预测、客户群分析、客户群筛选、即席查询、信息推送、自助报表、地市数据集市数据收集、营销支撑和数据封装等功能进行规定和说明。6.1 监控预警数据集市的监控预警功能实现指标类、业务类相关数据的监控预警，具体实现方式可以参照中国移动省级NG2-BASS3.0业务规范总册中6.6.3章节“预警管理功能”，如果省级预警管理功能不能够完全满足地市业务需求，可以在地市集市上补充本地化功能进行完全业务支撑。监控预警的内容分为两种类型：指标类（包括欠费类、离网类和成本类等指标），业务类（包括短信、WAP等业务）。6.2 收入预测数据集市的收入预测功能在每月固定时间

27、，利用数据集市上已有的用户帐单等相关帐务数据进行收入预测。业务人员通过预测周期内收入类指标完成情况，制定相应措施，从而提升相关业务指标。6.3 客户群分析数据集市的客户群分析是针对业务部门和一线人员的服务营销需求，对客户信息进行详细分析，为业务部门和一线人员的服务营销提供支撑。本期规范主要针对区域细分属性（如小区、家庭、学校和农村等）、客户属性（如职业、消费行为等）进行客户群细分。6.4 客户群筛选数据集市的客户筛选是通过分析客户的行为信息，从不同角度探索具体业务潜在的市场，根据业务资源对潜在的本网和他网的客户群进行筛选，确定目标客户群，支持客户名单的提取、分发和接收反馈的工作，帮助相关人员开

28、展实际营销工作。数据集市的客户群筛选应满足如下功能要求：l 能够提供自定义SQL功能，方便业务人员进行简单客户群筛选工作；l 能够提供客户群在系统间导入导出功能；l 对于省级经分系统中不能支撑的客户群筛选方法，地市公司可以利用业务咨询的方式进行新模型的构建，为一线营销提供精确目标客户群。6.5 信息推送数据集市需要以短信、彩信或邮件等方式向用户推送各种定制信息。数据集市通过经营分析系统门户的信息推送接口完成此项功能。接口方式可以是文件接口或者服务接口。6.6 即席查询数据集市的即席查询是基于数据集市业务逻辑视图，面向一线使用人员的查询工具，提供各种向导式界面、图形查询生成器和联机帮助等功能，为

29、一线人员提供细粒度数据。6.6.1 功能要求数据集市的即席查询应满足如下功能要求：l 使用人员无需了解数据库和SQL的复杂性，只需按业务逻辑规则即可快速简洁地定义查询需求，系统自动完成连接操作、条件定义等复杂的SQL操作；l 即席查询应提供各种向导式界面、图形查询生成器、联机帮助和提示卡等，使用人员无需经过专业的培训，通过简单的鼠标拖拉操作即可实现即席查询、报告生成和图表生成等功能；l 即席查询的管理应具有高度的易用性。系统管理员可通过各种向导、指南和在线帮助进行业务逻辑映射层的各种管理工作；l 即席查询应具有高度的开放性和集成性，并能访问各种数据源的数据，访问结果也能输出到多种通用文件格式中

30、。即席查询应能集成到经营分析系统门户中，为数据集市使用人员提供全面的信息分析服务；l 可将已执行过的查询保存成为模板，供当前使用人员或其他人员以后重复使用。6.6.2 性能要求即席查询性能应满足如下要求：l 即席查询应提供高效的数据缓存机制，使重复进行的查询操作无需频繁直接访问数据库；l 数据显示应按查询需求分页显示，从而提高响应速度；l 即席查询应提供资源控制机制，能够监控查询的运行进程，并停止长时间运行的查询，提高资源使用效率。6.7 自助报表数据集市的自助报表是面向数据集市管理人员使用的，简易、快捷、灵活的报表开发工具，提供各种向导式报表开发、SQL自动适配、报表预览和报表发布等功能。

31、通过自助报表工具，数据集市管理人员可以自主开发报表，提高业务部门报表需求响应速度。6.7.1 功能求要数据集市的自助报表应满足如下要求：l 支持向导式界面，使开发人员通过简单的鼠标拖拉即可实现报表定义、预览、发布等操作；l 支持报表参数设置功能，如日期类参数；l 支持报表定期执行功能，如按日运行、按周运行、按月运行等；l 支持查询预览功能；l 支持报表发布功能，供业务人员查询；l 报表展现支持简单的二次计算功能，如排序、合计；l 报表展现支持图形展示功能，如折线图、柱图、饼图；l 报表展现支持数据导出功能，如HTML、EXCEL、PDF。6.8 地市数据集市数据收集数据收集功能，是为使用人员提

32、供数据收集的界面，以实现营销成本数据以及市场竞争情况等信息的录入。数据收集功能可以采用手工录入数据或导入标准格式数据文件（如EXCEL文件或文本文件等）的方式实现。通过数据收集功能进入地市数据集市的数据，须回传到省级数据仓库中，确保数据集市与数据仓库之间数据的一致性和完整性。Error! Reference source not found.列举了部分地市数据集市数据收集功能需要收集的数据，以及使用到这些数据的相关应用。表 61地市数据集市数据收集类型数据内容相关应用渠道数据营销成本数据营销策划广告投放相关数据广告投放区域辅助分析市场竞争情况竞争对手资费套餐竞争对手资费分析竞争对手渠道信息竞争

33、对手渠道分析集团客户数据集团客户奖励性积分信息集团客户积分管理支撑6.9 营销支撑功能数据集市中的营销支撑应用是支撑一线营销服务的重要应用之一。客户分析及运营模块营销管理功能可以通过调用数据集市的目标客户筛选功能，结合自身的营销流程管理，为地市市场营销部门、数据业务部门和集团客户部门提供营销支撑应用。6.9.1 应用流程数据集市的营销支撑工作都是围绕市场分析、营销策划、营销执行和评估优化四个过程进行的。经营分析系统以市场分析结果作为营销活动策划的起点和基本依据，利用客户分析及运营模块的营销管理功能，实现营销方案管理、审批，建立可以运作的营销活动。利用营销活动支撑功能与外部渠道的互动功能实现营销

34、活动的执行，并进行营销评估优化。在上述四个过程中，大部分环节是通过客户分析及运营模块营销管理功能完成，少部分环节由客户分析及运营模块营销管理功能调用数据集市提供的相应功能实现。客户分析及运营模块营销管理功能主要为营销活动管理提供流程化支撑，数据集市则处理一些营销个性化支撑工作，如目标客户筛选等。营销过程中各步骤的实现方法如图 61所示。图 61数据集市中营销支撑应用实现流程1. 市场分析地市营销人员或业务部门人员使用经营分析系统或数据集市中所提供的各类应用分析功能，对当前市场需求进行分析，提出本次营销活动的营销目标。2. 营销策划在营销策划阶段中，数据集市可以独立完成目标客户筛选工作，并将筛选

35、结果提供给客户分析及运营模块营销管理功能，以完成其它策划步骤。在地市数据集市中，目标客户筛选是通过对地市数据集市中已建立的客户信息视图、客户行为数据进行分析挖掘进行的。市分公司也可以根据自身业务特点和营销经验，自行定义营销目标客户。在数据及信息业务数据集市和集团客户数据集市中，目标客户的筛选主要使用相应数据集市中客户统一视图或其他分析挖掘信息，按照业务人员定义的营销目标客户条件，进行分析挖掘得出。客户分析及运营模块营销管理功能在获得数据集市筛选出来的目标客户数据后，完成营销活动方案设计、营销活动效果预测、营销方案审核和派单等，具体过程描述参见中国移动省级NG2-BASS业务规范 (v3.0)中

36、“应用层”章节。3. 营销执行由客户分析及运营模块的营销管理功能将营销活动数据推送到NG2-CRM等系统，进行营销活动的触发和执行，同时接收营销执行情况和客户接触信息等反馈数据。4. 评估优化客户分析及运营模块营销管理功能为数据集市提供分析评估数据，数据集市可根据分析评估数据进行渠道执行力评估、客户反馈评估和目标对比分析等，对其中一些有针对性的问题进行深入地分析。数据及信息业务数据集市和集团客户数据集市主要依据营销活动的预期目标，对实际完成情况和活动影响进行评估分析。6.9.2 调用方式数据集市的目标客户筛选功能可采用数据封装方式供客户分析及运营模块营销管理功能或其他模块调用。6.10 数据封

37、装“数据封装”是将数据集市中对数据的访问和操作按照一定粒度封装为独立的实体服务，尽可能屏蔽内部的细节，只提供标准化的交互接口，供经营分析系统或者外部系统进行调用。数据封装的机制、服务管理、服务原语接口规范和应用示例等具体内容参见中国移动省级NG2-BASS技术规范总册(v3.0)中“数据封装”章节。数据封装在数据集市中的应用范围如图 62所示。图 62数据封装在数据集市中的应用原则上数据集市对经营分析系统应用、VGOP等提供信息都以数据封装方式实现，包括如下内容：l 地市数据集市向经营分析系统提供营销目标、挖掘结果和外部信息等内容；l 数据及信息业务数据集市向VGOP提供客户画像和历史统计分析

38、信息，向经营分析系统数据仓库提供营销支撑等内容；l 集团客户数据集市向经营分析系统数据仓库提供营销支撑、挖掘结果等内容。各数据集市具体的对外服务接口参见中国移动省级NG2-BASS技术规范外部接口分册(v3.0)中“互动接口”章节。7 地市数据集市重点应用7.1 中高端离网监控预警7.1.1 背景随着全业务运营新环境和新竞争格局的形成，各运营商对客户的争夺越来越激烈，其中为企业贡献较高价值的中高端客户，无疑成为各大运营商争夺的焦点。中高端客户挽留对于企业发展具有至关重要的战略意义。加强中高端客户的挽留工作，已成为全业务环境下运营商竞争的首要目标。对业务一线人员来讲，中高端客户的挽留工作面临越来

39、越大的压力：1. 对中高端客户离网认知手段较少，缺乏有效支撑的信息工具；2. 离网预警判别周期长，挽留时间极为有限；3. 从分析结论到离网挽留，执行环节较多，影响了方案落地的效果；4. 竞争对手不惜代价策反中高端客户转网。7.1.2 目标通过本专题的建设能对原有中高端离网预警体系有进一步的提升，增强原有预警体系中的分析挖掘能力，并通过对一线人员工作的支撑，更加直接的作用于中高端客户保有KPI指标，降低中高端客户离网率。具体目标为：1. 对具有离网趋向的中高端客户进行细分，描述离网倾向，定位离网原因，以辅助业务人员制定相应的策略；2. 建立能够快速、及时反映中高端客户离网信息的预警模型，在第一时

40、间给出预警；3. 优化现有的离网预警系统，通过区域化营销、营销管理平台、客服系统、营业系统等平台的信息共享，实现跨平台、跨渠道的工作协同；4. 加强对竞争对手策反我方号码的监控，洞察对手策反动态及策略，及时安抚受影响的中高端客户。7.1.3 解决方案7.1.3.1 方案实施流程中高端离网监控预警实施流程如图 71所示。图 71中高端离网监控预警实施流程图l 中高端离网客户识别从三个角度来考虑：一是客户价值，挽留有价值的客户；二是离网倾向，挽留最危险的客户；三是离网原因，挽留留得住的客户。客户价值，在本专题中可以简单的通过客户ARPU来体现；离网倾向，是通过对已离网客户离网前行为的分析，发现离网

41、前的行为规律，并通过指标变量建立离网倾向判别模型，量化判别离网倾向。离网原因，是需要将经分数据和市场调查相结合：通过市场调查，了解离网客户的去向，如，重入网、成为他网用户、外出务工、搬迁和出国等。在对业务问题有认知的基础上，对还有在本网本地继续使用移动通讯业务的客户，通过数据挖掘和分析进行有效定位。在上述三者分析中，客户价值和离网原因波动不大，要求月粒度的数据分析；离网倾向，即离网预警的判别，在原有月粒度预警的基础上，需要增加日粒度预警模型，对客户进行更及时的预警监控。l 中高端离网客户监控及预警对于管理者，需要对其呈现：1. 中高端客户离网预警（离网倾向高于某个固定阈值）的人数和事实流失人数

42、的对比曲线；2. 监控事实离网中高端客户数月变化；3. 监控事实离网中高端客户数日变化；4. 通过流失预警人数和事实离网人数的差距，判别流失预警模型的准确性，以确定是否需要修正模型；5. 通过当月预警数据的升高或下降，了解中高端客户离网挽留工作执行情况；对于中高端预警挽留的执行人员，需要对其呈现：1. 结合区域化营销专题模块，以月粒度、日粒度对各地市、各区域中高端离网预警的突增现象进行第一时间监控告警；2. 了解当月离网预警客户的维系工作完成情况，对剩余工作量有明确的认识；3. 跟踪分析与竞争对手策反号码接触过的本网客户，一旦发现客户有消费异动，及时进行有针对性的离网防范措施；4. 通过地市数

43、据集市和营销管理平台的信息互通，客户挽留执行人员通过营销管理平台可以批量锁定目标客户，设定客户挽留计划，批量进行客户维系。l 中高端客户挽留根据中高端客户离网动机，一线人员根据地市实际情况设定挽留方案。资费方案推荐是重要的挽留方案之一，它是将已有的，但更加优惠的套餐推荐给客户，而非制定新的资费套餐。l 方案效果评估制定中高端客户挽留评估方法，从结果和过程两个角度评估挽留效果。在方案执行后，执行人员将解决思路、方法、案例等录入系统的方案反馈功能中，作为知识库的内容进行沉淀，供其他使用人员查看，对今后的问题解决提供参考。7.1.3.2 应用场景实例年初，省公司通过去年年底三个月的客户消费数据，按照

44、统一标准，划定全省的中高端拍照用户。省公司在既定的流失率阈值标准上，根据流失预警模型的预测，了解本年工作的总体压力，并根据往年KPI的完成情况，将指标分解到地市分公司。在省公司和地市分公司，相关业务负责人均能在每个月获取中高端客户离网预警挽留的两份名单：一份是月粒度的流失预警用户名单，一份是日粒度的异动客户名单。中高端客户挽留人员提前根据分析结果和既定策略，依据本地市的实际情况，参考知识库，设定挽留时的优惠政策。例如，当客户到访营业厅或热线时，接待人员第一时间发现客户离网特征，按照既定策略，给予主动关怀。对于未到访的高价值、高流失率的客户，以及日流失预警客户优先级最高，进行第一时间客户沟通，这

45、部分客户离网挽留的优先级最高，以主动外呼、短信、彩信等低成本渠道为主，其余的离网预警客户，根据预警级别和价值等级进行排序，并剔除免打扰名单，主要通过短信方式进行客户的维系挽留。挽留活动结束后，执行人员将挽留结果以及活动经验录入知识库，供今后参考。7.1.4 建设要求此应用在地市数据集市中建立中高端离网监控预警流程，具体建设要求如下：1. 建设中高端离网客户识别模型，综合分析客户价值、离网倾向、离网原因，准确识别离网客户；2. 对中高端客户做实际流失客户数对比、离网客户数日变化、离网KPI指标阈值监控等监控功能，支撑管理层需求；3. 对中高端客户做离网KPI指标异常监控、离网KPI完成情况、离网

46、客户清单监控等监控功能，支撑挽留执行人员需求；4. 建立挽留活动评估体系，形成闭环流程。7.2 恶意欠费风险监控预警7.2.1 背景随着客户规模的飞速发展和市场竞争的日益激烈，客户欠费已成为阻碍公司发展的重大问题，问题主要表现在以下几方面：1. 欠费问题层出不穷、欠费手段越来越隐蔽，大量欠费最终转变为坏账使公司遭受巨大损失；2. 当前信控机制无法适应复杂的市场环境，面对庞大的用户群，目前的信用度等级划分需要改进，出帐方式也需要不断完善；3. 面对目前突出的欠费问题，虽然采取了一些解决方式，仍呈现事后控制、主观性强、手段简单、短期作用等问题。7.2.2 目标恶意欠费风险监控预警目标在于通过数据挖

47、掘建立欠费模式识别模型，主要建设目标如下：1. 通过数据挖掘建立欠费模式识别模型；2. 通过已经识别的欠费模式识别模型，形成不同模式欠费群体；3. 识别未知欠费模式，并进行归纳总结；4. 建立欠费风险监控流程，利用已知各欠费模式的特点，实现差异化监控及预警。7.2.3 解决方案7.2.3.1 方案实施流程通过将客户的行为特征和欠费模式分类，利用模型所总结出的欠费模式人群的行为特征，一线市场人员能预先设定条件，改变相应的业务策略，并进行客户挽留和营销活动匹配，恶意欠费风险监控预警模型建立的具体流程如图所示：图72恶意欠费风险监控预警模型建模流程图l 欠费原因理解我们可以把欠费原因划分为三个层面：系统分析、用户行为和最终结果。系统分析包括了记费漏洞、用户属性、特定场景