运营商实施数据仓库三要素

数据仓库的实施是一个不断完善、发展的过程，其成功依赖于良好的项目管控、明确的业务需求和可靠的技术保障。

电信市场竞争的程度越来越激烈，电信运营商必须逐渐摆脱从前的经验型管理模式，向分析型管理和精确化管理转变，这一需求对电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意义提出了严峻的挑战。电信运营商要建成具有国际竞争力的大型企业集团，必须充分利用与挖掘企业经营、业务多方向的数据信息，建设先进的信息分析及处理平台。

国内各运营商改制上市后，必然要求管理精化、科学化。它们对信息化建设的需求主要体现在以下几个方面: 一是满足快速、准确的上市公司信息披露要求; 二是市场针对性营销要求，前端需要从客户、产品、时间、地域等多个维度进行经营分析，掌握细分市场和客户群，加强营销的针对性，提高市场开发效率、降低市场开发成本; 三是精确配置资源，即企业需要对资源进行优化配置，适应从规模型增长到效益型增长的转变; 四是适应企业全业务经营的需求。

为了满足这些需求，国内各运营商都启动了数据仓库的建设，以实现信息共享、创造数据价值。

数据仓库实施是一个长期渐进的过程，在这个渐进过程中需要有良好的项目管控、明确的业务需求和稳固的技术保障。

要素一: 项目管控要精准

分类角色 各司其职

项目组织是保证项目正常实施的关键，就这种一次性任务而言，项目组织建设包括从组织设计、组织运行、组织更新到组织终结这样一个生命周期。项目管理要在有限的时间、空间和预算范围内将大量物资、设备和人力组织在一起，按计划实施项目目标，因此必须建立合理的项目组织。

在数据仓库项目组织结构中，主要角色包括: 项目经理、技术经理、数据质量管理人员、需求分析人员、系统设计人员、前端编码人员、系统测试人员、系统推广人员。运营商和集成商都要有相应人员参加并担当项目组织中的各个角色，并由专门的项目经理负责。运营商项目人员主要任务是配合和协调各个参与数据仓库建设的厂家和人员，集成商项目人员主要负责数据仓库的实施。拥有一个先进高效、相互配合的组织结构才能保证数据仓库的有效实施。

项目管理贯穿始终

数据仓库项目管理主要包括: 项目范围的控制、项目计划的制定、项目的跟踪和控制、项目风险和问题的管理、 项目的沟通等。项目管理是为了保证项目有序地进行，减低风险、提高效益，项目管理涵盖了项目生命周期中的每个阶段。

数据仓库项目涉及很多业务系统，而这些业务系统有可能还正在建设，需要这些相关项目的项目经理经常沟通，减少意见分歧，控制各种项目的质量和进度; 项目经理需每周对项目的旧风险进行重新评估，对新风险进行标识和量化，通过风险管理列表进行跟踪和管理; 项目经理还应每周召开项目周例会，并通过周报对项目的进度、质量、成本、问题和风险进行信息。

项目管理工作具体内容为: 召开项目启动会议(Kick-off Meeting)、确认项目范围和主要目标、确认项目阶段性验收及总体验收标准、确认项目实施计划和项目进度、成立项目组、确定项目资源调度（各项目小组的成员及各自的工作职责）、确定各项目小组的阶段性工作目标、确认项目风险监控机制、确定教育训练计划等等。

不断增强、发展的建库过程

数据仓库的开发和实施与传统OLTP系统的开发有很大的区别，可扩展的数据仓库实施方法

论是数据仓库系统顺利实施的核心，数据仓库不是一个具体的产品，而是一个不断增强、不断发展的过程。

数据仓库实施主要包括三个阶段: 数据仓库整体规划阶段、数据仓库设计与实现阶段、数据仓库推广与增强阶段。每个阶段分为很多具体实施步骤，每个具体实施步骤有明确的任务和交付的文档。

要素二: 业务需求要明确

经营分析系统应用情况

经营分析系统的应用一般分为: KPI展现、报表、即席查询、主题分析、专题分析。其中前四项主要进行经营现状分析，通过这些数据帮助运营商了解经营现状如何; 专题分析是针对经营现状中出现的问题进行分析，一般采用数据挖掘或者多维分析等工具。

数据仓库使用人员角色一般分为: 决策层、管理层、业务应用层和一线人员，不同的应用适应不同的场合和角色。决策和领导人员一般使用KPI展现和报表快速准确地显示上市数据、企业成本分析、收入分析数据; 管理人员主要使用报表和主题分析，通过系统实现对关键KPI指标监控，如市场/客户、收入/成本、能力/投资等指标，为精确综合管理提供量化数据; 业务分析人员一般使用专题分析和主题分析，提供各种客户、业务、收入分析等功能，支撑针对性营销; 一线人员一般使用报表、即席查询、主题分析和专题分析结果，进行一线营销和业务支持。

规范业务流程

数据仓库系统能促使企业业务过程持续优化以及业务单元组织优化的实现; 同时电信企业业务流程也会影响数据仓库的开发实施，业务流程的持续优化可以驱动业务单元的优化，从而促进数据仓库的快速开发和实施。

数据仓库系统中的应用会逐渐成为业务人员日常业务工作流程上的一个环节，导致业务流程发生变化并向前演进。企业应在流程方面进行重组，或者重新调整，使之更有效、更快速地运用数据。企业遇到的问题往往是数据内容被提供出来，但业务流程不能充分利用这些数据。所以为了充分利用数据，就需要对业务流程进行调整和重组，充分利用数据仓库提供的有效数据进行更好的运营以及解决企业存在的问题。如果在数据仓库系统的建设过程中忽略这一变化，只注重数据仓库系统的建设，而不适时地对企业业务流程进行调整，最终的结果就是数据仓库系统与业务流程脱节，数据仓系统不会对业务产生推进的作用，将削弱数据仓系统的存在价值。

建立完善的业务闭环

利用数据仓库中的完整数据信息，产生正确的电信企业决策数据和经营分析数据是数据仓库的主要任务。数据仓库为电信企业的业务系统（如: CRM系统，计费系统等）提供有力的支撑。业务的闭环是指从业务运营中获取的大量用户数据进行科学分析，得出业务用户市场的消费规律，直接反馈到为业务市场的服务过程中，形成了逻辑上的闭环业务服务。数据仓库中存储了电信企业各系统产生的大量事务性数据，通过数据仓库对这些数据进行分析，产生正确的决策数据和经营分析数据，这些数据又影响着企业的决策行为和营销行为，从而形成企业的“闭环决策处理系统”。

这样才能真正做到数据仓库系统数据来源于业务生产系统，分析结果再返回给业务系统，进行业务营销活动。

要素三: 技术保障要牢固

统一数据模型

系统要求搭建统一数据模型、实现统一数据架构并提供完整的数据视图; 同时解决各个生产系统数据模型不一致、整合和共享数据困难、数据质量难以改善等问题。数据仓库模型反映的是企业全局数据视图，而不是局部视图，包含全部业务支撑系统（如: 计费、营账、客服等系统）中的数据。数据仓库系统分析数据应覆盖整个电信企业，必须为电信企业决策提供覆盖企业全貌的数据视图。只有这样才能为企业的领导层提供科学的、全面的分析结果。

在建设统一数据模型时，必须考虑整合以业务支撑系统为主的多种数据源，形成统一的企业信息数据视图; 同时，统一数据模型能灵活地存储和组织数据，并能根据业务的发展和需要对主题、实体、要素进行扩充。

保证数据质量

数据质量问题事关数据仓库系统项目建设的成败，数据是应用系统的基础。尤其对于数据仓库这样需要从复杂数据发现知识、以供企业进行合理决策的系统，如果数据质量不能得到有效的保证，将会对企业的科学决策造成一定的影响，严重的话，甚至导致决策失误，给企业带来巨大的损失。数据质量问题的关键在于数据的准确度问题。

数据准确度就是数据仓库处理系统提交给客户的数据和业务系统数据相比的真实可靠程度。在数据仓库系统建设过程中，由于受到生产系统数据源质量、数据抽取时间点不同、各本地网市场竞争及业务规则的差异性、各专业之间的统计口径差异性等问题的影响，数据质量问题将客观存在，质量管控工作将贯穿数据仓库系统建设及后续发展的整个过程。数据质量管理主要分三个层面:

第一，建立有效的数据质量管理组织机构。为了有效地进行数据质量的管理与控制，加强在数据质量管理的工作力度，有必要成立一个有效的组织机构保障数据质量管理工作的进行。数据质量管理工作是个长期、持续的过程，也需要一个有效的组织机构来支持。

第二，明确数据质量管理流程。数据仓库系统的整个软件活动过程以及所有的数据处理环节和存储环节都可能对数据质量造成影响。只有建立完善的数据质量控制流程、进行全面的数据质量管理才可能有效地保障并提高经营分析系统的数据质量水平。

第三，具备数据质量管理工具。数据仓库系统从源系统进行数据抽取到一系列的数据处理过程，最后把数据信息展示出来，必须经过很多环节，既有文件处理方式，又有库表处理方式，需要有具体工具帮助提高数据质量，提供数据审计和数据核准等功能。

数据质量的提升也是一个长期、反复的工作，这项工作要贯穿于数据仓库建设的整个周期。只有这样，才能使数据的正确性、一致性、完整性、可靠性不断得到提高，从而提高经营分析系统分析结果的准确性，保证经营分析系统的可用性。

统一口径和统一编码

数据仓库系统反映的是企业全局数据视图，而不是局部视图，数据仓库的数据来源是多个业务系统，如: CRM系统、计费系统、结算系统、财务系统等等，由于各个业务系统都有自己的业务编码和业务统计口径，这样在建立企业数据架构和数据整合平台时，需要明确定义统一编码和统一口径，通过对业务系统数据进行清理整合，构筑一个统一、完整的数据平台。确定数据所有者，同时建立数据访问机制，实现业务系统数据共享，完成应用与数据分离，实现数据从部门到企业的提升。

灵活扩展整体架构

电信行业作为一个快速发展的行业，技术和业务的发展可谓日新月异，同时对数据仓库/经营分析系统如何不断满足更灵活的业务和技术扩展提出了更高的要求，数据仓库设计初期就应进行长远的总体规划，利用数据仓库的工程实施方法，在整体架构设计上要充分考虑该架构的所具有扩展性和灵活性; 在整体架构上要充分考虑系统处理能力、性能及可伸缩性。实现对象的模块化和参数化管理，以进行灵活和方便的开发和扩展，以不断满足电信业务发展对数据仓库的要求。一般整体架构采用多层设计理念: 数据源――接口层――ODS层――轻度汇总层――汇总层――集市层――展示层，同时要减少层和层之间的耦合度。