数据挖掘利在短线

2007-05-28 通信产业报

      在电信业正迎来加速发展的期间，商业智能对数据挖掘功能的增强将是趋势。增值业务和开拓农村等差异性市场是促进商业智能发展的利好消息，但要顺畅发展，还必须克服来自技术和应用等多层面的问题。

　　易观国际最新研究显示，中国商业智能市场2007年第一季度总体市场规模达到2.38亿人民币，与去年同期

相比，实现了接近40%的高增长。报告指出，随着信息化水平的逐渐提高，电信、金融、零售等行业对商业智能的需求将会进一步增长，市场前景广阔。

　　而根据对该领域主要厂商的研究，传统的优势厂商在未来将更具有竞争力，作为技术潮流的引导者，这些厂商都不约而同开始立足于提供全面的行业解决方案并完善强大的数据库产品，支持更多的分析挖掘功能。

　　商业智能在电信业

　　其实，商业智能在电信业的应用由来以久，并伴随电信业的转型和市场活动不断深化。例如，在建成BOSS系统之后，中国移动就紧锣密鼓地开始建设BASS系统(业务分析支持系统)，BASS的目的在于通过这一系统分析获得可纵览全局的单一视图，从而提高决策质量，提高竞争优势。中国移动管理信息系统部项目经理陈鹏告诉记者，中国移动在业务营销、计费系统以及其他很多方面都做了大量工作，类似的项目几年前就已经开始建设，(类似项目)今后会越来越受到关注。

　　而除了中国移动，其他运营商也已经在三、四年前陆续开展了以省为单位的试点工作。浙江电信一直是中国电信集团信息化建设方面的优秀代表，浙江电信企业信息化部周善余副经理拥有长期的信息化实践经验，他表示数据质量是数据仓库的生命线，而专题应用是动力源。在商业智能建设中，运营商应立足客户统一视图，从技术上确保ETL数据质量；同时，借助经营分析手段，从业务上促进数据质量提升。他强调要非常重视专题应用，认为专题应用才是挖掘“矿产”、提炼“矿物质”和提升“价值链”的主战场。

　　挑战与机遇并存

　　不过，虽然相关系统的建设如火如荼，但有一些难点问题却长期困扰着运营商，这些问题既有技术层面的，也有业务和应用方面的，而其中很多难点又集中在数据挖掘方面。云南移动计费业务中心高级项目经理徐自立告诉记者：数据挖掘的难点在于如何有效收集并确定挖掘需求，进而有效支撑挖掘需求，不能为挖掘而挖掘，要有的放矢。关键点有二，首先，要明确IT人员和分析需求人员的界面。其次，要改变业务支撑模式。经分系统的需求主要有两类，一类是比较固定的数据需求，另一类是比较动态的数据挖掘需求。对前者的支撑模式比较成熟，但对后者的支撑需要加强以工作流为核心的实现对挖掘需求动态受理、动态支撑的动态需求管理和闭环管理。

　　而陈鹏则谈到，如何做到让各个层级和不同角色的员工都充分而合理地使用经营分析系统，让BI发挥最大作用，建立“部门级”的商业智能。这些是运营商面对的难点，要根本解决这些问题，运营商还有很长的路要走。

　　解决以上的问题需要在实践中不断探索，这些显然不会影响到运营商对商业智能的热情。而随着3G即将来临，商业智能的作用和地位只会加强，这已成为业内的共识。徐自立认为：面对3G时代，虽然国外有一些运营商和运营模式可供我们借鉴，但国内市场毕竟有其特殊性。有一种理论认为3G增值业务市场适用复杂系统理论，“就象不能预测天气一样，人们不能准确预测市场反应，逻辑上或理论上完备的想法在市场上往往不能够带来成功，在这种情况下反复的尝试与快速的反馈是成功的关键”，在这种环境下快速的数据收集与数据分析挖掘能力，以及数据与营销战略或营销策略的快速结合能力必然是企业的核心竞争力之一。

　　挖掘农村商机

　　不过，也有业内人士表示，其实增值业务的发展对数据挖掘的影响并不会带来质变，与其谈论预期中因3G上马而繁荣的数据增值业务对数据挖掘的影响，不如集中精力重点寻找运营商现有需求与数据挖掘的结合点。而时下，如何拓展农村市场正是各级运营商关注的焦点之一，农村市场具有总体市场规模较大，但人均购买力小，以基础通话为主的特点。如何在充分市场调查的基础上，结合数据挖掘以及商业智能手段，有针对性地开拓农村市场，在这方面重庆移动进行了有益探索，针对农村市场特点，重庆移动采取片区营销管理的方式，而已建立的面向企业运营的统一数据信息平台，专题分析，这些在业务运营中发挥了重要作用。

　　针对片区营销，重庆移动整合了渠道管理功能，将渠道管理与片区划分结合，有效调整渠道划分、整合渠道资源，进一步满足片区营销工作的分析需要；并建立起全面覆盖片区经理的工作指标体系，片区营销的KPI覆盖到卡销售量、业务办理量、用户质量等多个方面。KPI监控指标能够分解到片区、乡镇甚至营业点，及时反映出移动营销体系最末端的市场变化情况，为市场营销活动的精细化开展，对各片区、乡镇、营业点工作的监管考核，提供了及时、准确的分析功能支撑。

　　针对用户流动性大的特点，重庆移动对全体用户按照用户的通话来源，将用户归属锁定到用户通话最多的分公司，以及分公司下通话次数最多的乡镇。这种分级计算、锁定用户的准确率达到95%以上，完全能够满足业务部门考核、营销工作的开展。根据片区分析结果，业务部门开发了针对重庆农村用户的“神州行村村通”等资费产品。“村村通”采用分区计费制与被叫免费结合的方式。由于营销目标明确、资费适当，目前该产品已成为重庆移动公司农村发展的主打产品，占到部分农业大县的新增用户80%以上。

　　 链接
　　商业智能与数据挖掘

　　目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图。