数据仓库技术在通信业务分析中的应用探析

【摘要】 通信行业具有数据密集的特点。随着国家社会经济各领域体制改革的深入，通信市场被逐渐放宽，通信业的竞争也将火热化。对数据的正确分析，尽量获取有用信息，是提高服务水平的有力对策，也是拓展商机，赢得竞争的最佳选择。将数据仓库技术应用在通信行业的业务分析中是获取有价值信息的关键。

【关键词】 数据仓库技术 通信业务 应用探析

一、数据仓库技术浅谈

数据仓库的数据集合具有随时间变化、稳定、集成与面向主题的特点，是管理决策的支撑，是在模式统一下的单个站点对各个异种数据源的储存，数据仓库是管理的有力助手。数据的转换、清理、加载与抽取是数据仓库的ETL（数据处理）主要内容，数据的操作型向仓库型转换需变化的技术，处理变化的DBMS，硬件、操作系统、数据结构等也需要变化。数据仓库并非数据的终点，当时间一定，仓库也将删除该数据，这是客观存在的事实。其实，也可以理解为数据的综合级别上升。

二、选择数据处理方案

通信行业业务分析的数据仓库技术的应用可提升管理水平。当前，NCR、CA、SAS、Oracle等是主要的处理数据工具。在实践中，最高效率的是SAS，排列第二的是ETL，在经营业务分析中非常适用。在国际上，利用SAS得到的数据结果，算法可被忽略。在使用SAS8.0后，人机对话界面比较人性化，数据处理的编程、对话框命令选择都可实现，当然，也存在数据集模式落后的问题。SAS工具在业务分析的针对性、效率性能等优点明显，可通过Oracle储存补充其不足。

三、选择数据方案

前端的分析数据仓库工具有Brio、Cognos等，通信行业的业务分析中，基本的OLAP功能，如钻取、切片、旋转等是必须的，更需要Web端。Web/Intranet环境可由Brio支持，实现快速生成报表，格式输出多样。业务分析系统可在离线分析状态下保证性能的良好。可见，通信业的业务分析可采用Brio为数据分析工具。

四、数据处理在经营业务分析系统中的应用

通常说来，通信企业的分析型系统在建构前，其他业务系统是已经存在的，企业业务经营情况可根据系统数据得知。数据的细节程度比较高，比如通信业务中的通话记录、短息记录等，企业数据仓库以实时数据（来自业务系统）为来源，在数据仓库利用前，工序是必不可少的。文件接口、数据库接口是常见的抽取数据接口，根据性能要求、元数据形式、数据量与业务量源数据的差异，数据抽取接口做对应选择。将源数据抽取于业务系统，参考数据仓库模型标准，对数据做转换、合并、汇总等处理，确保不同格式与系统数据具有完整性与一致性的过程即数据转换。数据追加策略、加载周期是加载数据的注意点。

如果抽取、转换数据环节出现数据错误，可在数据仓库中将加载的数据做标签处理，集中存放。图1为数据抽取与加载的过程示意图。

五、数据分析在经营业务分析系统中的实现

OLAM（练级挖掘）、统计分析、数据挖掘、OLAP分析等是常见的数据分析方法，数据仓库并不是必须的数据分析技术基础，但若利用数据仓库，分析数据的能力、效率迅速提升。客户端（Web、Client/Sercer方式）与网络查询与应用服务器是通信行业中的业务分析主要逻辑结构。客户集中管理、安全性报表与客户的网上查询功能可通过网络应用服务器实现。通过查询服务器，查询处理可预订时间，报表分发也可通过Web、打印机、网络与E-mail等实现。通常情况下，通信行业会将企业的多中经营业务业绩水平显示在主界面上，在主界面帮助下，实现对分析主题的功能模块选取，如消费水平分析、时段分析、长话流向分析等。内容分析范围与主题划分关系密切，当清楚的划分主题后，细化分析以及确定其内容性质则是下一个目标。分析角度与维元素相关，分析指标与度量相关，主要表现为通话张数、时常、话费数额等。业务的需求决定指标的选择。指标歧义需要在细化分析时重点解决。

六、结语

我国通信市场具有一定的垄断性。在通信行业，信息数据的增加显示了巨大的市场潜力，在分析研究数据的基础上，对深层次内容不断挖掘，发现其固有的规律，要求通信企业员工长期合作、共同努力。

参 考 文 献

[1] 何竺桦. 数据仓库技术在移动通信中的应用分析[J]. 通讯世界，2013，（14）：5-6

[2] 万嘉春. 数据仓库技术在通信领域的应用分析[J]. 中国信息化，2013，（12）：33-33，34

[3] 王瑾. 数据仓库技术在通信领域的应用分析[J]. 中国信息化，2013，（10）：54-54