商业智能在BSS系统中应用

王艺霄　　李霄青　　李昀洋

【摘要】 随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不在缺少数据信息，而是如何得到更有价值的数据信息提供决策。商业智能通过分散在企业各个系统中数据进行整合，使得繁琐的数据信息变得井然有序。本文介绍了商业智能体系框架及其在BSS系统中应用。

【关键词】 商业智能 数据仓库 BSS

一、引言

商业智能代表为提高通信企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件，它能够从BSS系统中获取各类客户数据和业务数据，由此建立多层次的分析体系，并将其转化成有商业意义的信息。商业智能把先进的信息化技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势。商业智能系统对于企业发现市场新机会、创造竞争新优势的作用是显而易见的。

二、商业智能体系框架

商业智能通常被理解为将通信公司中现有的数据转化为知识，帮助公司做出明智的业务经营决策的工具。这里的数据包括来自BSS系统的订单、欠费、现金交易、佣金、客户和渠道资料，以及公司内部和其他运营商的结算数据。而商业智能能够辅助的市场经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能技术并不是基础技术或者产品技术，它是数据仓库、OLAP和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。

商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。数据预处理是整合企业原始数据的一步，它包括数据的提取、转换和装载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。

三、商业智能在BSS中应用

商业智能及数据仓库在BSS系统中应用主要有以下几个方面。（1）客户关系管理。CRM的目标是以更好服务留住客户，提高通话质量和利用率，扩大市场份额；刺激“零次户”用户，激活对公司业务兴趣；放弃信用度差和欠费久的用户，降低运营成本和风险。要实现这个目标必须尽可能收集用户的资料信息，利用数据挖掘技巧，对无序、复杂的信息挖掘出想要知识及规律，尽可能了解用户的消费行为。通过对数据分析，不但能挽留老客户，而且能吸引新的客户，同时还能针对不同的客户采取不同的策略达到个性化服务。（2）账务分析。账务分析主要是从财务的角度来看的，对计费、财务、账务进行分析，通过对财务账务的分析，可以清晰掌握公司每天运营收入和支出情况；可以对投资与收益进行详细的分析。（3）整合企业信息。数据仓库系统具有很高扩展能力，支持超大容量的数据存储能力，高效的查询响应能力和并行处理能力，适合于整合公司内部和外部系统的数据，使公司对客户信息的认知度达到一致性，提升企业运营数据的内在价值。（4）市场经营分析。市场经营分析的主要内容是面向与电信运营企业市场活动密切相关的市场活动及其业务产品相关情况的分析。通过对提供的产品和服务的使用情况进行统计、分析和预测，通过综合分析，根据不同的地区、不同时段的分布，提供相应的业务品牌和服务。在营销管理分析方面，数据仓库对各渠道的客户发展情况、收入情况、业务量发展情况等指标进行不同角度和层次的分析，能够从不同的层面和角度对所有渠道进行全面考察，为制定合理有效的宣传促销及推广提供决策依据。（5）欠费与防欺诈行为分析。欠费和防欺诈行为分析是指在总结各种骗取或套取结算费用、欠费行为的内在规律后，在数据仓库中建立一套欺骗行为和欠费行为规则库，该规则需要动态维护，不断更新，当用户的消费行为与该库中规则吻合或类似就发出告警。这种分析能及时预警各种欺骗、套取、欠费，使企业损失尽量减少；同时通过用户缴费和消费情况，分析用户的信用度也提供很大的便利。

四、结束语

商业智能系统正逐步成为通信企业管理中一把面向未来竞争的利剑，推动着整个企业管理实现数字化、精细化、科学化。同时，商业智能也是一个年轻而充满希望的研究领域，商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展，每年都会有新的商业智能的理论和应用问世，随着商业智能应用的不断深入，企业还将面临着更多的问题和挑战，等待我们去深入探索和研究。endprint