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广西NG_BASS5.0技术方案

核心商密

中国移动广西公司

2014年11月

01 前期建设情况综述
广西经分发展历程 广西大数据支撑体系介绍 大数据亮点应用 15年建设及硬件扩容规划

02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

广西IT组织架构:具备天然IT建设大一统能力
?IT组织具备大数据建设优势:广西移动信息系统部统管B/M/O三域数据,负责三域系统的IT规划、项目建设,在数据 融合方面具有先天优势,具备IT建设大一统能力。 ?联合运营团队保障大数据发挥实效:为促进大数据发挥价值,成立了跨业务、规划、支撑的“三位一体”联合运营团 队,并由公司一把手亲自挂帅,形成业务线-支撑线、区级-地市深度融合、分工清晰的协同运营组织体系。

IT组织:信息系统部统管B/M/O三域数据,负责三域

系统的统筹规划、项目建设;运营支撑中心、网络运营中 心分别负责B/M域和O域信息系统的生产运营维护及日常 开发、项目实施。
中国移动广西公 司IT支撑系统建 设 仅统计涉及IT 支撑系统的人 员

大数据项目团队:大数据运营部基于数据资产变

现,提出诉求;开发室基于业务诉求聚焦规划建设;运 营支撑室负责日常运维,满足运营工作,“三位一体” 实现联合大数据运营,形成运营团队,联动支撑大数据 运营。
网信公司:聚集 大数据资产变现, 利用大数据能力 开展运营工作, 是大数据建设需 求方

信息系统部 (2+32人)

运营支撑中 心(2+81 人) 需求分 析室 (10人) 业务管 理室 (23人) 大数据运营 支撑室 (1+18人) 电子渠 道支撑 室(7人) 设备维 护室 (13人) 综合质 量室(6 人) 监控维 护室 (10人)

网络运营中心 (1+20人)

网络信息公司

大数据 运营部

规划建 设室 (1+4人) 业务支 撑系统 开发室 (1+5人) 管理信 息系统 开发室 (1+5人) 业务信 息系统 开发室 (1+5人) 大数据 开发支 撑室 (1+8人)

IT支撑系统 规划 云资源池及 容量建设

BSS域系统 管理、日常 需求开发 业务管理 经分系统 管理、日 常开发 BSS域电子 渠道系统管 理、日常开 发 MSS域日常 需求开发; B/M/A/支撑 云设备维护

网管支 撑室 (12人)

OSS域日常 需求开发管 理 OSS域设备 监控及维护 OSS域系统 管理 政企云、业 务云设备监 控及维护 业务网系统 监控及维护

大数据运营 部 (1+20人)
大数据集 中化运营

信息系统部: 聚焦企业大 数据中心规 划建设,满 足业务诉求。

BSS域系统 建设 业务网系统 建设 OSS域系统 建设 行业信息化 系统 硬件施工 管理 MSS域系统 建设 ASS域系统 建设

网络业 务维护 管理室 (8人)

大数据 运营支撑室


数据 开发室

运营支撑室:企业大数据中 心日常运维,支撑网信公司 日常工作开展。

B/M/A/支撑 云设备监控

广西IT支撑现状:整合资源加大投入,建设大数据平台四大 中心,强化IT能力支撑
广西移动在原有基础能力上,投入大规模硬件资源,搭建以统一数据接入中心、企业数据中心、能力服务中心及分析应 用中心等四大中心为核心的大数据平台,并且分阶段、分批次、 分重点的进行数据迁移,满足业务部门对IT支撑能力的 高要求。

IT架构:IT基础能力建设主要围绕四大中心:统一数

硬件环境:
项目 1 2 3 数据仓库 WEB服务器 云化ETL 配置 4台IBM POWER780,2台IBM P595、2台IBM P595 LPAR、2台IBM P740、2台IBM JS43 IBM JS43 数量 12台 10台

据接入中心和企业数据中心实现数据接入的统一管控、 多样化数据处理以及海量数据处理效率;能力服务中心, 面向应用开发商提供统一的数据服务;分析应用中心实 现B/M/O三域数据融合分析,应用“百花齐放”。
大数据运营支撑平台

CPU2*6 2.4GHz,内存96GB以上,网卡 2*千兆 110台 网卡和2*万兆网卡 ,硬盘 SAS 12×600G 以上 CPU2*6 2.4GHz,内存 96GB以上,网卡 2*千兆 94台 网卡和2*万兆网卡 ,硬盘 SAS 12×600G 以上

大数据运营门户 运营 中心 营销场景 运营 四网协同 运营 对外 数据服务

应用 中心

百 花 齐 放 单 一 集 成 商

4

分布式数据库

存储&性能:

经分 应用

VGOP 应用

ESOP 应用

网络综分 应用

大数据 分析

。。。

能力服务中心 大数据能力支撑平台 企业数 据中心 统一数据 接入中心 数据源
关系型数据 库
(Oracle)

存储:传统架构存储520TB,云化ETL563TB, MPP350TB,合计存储1433TB 性能:原有处理能力4161万tpmC ,新增7882万 tpmC ,合计12043万tpmC

MPP 分布式数据 库 云化ETL 信令 数据

实时 库

近年硬件扩容规模:
2012年:1100万元 2013年:1300万元 2014年:1200万元

传统ETL

B域

M域

O域

网管 数据

大数据平台是组织管理的核心枢纽
广西公司不仅将大数据平台作为生产工具,更将其定位为“运营组织管理的枢纽平台”,有效解决省公司部门间的横向 壁垒,并推动省/市公司间纵向协同

【省公司集中运营】通过专属
通道、运营场景构建客户互动

省市间纵向通路 微营销 管理 支撑
【省公司管理创新】
通过协同,加强支撑,提升效率。

部门间横向通路
【业务部门】
将海量数据在系
统中分类标签化

超细分

将系统作 为管理的 核心枢纽
效能 模型
部门 协同

大数据

【网络部门】
将数据通过VGOP进行大 数据汇聚。

省市 联动

纵向能 力输出

【效益评估工具】
以评估模型提升审 批和市场反应能力

渠道 工具
横向能 力纽带


地市渠道落地】
利用省公司能力,落地业务发展

省领导挂帅、组建专业运营机构,推进市场网络协同
? 省公司领导亲自带领设立《市场网络协同会》机制,并每月主持例会,形成责任明确的督办事项,促进各部门有效协 同 ? 广西率先成立专业化集中运营机构—网络信息公司,负责全区、全业务运营工作,并在建设规划、IT支撑、市场运营 线条上成立大数据专业室,共同组成大数据运营团队,确保运营策略落地

公司领导亲自主持会议
业务运营部门 汇报阶段运营工作 提出运营需求 提出发展建议 技术支持部门

“三位一体”大数据 运营团队
网络信息公司 大数据

跨 越 鸿 沟

汇报阶段开发情况 需求做出应答 提出发展建议

运营部

大数据 运营
大数据开 放支撑室 大数据运 营支撑室

共同确定重点工作,齐心协力开展运营

建设规划

6

以系统平台促进管理效率,实现效率、效益双提升
? 通过以系统平台为枢纽,强化业务与技术线的融合效率、提升省市间联动能力,累计运营营销模板197个 ,接触客户 1.39亿人次,成功营销客户500万,累计创收2亿元。13年、14年连续获得全国数据运营和管理创新奖项。

上 技术支撑 升 力 市场运营

系统连接枢纽

运营能力输出
将系统能力作为内部驱动力

以融 合提 升效 率为 目标
将产品、服务、网络、支撑进行融合

获得2013中国移动通信集团数据运营一等奖 获得2014全国通信行业管理创新奖

广西经分支撑能力现状
经分的价值支撑可归纳为三个方面:业务分析、数据驱动运营、数据价值输出:
?业务分析:基于传统的分析手段,引入大数据处理的成果(如标签、交往圈等),提升分析精度,拓展分析范围 ?数据驱动运营:包括大数据分析和运营,通过分析与运营互动,实现数据价值变现 ?数据价值输出:数据脱敏后将信息封装为能力,为终端销售商等合作伙伴提供能力服务,变现数据价值

业务需求
常规报表: 面向KPI指标和简单分析,定期出报表,
监控业务发展趋势 杂多变的报表

支撑情况
? SSA自助分析工具:已纳入业务模型223个,月均 支撑1800+次分析,占临时需求40%(10次自助 换算为1个临时需求) ? 专题分析38个,月均点击量85次/专题 ? 常规报表近3000张,月均点击量28次/报表

业务分析
用于内部 通报及决策

自助分析: 由人工将提取后的数据再加工,形成复 专题分析 : 由专业人员的经验固化而成,如多维
财务分析

大数据关联分析: 在线、实时分析或挖掘,支
撑消费、位置类行为分析和预测

? 已建设基于Hadoop云化ETL、MPP数据库等大数 据支撑平台,分析效率提升3~10倍 ? 营销模

板运营:已打通短信、网厅、客服、营业厅等 渠道,累计支撑大数据营销模板197个,其中全区模 板85个,累计营销1.39亿人次,成功500万,累计创 收2亿元 ? 正在规划与第三方渠道或组织打通,保证在数据安 全可控的情况下建立新的商务模式

数据驱动 运营
用于支撑公司内部运 营

场景运营: 营销模板运营、四网协同运营等

数据价值输出
面向外部客户提供数据 开放共享服务

在安全、可控的前提下,向第三方提供能力服 务,打造新的商务模式

8

广西经分大数据发展历程
经分时代:广西经分系统截止到2013年已经进行了8期建设,从搭建经分架构,形成经分能力,提升服务能力,支撑一线 营销等维度构建了完整的经营分析体系; 大数据时代-规划:随着移动互联网等商业模式的兴起,传统的经分平台支撑能力不足,广西移动在2013年开始启动 ASS1.0规划,形成以“五大能力中心”为核心的大数据发展框架; 大数据时代-建设:2014年是广西大数据建设元年,五大能力已经落地四个,在此基础上,结合本地业务部门需求和 NG5.0规范,广西移动制定了大数据本期的建设方案。
数据运营中心 分 析 应 用 中 心
分域应用 BSS : OSS : MSS : 渠道分 析 网络分 析 财务分 析 校园分 析 资源分 析 投资分 析 跨域应用 四网协同 事件营销 流量经营 公共应用 领导视图 自动报表 自动报告

构建大数据平台,支撑移动互联转型
? 运营中心:对内提升效率,对外资产变现 ? 能力服务中心:增加工具组件层,增强数据对外开放 ? 数据资产中心:引入知识库,新增分布式处理计算集
群和实时处理处理计算集群 ? 信息整合中心:新增流式实时数据采集 ? 运维管控中心:数据资产化管理

能力服务中心 企 业 数 据 中 心 数据 接入
数据封装 统一数据访问 数据仓库 分布式数据库 MPP (MPP库) 实时 库 数据 质量 管理

2014

2015

统一云化ETL预处理平台

ASS1.0
2013

大数据元年
以ASS1.0为指导,构建大数据平 台,支撑向移动互联转型,增强运 营导向

大数据演进

2001

经分开建(NG1)

第二代经分(NG2)

? 大数据运营支撑平台:提供一站式运营支撑,提升“数
据-知识-价值”的转化效率 ? 统一数据接入中心:引入Hadoop技术,提升海量数据 接入能力 ? 企业数据中心:构建分布式MPP数据库,提升海量数据 处理过程 ? 能力服务中心:提供统一数据服务,实现应用百花齐放

构建平台,强化服务,提升数据质量和安全管理,初步具备 运营支撑能力
? 构建数据集市,与一级互动,具备信息穿越能力,支撑一线应 用 ? 强化元数据及数据质量管理能力,构建全流程安全管控

体系 ? 进行数据、服务封装,提升对外服务能力 ? 搭建平台,具备基础分析能力,优化架构,形成以业务为驱动 的运营支撑

01 前期建设情况综述
广西经分发展历程 广西大数据支撑体系介绍 大数据亮点应用 15年建设及硬件扩容规划

02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

大数据建设背景:数据分散,跨域分析能力不足、大数据处 理技术缺失、数据管理成本高、投入产出效益比低
业务不断发展对IT支撑能力提出更高要求,经过对本省IT支撑现状的梳理分析,发现诸多不足和问题:分析支撑体系整 体上存在建设较为分散,管理扩容成本较高,对大数据处理、数据统一服务、跨域分析方面的支撑能力较弱等,已经不 能满足业务发展诉求。
OA MIS 财务 工建 CRM BASS BO MC

数据增长趋势
经分数据仓库当前规模已达280T,数据仓库已近饱和。
? ?

BOSS

P-BOSS

每日抽取正常用户数3442万,平均每日入库数据量1T。 信令数据每天160亿条,平均每日入库数据量3T(目前只保留15天)。 ?O域其他待接入数据平均每天数据量13.5T(保留周期60天)。

综合网络应用平台 运营流程管理平台 业务开 通平台 网络监 控平台 质量保障 平台 网管 系统 监控 平台

网络Gn信令数据预计2014年为2013年的2倍,随后呈 指数级增长。
?

计划

2013年初,3005万用户,信令数据合计记录数每天98亿条,详单每 日存储需求为1.5T,汇总数据每日需求为70G,按照存储周期3+1月计 算,合计存储空间为265TB。 ?2014年底,预计10GB/s(Gn)详单生成速率下,详单每日存储需求为 3T,汇总数据每日需求为90G,按照存储周期3+1计算,合计存储空间 为390TB。 ?cmnet\IDC\省干城域网出口的信令数据规模大约是Gn口的50倍以上, 如果进行接入分析,则会极大地增加对存储空间的要求

各域现状
1. BSS域系统建设相对集中,经分系统整 合B域数据,形成统一客户画像,主要 支撑B域业务分析。 OSS域系统建设相对分散,主要还是分 专业建设,分析支撑能力相对较弱。

存在问题
1. 能力:跨域综合分析能力不足,存在多个分析系统,没有形成 统一的数据访问、服务中心,对四网协同、家庭宽带流量经营 等需要调用系统之间的数据的新专题支撑非常低效。 技术:大数据处理技术缺失,目前架构偏重离线分析,无法支 撑高并发量的大数据的处理性能要求。 投资:单位收益低,随着数据量的不断增长,当前的小型机架 构下扩容成本很高; 管理:数据管理成本高,目前分析能力由多个系统提供,因此 各个系统都需要保存分析数据源,会不断的推高数据管理成本。

2.

2.

3. 4.

3.

MSS域同样存在建设相对分散的问题, 主要根据各类管理需求建设对应的系统, 部分分析需求由经分支撑。

规划先行,ASS域建设规划开启广西大数据建设新纪元
广西移动结合业界大数据建设经验和内部系统支撑现状,从13年开始进行大数据平台的规划及演进,逐步形成了以统 一数据接入中心、企业数据中心、能力服务中心、分析应用中心、数据质量管理中心为核心的大数据规划视图。

统一门户

财务分析、投资分析、经营分析、资源分析…… 应用发布

ASS域的总体定位: 分析支撑域(ASS)以企业数 据中心为基础,通过对数据的

分析应用中心
三域融合分析应用 M域分析应用 B域分析应用 O域分析应用

统计和关联分析,为企业决策
提供分析支撑,主要财务分析、 投资分析、经营分析、资源分 析四大子域。
对外服务支撑

能力服务中心
应用组装配置 基础功能组件

与其他域分工:

企业数据中心
关系数据库 分布式数据库

?整合来自B\M\O域的运营数
数据质量 管理中心

据,形成企业数据仓库。 ?支撑B\M\O域数据分析需求。 ?面向B\M\O域系统提供数据 共享服务。 ?面向决策、管理、分析、运维

统一数据接入中心
统一云化ETL预处理平台 数据1,2….

人员提供报表、报告分析支撑,
数据1,2…

数据1,2….

提供自助分析能力和手段。

2014年构建大数据基础平台,实现“四大中心”落地
以ASS规划为主线,基于大数据运营支撑架构演进规划,目前数据接入中心、企业数据中心、能力服务中心、大数据运 营中心均已上线试运行,同时,IT建设推动了业务运营,初步发挥运营效力,截至9月已成功销售500余万笔业务,约 为公司累计创收2亿元。

大数据运营门户

大数据运营支撑平台
将运营流程串联,提供面向运营的一

业务运营

网络运营

财务运营

对外数据服务

站式支撑,实现营销自动化、智能化、 规模化,提升“数据-知识-价值”的 转化效率。

大数据运 营中心 能力服务 中心

经分 应用

VGOP 应用

ESOP 应用

网络综分 应用

……

能力服务中心
面向应用开发商提供统一的数据服务; 实现能力组件化,解决能力复用。

基础功能组件

对外服务支撑 数据透明访问层

应用组装配置

企业数据中心
采用混搭架构,解决传统数据仓库的 实时库 海量数据并行处理能力,提升大数据 汇总效率,实现应用全面提速。

企业数据 中心

关系型数据库
(Oracle)

MPP 分布式数据库

数据接入 中心 数据源

传统ETL

云化ETL
M域
网管数 据 大数据新增

数据接入中心
构建云化ETL,实现数据接入的统一 管控,解决传统数据仓库SMP共享存 储架构下ETL、存

储和处理性能不足 的问题。

B域

O域

信令数据

图例:

经分原有

统一数据接入中心,基于Hadoop向云化ETL演进
引入Hadoop架构,基于x86硬件平台,部署72个节点集群,建设统一的云化ETL数据预处理平台,提升了数据抽取、转 换、装载的效率,支撑大数据量的轻度汇总,减轻因数据规模增加而带来的数据库性能压力,实现数据接入的统一管控、 多样化数据处理以及海量数据处理效率提升。
流程引擎 流程组织
数据 流建 模

IDE

监控
数据 流监 控

云化ETL平台关键点: 管理统一: 统一的元数据中心负责对各域接入数据 以及处理进行统一管理。 架构灵活: 要求基于分布式架构设计,具备低松耦 合性特点,能够与数据中心分离部署, 可承载海量数据接入和处理,并支持线 性扩展。 能力全面: 可针对传统结构化业务数据预处理、互联 网爬虫和非结构化数据预处理、实时流数 据预处理。 兼容性: 能够兼容多厂家设备,纳入支撑云平台统 一承载。

数据抽取 能力 支撑

数据转换

数据装载

工作 流建 模

FTP

表达式引 擎

元数据管 理

M/R功能 组件

HDFS API库

工作 流监 控

临时结 果存放 (HDFS)
表达 式定 制

分布式 并行计 算能力

实时 数据 处理
系统 监控

分布式计算框架
分布式计算单元 流式内存计算单元 DB计算单元

分布式文件系统

B域数据源

O域数据源

M域数据源

互联网数据

1 1 1 1

实时信令数据 101

图1:统一数据接入中心-云化ETL平台结构图

硬件环境:本期部署了72个节点的集群,包含4个BDI节点、4个管理节点和64个工作节点。 硬件配置:
曙光A620R-G,AMD CPU Opteron 6344十二核,内存128GB,12*3TB SAS,2*万兆和2*千兆网卡。

企业数据中心,构建基于MPP架构的深度分析库
采用混搭数据库架构,构建基于MPP的深度分析库,部署了48个节点组成MPP数据库集群,大大提升大数据汇总效率 ,解决了大数据中高度汇总和关联分析的性能问题,极大发挥多节点并行处理能力。

数据封装 统一数据访问 数 据 管 理 中 心

架构上重点建设三部分:

1.扩容数据仓库成为主数据仓库。基于现有经分

Oracle数据仓库进行扩容,确保能达到一阶段主库的存储 要求。

主数据仓库
B域数据

MPP数据库
O域数据

2.新建MPP数据库。考虑后期的扩展性、并行计算

能力和基于X86等特点,建设MPP数据库。本期部署了 48个节点的集群,包含46计算节点、2个数据分发节点。 主要处理部分轻度汇总,全部中度汇总和部分高度汇总。 初步测试性能提升3-10倍,部分场景提升20倍以上

M域数据

互联网数 据

3.构建统一访问层,对异构数据库的访问透明化。

数据迁移建设以下几个部

分:

1.B域数据。按原有模型存储经分和个OP系统数据,

同时逐步收编地市数据集市,后期在原有模型基础上做融 合。

统一云化ETL预处理平台

2. O域数据。构建MPP数据库存储O域数据。对于跨

域的应用所需汇总数据须统一入主数据仓库,跨域应用访 问主库取数。 互联网数据

B域数据源

M域数据源

O域数据源

3. M域数据。 M域数据全量迁移至主数据库,数据
模型前保持不变,确保上层应用不变,后期逐步融合。

能力服务中心,实现能力组件化,减少冗余建设
构建能力服务中心,引入开发商之间竞争,实现应用“百花齐放”,主要包括能力层和平台层两大模块,能力层是对能 力提供封装并组件化,平台层是对能力组件进行管理和权限控制。避免了应用重复建设和资源浪费,达到了降本增效的 目的。

经分应用

VGOP应用
管理中心
能力服务推荐

集市应用

其他应用
使用管理

能力服务分类 能力服务搜索

开发者注册/登陆

能 力 服 务 中 心

平 台 层

能力服务介绍

资源管理
能力服务发布 能力服务分析监控 能力服务权限控制 能力服务生命周期

开发者信息修改

云化ETL和MPP数据库面向 的是数据层面的问题,数据按照 一定的规则面向业务领域进行了 构建。为了实现数据到知识的转 化,需要开发各类分析应用,这 个应用开发的过程通常是及其个 性化和专业化的,也有不同的开 发商专注于某个具体的分析应用 领域,能力服务中心的构建,很 好的解决了能力复用的问题。

开发者使用申请

① 本期仅支撑Oracle数据库。 ② 建设基础组件框架,平台内 部组件可以在能力服务中心 上注册; ③ 建设服务注册机制,平台内 部数据API可以在能力服务中 心上注册

数据查询服务

数据字典查阅服务 数据接口服务 日志服务组件

接口、模型规范下载服务

能 力 层

通知服务组件 分析服务组件

图形图表组件
4A服务组件

企业数据中心

大数据运营平台,流程贯通,面向生产,一站式支撑
围绕营销五元组(标签、内容、事件、营销平台及营销渠道)建立综合运营能力,打通客户标签向执行渠道自动流通的 流程,形成面向运营的一站式支撑,解决原有营销模式开发周期长、支撑效率低等问题,实现营销自动化、智能化、规 模化,提升“数据-知识-价值”的转化效率。

大数据运营门户
标签运营 事件运营 内容运营 渠道运营 活动运营 效果评估

① 客户标签库:已具备标签管理、 标签审批、自助标签等功能, 目前已有722个标签属性可用。 ② 产品标签库:目前已接入现有 常用产品和内。 ③ 事件接入中心:针对已接入事 件,可进行快速配置,匹配营

销活动的能力,目前已接入位 置事件。 ④ 营销管理平台:已具备从策划、 产品、客户群、渠道、营销用 语、审批等全流程管理能力容。 ⑤ 接入渠道:目前已接入短信, 正在进行wap厅、网厅、IVR 热线等渠道的接入。

3

2
事件库
异 步 类 事 件 同 步 类 事 件 群 发 推 送 类 事 件

内容库

5

营销渠道

接触信 息 反馈 渠道执行
营业厅 短 /彩 网上商城

4 大数据营销平台
渠道 管控 策略 决策

渠道 运营 管理

资源 适配

营销 执行

网厅
WAP 飞信 其他

1 客户标签库

硬件环境:本期部署了41个节点的集群,包含内存服务器7个节点、营销服务
器14个节点,信令解析8个节点,前台WEB和ETL12个节点;硬件配置:曙光 A620R-G,AMD CPU Opteron 6344十二核,内存64GB,12*600G SAS, 2*万兆和2*千兆网卡。

01 前期建设情况综述
广西经分发展历程 广西大数据支撑体系介绍 大数据亮点应用 15年建设及硬件扩容规划

02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

大数据亮点应用1:以大数据运营平台为依托,积极推动大数据 销售模板运营支撑
基于大数据的运营支撑是公司实现传统的、以产品运营为导向的经验式运营向以用户体验为导向的数据化、销售模板化 运营转型的重要手段。今年将围绕“数据驱动营销”,积极推动基于大数据的销售模板支撑运营工作。

用户大数据

用户细分
营销产品

销售模板
营销话术

上网行为 通信行为 基本信息 客户匹配 统一营销话术 营销渠道 渠道匹配 业务特征 流量特征

潮人

目标客户

实时事件

事件触发

个性化推荐

终端特征 客户

数据整合

数据挖掘

精细化营销个性化服务

“销售模板”是指为达到某个营销目标而做的一系列动作,即在合适的场景下(合适的时机+合适的渠道),将所 要营销的产品,按统一的营销话术,推荐给合适的客户,并通过一些规则来避免骚扰客户。

大数据亮点应用1:连通营销五元组,实现数据驱动运营
围绕营销五元组(标签、内容、事件、营销平台及营销渠道)建立综合运营能力,打通客户标签向执行渠道自动流通的 流程,实现营销自动化、智能化、规模化。 场景运营大闭环
预演小闭环

本期建设支撑

场景分析

场景策划

场景预演

场景审批

场景执行

场景评估
一站式 场景化运营 闭环

大数据运营门户
标签运营 事件运营 内容运营 渠道运营 活动运营 效果评估 接触信息 反馈 渠道执行
营业厅 短 /彩 网上商城 网厅 WAP 飞信 其他

3

2 事件库
异 步 类 事 件 同 步 类 事 件 群 发 推 送 类 事 件

内容库

5

营销渠道

4

大数据营销平台
渠道 管控

策略 决策

渠道 运营 管理

资源 适配

营销 执行

1 客户标签库

大数据亮点应用1:根据运营和运维的工作特点,预置了两套门 户界面,降低使用门槛
? 运营门户:按照业务部门运营的工作流程集成了业务运营涉及的所有功能入口 ? 管理门户:根据平台运维和系统管理的需要,集成运维管理的所有功能入口

运营门户

管理门户

21

大数据亮点应用1:通过客户标签快速定义目标客户规则

即时显示 客户数量

22

大数据亮点应用1:向导式创建营销模板

23

大数据亮点应用1:对目标客户进行灵活的二次筛选,满足个性 化场景营销需求

24

大数据亮点应用1:支持灵活的渠道接触规则,推送个性化营销 信息

25

大数据亮点应用1:支持产品系列的智能化推送,提升产品运营 效率

按照客户标签对客户细分, 分别推送不同层次的产品

26

大数据亮点应用1: “销售模板”全区推广,效果显著
销售模板化营销是以业务为抓手、销售任务为导向开展业务产品运营的重要手段,是大数据运营的核心与重点。截止到 9月底,销售模型共197个,其中网络信息公司和区公司数据部提出77个,区公司市场经营部提出4个,客户服务营销 中心提出4个,市公司提出112个(南宁8个,桂林5个、北海11个、贺州6个、百色18个、玉林15个、贵港8个、河池5 个、钦州11个、来宾4个、防城6) ,累计营销1.39亿人次,成功营销客户500万,累计创收2亿元。

场景类型 流量套餐类 非流量套餐增 值业务类 语音业务类 应用客户端类 终端类 服务提醒类 话费存送类 校园营销类 合计

启动销售模板

未启动销售模板

短信下发信量 (万条)

营销响应客户量 (万人)

营销成功用户量 (万人)

营销响应率 (万人)

营销成功率 (%)

78 17 8 5 4 13 0 2 127

21 17 1 2 4 6 1 18 70

3914.75 1060.81 6456.93 1724.79 176.549 628.054 —— 0.156 13962

458.3 4.7 24.5046 46.3 0.1621 5.94 —— —— 539.9067

443.4 4.8 49.25 1.01 0 0.43 —— —— 498.89

11.71% 0.44% 0.38% 2.68% 0.09% 0.95% —— —— 2.44%

7.11% 0.28% 0.48% 0.04% —— 0.04% —— —— 2.24%

注:以上数据统计周期为13年8月份至14年9月份

大数据亮点应用2:客户投诉根因挖掘(非结构化案例)
? 投诉信息不便于统计分析:客服人员记录的客户投诉信息主要为非结构化文字,仅能满足工单处理人员针对单个问题 的处理,无法支撑准确定位投诉共性问题和热点 ? 事后需要大量人工梳理、定位:客服部门为提升服务质量,需要对投诉信息进行大量人工处理,反馈和推动各部门从 根本上解决问题,存在不聚焦/不及时/不闭环的问题。

海 量 的 客 户 诉 求

听筒

服务措施、流程、策略等,

能否解决主要矛盾?
群体/重大事件

改善优化建议是否代表 真正的客户声音? 驱动/补救 优化

针对个案的 服务闭环

如何全面解决?

不聚焦
从海量的客户投诉信息中,如

不及时

不闭环
当前缺乏深层次原因分析,如 何帮助相关责任人了解投诉根

如何为海量的客户投诉迅速分

何更好地挖掘客户共性问题,
准确把握投诉热点?

类,以便处理人员把问题正确
的分配到对应的处理部门?

因,提前预警风险?

运营层面

管理层面

服务层面

大数据亮点应用2:客户投诉根因挖掘建设方案
引入hadoop非结构化数据处理能力,通过文本分词、智能分类,辅助数据挖掘、自助分析等手段,对投诉问题二次分 类、定位关键事件,系统化的解决不及时、不闭环、不聚焦三大问题,重点提升投诉处理效率,形成服务和产品改进闭 环,进而提升客户满意度。
客户投诉信息监控 客户投诉热点分析
客户投诉 分析模型 投诉 信息 分词 投诉文 本信息 过滤 建模 归类 投诉 问题 手机无 信号 无法发 送短信 双十一 促销活 动 。。。 数 据 挖 掘

客户投诉根因分析
挖掘发现:GPRS投诉 与区域、流量、TD锁 网、网络事件、合约购 机等因素相关 GPRS投 诉 区域属性

流量属性
TD锁网属性 网络事件属 性 定制终端属 性

结构化 数据

投诉根因 挖掘模型

? 整体监控分析应用:客户投诉率、投诉处 理满意率、及时率等环比、同比 ? 专项分析应用:不知情投诉分析、网络投 诉分析、宽带投诉分析等

? 将客服投诉语音转换后的文本进行语 义分析、文本挖掘,展现投诉咨询热 点分词 ? 文本分词库更新与维护

? ? ? ?

渠道投诉根因分析 话费投诉根因分析 中高端客户投诉根因分析 客户投诉逆向预测

客服领导

客服中心主管 经分门户

客服中心经理

访问层 应用层 功能层 数据层
投诉工单分析 投诉处理分析

投诉问题闭环管理

投诉根因挖掘

投诉热点分析

文本分词
基础数据

决策树分析
工单数据

任务管理
……

大数据亮点应用2 :通过热词分类有效细分投诉类型
客服人工分类采用的集团规范,只能对应到投诉业务类别,但无法根据分类来判断投诉的具体原因,按照分词结果匹配 的智能分类可以较为准确的对应的客服投诉原因。

用户投诉咨询内容
? 139********主叫号码用户反映:本机号码上个月流 量用超了,并没有收到系统的提示短信,接收其它信 息都正常,导致用户产生了100多元流量费,用户要 求返还此费用,请帮助处理,需要回复。 ?187********客户投诉:用户反映本机没有使用过上 网功能,但是产生上网费用了,系统显示上月有流量 费用产生,

用户要求查询原因并回复。 ?159********客户投诉,本机从未办理过20元流量套 餐业务,手机也未借给别人使用过,也无人知道自己 密码,经查询发现12月1日有办理记录。现要求查明 原因并返还多收取的费用。

客服人工分类

系统智能分类

?服务类→客户投诉→业务响应→透 明消费服务

?GPRS流量类-业务响应-数据流量提醒-未 通知导致流量费用

?服务类→客户投诉→业务响应→透 明消费服务

?GPRS流量类-基础业务-话费质疑-互联网 计费质疑

?服务类→客户投诉→基础业务→整 体营销

?GPRS流量类-基础业务-话费质疑-数据流 量套餐费用争议

?151********客户投诉:1.客户现查询本机办理了3元 流量加油包和5元套餐,但客户称自己没有办理过这两 ?服务类→客户投诉→基础业务→整 个流量套餐,客户称本机平常没有怎么上网,但查询 体营销 产生了大量流量费用,已正常跟其解释但客户针对以 上两点问题强烈不认可。 ?138********客户投诉:客户反映自己没有使用手机 上网,却超额产生了526.92元上网费用,客户对此强 烈不认可,要求移动公司查明后给予处理。 ?服务类→客户投诉→业务响应→透 明消费服务

?GPRS流量类-基础业务-话费质疑-数据流 量套餐费用争议

?GPRS流量类-基础业务-话费质疑-互联网 计费质疑

大数据亮点应用2 :利用熵值法标识指标强势特征,支撑自助 挖掘投诉根因
基于文本挖掘生成的投诉细分类型及客户消费费用、活动参与情况、终端类型等指标,利用熵值法实时计算指定投诉人 群的各指标强势特征,并结合自助分析工具的钻取、切片等能力,快速定位引起投诉的根因指标,进而分析出投诉根因 。

自助分析功能界面
拖拽量度

分析过程示例

1

通过钻取操作持续追踪问题原因
按品牌 下钻

发现问题

追踪问题

拖拽维度
锁定原因
继续下钻

继续追踪

2
? ? ? ? 基于统一数据模型,通过拖拽操作,将维度与量度任意进 行交叉组合分析。 预置同比、环比、求平均值、求和等常用分析方法。 支持指标值域范围设定,当超出超值域范围时以高亮色显示。 提供丰富的图表展现功能,如:曲线图、饼图、直方图等。

通过切换维度、切片多角度分析问题

切换分析维度

切片分析

大数据亮点应用2 :投诉根因挖掘案例
场景描述:通过投诉监控应用发现,“话费类”投诉量突然升高,客服品质部分析员小王登录经分并进入投诉根因分析 专题应用,选择“话费类”投诉类型调出近两天的投诉客户,点击根因挖掘按钮,页面提示“地市属性”、“年龄属性 ”等指标强势特征值较高。小王对这些指标进行分布分

析后,确认了投诉的根因与营销活动相关,并记录了分析报告, 提交给市场部门优化营销活动规则。
定位 区域 定位 业务 类型 定位 业务 订购

常 规 话费投诉 分 量猛增 析

宾阳县城及附近城 镇地区

主要是关于GPRS业 务的投诉

未订购GPRS优惠套 餐

?原有的分析能力只能局限到话费投诉量猛增的原因是由于用户没有订购GPRS优惠套餐,产生GPRS流量

引起的投诉,分析时间一般需要3天。
挖掘发现:话费 投诉与区域、年 龄、业务订购、 终端、促销参与 关联性很强

地市属性 年龄属性 业务订购属性 终端属性 促销参与属性

主要是城镇区域(宾阳县城 及附近城镇地区) 主要为老年人 未订购GPRS套餐 使用的为智能机 公司举办的新老客户超低预 存话费换购手机的活动

数 据 挖 掘 投诉根因 挖掘模型

话费投诉

分析结果:智能终 端预存话费换购手 机营销的目标客户 不匹配;如老年客 户对智能机的使用 需求不高,容易误 操作。
小王30分钟即得出 了准确的分析结果, 效率提升48倍(3 天*8小时/0.5小时)

大数据亮点应用3:打造集团客户全价值运营分析支撑体系
围绕集客市场运营管理面临运营监控指标未体系化、业务健康度预警不透明、工作流程管理未实现闭环、常规工作未实 现自动化等问题。以“全价值”为核心,围绕集客运营全景视图、集客全价值闭环管理、集客全价值深度运营三个方面 进行集团客户全价值运营分析支撑体系能力的建设。

集客全价值运营分析体系= ∑[集客运营全景视图+集客全价值闭环看管+集客全价值深度运营]

集客运营全景视图
运营 监控

KPI监控

运营评估

专项监控

事前: 事中:
产品

预警提醒
集客全价值闭环管理
客户

微单元预警
工作督导 “健康度”跟踪

关键时刻

督促改善
事后:

服务质量提升

效果跟踪

“预警”跟踪

集客全价值深度运营
渠道 服务

客户甄别挖掘

产品需求挖掘

渠道协同服务

大数据亮点应用3:集团客户全价值工作督导运营场景
场景描述:事前基于预警规则进行常态化、全方位的告警/提醒,事中通过ESOP生成工单发送给客户经理及其主管进行 处理和督导,实现告警工单督导和营销、服务支撑,事后依据处理结果进行关联评估,最终实现集客督导工作的闭环。

微单元预警
及时识别集团及成员、关键人物、中高端等 异常;以及产品拨测、网络测试、客户服务 日、生日等提醒

ESOP系统
关键时刻提醒
灵活设置预警时刻类型、提醒对象、任务周期、 提醒方式、紧急程度、应对策略等;当关键时 刻触发时及时通知相关人员,并传递给ESOP 生成工单。

业务核查
通过业务使用“异常

检测分析”,识别数 据异常业务

生成预警工单

服务提升
针对已处理预警工单,关联该集团客户投 诉、异常预警、业务健康度等,进行处理 效果跟踪

工作督导
定期同步预警工单处理情况和服务接触统 计分析,进行监控督促。

3

全价值运营 ROI分析

2 1 0

1.92

90.63 1.74 0.65 87.7 0.57

92 87 82 工单数量 有效工单 有效率

微单元预警

业务稽核

通过工作督导的场景化运营,由集 团客户全价值平台发起工单2.57万 个,其中有效工单2.31万,有效率 达到89.88%,从侧面很好的提升了 集团客户的客户体验。

大数据亮点应用4:整合数据、复用能力,实现客服运营综合 管理
基于客服中心运营分析工作在“支撑系统分散”、“自动化程度低”、“缺乏分析工具”等三个方面存在的问题,建设 集监控、告警、分析、溯源于一体的客服运营分析综合管理平台,减少人工投入成本,提高运营管理效率。

现状分析
? 支撑系统分散,应用查找困难
常用报表分散在热线运营报表系 统、客服系统、经分系统、生产岗 位管理系统、SSA等6个系统中

运营监控



将分散在不同系统的报表整合到同一系统,同 时针对客服中心运营报表统计要求,开发相应 的运营监控报表,并统一展现至同一页面,减 少报表统计、核对的人工消耗,降低成本;

指标溯源

? 自动化程度低,人力投入大
大量人力消耗在报表处理过程中, 中心数据统计、分析人数达40人




当运营指标异常时,通过对影响指标的下一级 指标进行逐层分解,分析波动是由哪个具体因 素导致,进而实现运营指标异常波动原因的溯 源分析,快速定位问题,提高运营效率;

? 缺乏分析工具,难以支撑运营
对于话务数据波动异常、号码群跟 踪预警等,缺乏有效的工具支撑

自助分析
根据特定条件获取客户群,选择不同分析属性 对客户群进行自助分析,提高分析效率;构建 重点客户跟踪预警功能,实现对重点客户相关 指标变动的实时掌控,助力客服精细化运营;

大数据亮点应用4:客服运营场景实例分析
通过建立全闭环的客服运营指标监控流程,实现对指标预警的深度原因挖掘,通过分析、报告反馈和考核机制,实现对 客户体验的贴身服务,通过案例积累沉淀实现知识复用。

指标预警处理流程
KPI选择与配置 波动检测与预警 问题追溯与解决 处理方案与反馈

重点KPI选择

异常指标检测

一线人员
KPI指标逐级分解 KPI指标逐级分解

告警设置

预警短信触发

客服 运营 ROI 分析

分类

溯源图名称 呼入话务溯源图 专席话务溯源图 话务一解率溯源图 话务挂机满意率溯源 图 投诉工单满意率溯源 图

指标

数 35 26 11 15 15

1000 500 0

692

82.95 574 475

84.42 401 503 78.53 395

85 80 75

话务接通 率
话务一解 率 满意度

预警数量

有效预警
有效率

话务接通率

话务一解率

满意度

客服运营共包括话务接通率、话务一解率和满意度等3大类102 个关键指标,系统上线半年以来,实现1670次预警,有效预警 1370次,有效率为82.04%;

01 前期建设情况综述
广西经分发展历程 广西大数据支撑体系介绍 大数据亮点应用 15年建设及硬件扩容规划

02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

各业务部门对2015年IT支撑提出了新需求
在大数据、互联网的背景下,广西公司市场部、政企部等多个业务部门对于2015年如何发展自身业务,在精益运营、 精准营销、支撑服务、产品创新、渠道转型等五个方面对扩充数据源、加强自助分析和挖掘、统一全业务/全产品/全渠 道运营、完善客户标签体系、实时化的精准营销、大数据运营能力支撑一线等方面提出了IT支撑需求。

市场部

精益 运营

提升流程IT化水平;构建PCC运营机制,提升 营销、服务、网络综合能力;开展热点内F2O 营销,提升数字内容运营成效,营销与运营并 重,加快“和”品牌业务发展 增强实时处理能力,捕捉营销时机,实时化营 销;强化资费集中管理,统一营销案设计规 则;统一服务营销

① ②

精准 营销 网信 公司 支撑 服务 客服 产品 创新 政企部 渠道 转型

运 营 支 撑

③ ④ ⑤ ⑥

扩充新型互联网渠道,实现全渠道融合协同。 完善标签库标签体系,刻画客户360度全景视 图。 利用客户接触/位置事件,建设智能化、实时化 的精准营销平台,捕捉营销时机。 构建完善的产品/内容标签库,进行产品/内容 管理、创新和优化。 尝试对外数据运营变现模式(例如O2O)等创 新运营模式。 大数据运营能力下沉一线。

完善客户标签体系,数据源“广、深、准”的 接入、大数据能力的多元化输出,构建360度 统一视图 ①
立足客户“应用需求”,进行应用产品、流量产 品、话务产品和家庭产品等创新、优化,统一产品 管理

从销售型向“销售+体验”型转变,实现线上线 下的全渠道融合协同,同步推动电商化转型, 统一物流、统一信息流

分 析 支 撑

② ③ ④ ⑤

扩充跨域数据源,提升跨域分析能力,更有力支 撑分析决策,保证数据质量 大数据能力多元化输出(数据资产化管理) 完善、加强自助分析和挖掘工具,提高工具可用 性和易用性,支撑实时、关联分析 增强大数据预测能力的建设,重点进行挖据模型 的构建,支撑资费预演,潜在客户识别等内容 IT基础流程建设


2015年建设重点:继续强化大数据平台能力建设,推进数据 资产变现
针对2015年业务部门对于IT支撑的需求,对比现有能力,一方面需要进一步推动已建大数据IT基础能力的推广、完善和 优化,提升业务支撑能力和支撑效率,促进形成有效生产力;另一方面,针对存在的不足(如缺少实时处理能力,数据 缺乏资产化管理,挖掘模型管控缺失等)进行重点规划支撑 ① 扩充新型互联网渠道,实现全渠道融合协同。 ② 完善标签库标签体系,刻画客户360度全景视 图。 ③ 利用客户接触/位置事件,建设智能化、实时化的 精准营销平台,捕捉营销时机 ④ 构建完善的产品/内容标签库,进行产品/内容管 理、创新和优化。 ⑤ 尝试对外数据运营变现模式(例如O2O)等创新 运营模式。 ⑥ 大数据运营能力下沉一线。

1 持续推动大数据运营平台的完善和优化数据
?客户标签库已构建,需要丰富数据标签和运营 ?事件中心已构建,目前已接入位置事件,需要进一步扩充接 入事件,例如各类IT事件 ?产品标签库已构建,需要丰富产品/内容信息和运营 ?已接入短信渠道,逐步打通网厅/wap厅/IVR等电子渠道,后 续需要持续扩充前台营业厅,网上商城等其他渠道。

运 营 支 撑

2 加快大数据技术转型,促进形成有效生产力
?云化ETL(Hadoop)和MPP数据库均已完成构建,需要进一 步加快数据迁移和应用迁移,通过对海量数据的分析、挖掘和 运营,为业务提供有力支撑,促进形成有效生产力。 ?构建实时数据处理能力,应对实时精准营销的业务要求

分 析 支 撑

① 扩充跨域数据源,提升跨域分析能力,更有力支 撑分析决策,保证数据质量 ② 大数据能力多元化输出(数据资产化管理) ③ 完善、加强自助分析和挖掘工具,提高工具可用 性和易用性,支撑实时、关联分析 ④ 增强大数据预测能力的建设,重点进行挖据模型 的构建,支撑资费预演,潜在客户识别等内容 ⑤ IT基础流程建设

3 对数据有效管理,使数据作为资产得到沉淀
?缺少元数据的路径和口径查询,未形成针对数据的全生命跟 踪监控。 ?数据缺少体系化的存储、管理和运营,未有效形成资产。

4 数据挖掘,模型管控等方面有待进一步提 升。
?需完善数据挖掘工具和数据挖掘管控手段。 ?数据挖掘模型不足,数据根基不扎实,无法满足上层日益膨 胀的业务需求。

持续演进,广西大数据(ASS 2.0)本期规划视图
基于ASS1.0规划,结合各部门业务需求,根据内外部环境变化,本着规划先行、建设跟进、同步运营的思路,对大数 据建设在五大中心的基础上进行演进,重点在数据资产化、企业运营

效率、数据开放,创新商业模式方面进行演进,以 满足开放式平台、高性能要求、低成本建设。
4 运营中心 数据运营中心(对内) 运营层
经分 应用 ESOP 应用 地市 集市 四网 协同 精准 营销

资产开放中心(对外)
数据资产开放
(量子恒道、行业合作)

五大能力中心:
和生活 1
信息整合中心:采集运营涉及的 B/O/M、互联网等各态数据信 息,经过清洗、处理、整合成清 单类或最小粒度具有具象特征的 数据,加载至数据资产中心; 数据资产中心:数据资产按价值 密度分为高中低三种,可以灵活 提供不同维度数据信息,知识库 包括但不限于互联网知识库、营 销知识库、客服知识库; 能力服务中心:向下管理数据 API,向上数据申请者权限管 控,数据对外的信息安全管控; 运营中心:对内可以灵活支撑不 同运营域(市场部、网络部、客 服等)的自助式服务、日常统计 分析、企业决策、闭环营销开展 等运营工作;对外可以通过数据 接口提供数据有数据开放平台或 其他能力平台,实现数据资产变 现。 运维管控中心:包括系统管理 (统一运维管控、权限管理 等)、多租户管理、元数据管 理。

数据生态圈

(SSP/DSP/DMP)

数字营销

工具组件层
自助服务能力 自助分析 自助取数 自助查询 自助挖掘 搜索引擎 监控能力 KPI/指标监控 预警能力 稽核能力 评估能力 效果评估 展现能力 展示组件 报表/报告 图形/仪表盘 任务流转能力 工作流引擎 标签能力 指标库 客户标签库 产品标签库 内容标签库 客户视图 决策处理能力 规则引擎 实时决策 复杂事件处理 个性化推荐 第三方组件 多维分析 GIS地图 脑图分析 调度引擎 能力开放

2

组件开发管控

能力服务管理

组件管理

3 能力服务中心
资源管理

使用者管理

基础功能管理

5 运维管控中心

3

2 数据资产中心
融合模型
市场营销域 合作伙伴域 企业域互联网域 营销知识库 客户域 产品域 业务域 资源域 公共域 互联网知识库

系统管理 多租户管控 元数据管理

4

知识库

分析应用

主数据仓库

高性能计算和 存储集群
ETL集群

数据存储与计算 分布式处理计算集群 实时处理计算集群

1 信息整合中心

5
网络爬虫 流式数据实时采集

2015年建设重点:与NG-BASS5.0规范对标
NG5.0建设总体目标:加强信令事件的处理,支撑向移动互联网转型,支撑基于用户行为的准实时精准营销;探索新技 术,满足“降本增效”要求;加强安全管控,在大数据背景下保证数据安全;基于大数据和多样化的数据接入,丰富数 据分析方法,提升自助分析能力。

ASS1.0已经落地

2015年ASS2.0计划建设

? ?

接入A口信令数据 基于Hadoop

框架的大 数据处理环境

?

加强安全管控,明确 隐私数据保护算法及 密钥管理、更新机制

?

围绕角色,进行专项 服务,将KPI和报表等 到切到具体的角色

?

加强自助式分析与精确营 销的分析效率

?

深度计算服务,分布式数 据挖掘,支撑与业务发展 相关的总体指标分析研究

?

基于流数据的业务分 析,支撑向移动互联网 转型

?

扩大隐私数据保护适 用范围,在地市数据 集市推广隐私数据保 护方案

?

面向角色的移动APP 应用,随时随地分析 ?

分析计算服务能力集成

信令事件数据接入

隐私数据保护加强

面向角色的移动应用

数据分析方法应用推广

NG5.0建设要求

2015年系统扩容方案
当前数据仓库容量520TB存储,大数据平台的主体容量913T存储,22台IBM小型机和204台机架式PC服务器,伴随原 有经分系统的数据和能力迁移,保守估计可以支撑到2015年底,后续需要接入全量O域数据(每天13.5T, 保留周期60 天,共计810T ),本期建设中基于X86服务器进行扩容,扩容后的存储达到2PB,节点数量达到426个节点( 22台 IBM小型机和404台机架式PC服务器)。

现有系统的容量
应用 主机 经分主仓库 经分历史库 数据仓库 信令库 一经库 自助分析库 台数 2 2 2 2 2 存储 280T 125T 65T 30T 20T 服务器类型 IBM小型机 IBM小型机 IBM小型机 IBM小型机 IBM小型机

2015年扩容规划
纳入O域数据810TB 存储容量达到2PB

生产ETL
WEB服务器 WEB服务器 大数据运营 平台 MPP MPP集群 云化ETL 总计 云化ETL集 群 流数据处理

2
10 41 53 90 20 226 1433T 350T 563T

IBM小型机
IBM小型机 X86 PC SERVER X86 PC SERVER X86 PC SERVER X86 PC SERVER

MPP深度分析库新增66个节点,达到 160节点,主要在4G,WLAN信令和 网络侧其他数据
云化ETL新增98个节点,达到208节 点,主要在4G,WLAN信令和网络侧 其他数据

实时流处理,新增36个节点,支撑 流数据处理

扩容后组网拓扑图

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

集团提出了15年经营分析的发展方向
2014年,为满足公司战略转型、构建“相对优势”的战略需要,公司各级领导对“大数据能力”建设均提出明确工作 要求,并在各级工作会上明确要各省基于经营分析系统构建“大数据”能力。

奚国华
依托业务支撑系统, 汇集各线条的数据,通过 大数据分析实现客户超细 分;

李跃
业务支撑能力是实施战略转型、拓展 新业务的重要保障,推动支撑系统向云计 算新技术转移,推动企业数据融合,

打造 大数据平台,提升集中化业务支撑能力;

刘爱力
要认识到“更多的数据胜过 更好的算法”,要以经营分析系 统为基础实现跨域大数据整合, 必须完成四类数据整合;

为了避免数据分散、能力重复构建,各省公司必须坚持

“大数据资源池”统一构建的原则,以经分现有平台为基
础,实现大数据基础设施的集中。通过“数据和应用分离” 的方式,以“大数据、超细分、微营销、精服务”,实现科 学决策和循数管理,推动经营分析系统向企业大数据平台演 进;

本着“规划合理、技术先进、支撑 到位、结构优化”的原则,科学推进支撑 网转型升级,积极推进云计算、大数据等 技术应用,实现传统集中式计算架构向分 布式云化架构演进;

NG5.0重点打造大数据的支撑能力,向大数据微营销转型
集团以“四大目标,六大原则”为NG5.0的指导思想,提出围绕“大数据、超细分、微营销”驱动营销服务体系转型, 夯实大数据处理能力,提升三大类重点市场水平。

规范要求加强基础能力建设,实现大数据转型
四大目标: 1、加强一线支撑服务,提升自助分析支撑能力; 2、升级营销管理平台,满足“大数据、超细分、微营销、精服务”的需求; 3、确移动终端安全管控要求,探索云平台安全管控方案,建立全方位安全防护体系; 4、提升元数据服务及数据质量管理能力,提供云平台运维支撑能力; 六大原则: 稳定性原则,统一性原则,安全性原则,开放性原则,实行性原则,易用性原则。

能力建设

规范要求以大数据微营销驱动营销服务转型 业务建设
集团提出围绕“大数据、超细分、微营销”驱动营销服务体系转型,夯实大数据处理能力,提升 三大类重点市场水平,侧重大数据微营销,客户星级评定,渠道运营(优化),企业管理等企业 层面的整体营销与服务能力。

NG5.0建设思路:经营分析系统以企业决策支持、市场经营分析和一线营销服务为目标,以客 户为中心,以大数据平台为基础构建智能化的信息支撑和决策系统。

NG5.0对于系统支撑的建设要求
以大数据微营销为驱动,建设微营销架构,保障生产支撑;强化客户保有,构建个人客户星级服务体系,合理配置营销 资源,提升客户体验;强化渠道风险管控,支撑渠道销售转型;优化企业发展战略,加强企业管理,提升业务支撑能 力。

保障生产支撑

集团提出以大数据资源为依托,建立以数据分析为驱动的微营销架构,急需构建产品标 签库,完善客户标签库,增强渠道协同营销能力,支撑跨渠道,多波次营销能力,捕捉 实时事件驱动自动化营销提高营销成功率。

提升

客户体验

为强化客户保有,深化存量经营,集团决定在原信用星级基础上,结合新的品牌规划, 全面构建中国移动个人客户星级服务体系。该体系基于客户综合价值对客户进行星级评 定,并依据客户星级进行服务营销资源的差异化配置,从而通过服务方式开展客户关系 管理。

强化风险管控

为了支撑渠道连锁化、集中化管理,支撑渠道销售转型,加强渠道方面的套机监控、实 现对渠道网格化GIS展示帮助渠道的选址和管理提供支撑,以及完善渠道一线人员的信 息化需求支撑工作;增强对渠道落实实名制工作的监督管理.

加强企业管理

集团提出优化企业发展战略分析支撑,针对营改增、转售等市场环境变化提供专题分析; 增强多维成本分析实现面向客户、渠道、资源等实体的效益成本把控;增强非实名制客 户识别和监控,辅助实名制工作推进。

广西本期经分大数据建设的技术挑战
基于集团对经分发展的要求,以NG5.0为指导,构建大数据平台,从海量数据存储、大数据并行 处理、能力复用和生产转型等几个方面保证经分系统技术实现,面临的主要问题有以下几方面。

企业数据融合:继续扩充数据源,B/M/O域数据全面融合,构建全域全维模型 流数据处理能力:引入流处理技术,增强实时处理能力,有效支撑运营 基于大数据为 基础的经分发 展面临挑战 增强能力服务中心:整合系统资源,增强能力建设,优化服务框架 提升IT扩展能力:应用与数据解耦,应用与能力解耦 数据资产化:数据资产整合与运营,实现数据资产变现。 打造云资源池:建立多租户机制,实现数据深度共享

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

总体技术方案
通过分析现有IT支撑系统的现状和问题,结合业务需求,本期主要建设以下内容: 信息整合中心:采集运营涉及的B/O/M、互联网等各态数据信息,经过清洗、处理、整合加载至数据资产中心。 数据资产中心:数据资产按价值密度切分为高、中、低三种,可以灵活提供不同维度数据信息。 能力服务中心:向下管理数据API,向上数据申请者权限管控,数据对外的信息安全管控。 运营中心:对内灵活支撑不同运营域的自助式服务/日常分析/企业决策/闭环营销开展等运营工作;对外可以通过数据 接口提供数据有数据开放平台或其他能力平台,实现数据资产变现。 运维管控中心:包括系统管理(统一运维管控、权限管理等等)、多

租户管理、元数据管理
运营中心
数据运营中心(对内) 运营层
经分 应用 ESOP应 用 地市集 市 四网 协同 精准 营销

资产开放中心(对外) 数据资产开放
数据生态圈 数字营销 (量子恒道、行业合作) (SSP/DSP/DMP) 和生活

本期新增内容
? 运营中心:数据资产开放,变现
资产价值;新增工具组件层,实现大数 据架构下能力和数据的开放;

工具组件层
自助服务能力 自助分析 自助取数 自助查询 自助挖掘 搜索引擎 监控能力 KPI/指标监控 预警能力 稽核能力 评估能力 效果评估 展现能力 展示组件 报表/报告 图形/仪表盘 任务流转能力 工作流引擎 标签能力 指标库 客户标签库 产品标签库 内容标签库 客户视图 决策处理能力 规则引擎 实时决策 复杂事件处理 个性化推荐 组件开发管控 第三方组件 多维分析 GIS地图 脑图分析 调度引擎 能力开放

? 数据资产中心:新增知识库,数
据转化为价值;建设分布式处理计算集 群和实时处理计算集群,提升业务分析 支撑效率;

能力服务管理

组件管理

能力服务中心
资源管理

使用者管理

基础功能管理

运维管控中心
系统管理

? 信息整合中心:引入流式数据实
时采集技术,提升营销精准性。

数据资产中心
融合模型 知识库
互联网知识库 营销知识库 客户域 产品域 业务域

本期增强内容
? 数据资产化:优化元数据与数据
质量,构建元数据统一管理体系。

分析应用
资源域 公共域 市场营销域 合作伙伴域 企业域 互联网域

多租户管控

数据存储与计算 主数据仓库 高性能计算和 存储集群 ETL集群 分布式处理计算集群 实时处理计算集群 元数据管理

? 能力服务中心:优化对外支撑能
力,能力组件之间的消息交互管控。

信息整合中心

网络爬虫

流式数据实时采集 新增 优化 原有

技术架构
引入流处理技术,提升实时数据采集能力;利用内存处理技术解决实时主数据仓库数据实时数据处理瓶颈;新增工具组 件层,增强能力服务中心;规划建设大数据架构下统一的元数据管理体系,实现对数据的资产化管理;加强事件、渠道 接入,持续推动大数据运营平台的完善和优化数据,提升运营支撑能力。

需增强内容

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

建设现状-围绕营销五元组,构建大数据运营支撑平台,提供 一站式支撑
围绕客户标签库、产品标签库、营销管理平台、事件接入中心、营销渠道等营销五元组建立大数

据运营支撑平台,将营 销运营流程串联,提供面向运营的一站式支撑,但在客户标签扩充、多类型事件接入、渠道接入等方面亟需加强。

大数据运营门户
标签运营 事件运营 内容运营 渠道运营 活动运营 效果评估 接触信息 反馈

3

2 事件库
异 步 类 事 件 同 步 类 事 件 群 发 推 送 类 事 件

内容库

5

营销渠道

4

大数据营销平 渠道 台 策略
管控 决策 资源 适配 营销 执行

渠道 运营 管理

渠道执行
营业厅 短 /彩 网上商城 网厅 WAP 飞信 其他

1 客户标签库

① 客户标签库:已具备标签管理、 标签审批、自助标签等功能, 目前已有722个标签属性可用。 ② 事件接入中心:针对已接入事 件,可进行快速配置,匹配营 销活动的能力,目前已接入位 置事件。 ③ 营销管理平台:已具备从策划、 产品、客户群、渠道、营销用 语、审批等全流程管理能力。 ④ 产品标签库:目前已接入现有 常用产品和内容。 ⑤ 接入渠道:目前已接入短信, 正在进行wap厅、网厅、IVR 热线等渠道的接入。

本期建设目标
围绕“大数据、超细分、微营销”的经营思路,基于大数据运营平台已具备基本能力,对客户标签库、客户营销服务内 容管理、渠道触点管控、营销策略管理、营销监控评估等方面的能力进行全面新增或增强,本期将全面提升平台工具的 易用性和性能,实现对存量经营、流量经营和集客经营等重点业务的实时、高效支撑。

提升目标客户超级细分能力 实现客户标签超级细分

大数据
超细分

建设营销服务内容统一管理能力

建设开放式触点管控能力

建立统一营销策略管理能力

通过跨系统、多触点 协同,实现自动化产 品交叉营销,O域数 据的实时采集

微营销

提升营销监控评估能力 提供业务常态化、个性化 、快速化营销支撑能力

全面提升平台工具的易用性和性能

建设方案-完善标签体系,支撑业务发展;引入流处理技术, 接入多类型实时事件;丰富营销渠道接入,加强营销统一管控
在现有大数据运营支撑平台之上,结合业务部门需求,扩充数据源,进一步完善客户标签体系,实现标签超级细分;引 入流处理技术,实时采集各类数据,提升事件接入能力,支撑实时精准营销;丰富营销渠道接入,实现营销全渠道统一 管控。

大数据运营门户
标签运营 事件运营 内容运营 渠道运营 活动运营 效果评估 接触信息 反馈 渠道执行
营业厅 短 /彩 网上商城 网厅 WAP 飞信 其他

3
引入流处理技术, 接入信令、 CRM、BOSS等多 种实时数据,支撑 实时精准营销。

2 事件库
异 步 类 事 件 同 步 类 事 件

内容库

5

营销渠道

群 发 推 送 类 事 件

4

大数据

营销平台
渠道 管控 策略 决策

渠道 运营 管理

资源 适配

营销 执行

1

客户标签库

结合业务部门需求,基 于客户标签体系,进一 步完善客户标签,支撑 业务发展。

接入多种营销渠道, 实现全渠道运营统一 管控,满足多样化、 广泛化的营销需求。

关键举措①结合业务需求,加强标签运营,实现标签细分
根据业务部门客户标签业务管理要求,以满足重点工作支撑和运营思路为目标,梳理和规划客户标签体系,加强标签运 营建设,提升客户标签的实用性和营销指向性,实现标签超级细分。
市场部 网信 公司 客服 政企部 存量经营类标签 终端运营类标签 套餐运营类标签 集客经营类标签 中高端经营类标签 流量经营类标签 话务经营类标签 增值业务类标签 支持终端营销 支持数据业务运营 支持客户保有工作 支持潜在用户拓展

集团规范标签
基本信息 业务特征
套餐饱和度 通话集中度 GPRS功能 计费时长 总收入

消费特征
终端合约 话费合约 实物合约 吉祥号码 合约时长

营销偏好
捆绑到期 捆绑预警 重复参加 从不参加

终端偏好
终端信息偏好 终端特性偏好 是否新换机 上次换机时间 上次终端信息

渠道偏好
缴费形式 缴费渠道 办理渠道 购买渠道 出行规律

互联网偏好
热门 视频 购物 社交 房产 阅读 新闻 游戏 金融 文娱

服务偏好
投诉偏好 建议偏好 咨询偏好 投诉用户 敏感用户

标 签 运 营

地域 职业 集团归属

忠诚度 流失预警 双机客户 用户状态 ……

应用层

资费套餐 流量套餐

本地需求新增标签 市场部新增
网络驻留 身份价值 标签生命周期管理 价值流失 网络属性 投入产出 投诉类

客服新增
终端类 渠道类 后台调度与安全管理 流量类 渠道类

模型层 汇总层 接口层

终端类模型
换机用户识别模型 潜在换机用户识别模型 客户终端偏好模型 客户基本信息视图 Gn信令 客户基本信息和终端信息

互联网模型
互联网内容偏好模型 统一客户与产品视图 Wlan上网日志 业务信息

关键举措②引入流处理技术,提升在线实时营销能力
针对目前IT支撑数据滞后严重、时效性差,无法支撑业务上实时化运营需求的问题,通过分析业界对于实时处理方面的 经验,在原有架构基础上,引入流处理技术,建设实时处理计算集群,构建实时处理支撑能力,提升精准能力,完善大 数据运营支撑平台的支撑能力。

精准营销
数据旅程图解

能力
(在线实时数据营销)

?

实时事件营销能力
?用户位置变更事件,例如进入热点区域等。 ?用户业务办理事件,例如定制终端办理,套餐办理。 ?用户提醒关怀事件,例如流量提醒,余额提醒等。 ?用户互联网

访问事件,例如APP应用访问,网页访问等 ?…….

?

全渠道协同能力
建立统一的营销触点,面向线上线下全渠道提供统一的营 销和服务策略,保证客户在所有渠道得到同样的感知体 验。

关键举措③丰富营销渠道接入,实现全渠道统一营销管控
大数据运营支撑平台在短信渠道基础上继续接入营业厅、客服、网厅、网上商城等渠道,实现全渠道运营能力和统一管 理,各渠道统一触点接入,各触点信息快速传递和及时响应,形成职能互动和营销自动分发机制,满足多样化、广泛的 接触点营销需求。

短信 彩信 WAP Push 传统渠道 省公司传统渠道 营业厅 10086热线 外呼 线下渠道 用户接触渠道 省公司互联网渠道 二三类业务平台 互联网渠道 一类业务平台 全网互联网渠道 门户网站 第三方 客户端软件 省公司自建 10086门户 自助终端 其它自建渠道 门户网站 客户端软件 门户网站 客户端软件 无线城市 手机冲浪 手机阅读 MM 网上商城 腾讯 新浪 微信 微博 UCWeb 图 例 已经接入 正在接入 建议规划接入

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

现状分析
能力服务中心构建后向应用开发商提供统一的数据服务,实现上层应用多厂商应用百花齐放。但存在一定缺陷:一方面 ,仅支撑传统主库,无法支撑大数据分布式数据库,需要进行功能架构增强;另一方面,缺乏统一的功能组件封装,无 法快速支撑多厂商应用开发,制约应用百花齐放,为运维管理和“降本增效”带来了不便。

经分应用 安全组件 鉴权组件 ……

VGOP应用 安全组件 鉴权组件 ……

厂商A应用 安全组件 鉴权组件 ……

厂商N应用 安全组件 鉴权组件 ……

支撑现状:
能力服务中心目前重点实现了能力层和平台 层两方面的支撑能力。 ⑴能力层:基于Oracle数据库实现数据查 询、数据字典查询、模型规范下载以及部分 图表分析等能力服务组件的开放。 ⑵平台层:实现对能力服务组件的注册、审 批、开放、使用及监控等方面的管理运维能 力。

存在不足:
⑴仅支撑传统主库,无法支撑大数据分布式 数据库,目前能力服务中心是基于传统 Oracle数据库进行开发的,无法适应大数据 架构转型,需要进行功能架构增强。 ⑵缺乏统一的功能组件封装,无法快速支 撑多厂商应用开发,制约应用百花齐放, 目前能力服务中心缺乏对于展现等方面工 具组件的封装,导致各厂商各自开发,为 运维管理和“降本增效”带来了不

便。

主数据仓库

MPP库计算和存储集群 (X86化集群)

本期建设目标—增强能力服务中心,集成大数据预测和模型 挖掘能力,实现大数据应用百花齐放
通过增强能力服务中心,实现大数据架构下能力和数据的开放,支撑引入多厂商应用竞争机制,实现应用百花齐放。同 时集成大数据预测和挖掘能力,实现对业务重点应用试点支撑,逐步形成大数据应用支撑生产力;

1 增强能力服务中心,引入多应用厂 商竞争机制,实现应用百花齐放

市场部

业务应用需求
移动广告合 作创新支撑 大数据微 营销 其他数据服 务开放

网信公司

全量客户 保有

全内容智能 分发 全网客户星 级服务

终端运营 支撑

?伴随着精细化营销的要求逐步提高,需要更多精 品应用支撑业务运营。 ?单一应用厂商存在应用支撑单一化的局限性。 ?已构建能力服务中心,可支撑基于Oracle的多厂 商应用开发模式。 ?增强能力服务中心,支撑分布式大数据架构,为 多应用厂商开发提供基础保障,实现后续应用百 花齐放。 ?采用框架+结算单的模式,引入多厂商竞争机 制。

4G运营支 撑 。。。

2 基于大数据预测和模型挖掘能 力,进行重点应用支撑
?大数据的预测能力和模型挖掘能力,在“大数 据微营销”的时代,可以为业务支撑带来强有 力的支撑能力。 ?结合大数据能力,针对现阶段业务发展重点关 注应用进行应用试点,充分发挥大数据预测和 模型挖掘的能动性,例如PCC,4G终端等专 题。

集客政企部

客服

总体方案-支撑大数据架构,建设工具组件层,实现增强型能 力开放
增强能力服务中心,增加支撑大数据分布式数据库的能力,构建工具组件层,将公共组件进行统一封装并能力开放,实 现在大数据架构下的增强型能力开放。解决目前能力服务中心无法支撑大数据分布式数据库,应用厂商功能组件标准不 统一,开发复杂和重复的问题。

增强能力服务中心(支撑大数据架构,提供工具组件层)
分析 应用 中心

基础分析 应用

挖掘分析 应用

自助分析 应用

实时分析 应用

运营中心
数据运营中心(对内) 运营层 资产开放中心(对外) 数据资产开放

应用组装配置
应用开发 应用发布管理 综合使用情况评估 资源占用情况监控

能 力 服 务 中 心

工具组件层

工具注册管理 消息管理

基础功能组件 功能组件 展示组件
消息中间件 配置服务 规则引擎… UI类标准化 图标类组件 视觉类组件…

对外服务支撑 分析能力API类
业务规则API 挖掘类API 效率提升API 能力平台API

能力服务数据离线服务 中心

数据在线服务

性能控制

数据安全管控 数据访问管控

辅助分析

计算API…

数据资产中心 企 业 数 据 中 心 数据仓库 分布式数据库 实时 库 数据存储与计算 主数据 仓库
高性能 深度分析群 分布式 处理计算集群 实时 处理计算集群

运维管 控中心
系统管理 多租户管控 元数据管理

原始定位: 1、聚焦于应用与数据解耦,向下API管控,向上数据使 用者管控; 2、提供简单组件化服务

增强:

1、由于大数据运营中心演进需要能力的灵活构建,能力服务中心需要 增强能力组件之间的消息交互管控; 2、区别于日常运营工具或组建,未来对于数据资产核心挖掘、实时决 策等能力也会由能力服务中心来封装,由能力服务中心统一提供服 务,如实时决策、负责事件处理、数据挖掘等

技术架构
展示层:主要负责展现能力服务资源管理、能力服务使用管理、能力服务管理中心的界面,控制页面跳转。 服务层:提供统一的开发规范和数据服务,支持多种形式的能力服务组件;提供用户权限、应用权限管理及鉴权机制, 确保数据安全性及服务可靠性。引入负载均衡及基于内存的数据缓存机制,提高查询效率,保障服务的及时响应。 数据层:基于企业大数据中心的数据资产中心,通过统一数据访问对Oracle传统数据库和MPP、HDFS异构数据库访问

1

展示层

UI 展示层

HTML

CSS

Javascript

AJAX

页面流转控制

JSP/Servlet

业务层

能力服务资源管理

能力服务管理中心

能力服务使用管理

2

服务层
js lib

离线能力服务
SDK jar

在线能力服务
WebService 安全控制 权限&鉴权 单点登录SSO

性能控制
负载均衡Nginx 数据缓存EhCache

数据访问
JDBC
SQL

统一数据访问
WebService Native API

3

数据层
能力服务中心元数 据

传统经分仓库 Oracle MPP数据库 HDFS

关键实现①工具组件化,实现能力和数据开放
增强能力服务中心的支撑能力,适配大数据分布式MPP数据库,增加工具组件层,抽象能力组件化、自助化和闭环化 ,实现大数据架构下多厂商共营的应用百花齐放。。

运营中心 数据运营中心(对内) 运营层分
应 用 经 ES O P 应 用 地 市 集 市 四 网 协 同 精 准 营 销

通过规则对实时的 复杂事件处理完成 个性化推荐

资产开放中心(对外)
数据资产开放
(量子恒道、行业合作)

营销决策能 力

规则引擎 实时决策

不断增加的第三 方组件,丰富大 数据的服务能力
第三方组件

数据生态圈

(SSP/DSP/DMP)

数字营销

和生活
通过指标库、客 户画像、客户标 签等角度实现客 户深度洞察
客户洞察能 力

复杂事件处理 个性化推荐 多维分析

工具组件层

工具注册管理 消息管理

指标库

组件化,自助化, 闭环化

GIS地图 脑图分析 调度引擎 能力开放

客户

标签库 产品标签库 内容标签库 客户视图 提供全方位的 自助服务能 力,降低系统 的使用门槛
自助服务能力

能力服务 数据离线服务 中心

数据在线服务

性能控制

数据安全管控

数据访问管控

数据资产中心 数据存储与计算
高性能深度分析 群 分布式处理计算集群
HIVE HBASE HDFS M/R Yarn 流处理

运维 管控 中心
实时处理计算集群 内存数据库

对客户行为和业务 进行实时监控分 析,并清晰的呈现 给分析人员 KPI/指标监控 预警能力 稽核能力 效果评估
监控分析能 力 流程展现能 力

自助分析 自助取数 自助查询 自助挖掘 搜索引擎

系统管理 多租户管控 元数据管理

展示组件

主数据 仓库

MPP库计算和 存储集群
(X86化集群)

报表/报告 图形/仪表盘 工作流引擎

关键实现②集成数据挖掘工具组件,重点实现大数据预测和 模型挖掘能力的开放
针对传统数据挖掘无法解决大数据量计算,数据分析能力低,效率差等缺陷,引入大数据数据挖掘工具,在能力服务中 心实现工具能力的集成和开放,支撑大数据预测和模型挖掘应用。

经分应用 挖据应用

VGOP应用 挖据应用 ……

厂商A应用 挖据应用 ……

引入外部数 据挖据工具
SPSS SmartMiner
①引入工具

……

厂商N应用 挖据应用 …… ④能力开放

工具组件层

工具注册管理

……
算法能力 模型能力 样本分析 ……. 主数据仓库

②注册能力

消息管理

能力服务 中心

数据离线服务

数据挖掘

资费预演

数据安全管控

数据访问管控

③统一数据获取

数据资产中心
MPP数据库 HDFS 内存数据库

应用案例-基于大数据预测与挖掘能力, PCC动态策略管控
基于大数据预测与挖掘能力,利用企业大数据中心的用户价值分群,流量价值分析和套餐使用分析等分析能力制定差异 化的市场和业务策略,输出给网路侧,配合网路侧的流量控制能力,实现对用户的差异化流量管控。

1

市场策略制定
1

大数据分析能力能支撑的典型差异化市场和业务策略
企业大数据中心

利用大数据的分析能力制 定差异化的市场和业务策 略

用户价值分群
?从用户当前贡献、未来贡献、信用 度、忠诚度、成长潜力等几个方面 综合考量用户的价值,计算用户价 值得分 ?根据得分情况识别高价值用户

高价值用户体验保障
——带宽保障,优先接入

2

在BOSS中为用户订购相 关市场和业务策略 3

市场策略配置
2

BOSS

PCRF根据BOSS获取的签 约信息、用户状态信息、 市场策略等输入进行决策, 生成网络管控策略
4

网络控制规则生成
3

PCRF

策略控制服 务器 (PCRF/SPR ):新建网 元,支持策 略控制决策 和下发,用 户数据管理 PCEF是位 于网关的策 略

执行逻辑 实体,实现 限速业务控 制、或将 QoS信息传 递到无线侧 进行无线资 源调度

流量价值分析
?分析自有业务和第三方业务的流量 单价 ?分析不同协议应用的流量单价 ?识别流量价值最低的业务和应用, 及其对应的用户群

非自有/低价值业务管控
——精确控制非自有/低 价值业务在热点小区、繁 忙时段对网络资源的消耗

GGSN/PCEF基于用户和 业务类型进行限速、门 控、差异化计费 GGSN将QoS信息传递给 SGSN及无线侧,无线、 核心网共同进行端到端的 承载资源管理

网络控制执行

PCEF
GGSN/ SAE-GW
4

4

MME/SGSN

套餐使用情况分析
?分析不同套餐用户的流量单价 ?分析套餐用户的使用情况,包括余 量、使用时间段、使用频率、使用 区域等 ?根据用户的使用情况设计新的资费 套餐

流量套餐多样化控制
——通过网络侧对流量的 有效管控手段设计新的资 费套餐

BSC/RNC BTS/NodeB UE UE eNodeB

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

背景与现状
基于大数据运营支撑架构演进规划,通过引入MPP分布式数据库架构,提升多表关联计算性能,在一定程度上满足大数 据分析的需求。目前数据迁移尚在进行,B/M/O三域数据尚未全部接入,需要进一步扩容和增强处理能力,实时、准实 时能力尚未支撑,引入流处理技术,支撑支撑实时或准实时营销。

支撑现状:
重点建设了分布式MPP数据库(GBase),提升 海量数据的汇总、分析、关联等处理过程 ① 本期部署了48个节点的集群,包含46计算节 点、2个数据分发节点 ② Hadoop集群主要处理部分轻度汇总,全部中 度汇总和部分高度汇总。 ③ 初步测试性能提升3-10倍,部分场景提升20 倍以上
集团微单元专题 客户标签库 客户价值专题 SSA

存在不足:
⑴仍需进一步增强实时/海量数据的处理能 力,目前在大数据离线分析的处理能力已经 初步构建,但是仍缺少实时数据处理能力, 海量数据的汇总和快速查询能力有待进一步 增强。
⑵数据迁移工作尚未完成,仍需进一步推 进,促进形成生产力,目前数据迁移工作 尚在进行中,按照先主后次,优先业务需 求和性能瓶颈应用的模式,进一步推进数 据迁移。 ⑶上游数据下发能力和下游数据接收能力 制约了大数据转化为生产力的效能,需要 推进全流程的提速,目前基于大数据架构 的分析应用自身已初步实现提数,但是如 果实现应用从分析到生产端到端的支撑提 速,仍受限于上下游系统。


用层

1
待MPP库出 数稳定、数 据与主库一 致后进行数 据迁移

2

3

4
数据质量 稳定性 性能

1

2

主数据仓库
主数据仓库

MPP数据库

现阶段支撑模式

建设思路
基于大数据IT基础能力的构建,持续推动数据分析向大数据架构的转型,逐步形成生产力,实现全面支撑提速:一方面 根据数据不同特性规划适合的技术架构进行数据处理支撑,同时并行推进数据迁移工作,积极推动形成大数据支撑生产 力;另一方面,大数据基础能力的构建对周边B/M/O域系统提出了改造和技术架构转型的要求,推动其配合联动。

运营中心 能力服务中心
数据资产中心 数据存储与计算
高性能深度分析 群 分布式处理和存储集群
HIVE HBASE HDFS M/R Yarn
流处理

实时处理计算集群

运 维 管 控 中 心

主数据仓 库

MPP库计算和 存储集群
(X86化集群)

内存数据库

规划先行:根据不同技术的特 点构建混搭存储/计算集群,针 对数据、模型的类型和处理需 求,有区别的进行计算集群规 划,做到最大化提升数据处理 效率。 迁移并举:分阶段分批次将数 据迁移到大数据基础架构上, 逐步将大数据技术转化为业务 分析的生产力,实现全面分析 提速。
推动周边配合改造:随着分析 域大数据IT基础设施的推进, 对周边系统提出了相关改造要 求,推动周边系统进行架构转 型与改造。

实 现逐 全步 面形 支成 撑生 提产 速力

信息整合中心
传统 数据
BOSS CRM 业务平 台 MIS

… …

信令

DPI

互联网

… …

网络 数据

技术方案-建设分布式、实时处理计算集群,合理配置资源
基于已有大数据基础架构云化ETL、MPP,引入流处理技术,支撑实时或准实时营销,构建独立的hadoop集群用作历史 库,满足存储、海量数据查询分析需求;云化ETL单独集群保证数据采集处理性能。多种能力并行,实现计算的负载均 衡及存储的合理分配。

数据资产中心已建设内容
能力服务中心 数据资产中心
高性能深度分析群

本期数据资产中心建设内容
能力服务中心 数据资产中心
高性能深度分析群
MPP库计算和 存储集群 (X86化集群)

分布式处理和存储集群 实时处理计算集群 HIVE HBASE M/R Yarn

主数据仓库

MPP库计算和 存储集群
(X86化集群)

主数据 仓库

内存数据库 流处理

HDFS

云化etl hadoop集 群
建设解读: 1、MPP做为深度分析库不直接对接上层应用,将高度汇总数据同 步给主数据仓库,由主库提供。对于已建应用支撑,主库与MPP 库之间数据本阶段冗余,主库存储负载降幅不大,但计算负载有 MPP与云化ETL分担。 2、新应用支撑通过能力服务中心路由,老应用不变通过主库直 连。 3、暂时由承载云化ETL的hadoop集

群,提供O域及清单数据存储 职能

云化etl hadoop集群
建设解读: 1、引入流处理技术(实时处理、内存处理),支撑实时或准实时营 销 2、构建独立的hadoop集群用作历史库,满足存储、海量数据查询分 析需求;云化ETL单独集群保证数据采集处理性能。 3、各集群均独立于能力服务中心对接,能够独立提供数据对外服务 4、经分数据搬迁完毕,消除主库冗余

技术方案-构建数据存储集群,分特点存储数据,提升运营支 撑效率
根据MPP、Oracle、Hadoop和内存数据库关键技术特点,结合各类数据和应用需求的不同处理要 求,将数据划分到各个数据存储计算集群,实现计算的负载均衡及存储的合理分配,全面提升对业 务分析运营的支撑效率。
数据资产中心 数据存储与计算
高性能深度分析群 分布式处理和存储集群
HIVE HBASE HDFS M/R Yarn

实时处理计算集群 内存数据库
流处理

主数据仓库

MPP库计算和 存储集群
(X86化集群)

将消耗性能巨大的中度、轻度汇总计 算迁移至MPP,降低主数据仓库存 储、计算成本

Oracle特点:高性 能归约计算
决策支撑库
KPI类 决策支持类 运营监控类 业务稽核类 …

MPP特点:低成本存 储、强大的列式高速分 析能力
经分应用专题 VGOP应用专题 网络运营专题 自助分析 精准营销(离线) …

Hadoop特点:低成本存储、 海量异构数据查询计算能力
历史库/清单库
清单查询 海量数据查询 历史数据查询 互联网分析 …

将消耗存储巨大的详单类数 据、O域数据迁移至 Hadoop,降低主数据仓库存 储、计算成本

利用内存处理技术解决实时主数据仓库数 据实时数据处理瓶颈

实时处理计算集群特点:基于 内存技术的实时分析计算能力
实时在线库

运营分析库

实时在线决策 复杂事件处理 流处理 实时营销 …

技术方案-混搭架构下,数据存储的分配规划
混搭架构下,数据存储规划在应用和存储上按职能进行规划:1、主数据库主负责日常生产分析,数据价值密度高、周 期短、使用频率高、高度汇总频率高,根据顶层应用需求频繁输出新的报表;2、MPP库主负责结构化数据计算和存储、 数据深度挖掘、长周期数据应用,数据特征价值密度中、周期长、跨域跨度大;3、Hadoop平台主负责处理后台结构化/ 半结构化数据,信令数据和互联网数据处理完成后输出互联网知识库清单,承担流量详单查询等应用。

报表

常规专题

……

深度分析

深度挖掘

自助查询

基础数据 处理

基础数据 轻度汇总

基础数据 分发

主数据仓库
应用指标层

MPP数据库
融合数据层/指标层

Hadoop云平台
轻度汇总层

数据源

指标 数据

报表 数据

专题 cube

融合数据
……


互联网URL种子库
系统

主库/中/高度汇总指标数据

轻度汇总数据/明细数据
信令

中/高度汇总层

中/高度汇总层

ODS层/基础数据层

高度汇总层(MK)

主库来的高度汇总数据 轻度汇总来的数据

互联网信令清单 非结构化清单数据

互联网

结构化清单数据



技术方案-基于存储规划,结合存储策略,按照迁移计划,保 证数据迁移及海量数据长周期存储,满足运营需求
按照混搭架构下,数据存储分配规划,并结合业务部门数据长存储周期需求,对现有数据按照迁移计划分阶段、分批 次、 分重点的迁移到大数据基础架构上,增加数据的处理和存储能力,提升数据处理性能,对新接入数据按照规划纳入 和处理,形成大数据支撑能力,满足日常运营需求。

存储策略
1:hadoop计算集 群数据保存(24+1 )个月
原应用 经分应用中心

数据存储规划
新增应 用 原应用 VGOP应用中心 新增应用
阶段 期限 90

迁移计划
优选功能点规则

1、2012年之后上线的应用; 2、重点平台: ?自助分析平台(SSA)支撑 MPP;

能力服务中心

2:MPP计算集群数 据高度汇总保存周 期(12+1)月

经分 数据 仓库

MPP计算集群 经分主库 (Oracle)

Hadoop计 算集群

?客户标签库支撑MPP; 3、业务部门重点关注,影响大, 性能低,按2014年、2013年、 14年底 2012年点击量排序,功能点如 第1 (正在进 下: 阶段 行中) ?BI日常应用及专题迁移; ?VGOP日常应用及专题迁移; ?地市专题数据迁移;

高度汇总 轻/中度汇总

互联网清单数据 O域数据 跨域数据轻度汇 总

3: MPP计算集群 轻度汇总:日汇总 保存周期(12+1)月 ,月汇总保存周期 (12+1)月

高度汇总层

统一数据 接入中心

传统ETL

云化ETL

?客户标签库标签数据迁移 ?SSA模型数据迁移

4:经分主库的高度 汇总层和应用数据 层保存周期(12+1) 月

传统 数据

BOSS

CRM

业务平台

MIS

……

15年上半 1、2008年之后上线的应用; 第2 年 2、业务部门关注较高的,按年 阶段 份、点击量迁移 …… 网络 数据 第3 15年下半 1、第1、2期剩余的有必要迁 阶段 年 移的应用

信令

DPI

互联网

技术方案-与周边系统打通,实现应用从下而上的全流程提速
随着分析域大数据IT基础设施的推进,对周边系统提出了B/M/O三域系统向大数据架构转型和改造要求,实现分析域从 数据源头到应用的大数据“上下联动”,全面实现应用从下而上的全流程提速。

渠 道 接 口
支撑系 统
4A OA

短信

彩信

客服外呼

CRM

网厅

掌厅

业务平台

向渠道接口传递 营销信息和营销 客户群

接收渠道对营销 活动的执行结果 向其它系统传递 分析数据、实时 数据,供应用使 用 各类数

据信息 (包括汇总数 据)

数据来源
经分系 统 VGOP CRM 客服 …

传递人员和权限 相关信息 向OA系统营销审 批申请和接收审 批结果

数据资产中心
向事件接 口传递事 件接收情 况 向企业大 数据中心 传递事件 信息

事 件 接 口

CRM

网厅

短厅



客服

A口信令

Gn口信 令

业务平 台

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

建设背景-三域数据支撑能力不足,实时处理需要增强
O域数据仅接入A口、IUCS口数据,其他O域数据需要接入;批处理框架的Hadoop无法满足实时分析要求,无法支撑精 细化营销,实时处理需要增强,提升运营能力。 本期需加强内容
IDE
数据 流建 模

流程引擎 流程组 织 数据抽取 能 力 支 撑
表达式 引擎

监 控
数据 流监 控

ETL集群:传统ETL与云化ETL并 存,需要提升数据接入能力; 流式数据实时采集:目前无实时数 据采集技术,无法支撑精细化营 销,需要增强流式数据实时采集; 数据源接入:目前仅接入A口, IUCS口等数据,互联网实时信令 等未接入,需要增强。 OSS域待接入数据 接入O域9大专业,35类网 元,3200多个指标数据数 据, 每天数据量13.5T
Gb口 MC口

数据转换
元数据 管理

数据装载
M/R功 能组件 HDFS API库

工作 流建 模

FTP

表达 式定 制

临时结 果存放 (HDF S) Huawei 分布式计 算框架
分布式计算单元 Map-Reduce

分布 式并 行计 算能 力
流式内存计算单元 Streaming Vector

实时 数据 处理

工作 流监 控

DB计算单元

系统 监控

分布式文件系统DFS

B域数据源

O域数据源

M域数据源

互联网数据

1 1 1 1 1

电子运维 实时信令数据 101 业务开通 投诉处理

资源管理 性能数据 ......

建设思路
起始阶段
数据源 信息整合
ETL

一阶段
数据中心
主库

二阶段
数据中心
主库 B域数据 深度分 析库 云化 ETL 汇 总 结 果

三阶段
数据中心 应用中心
主库 B域数据 hadoop 深度分析 库 云化 ETL O域数据 hadoop 深度分析 库

数据源

信息整合
ETL

数据源

信息整合

数据源

信息整合

数据中心
主库

应用中心

日 B域数据月

调 度

日 B域数据 月

调 度

日 月 O域数据 时

云化 ETL

汇 总 结 果

Hadoo p

O域数据

流处理 事 件

事件管理 中心 事 件

事件管理 中心

?B域数据由ETL装载,并 调度存储过程主库进行汇 总运算。 ?非结构化的互联网内容 通过爬虫接入进行互联网 分析

现网已具备

?建设云化ETL接入:O (Gn口数据)域数据;动 态位置行为类数据(A口、 luCS),语音清

单、WLAN 清单、话单等清单类数 据。 ?云化ETL与传统ETL并 存。

?云化ETL与传统ETL融 合,实现对B域/M域/O域 数据的全面接入与运算。 ?建设流处理引擎接入事 件。

?建设统一的数据接入 层,由云化ETL实现统一 的传统批量文件的接入、 流式数据的接入。

现网已具备

本期构建

16年构建

建设方案-引入流数据处理技术,支撑实时精细化营销,提升 运营能力
在统一数据接入中心的基础上,新增流式实时采集,通过引入流处理技术(暂选用STORM方案,Spark streaming目前 正在测试),对实时数据源进行采集和处理,支撑实时精细化营销,提升运营能力。

数据源管 理统管三 域数据

统一预处理
方案介绍:

批量数据 采集
源 数 原B域数据 据 原M域数据 原O域数据

实时数据采集

① ②

批量数据采集模块实现原来经分系 统接入B/M/O域数据的统一采集; 流数据采集模块实现新增Mc口信 令的采集 统一预处理模块实现采集后数据的 稽核、清洗、转换、加载、分发等 功能。

扩充Gn口 数据

迁移O域 数据

新增MC口 信令



源 系 统

BSS域系统
NGCRM NGBOSS CMOD USD平台 RM系统 统一局数据 VGOP 彩铃 ADC 手机支付 定制终端 空中充值 IVR 新业务体验 自助终端 渠道管理 营业厅管理 排队机

MSS域系统
MIS系统 ERP系统 HR系统 预算管理 电子采购

OSS域系统
GN口 电子运维 业务开通 MC口 资源管理 性能数据 投诉处理



数据源管理模块对B域、O域、M 域的接口实现统一管控,包括对源

系统、通信协议等的统一管控。

技术方案-STORM整体架构
实时分析的关键是对实时数据源的采集和处理。平台采用kafka对实时消息进行采集,通过STORM进行实时消息的处理 ,通过BOLT实现处理规则和触发机制,并通过DRPC实现外部系统的服务调用。。

整体架构

数据接入
Storm的Spout源源不断的取 数据,为保证采集数据的速度 和处理数据的速度一致性,增 加kafka消息中间件做为缓 冲。

流式计算
通过STORM进行实时消息的 处理,通过BOLT实现处理规 则和触发机制,对接入数据进 行实时处理。

数据输出
处理完结果输出给数据库,支 撑实时精细化营销。

技术方案- STORM软硬件及技术架构
Storm集群的搭建架构

技术架构说明:
1、Server1到Server5,Server11到Server14,均 设置为Supervisor与redis,即Storm的工作子节 点;Server6为主节点即Nimbus;Server7到 Server10,设置为Zookeeper与kafka合用。

2、前置机专为跟外边接口打交道的server,复用
原SOCKET前置机(两台P740小型机),采用双机 互备模式。 3、交换机R1负责连接机柜1和机柜2的数据交互, 交换机R2负责机柜2和机柜3的数据交互,同一机柜 内PC交互采用机柜自带网

络实现。

硬件环境

软件环境
操作系统:Novell SuSE LINUX Enterprise Server Storm模块:Storm 0.9.1 配套软件:Apache Kafka 0.8.1.1、Redis 2.8.10、 JDK1.7、python 2.6.6、ZooKeeper 3.4.6

应用场景- WLAN套餐实时推荐
场景描述:客户进入WLAN覆盖区域时,营销管理平台根据流处理结果的位置变更信息,结合营销场景策略及客户标签 信息,生成手机游戏营销推荐信息,并通过短信向客户进行推荐。

事件处理中心 STORM
事件采集/请求/处理

客户进入 WLAN 覆盖区域

1

消息

渠道:事件管理中心 触点:进入WLAN区域 用户号码:xxxxxx

2

事件过滤规则 查询标签信息
3
业务:内容营销 用户号码:xxxxxx

6
触发主动营销短信 尊敬的客户,您好! 移动MM新增多款游 戏,登陆MM客户端 或点击 a.10086.cn下 载。您可搜索身边的 移动CMCC-free或 CMCC网络,高速下 载手机应用。CMCCfree每月可免费使用 10小时。

精准营销平台

4

5

返回标签信息
用户号码:xxxxxx

标签库

策略匹配

固定标签:

1、大屏智能机+ 支持wifi+游戏爱 好者+驻留wlan区 域,推荐通过 wlan下载手机游 戏

可变标签:

品牌:神州行 年龄:青年 …… 终端类型:大屏智能机 支持wifi:是 手机游戏爱好者:是 ……

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案 大数据运营中心 能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

建设背景-结合业界经验形成数据管理流程机制
以大数据为契机,借鉴DAMA数据管理知识体系理论,提出企业数据资产化管理的理念。基于数据生命周期等理论,结 构化已有数据的存储,基于数据管理职能理论,继续深化数据资产管理流程的研究,打破部门间业务数据壁垒,拉通各 业务数据、应用模型之间共享,提升运营效率。
DAMA International是国际数据管理协 会,全球首个数据管理专业人士组织, 总结出一套数据管理知识体系理论。

采用通用戴明PDCA质量环 方法进行数据质量管理

Act
行动

Plan
计划

从技术元数据,数据源元数 据,业务元数据三个方面进 行元数据资产管理

数据 架构 管理

数据质量 管理 数据 开发

文档和内 容管理
元数据管 理

数据 管理
数据仓库和 商务职能管 理

数据操作 管理

Check 检查

Deploy 实施

数据安全 管理
参考数据和 住数据管理

认证
Authentic ation

授权
Authoriza tion

基于4A(认证、授权、访问、审计) 要求进行数据安全管理

审计
Audit

访问
Access

建设目标-构建统一数据管理体系
针对混搭数据库数据口径不一,管理困难等问题,构建统一的元数据管理平台对元数据

进行管理,结合数据质量管理、 安全管理等构建统一数据管理体系,为数据资产化管理构建IT支撑基础,为下一阶段对外合作,数据资产变现奠定基 础。
以元数据作为基础,通过质
系统管理员
(应用开发者、应用)

经分系统

外部系统

外部人员

量稽核、安全管控、资产管 理等手段,集中治理数据, 确保数据服务的品质和系统 的平稳运行。

用户鉴权(PC/移动终端)+服务开放(API/WEBSERVICE/……SOAP/HTTP/FTP/REST/……)

(安全策略与管理)

数据安全

(质量稽核与管理) (数据生命周期管理) 服务开放 (SOAP/HTTP/FTP/REST/……) 提供相关元数据信息(API/REST/……)

数据质量

数据资产

……

统一元数据
采集数据结构信息等(API/SQL/XMI/JDBC/HDFS/HIVE/……/手工)

获取所管理的相关数据信息 (API/WEBSERVICE/HIVE/……)

数据源系统

数据抽 取

Oracle 传统库

MPP

Hadoop

建设方案-提升元数据服务及数据质量管理能力,明确移动终 端安全管控要求,建立全方位安全防护体系 元数据管理:扩展元数据对外服务能力开放水平,增强云平台运维支撑,提升大数据运维效率和质量,发挥元数据作
用; 数据质量管理:拓展跨库数据质量监控,提供可视化数据质量稽核支撑能力,进一步提升数据稽核的管控力度和便捷 度; 安全管理:新增移动终端安全建设,加强权限管理及外网数据安全管理。

运营中心 能力服务中心 运维管控中心 数据资产中心
安全管理
移动终端安全 ……

元数据管理:提升元

数据对外服务能力开放水 平,扩展元数据的使用范 围;

数据质量管理:建设
数据质量
开放式个人KPI监控 数据质量满意度反馈

元数据管理

Hadoop结构化数据稽核 ……

信息整合中心

基础数据能力开放 Hadoop数据链路分析 ……

服务管理
服务注册 ……

面向地市运维人员和一线 员工的数据质量管理功 能,推动全员参与数据质 量管理;扩展元数据管理 和数据质量管理范围,为 Hadoop平台的运行维护 和数据质量管理提供功能 支撑。

安全管理:拓展经营
网络 数据

传统 数据

BOSS

CRM

业务平台

MIS

……

信令

DPI

互联网

……

已有

本期新增/增强

分析系统安全管控范围, 明确移动终端安全管理要 求,全面提升安全管理能 力,构建数据、应用、系 统、终端、网络全方位安 全防护体系。

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案

大数据运营中心
能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心 元数据管理 数据质量管理 安全管理

03 本期重点应用建设
04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

元数据管理:

总体建设方案
? 建设元数据基础数据能力开放专题,过更好的元数据人机交互界面和更丰富的元数据服务接口,发挥元数据管理的基 础平台作用。 ? 建设Hadoop平台数据链路分析专题,帮助运维人员直观容易地了解Hadoop平台各个部分的数据结构和关联关系, 提升大数据运维效率和质量
图 例 新增模块 修改模块 原有模块

经营分析门户 应 用 层 元数据基础数据能力开放 报表指标优化清理 元数据服务封装 Hadoop平台数据链路分析 两级元数据互通 分析服务 元数据分析和图形展现 功 能 层 指标运算关系图 指标一致性分析 Hadoop平台元数据管理 公共基础功能 存 储 层 获 取 层 元数据质量检查 元数据 业务元数据 管理元数据 技术元数据 CWM 数据模型相似度分析 数据模型变更信息图 血统分析 影响分析 作业映射逻辑分析 出数过程运行图 指标查询检索体系管理 元数据权限管理 元模型 核心元模型 核心元模型参照表 元数据手工获取 …… 元数据手工录入 …... 数据魔方应用 指标图书馆 ……

指标运算关系分析应用 基础服务

数据封装模型映射管理 扩展服务

元数据分层级管理 元数据运行维护报告管理

元数据自动获取 元数据自动获取管理 SQL脚本自动解析 Hadoop平台元数据获取

元数据管理:建设元数据基础数据能力开放专题应用能力
通过优化元数据组织结构,增强元数据基础数据能力,并通过更好的元数据人机交互界面和更丰富的元数据服务接口, 将这些元数据基础数据能力开放给元数据用户使用,充分发挥元数据管理的基础平台作用。

? 建设方案分为基 础数据能力增 强、基础数据能 力开放两部分;
? 基础数据能力增 强包括数据模型 分层管理、指标 分级管理和多视 角分类目录管理 三部分; ? 基础数据能力开 放包括人机交互 界面和系统级调 用两部分。

元数据管理:元数据基础数据能力开放专题-数据模型分层管 理应用
通过分层标签标识每个数据模型所在分层,并在数据链路图形上显示分层结构,展现数据链路中各数据模型在数据仓库 分层中的分布情况,提升图形可读性;可以展开、收缩其中一个或者多个分层的内容,从而简化图形,突出关键内容。

分层之前的效果

分层之后的效果

展开分层

元数据管理:元数据基础数据能力开放专题-指标分级管理应 用
从业务角度进行划分,并以标签形式标识指标的重要级别,基于指标重要级别,对相似指标归并处理;针对不同级别的 指标,提出不同的元数据完整率要求,并自动检查这些指标数据链路的元数据完整率是否达标,以确保重点指标的元数 据质量。

指标 级别 1 2 3
相似指标

分组

指标 数量 269 1305 8800
相似指标

相关库 表数量 2351 6126 12089
指标 级别 1 2 3

相关作 业数量 1630 3825 6916

相关数据源 接口数量 122 280 623
计量 单位 KB MB KB

元数据完 整率 88% 82% 81%
所属部 门 市场部 数据业 务中心 市场部

元数据完 整率要求 100% 90% 80%
统计口径

指标元数据完整率= 元数据完整的指标数 量/指标总数*100%

指标分类目录 KPI指标/今日视点/月/ 通信情况统计 KPI指标/今日视点/月/ 通信情况统计 KPI指标/经营信息短信/ 领导短信 KPI指标/经营信息短信/ 县领导短信 KPI指标/市公司业绩考 核指标 KPI指标/各月KPI完成情 况/月/市公司业绩考核 指标完成情况 KPI指标/各月KPI完成情 况/月/市公司业绩考核 指标运行情况

GPRS流量 GPRS流量 GPRS流量 GPRS流量 GPRS流量 (KB) 彩铃收费 客户数 彩铃收费 客户数 彩铃收费 客户数 彩铃收费 客户数

用户使用GPRS方式进行数据业务通信产生的数据流量, 包括GPRS上行和GPRS下行流量,不包括延迟单部分。 用户使用GPRS方式进行数据业务通信产生的数据流量, 包括GPRS上行和GPRS下行流量,不包括延迟单部分。 用户使用GPRS方式进行数据业务通信产生的数据流量, 包括所有品牌的GPRS上下行流量。 指用户使用GPRS方式进行数据业务通信产生的数据流 量,包括GPRS上行和GPRS下行流量,不包括延迟单部 分。 用计费时长(分钟)最长的小区确定每个号码归属 县。对应不到小区的,归到该用户所在市的未知小区. 从清单中取一批费用中彩铃费用>0的号码,即包含了优 惠减免彩铃月租费的用户(包括捆绑套餐的用户)。 清单二次批价后的彩铃功能费合计大于0的客户,含“集 团彩铃个人成员客户”。 清单中个人用户使用彩铃业务收取功能费 +使用集团彩 铃收取功能费的个人成员数,去重。

3

KB

市场部 数据业 务中心 市场部

2 1

户 户

3



市场部

元数据管理:元数据基础数据能力开放专题-多视角分类目录 应用能力
提供多视角配置,针对每个视角维护元数据分类目录,以适应不同用户角色和使用场景的需要。

数据模型元数据业务视角 客户域 计费域 产品域 过程域 营销域

业务 角度

数据模型元数据物理视角 数据库主机01

物理 角度

数据库服务器01 Schema 01 Schema 02

数据模型元数据分层视角 接口层 汇总层 应用层

分层 角度

数据库服务器01 数据库主机02

元数据管理:元数据基础数据能力开放专题-人机交互应用说 明
将元数据的多视角分类目录、元数据检索栏、元数据属性和内部结构详细信息、元数据关联信息有机整合在一起,建立 真正的元数据统一视图,为运维人员和其他元数据用户提供更好的人机交互界

面。

元数据管理:元数据基础数据能力开放专题-系统级调用能力
元数据服务封装的目的是实现元数据服务能力开放,方便数据质量管理子系统和经营分析系统的其他系统模块根据需要 调用元数据服务接口,发挥元数据管理平台的底层支撑作用。

? 元数据基础服务接口主要提供指 标、报表、维度、数据源接口、 一经接口、数据模型和数据处理 过程等核心元数据的变更服务、 批量变更服务、查询检索服务、 分类目录维护和访问服务接口; ? 分析服务接口主要提供核心元数 据的血缘分析、影响分析、关联 分析、差异分析、相似数据模型 分析和相似指标分析等服务接口 ; ? 扩展服务接口主要提供数据封装 的模型映射关系、指标出数过程 运行图、无用库表作业分析等服 务接口。

元数据管理: 建设Hadoop平台数据链路分析专题思路
建立Hadoop平台的元数据管理功能、元数据查询和数据流分析等应用功能,为Hadoop平台的日常维护和数据质量管理 提供元数据管理功能和数据链路分析支持。

通过对Hadoop相关元数据的自动 化、人工获取,为Hadoop元数据管 理和分析功能提供基础支撑。

Hadoop平台数据链路分析 Hadoop平台元数 据查询检索 Hadoop平台元数 据血统/影响分析 Hadoop平台元数 据关联查询 Hadoop平台作业 映射逻辑分析

每周定期发起 元数据更新 元数据手工 整理原材料 收集 · · · ·

Hadoop平台元数据获取 手工获取 HIVE库表数据模型元数据梳理 HDFS文件数据模型元数据梳理 数据处理过程元数据手工整理 …... 自动获取 HIVE库表元数据自动获取 HDFS文件元数据自动获取 HQL脚本解析元数据自动获取 Hadoop-ETL工具元数据自动获取 …... 元数据获取接口 Hadoop平台 HIVE库表 HDFS文件 数据处理过程

Hadoop平台 元数据入库 标准元模型 格式转换 新增/变更 校验 全量/增量 入库

经分元数据库 数据源接口 HIVE库表元数据 元数据 HDFS文件元数据 …... Hadoop平台数据 处理过程元数据 ……

主仓库数据模型 元数据 指标元数据

元数据自动 获取任务 调度

· · · · ·

Hadoop平台元数据日常维护 Hadoop平台元数 据问题处理和修订 …… Hadoop平台元 数据分类整理

元数据管理: Hadoop平台数据链路分析专题--技术说明
对Hadoop平台与主仓库的数据实体和数据处理过程元数据采用相同的元模型和元数据组织结构,以确保这些元数据能 够融为一体,可以进行完整的数据链路分析(如血缘分析、影响分析);Hadoop平台元数据通过元数据服务接口,为 应用层提供数据链路分析、数据质量配置和监控等方面的元数据支持。 跨主仓库和Hadoop平台的数据链路分析

Hadoop平台Hive库表的数据

质量告警和监 控点配置

位置内容分析HIVE库表告警

省经主库数据链路

Hadoop平台数据链路

元数据管理: Hadoop平台数据链路分析专题-数据管理
Hadoop平台的数据实体主要包括HIVE库表、HBASE表和HDFS文件;这些数据实体的元数据包括数据实体的基本信息 、数据模型结构信息和物理存储信息三个部分,通过元数据自动获取和手工获取相结合的的方式进行管理。

数据实体元数据
HDFS文件的基本信息和数据模型结构信息 数据文 件类型 01 数据文 件分类 目录 数据文 件类型 02 …… 数据文 件类型 n 数据文件 基本信息 文件结构 信息 HDFS文件的物理存储元数据信息 数据文件0201 数据文件0202 …… 数据文件02nn

文件生成 时间
文件目录 位置

文件命名 规则
业务属性 技术属性

文件大小
……

元数据管理: Hadoop平台数据链路分析专题-数据处理说 明
Hadoop平台的数据处理过程可以采用支持Hadoop分布式计算框架的ETL工具实现,或者用HQL脚本、MapReduce编 程等方式实现; Hadoop平台数据处理过程元数据包括基本信息、内部结构(数据映射逻辑)和物理部署三部分信息,可采用自动获取 和手工获取相结合的方式进行管理。

数据处理过程元数据
数据处理过程的基本信息和内部结构信息 ETL作业 基本信息 ETL作业 内部结构 数据处理过程的物理部署 信息 HQL脚本 程序文 件01 程序文 件02 …… 程序文 件n 文件目 录

ETL作 业01
ETL作 业分类 目录 ETL作 业02 ……

数据映射 逻辑

文件最 近修改 时间
文件大 小

ETL作 业n

ETL作业 的物理部 署
……

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案

大数据运营中心
能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心 元数据管理 数据质量管理 安全管理

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

数据质量:数据质量子系统规范新增与优化的解读
本期规范拓展了监控数据范围和使用人员范围,在对异构数据进行质量稽核的基础上,提供服务于业务人员的可视化数 据质量稽核支撑能力。

?扩大监控范围:
增加混搭环境下,数据 处理过程的跨库数据质 量稽核和Hadoop单库 数据质量稽核,保证数 据源和数据处理过程的 数据质量。

?扩大使用人员和功能开放内容:
降低配置数据质量规则的技术门槛,让业务人员也能使用,并将个性化的监控结果反 馈给业务人员。提供监控结果满意度反馈功能,形成闭环数据质量管理流程。

数据质量管理子系统
开放式个人KPI监控 跨库数据质量稽核 数据质量评估 数据质量问题处理 数据质量满意度反馈 规则配置管理 数据质量计分卡 …

… 图形化指标运维

新增 优化 原有

?强调指标全景监控与指标出数监控的差异:
基于元数据血统图,增强图形化指标全景监控的监控规则设置、运行 跟踪及告警分析功能,提高系统易用性。

数据质量:建设方案
本期新增内容
? 开放式个人KPI监控:提 供简单易懂的业务规则配置 界面,便于更多人员使用数 据质量平台; ? 数据质量满意度反馈: 让业务人员等对数据质量及 系统应用进行反馈,根据反 馈结果不断提高数据质量; ? Hadoop结构化数据稽 核:对Hadoop Hive结构 化数据质量进行管理。

本期增强内容
? 数据质量图形化运维: 细化指标全景监控,提高易 用性。

数据质量: 建设开放式个人KPI监控能力
建设易于使用的业务规则编辑器,使得市场部等业务人员和地市运维人员可以方便顺畅的对其所关注的报表、指标设立 监控规则,并配置到数据质量平台上,数据质量平台按照设定将监控结果反馈给数据质量运维人员和对应的业务人员。

建设方案:
?主要功能点说明如下: ?业务规则编辑器:业务人员在业务规则编辑器中选择自 己关注的指标,然后编辑需要监控的规则。 ?业务人员定制化监控结果展示:系统根据用户定制的规 则,自动将只与该用户相关的内容显示在用户登录数据质 量系统后的首页面中。 ?开放式个人KPI监控及结果展示管理器:每个业务人员

可以对自己关注的指标进行规则配置并查看对应的结果。
?业务规则批量导入:业务人员可以在excel模板中填写 业务监控规则,然后导入到数据质量系统中。 ?移动APP应用支持:提供对移动APP应用的支持,用户 可以在移动终端上配置监控规则并查看结果。

数据质量:开放式个人KPI监控- PC端个人KPI配置流程说明
工作流程: 1)业务部门人员通过PC登录或excel导入从数据质量系统选择自己关注的指 标,设定监控规则; 2)系统将监控规则配置到相应指标上; 3)系统对指标进行监控; 4)用户登录数据质量系统时,显示个性化的反馈结果。 5)如果用户想看到指标目前的出数情况,可以发送请求到数据质量系统; 6)数据质量系统将实时出数图导出成图片格式,并将图片发送到用户PC 上; 7)用户可以将对数据质量的意见反馈给数据质量系统。

规则配置: ? 用户可以从下拉列表中选择想要设置监控信息的指标,也可以通过 模糊查询指标名称选择指标; ? 监控的规则包括但不限于指标出数及时率、指标波动率、指标值 域、指标平衡性等; ? 用户可以在“其他”中配置其他想监控的规则,供数据质量运维人 员人工进行配置。 ? 用户在业务规则编辑器上设定的

规则,可以自动配置到数据质量系 统上,必要时可以进行人工干预 。

数据质量:开放式个人KPI监控-与移动APP应用交互流程说明
支持通过移动APP应用对数据质量监控规则进行配置并查看结果,方便业务人员使用。

数据质量:建设数据质量满意度反馈应用能力
本期建设目标:改变以往业务人员在数据质量系统使用过程中,对于数据质量意见不能及时反馈的状况,将数据质量信 息反馈方式从线下改为线上。建立一套与之相配的用户信息反馈机制,确保监控体系所指向的质量目标得以实现,在实 践过程中检验和提升数据质量监控体系的科学性和有效性。

建设方案:
?满意度信息录入:业务人员能够在登录经营分析系统查看数 据的过程中,对自己关注的数据质量情况进行反馈。直接在经 营分析前台相关的指标报表页面进行满意度反馈信息录入,也 能够直接在数据质量系统上进行录入。 ?满意度信息收集:获取业务人员提交的满意度反馈信息,包 含提交人信息、满意度评分等。 ?反馈信息分析:整理和分析业务人员提交的反馈信息。满意 度评分汇总,将有效的满意度信息进行评分汇总,该评分以星 级显示,1分为一颗星、2分为两颗星、并以此类推;反馈问题 统计,统计收集到的有效满意度信息,总结满意度反馈的数据 质量意见。

数据质量: 建设Hadoop结构化数据稽核能力
针对Hadoop结构化存储的WAP日志明细数据,本期数据质量系统增加访问Hadoop Hive数据源接口的功能,使用Hive 提供的数据查询语言采集Hadoop的结构化数据。

数据质量数 据源

数据质量管理系统 获取层 采集 代理1 采 采集 代理2

Hive
查询命令

Hadoop(YARN)
翻译成 MapReduce 作业

数据源1

Shell, HiveQL API

翻译引擎

Resource manager

HDFS

数据源2

集 服

返回结果

? ? Hadoop 结构化数据

……

务 端

Hadoop Hive数 据采集

?Hive是在Hadoop平台基础上的数据查询引擎,基于HDFS文件系统级 MapReduce计算框架,提供一套类SQL查询语言交互方式,并由其翻译为 Hadoop可执行的MapReduce作业,实现数据操作。 ?Hive支持JDBC/ODBC等交互接口,便于周边系统或者作业访问数据。 ?基于上述理由,Hive数据采集基本原理及框架与传统数据库数据采集方式大

致相同。

数据质量: Hadoop结构化数据稽核-关键稽核点
为保证系统能够不影响现有业务并更好的支撑业务,混搭环境下,纵向的ETL过程数据质量核查与原有数据质量核查能力 基本一致,可沿用原有稽核方案;横向的库间数据处理数据质量稽核是需要关注的差异点,包括明细数据加载环节和汇 总数据、历史数据等库间流转及存储环节的稽核。

汇总

数据、历史数据等库间流转及存储

?横向:数据在不同平台数据库中进行处理后,需要对结果数据进行横向稽核确保跨平台 数据处理的一致性。
ID
1 2

Oracle

MPP

Hadoo p

稽核方法
处理过程稽核 明细记录稽核 字段一致性稽核 编码稽核 关键指标一致性稽核

稽核规则
每次上线前,根据元数据或程序代码对比保证多个平台共有的字段、指 标的处理逻辑保持一致。 检查不同平台之间实体记录不相同的信息。比如:每月用高端用户信息 出数后,检测平台间中高端用户的明细记录是否一致。 检查实体相同的记录的字段是否一致。如:每月出数完成时,检查不同 平台之间同一USER_ID的用户记录的新入网用户标识是否相同。 检查不同平台的维度编码是否保持一致,每次维度信息变更后,获取多 个平台的维度编码,同一维度的编码必须相同。 检查不同平台的关键指标的数值是否相等,分别读取同一业务在两个平 台的发展用户数,比较若有差异,则数据质量可能会有问题。

明细数据向不同数据库的加载

ETL数据处理
传统方式 分布式 流/流式

3 4 5

……

纵向:ETL过程完成接口核查(文件、记录、字段内容级检查),与数据质量核查原有能力同质

数据质量:建设数据质量图形化运维能力
强化目标:在图形化指标运维的基础上,对功能做进一步细分和强化。将原有指标出数过程运行图细分成指标全景监控 和指标出数实时运行图,以满足用户不同的需求,并对指标全景监控的易用性做进一步明确要求。

强化方案:
?主要功能点说明如下: ?指标全景监控设置:参照指标的数据链 路,以图形化的方式展现指标的链路信息, 并允许在图形上面直接进行过程节点的监控 配置,以实现KPI指标全过程的质量监控。 ?指标全景监控展现:用户可查看KPI指标 全景监控图,包括KPI指标各个环节所有告 警信息,并可查看详细告警信息及直接在图 形上进行问题处理。

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案
本期大数据建设思路 总体技术方案

大数据运营中心
能力服务中心 数据资产中心 信息整合中心 运维管控中心 元数据管理 数据质量管理 安全管理

03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

安全管理:建设方案
在互联网时代,业务支撑需求不断增多,移动APP应用蓬勃发展,信息安全面临着挑战,安全管理建设移动终端信息安 全保护,提升数据权限和应用权限的能力,增强外网数据采集安全管理和外网数据服务安全管理,加强数据全生命周期 安全管理建设。

前期建设:侧重于保障内部信息安全,如4A,金库模式,隐私保护等,

主要保证
内部数据对外访问、调用或者传输时,对相关的数据进行一定的安全管理。

本期新增
增强移动终端接入层 安全,确保通信链路 安全 扩展4A认证服务的使 用范围,实现移动终 端权限认证方案 制定了APP开发及发 布要求,确保APP应 用安装包安全 加强了移动终端信息 安全管理功能

安全应用
敏感度过滤 展现资源 带水印展 现报表 提交功 能申请 日志日 常维护 责任 追踪 权限 管理 登陆

安全管理 门户鉴权
划分数据敏 感区域

资源管理器
即席查询 报表 KPI

统一日 志管理
日志 管理

鉴权接口

应用安全模块 元 数 据 管 理
数字水印 数 据 安 全 分 级 电子审批 金库模式 日志 抽取
E S B

配合4A 应急管 理

用户权 限接口

4A 安全 管理 平台

数据安全模 块

客户隐私信息保护

日志接口

增强对外信息安全服 务的功能要求

基于业务流的日志采集 数据源 ETL DW DM 前端应用 前端门户

增加了外网采集数据 安全管理

安全管理:建设移动终端安全管理策略
移动终端使用APP到移动客户终端应用,全流程进行终端安全管理措施,从开发到终端使用全方位保证数据安全。

应用开发 与发布

代码混淆,应用签名打包处理,防止应用反编译进行篡 改; 通过统一门户或应用商城(如BI Store)发布移动APP 应用,用户通过该渠道下载安装

=
混淆 签名

数据通信 安全

数据请求及数据返回先加密再签名后在网络传输,使用方通过签名及密钥本地解密后 再进行业务处理;网络传输中无明文数据,这样即可通过公网进行通信;

发送 加密 签名

接收

签名验证

解密

Server

解密

签名验证

接收

发送

签名 Client

加密

客户终端 应用

防盗用:要求账号与终端绑定(IMEI/IMSI)进行开通申请,要 求账号与终端匹配方可通过账号密码认证成功,避免账号盗用。 防丢失:针对手机远程擦除:使用人可申请擦除指定终端 (IMEI/IMSI)的登录信息及应用数据。 本地数据加密存储:客户端应用配置及缓存数据加密存储,第三 方应用等无法访问加密文件。

+

IMEI IMSI

安全管理:移动APP典型逻辑组网
移动APP在其网络组网上采取了网络隔离保护,加上移动终端安全管制则进一步实现安全加固。通过物理组网、移动终 端的双重保护确保机密数据不被泄漏。

终端

外网

DMZ

内网

HTTPS

LAN
外部防火墙

经分服务器

Internet

WEB代理服 务器
(UNIX/Linux) 新增

Web应用服务 器(UNIX/Linux)
新增

内部防火墙

数据仓库

展现层 WAP浏览器 客户端应用

接入层 请求接入 请求转发 安全

业务功能层 基础功能 业务功能

资源层 应用资源 数据资源

安全管理:建设外部数据采集安全策略
通过外网

数据源受限传输、中转服务器禁止越权访问、ETL节点服务器从中转服务器取数、应用服务器处理ETL节点加载 的数据等手段,建立单向、有序的从外向内传输机制。

中转服务器禁止越权访问
中转服务器临时存放从外网采集的数 据,无法直接与内网的应用服务器建立 数据链路进行传输。

① 外网数据源受限传输
?第三方平台:仅通过IP/MAC认证的数 据源允许传输数据; ?移动客户端:获得用户允许后,从安装 客户端的终端设备主动发起信息收集及 推送; ?网络爬虫:访问URL列表内部控制,通 过程序控制主动获取互联网页面信息。

3

2
FTP/SFTP

1
Internet

受限传输
中转服务器 DMZ区 数据源 外网

应用服务器 内网

ETL节点服务器 内网

③ 应用服务器处理ETL节点加载 的数据
外部数据经过上述步骤后,顺利到达 内网环境,可供内网应用按需访问。

② ETL节点服务器从中转服务器 取数
通过防火墙配置协议端口,仅允许 ETL节点服务器通过FTP/SFTP从中 转服务器上获取数据。

安全管理:采集数据流向及组网示意
? 内外兼控:构筑内外两道防火墙,对于进出协议及端口分别进行控制,保障核心数据的安全性; ? 业务分群:通过DMZ区物理隔离或VLAN(虚拟局域网)隔离各服务区,降低泄露机密信息的可能性。

内网

DMZ区 内网防火墙 对外服务区

外网防火墙
用户行为、 访问轨迹

Internet

移动端

中转服务器

ETL节点机

… 平台服务区
第三方数据 中转服务器

爬虫服务区
待采集网页 URL清单



爬虫服务器 (集群)

网页爬取数据



01 前期建设情况综述
02 本期大数据总体建设方案

03 本期重点应用建设
大数据微营销 客户星级评定 渠道运营分析 企业管理营改增

转售商分析

04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

本期重点应用建设:总体思路
?建设背景:经分建设借鉴互联网思维,满足大数据转型的需要,需要提升业务经营水平,增强企业精细化管理,增强客户营 销服务及服务体系。 ?建设目标:建设营销全闭环,渠道协同与监控,完善客户服务能力,优化企业管理为建设目标。优化大数据微营销、新增客 户星级服务,优化渠道运营分析、化企业管理应用,提升业务分析及运营支撑能力。
?升级营销管理平台:新增营销审批、营销评估两大功能点,完善营销管理平台营销能力。 ?升级产品库:新增终端产品标签,增值业务、资费产品标签,从产品库升级为产品标签库。 ?优化客户标签库:丰富客户标签、加强客户标签辅助分析能力。加强营销过程中渠道协同 营销的能力,支撑跨渠道、多波次营销活动的开展,避免对客户的重复打扰。 ?

升级事件库:引入新的事件源,引入内存处理技术,事件库升级为事件处理中心,支撑实 时事件驱动实时营销的能力。 ?引入新客户服务数据源:通过引入O域、财务等数据源,增强客户服务基础数据,完善客 户星级评定数据源。 ?新增客户星级评定模型:建设客户星级评定模型,为一线营销提供全面、准确的数据支 撑,提升客户价值信息管理能力 ?新增客户星级服务能力:建设星级客户规模监控、星级客户关键特征监控等客户星级服务 应用专区,提升各业务部门客户星级服务能力 ?优化社会渠道监控分析:建设社会渠道违规监控分析,新增渠道套机监控模型、跨区空中 充值违规监控模型; ?优化电子渠道监控分析:增强电子渠道监控分析,增加对第三方电商渠道的监控分析能 力; ?新增实名制监控分析:建设身份验证,短彩信邮件预警监控等实名制监控分析,新增非实 名制分析监控,支撑渠道运营发展。 ?优化营改增分析:增强多维成本分析,新增营改增分析及运营等能力,提升业务部门收入 价税分离的支撑能力。 ?新增转售商分析:建设转售商用户发展分析、业务量分析、高价值用户分析、用户转网分 析等应用,支撑广西公司对转售商的监控及管理能力。

增强大数据 微营销能力

增强客户服 务能力

增强渠道运 营能力

增强企业管 理能力

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设
大数据微营销

客户星级评定
渠道运营分析 企业管理营改增 转售商分析

04 本期本地应用建设
05 工程实施计划

大数据微营销:建设背景
?支撑现状:广西公司已搭建了以营销五元组为模型的大数据运营平台,支持基于客户标签的事件驱动的精准营销模板 ,并通过短信、网厅、客服开展营销活动。截至到9月底,累计营销1.39亿人次,成功营销500万笔业务,累计销售收 入2亿元。 ?但是随着大数据运营活动的开展,各业务部门提出更多业务支撑要求,在产品聚合、复杂事件支撑、客户标签使用等 方面存在不足,需要进一步提升微营销的支撑能力。

?增值业务产品标签

?增值业务产品标签分类 ?增值业务产品细分 ?增值业务产品管理 ?终端产品标签

?丰富客户标签360度客户 画像 ?标签辅助分析能力 ?快速创建标签能力 ?完善客户标签生命周期 管理能力

?终端产品

?事件配置

建设 背景

?营销执行 ?营销活动基础管理
?竞争对手活动管理 ?营销成本管理 ?优化事件营销策略解析 引擎 ?营销知识库

?事件规则配置

?复杂时间引擎 ?事件处理

大数据微营销:建设思路
大数据微营销建设以 “大

数据、超细分、微营销”的为经营建设思路,增强产品标签库、事件处理中心、客户标签库功 能,丰富产品标签库、客户标签,提升实时营销能力,实现对存量经营、流量经营和集客经营等重点业务的高效支撑。

大数据运营平台
产品库

客户标签
新增客户 360洞察

事件处理中心

营销管理平台

建设目标: ?1、实现客户标 签超级细分 ?2、提供业务常 态化、个性化、快 速化营销支撑能力 ?3、通过跨系 统、多触点协同, 实现自动化产品交 叉营销

资费营 销案管理 新增产品标 签管理

事件配置
新增复杂 事件引擎 事件服务 事件处理 事件流采集

营销策划 营销执行 营销活动基 础管理功能

增强生命 周期管理

新增产品 库

增强客户标签 辅助分析能力

内容库库
内容聚合 内容评估

渠道运营管理
运营信息管理
运营位管理 推荐模型 页面管理 资讯管理 页面服务

运营服务

数据服务

1、产品标签库: 本期新增资费营销案管理, 产品标签管理,产品标签库 管理。 2、客户标签库: 本期主要新增客户360洞 察,增强标签生命周期管 理,增强客户标签辅助分析 能力。 3、营销管理平台 新增营销策划,增强营销执 行,营销活动基础功能。 4、事件处理中心 新增事件配置,复杂事件引 擎,事件服务,事件处理, 事件流采集。
本期增强 本期新增

内容运营

运营资源查询服务

大数据微营销:系统架构
本期大数据微营销系统架构优化重点:事件处理中心,产品标签库;优化客户标签库,丰富客户标签库服务能力;升级 营销管理平台,提升大数据微营销的业务支撑能力。
营销 平台

4

营销策划 目标客户选取 产品选取 渠道选择 执行规则 营销评估 渠道管理 产品管理 客户群管理 知识库
营销规则匹配并执行

执行 渠道

5

1 2

事件策略

6产品标签库
产品标签 内容标签
在VGOP中实现

6客户标签库
客户属性 客户标签

标签数据 事件 数据

3

实时决策中心
事件源配置 事件配置 识别规则配置 场景设计 策略设计 策略执行 策略优化 策略监控

数据 中心

标签数据 离线分析
数据离线分析 沉淀

实时事件数据

3

2

实时分析

2

事件处理中心
事件规则识别 长时间窗管理 事件订阅 事件服务

实时分析服务

4 5

数据中心

事件库

事件监控

信息 整合 中心

1
云化ETL 爬虫

事件分发

事件分割、聚 合 事件采集

事件流处理
事件分发 事件过滤

6

非实时
O域 M域 互联网

事件采集与分发: 实时接入事件数据采集,并对事件 进行标准化,实施事件解析,随后 把事件分发给事件处理中心和云化 ETL入库 事件处理: 对事件进行识别,并对事件进行时 间窗监控,

对符合事件规则的事件 传递给策略中心,符合客户订阅的 事件传递给订阅系统,并提供对外 服务,同时结合预置的客户分析模 型进行实时事件分析。 实时策略中心: 对接收的符合条件的事件进行匹配, 找到适合营销的策略,并把营销策 略通过营销管理平台发送给执行渠 道。 营销管理: 营销管理负责整个营销活动的策划、 设计、审批、执行和评估,优秀的 营销案沉淀到知识库 执行渠道: 营销管理把营销信息和营销的目标 用户传递给执行渠道 客户标签产品标签: 通过对客户消费、行为、使用产品 等信息的分析,形成标签信息,支 撑大数据微营销。

事件源 B域 (Network)

实时
A口事件 Gn口事件 业务事件

产品标签库:建设方案
在大数据运营平台产品库模块的基础上,建设统一管理资费,产品标签管理体系,产品标签库对外服务支撑,从产品库 升级到产品标签库,完善产品标签库的应用能力,支撑业务人员使用产品标签来完成部分产品设计及日常工作。 提升产 品标签库在大数据微营销的业务支撑能力。

统一管理 资费

将资费管理功能纳入本平 台建设,实现资费类产品从 策划到上线的统一管理,降 低业务人员使用门槛。 实现产品标签生命周期管 理,建立标签分类管理和组 装机制,同时生成与客户标 签映射规则,打通使用壁垒。 打通经分与各个业务平 台、系统的接口,提供业务 人员录入界面,实现产品标 签库对外服务支撑,并提高 交互实效性。

建立产品 标签管理 能力 实现产品 标签库对 外服务支 撑

产品标签库:功能架构
业务标签库主要从CRM及终端信息库获取资费产品、增值业务产品及终端产品信息,用于进行产品标签配置向BOSS、 营销管理平台、客户标签库、终端信息库等系统提供产品数据。

产品标签库
终端库
终端信息 产品标签

资费营销案管理
资费设计 资费预演 资费审批 资费测试 资费监控预警

产品标签管理
产品标签分类 产品标签创建 产品标签生命 周期管理 产品标签映射 对外服务

产品标签库
终端类产品标 签 增值业务类产 品标签 资费类产品标 签 内容标签 其它标签
产品标签分类

客户标签 vgop

增值业务平 台

增值业务信息 产品标签信息

产品标签信息 增值业务信息

CRM

资费及产品信息 产品标签信息 内容信息 产品标签信息

产品标签信息

营销管理平台

互联网系统

资费知识库

原有

本期增强

本期新增

产品标签库:建立产品标签库生命周期管理
随着标签系统数据日益丰富,各种业务及产品数据都面临着成长、成熟、衰退的生命历程,因此建设产品标签端到端的 管理流程,实现对各种产品

指标及标签生命周期管理,成为大数据营销中不可缺少的部分。

优化上线

4 标签调用
7 标签版本管 理

产品标签发布2 标签审批
上线登记
1 标签导入、创建

3

标签编辑 上线时间 下线时间 口径说明

二次分析及优化
5

和阅读标签

告警设置

产品近三个月没 有参与营销 产品进半年仅 一次营销

生命周期监控报表
下线处理 6 标签下线 告警方式 最后使用 人

标签评估

标签名称

上线时间

口径说明 xxx

和阅读产品标 2014-11-1 签

近半年使用次 近三月使用次 是否告警 数 数 1 0 是

阀值告警 xxx

产品标签库:建立产品标签库与客户标签库之间的映射关系
产品标签映射为客户标签,通过列表选择或模糊查询的方式组合出产品适用客户群。再从全网标签客户中选出相应客户 标签的目标群体,最后通过分析报表、前端应用等方式展现给业务用户。对业务人员来说映射过程是透明的。

产品标签
内容型产品 咪咕音乐、和阅读、手机报、和游戏、12580、 和视频、手机电视、和动漫、和农信通、和求 职、12590、手机医疗、手机证券、手机商界、 彩铃 和包、和地图、12585、和通讯录、彩印、一 卡多号、和冲浪、139邮箱、和彩云、移动微 博、BLACKBERRY(个人版)、手机桌面助 理、语音信箱客户端、通信账户支付、来电提 醒、短信回执 飞信、MM、灵犀、无线城市 如:咪咕音乐、和阅读、和游戏、和视频、和 视界、和动漫、手机报、彩铃、MM、和冲浪 等 如:飞信、和通讯录、彩印、一卡多号、139 邮箱、和彩云等 如:和生活、和包、和地图、农信通、灵犀等 如:魔百和 如:集团V网、集团短信、集团彩信、语音专 线、数据专线、互联网专线、IDC等 …

客户标签
言情阅读爱好者

产品细分后的产品标签

都市阅读爱好者 穿越阅读爱好者 玄幻阅读爱好者 仙侠阅读爱好者 奇幻阅读爱好者 青春阅读爱好者

产品类型

功能型产品

传记 名家 经典 风月 中国风 文化分类 宗教 诗词 传统文化 历史 杂文 人文 美术

入口型产品 娱乐功能 沟通功能 服务类型 生活功能 家庭功能 商务功能 … …

映射

武侠阅读爱好者 阅读 历史阅读爱好者 悬疑阅读爱好者 官场阅读爱好者 游戏阅读爱好者 短篇阅读爱好者 科幻阅读爱好者 影视阅读爱好者 生活阅读爱好者

传记阅读爱好者

客户标签:建设目标
?本期建设目标:丰富客户标签数据源及模型,增强客户标签360度洞察,增强客户标签辅助分析能力,增强标签全生命 周期管理等功能。

实现由上至 下、面向应 用的标签分 类体系设计

业务人员可自主构建开放的、 可定义的以面向市场运营为目 标与一线工作结合紧密,便于

指引各专业人员开展工作。 为了保证标签元数据管理统 一,该部分纳入元数据及数据 安全管理部分进行管理。 通过标签复用、标签灵活配 置等功能助力标签的快速生成 和复用;并为一线人员提供可 视化辅助分析工具,提升一线 工作效率。 打通标签库与事件营销的接 口,提高交互实效性,促进针 对细分客户群的实时营销。

增强标签元 数据管理

增强标签使 用效率及辅 助分析能力

增强客户实 时需求捕捉 能力

客户标签:丰富客户标签源,增强客户标签360度洞察能力
基于当前大数据业务需求,整合客户基本资料、个人特征和消费偏好等信息与数据,丰富客户标签数据及客户标签类 型,构建客户标签360度洞察,增强客户标签库能力,深度挖掘客户需求,为准实时营销活动提供及时、准确、完整的 数据支撑。

通话记录

? 基础视图信息
? 丰富客户标签数据源,抽取 出客户的基础数据,主要包
通信行为 接触信息 基本资料

? 目标客户群筛选
? 根据360度客户视 图挖掘用户偏好划 分客户群,提取目 标客户群

位置标签 客户资料 偏好标签

接触数据

括客户、账户、用户基本资 料等,从建设360度客户画像

? 特征行为信息
? 从360度客户画像中抽取出客
户的价值取向、性格特征等 信息。

行为标签 话音消费 价值标签 上网行为 互联网标签 流量消费 帐务数据

基站信息 消费数据

? 需求挖掘
? 针对目标客户群匹 配需求产品和营销 维系策略

? 消费偏好信息
? 从360度客户画像中抽取出客 户的服务、产品、渠道等偏 好程度的排序信息。

客户标签:增强客户标签辅助分析能力
完善客户特征分析及总体特征分析,增强业务属性主次分布,增强标签血缘分析能力,从而增强客户标签的辅助分析能 力,降低分析门槛,为一线人员提供辅助分析工具,提升一线工作效率。

总体特征分析
从收入、业务类型、套餐、渠道、地区等角度分析当前标签的用户群构成,并给出分 析结论。后台可配置,按照默认的模板修改。

强势特征分析
在给定的一套指标体系中,识别出指标体系中的强势特征指标和强势范围。

贡献主次分布
在可代表业务量使用的属性上检测业务量的二八分布,如果20%的用户在该属性上的 求和占据了该标签的用户群上该属性的求和的80%以上,即小样本的用户群贡献了绝 大部分业务量,则这个属性存在主次分布。

血缘分析
检测标签与标签之间的目标客户群重合度,用于检测标签的重复性和合理性。

客户标签:完善标签生命周期管理
本期客户标签通过建设标签审批、标签评估,优化标签发布及标签使用,完善标签全

生命周期管理流程,更有效掌
握、使用、优化标签,对标签形成良性的闭环支撑,其中新增标签审批,标签评估管控流程,提升大数据营销支撑 能力 。
?标签搜索 ?标签收藏 ?标签推荐 ?标签分析 ?一键复用 ?一键传播

?标签需求申请 ?配置规则生成 ?客户群沉淀 (人工、系统)

?属性需求变更
?标签需求变更 ?标签优化

?省级标签审 批流程 ?市级标签审 批流程

?系统自动完 成 ?自动按周期 刷新

?点击次数 ?引用次数 ?收藏次数 ?营销次数 ?推送次数

?人工发起
?系统发起

创建 版本管理
根据需求,通 过对象特征, 描述特定的目 标客户或业务 的过程

编辑

审批

发布

使用

评估

下线

标签需求变 动、功能修正 和后期优化而 进行的一系列 修改过程

标签创建之后 的审核功能, 用来确保标签 准确和安全

已审核标签发 布到可使用和 自动生成目标 客户和完成标 注的一个过程

对已经发布的 标签进行评价 使用,完成营 销、传播任务 的一个过程

评估标签的使 用、贡献等, 为标签的优化、 更新、使用、 下线等提供参 考

标签生命周期 结束的过程, 标签下线后, 下线标签对应 的所有实例均 停用

原有

本期新增

营销管理平台:本期方案升级思路
?前期工程建设中, 营销管理平台围绕“微营销”支撑需求,以简化策略配置、增强触点覆盖、完善营销评估为主线, 实现了对实体渠道、电子渠道、短彩信渠道等合计10个触点系统的覆盖,大幅提升营销管理平台对渠道协同营销的支撑 能力,对流量套餐,终端营销提供了有效的支撑。 ?本期营销管理平台升级思路:对客户营销服务内容管理、营销策略管理、营销监控评估等方面的能力进行全面新增或 增强 ,实现对存量经营、流量经营和集客经营等重点业务的高效支撑。

升级思路 ?建设营销服务内容统一管理 能力 ?建设开放式触点管控能力 ?建立统一营销策略管理能 ?提升营销监控评估能力

实现能力 ?通过跨系统、多触点协同, 实现自动化产品交叉营销 ?提供业务常态化、个性化 、快速化营销支撑能力 ?完成多系统营销节点的覆 盖。 ?完善营销管理平台实时营 销能力

营销管理平台:本期建设方案
本期营销管理平台建设:优化营销活动基础管理功能,增强营销策划、营销执行能力,从而达到优化营销策划、营销执 行以及评估优化各环节,丰富增强平台支撑能力,提高精准营销效率,全力支撑公司4G业务发展、流量精确营销、存量 客户针对性保有和价值提升等重点工作。

大数据运营中心
营销管理平台
市场分析 营销策划 营销方案设计 渠道设

计 目标客户筛选 标签取数 外部导入 营销规则设计 营销执行 执行信息分发 第三方互 一线 联网渠道 人员 网上营 业厅 电子 渠道 短信 平台 ?? 渠道执行力评估 营销活动评估

本期新增内容
? 营销活动基础管理功能 竞争对手活动管理、营销成本管 理、事件营销策略解析引擎、一 线营销管理、知识库

执行效果评估

时间规则 渠道接触规则 接触控制规则
多波次营销规则

自助取数
事件客户接入 营销 目标 管理 产品匹配 事件配置 营销效果预测 营销成 本估算 营销收 益预测

执行过程监控 活动资源使 用情况监控
进度监控 客户参与情况 监控 活动效果 监控分析 活动渠道监控 客户反馈分析

???

客户接触信 息监控分析

目标对比分析

本期加强内容
? 营销策划 产品匹配、渠道设计、规则设计、审核及 上线 ? 营销活动基础管理功能 营销渠道管理、客户管理、营销规则管理

营销方案审核 及上线

执行启停控制

营销活动基 础管理功能

营销方案模板管理 营销成本管理

营销渠道管理

客户管理

营销规则管理

事件营销策略解析引擎

竞争对手活动管理

一线营销管理

知识库

营销管理平台:关键功能—支持多波次营销能力
升级后的营销管理平台,具备多种形式的多波次营销能力: ? 响应触发的多波次:根据前一波次的客户响应与否,再设定后序的营销波次活动; ? 事件触发的多波次:营销活动后的第三周开始第二波次的营销活动,两个波次的营销客户群体不同。 ? 递归执行的波次:第一个波次执行完,保持营销名单不变,基于不同业务的相关性,执行下一波次。

(1)响应触发的波次 如,根据前一波次的客户响 应与否,设定后序的营销波 次。 (2)事件触发的波次 如,营销活动第一波开始后 的第3周开始第二波次,两 个波次营销客户群可以不 同。 (3)递归执行的波次 如,第一个波次执行完,保 持营销名单不变,基于业务 的相关性执行下一个波次。

营销管理平台:关键功能—销售红榜推荐及量化营销考核
? 销售红榜推荐:根据接触客户数、成功率、收入三类指标,建立营销红榜推荐模型,并根据运营人员订阅的活动业务 类型,推送对应红榜的TOPn营销活动,促进运营经验分享 ? 量化营销考核:为促进营销运营有计划、常态化开展,并提升运营人员积极性,以市场目标为指导,以营销产品为抓 手,量化考核指标,建立营销任务的闭环管理流程 数据来源 推荐模型
客户关怀

推荐清单
流量营销 终端营销 查 看
序号 活动名称 营销产品 策划人员 活动地市

营 销 红 榜 推 荐

用户通信信息

用户账务信息
产品订购关系 营销模板

信息

市场目标管理

销售任务管理 部门销售任务分解 个人销售任务分解

销售模板运营 营销产品分析 制定营销计划 营销目标客户分析 营销模板评估
131

量 化 营 销 考 核

市场目标录入

市场KPI监控

销售任务监控 销售绩效评估

事件处理中心:建设目标
基于已建大数据运营平台,构建实时自动化营销的营销事件处理中心,强化大数据处理能力、事件规则处理能力、 营销支撑能力,从事件库升级为事件处理中心,引入内存处理技术。依托大数据实时处理与超细分客户标签,实时 捕捉发生特定行为的超细分客户群,开展事件性实时营销。

构建事件 处理中心 功能服务 能力

1.事件规则管理 2.事件处理引擎模块

对事件进 行定义和 分类

1.对事件进行分类 2.事件梳理

事件处理中心:优化后的功能框架
从事件库升级到事件处理中心,事件处理中心功能架构:新增复杂事件引擎,事件服务,事件处理,事件配置等七 大功能框架,支撑大数据准实时营销能力。

业务应用
流式数据源

实时分析

实时策略

沉淀分析

对外服务



事件配置
事件源配置

复杂事件引擎
类sql解析 在线修改规则 时间窗管理 动态读取外部数据

事件服务
通用事件接入接口 自定义事件接入接口 事件订阅接口

事件订阅管理
事件订阅注册 事件订阅推送

互联网

事件配置 识别规则配置 规则演练测试

管理与监控
系统管理

BSS

事件处理
过滤 OSS
BI

部署管理

翻译

分割

聚合

增强

映射

匹配
事件处理网络管理

事件流采集(Storm+云化ETL)
流数据采集 流过滤 流分组 流聚合 流批量收敛

事件处理网络监控
业务活动监控

实时BI

优化

优化

规划中

事件处理中心:典型事件分类
一级分类 二级事件分类
缴费办理事件 Boss事件、用户信息录 入事件

触发规则
客户到营业厅或代理商交话费 开户、过户、套餐变更、产品变更、营 销活动办理

适合的营销活动
推荐网上交话费送话费、手机支付网银交话费等优惠活动 通过BOSS双屏向营销员侧和用户侧推荐相应的营销活动信息,比 如终端类营销活动、存话费送礼品营销活动 进行关联产品推荐,比如订购来电提醒时向客户推荐短信回执、订 购手机阅读时向客户推荐热门书籍、初次订购GPRS套餐时向客户 推荐热门应用 在优惠活动专区醒目地展示特定营销活动 推荐商旅套餐、长途包 推荐非常假期、两城一家 推荐12580业务 推荐短信套餐、飞信业务 推荐自有替代业务或相关业务 推荐来电提醒业务 推荐12580、移动气象站等业务 推荐移动同类产品或业务 推荐相同类型的歌曲或小说 推荐相同类型歌曲 推荐WLAN业务、商家联盟等业务 推

荐手机阅读、手机导航等数据业务 出账推荐139邮箱、欠费提醒网上充值优惠或充多少送多少活动, 套餐到期提醒续约,终端到期推荐新的终端 如国庆关怀出行,并提醒移动有适合客户的活动,大风天气结合用 户的欠费事件提醒可以网上缴费。

业务/分析 事件

短厅、自助终端、网厅、 用登录、账单查询、详单查询、业务查 掌厅、客服接触事件 询、业务办理等 业务平台事件 语音呼叫、接听事件 书籍阅读、邮件收发、飞信登录、飞信 注销、邮箱登录、邮箱注销等 拨打长途电话 发生漫游通话 拨打查号、订票类电话 与飞信用户短信往来 收发特定短信网关的短信 用户未订购来电提醒业务 用户处于漫游状态 使用手机软件访问互联网 歌曲搜索、小说搜索时触发 在音乐平台点击音乐试听 处于机场、商业中心等特定区域处于漫 游状态 出账提醒时推荐新业务,欠费提醒充值 优惠,不同合约到期推荐新产品和续约 节假日关怀,提醒假日活动,社会热点 提供关怀

A口信令事件

短信发送、接收事件 开机事件 使用手机软件事件

互联网事件

搜索事件 音乐试听事件

位置事件 周期性业务事 件 社会事件

位置更新事件、位置切 换事件 出账、欠费、合约到期 节假日、演唱会、社会 热点

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设
大数据微营销

客户星级评定
渠道运营分析 企业管理营改增 转售商分析

04 本期本地应用建设
05 工程实施计划

客户星级评定:建设背景
支撑现状: 1、现有模型不够精准:现有已实现对存量客户中的信用星级评定不够精准,不能满足市场需求。 2、客户星级分析不足:仅存在模型,缺乏基于模型的业务分析能力和业务应用能力。

存量保有精细化 新品牌规划

?市场竞争加剧,存量保有精细化要求更高。

?结合移动新品牌规划,加强存量客户保有。

建设背景

营销资源差异化 星级模型精准化

?根据客户等级不同,合理配置营销资源。

?原有信用星级模型需要优化,紧跟市场步伐。 ?实现对客户星级服务体系各项工作的监控、分析与营销支撑, 进一步对客户进行“超细分”并实施“精服务”。

星级分析体系化

客户星级评定:建设思路
本期客户星级建设思路,以客户星级评定为核心,构建客户星级服务专区三项内容:星级标签体系、以星级服务整体监控 分析报表为主的基础应用、以星级服务开展策略专题分析为主的专题应用。

统计分析人员

管理人员

业务分析人员 营销策划人员

本期新增内容 应用:
?星级客户规模监控

经营分析系统

星级服务基础应用 业 务 应 用
星级客户

规模监控分析 星级客户关键特征监控分析 星级客户量收情况监控分析

星级服务专题应用
客户星级变动模拟 预测 星级客户服务特征 分析 星级客户营销资源 投入分析 星级客户欠费预警 监控 一证多号星级客户 汇总分析

?星级客户关键特征监控 ?星级客户量收情况监控 ?星级客户消费波动情况监控 ?星级服务开展情况监控 ?客户星级变动模拟预测 ?星级客户营销资源投入分析 ?星级客户服务特征分析 ?......

星级客户消费波动情况监控分 析
星级服务开展情况监控分析

星级客户服务提醒

关 键 模 型 数 据 处 理

客户星级评定模型

本期优化内容
数据接口

模型:
BOSS

客户统一视图

CRM

?客户星级评定模型

优化

必选

客户星级评定:建设客户星级评定模型方案
根据客户星级评定规则,按照评级资格筛选、主得分计算、加分调节、减分调节、总得分计算、星级划分等6个步骤,构 建客户星级评定模型,对客户进行星级预评,对发现星级波动较大的用户,及时预警。

评级资格
主得分: 消费能力
(ARPU)

评分项

评分标准

星级划分

?在网6个月 ?状态正常 ?个人客户

在网忠诚度
(网龄)

调节得 分: 潜在消费能力/在网忠诚度
(三网捆绑、合约捆绑、绑定付费)

潜在离网风险
(停机)

?以主得分项为核心确保稳定 性,
?通过加减分调节项兼顾灵活性

?按客户得分由高到低排序, 将客户划入6个星级 ?确保整体结构呈现纺锤型

客户星级评定:建设业务应用支撑方案
基于客户星级评定结果,建设以星级服务整体监控分析报表为主的基础应用、以星级服务开展策略专题分析为主的专题 应用。
星级变动模拟预测,提前预测客 户星级评定变动趋势,以便及时 采取干预措施 对同一个人证件下登记的多个号码的 星级情况进行汇总分析,以便结合客 户真实信息,整合服务资源

星级变动 模型预测

服务特征 分析 星级客户服务特征分析,协助相 关部门更准确了解针对各星级客 户群体的服务开展情况

一证多号 用户分析

提前预知星级客户 欠费风险,以便及 时采取措施,预防 恶意欠费的发生, 降低损失 欠费预警 监控

专题应用
服务提醒

营销资源 投入分析

为开展主动关怀服务提供策略和 工具支持,在星级客户服务分析 和星级变动预测基础上,开展个 性、高效的星级客户服务推荐

统计各星级客户中享受促销优惠类服务营销举措 的客户规模和营销次数,了解针对各星级客户的 营销资源投入和使用情况

客户星级评定:建设对外服务支撑方案
本期应用主要涉及到外围系统有与CRM/BOSS/渠道的交互,主要负责提供客户星级

评价的基本信息;与营销管理平台交 互,主要负责相关活动的策划,管理等功能;与客户标签库的交互,主要负责星级客户数据的同步更新。

一级经营分析系统

? 按一经接口要求上传的星级客户监控信息

省级经营分析系统
? 营销执行结果
? 客户星级信息 ? 星级客户预警名单 ? 客户基础标签 ? 客户星级标签信息 ? 客户管理类信息 ? 客户服务类信息 ? 客户星级信息 ? 客户星级信息 ? 客户星级预警信息 ? 计费账务类信息 ? 客户星级信息

营销管理平台

客户星级服务应用

客户标签库

? 营销执行结果

CRM

BOSS

(10086、短信营业厅、 网上营业厅、掌上营业厅)

电子渠道

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设
大数据微营销 客户星级评定

渠道运营分析
企业管理营改增 转售商分析

04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

渠道运营分析—建设背景
为助力渠道连锁化、集中化管理,支撑渠道销售转型,加强渠道方面的套机监控、实现对渠道网格化GIS展示,为渠道 选址和管理提供支撑,以及完善渠道一线人员的信息化需求支撑工作;为应对用户实名制的要求,强化对渠道落实实名 制工作的监督管理

网格化GIS缺失
当前渠道管理未引入GIS, 网点管理、渠道选址缺乏 直观性、科学性

渠道信息收集待加强
目前渠道信息存在不全或 者不准确的情况,信息收 集手段单一,响应不及 时,需要进一步加强

现状
违规预警监控待加强
目前对终端虚拟激活、跨 区空中充值违规行为缺乏 有效监控,部分违规行为 未能得到有效抑制

第三方渠道分析缺失
目前建立了自营渠道运营 分析、社会渠道运营分析、 电子渠道运营分析,但是 缺少第三方电子渠道运营 方面分析

非实名制监控缺失
目前仍然存在较多实名制 用户,需要对这些用户进 行分析、引导

渠道运营分析—建设思路
基于GIS结合构建渠道可视化管理平台,结合经分数据实现渠道网格化管理,通过建设终端虚假激活监控预警,非实名 制监控分析等6大应用,提高违规监控、管理决策、信息化水平

新增渠道网格化 分析应用 通过引入GIS地图,展示渠道网 格及渠道各项指标帮助渠道的 选址和管理提供支撑

新增渠道套机监控应用 通过终端虚假激活将监控、终 端酬金发放和收益分析以及终 端虚假激活识别模型实现对渠 道套机的有效监控。

进一步完善电子渠道分 析应用 新增对第三方电子渠道维度和 第三方电子渠道的分析功能, 为市场经营提供数据 支撑

新增渠道非实名制监控 分析应用 提供渠道非实名情况综合分析 和明细查询,实现非实名制用 户判

定模型层,以及对一证多 号情况进行监控。

完善渠道一线人员信息 化支撑功能 为支撑渠道经理的一线工作, 在一线工作中提供采集功能, 可以通过手机或者平板终端采 集信息上传支撑系统,并对采 集信息和任务工单的匹配。

新增跨区空中充值违规 监控应用
通过监控防止代理商通过申请 高返点区域的空中充值账户在 低返点区域使用,套取空中充 值差额佣金。

143

渠道运营分析—应用架构
应用层:增加终端虚假激活监控预警、渠道网格化分析等6大应用,完善电子渠道分析功能功能 模型层:增加非实名制判定模型、终端虚假激活识别模型、跨区空中充值违规监控等三大模型

渠道运营分析应用
社会渠道运营分析
养卡预监控预警

电子渠道运营分析
电子渠道业务综合分 析 电子渠道与实体渠道 协同销售分析

渠道选址分析
渠道网格化分析

?接口:新增2个接口,优化3个接口。 ?模型:新增终端虚假激活识别、非实名制客户判定等3大模型。 ?应用:新增6大应用,优化1个应用。

应用层

主要建设内容

业 务 应 用

窜卡预监控预警 终端虚假激活监控预警 跨区空中充值监控预警 社会渠道终端酬金 效率

? 渠道网格化分析:实现对渠道网格化GIS展示帮助渠道的选址和管理提供支撑 ? 渠道非实名制情况综合分析:提供非实名情况综合分析

非实名制监控分 析
渠道非实名制综合 监控分析

? 第三方电子渠道分析:在原有电子渠道分析的基础上,新增了对第三方电子渠道 ? 的分析功能,为市场经营提供数据支撑。 ? 终端虚假激活监控预警:包括终端虚拟激活监控预警、社会渠道终端酬金效率分析.

第三方电商渠道

。。。。。 信息采集

? 跨区空中充值违规监控:包括终端虚拟激活监控预警、社会渠道终端酬金效率分析
? 社会渠道终端酬金效率分析:通过时间、地域、渠道名称、渠道类型、营销案、终 ? 端品牌和类型等维度,分析终端销售平均酬金和每部终端平均收益,掌握终端酬

数 据 模 型

窜卡预警模型

业务量异动 预警模型

养卡预警模型

渠道离网 预警模型

? 金支出情况和带来的收益。 ? 信息采集:完善渠道一线人员的信息化需求,在一线工作台中新增信息采集功能, 实现对渠道经理日常工作提供有效的业务支撑。 修订:电子渠道业务综合分析和电子渠道与实体渠道协同销售分析引入第三方

非实名制客户判定 模型

终端虚假激活识别 模型

客户发展质量 预警模型

跨区空中充值 违规监控模型

电子渠道。

模型层
数 据 处 理
? 终端虚假激活识别模型:通过行为监测的手段对渠道销售终端的行为进行监测,
实体

渠道视图 电子渠道视图 渠道终端视图

快速识别养卡机虚假激活。
? 非实名制客户判别模型:针对渠道未进行实名制验证的客户,通过模型识别出客 户信息缺失或者有误的非实名制客户,监控渠道客户发展质量,提升实名制普 及率。

新增

修订

原有

144

渠道运营分析—关键应用(1):终端虚假激活分析
虚假激活现象的出现,违背合约机销售的规则,导致佣金大量流失,没有达到提升流量与促进用户消费的目的,通过分 析终端入库记录、终端销售记录、用户各类通信汇总、IMEI历史库、IMEI使用天数汇总、出账费用汇总等信息达到监 控违规行为的目的

应用介绍
? 分析目标 终端虚假激活监控预警包括渠道终端疑似虚假 激 活数量、终端虚假激活酬金金额、终端虚假激活销 售占比等的分析 ? 维度 判断IMEI是否 有效

判断前几月销 售的本月是否 沉默 判断是否一户 多机 终端虚假激活 分析 判断是否曾经 激活 判断是否售前 入库

通过时间、地域、渠道类型、渠道星级、终端类型、
终端品牌、终端价位等维度。 ? 指标 分析展现疑似套机终端在渠道销售终端中的占比、 每月的变化情况、对应渠道的预警情况,同时提供 渠道终端虚假激活明细查询,完善渠道监控体系。

判断是否售前 N天活跃

渠道运营分析—关键应用(2):非实名制客户分析
通过时间、地域、渠道类型、渠道星级等维度,分析展现未进行实名制身份验证的客户在渠道发展用户中的占比、每月 的变化情况、对应渠道的预警情况,完善渠道监控体系,丰富渠道发展用户质量分析手段。

支持通过时间、地域、渠道类型及星级、预 警产生时间等类型条件进行灵活组合查询

支持分析结果的导出和图形化支持等 功能

支持预警阈值设定,能根据不同指标的 预警阈值进行预警

非实 名制 监控

支持通过短信、彩信、邮件等多种方式进 行告警信息推送;

支持根据经营分析系统权限,各级管理人 员可以查看该级及其以下区域的指标情况。 支持点击字段排序和按字段筛选功能 支持界面跳转功能,通过点击非实名制用户分 析可直接跳转到客户明细查询

渠道运营分析—关键应用(3):跨区空中充值违规监控
包括违规空中充值点的汇总查询和违规空充点的明细查询,通过监控防止代理商通过申请高返点区域的空中充值账户在 低返点区域使用,套取空中充值差额佣金。

支持分析结果的导出、图形化分析、GIS平台展现等功能 通过时间、地域、预警级别等 维度,汇总空中充值点跨区空 中充值的数量和金额;通过时 间、地域、预警级别、充值点 名称、查询违规充值点的明细

支持

通过短信、彩信、邮件等多种方式进行告警信息推送。尤
其对违规行为出现频次较高的空中充值点通过 系统 自动/人工 干预等途径进行及时预警,预警周期为月

情况。

按月展现,按照经营分析系统权限,各级管理人员可以查 看该级及其以下区域充值点违规预警明细查询信息。 .

支持界面跳转功能,通过点击可直接跳转到充值点明细查询。

渠道运营分析—应用场景
场景描述:通过渠道网格发现异常情况,渠道走访并采集渠道信息,分析原因,并做出相应决策

渠道管理人员

1

渠道管理人员小王通过渠 道网格颜色预警发现渠道 营业厅业务办理量非常少

2

小王渠道走访过程中,发现虽然地处繁 华地带,但是发现渠道的宣传工作很不 到位,加上网点位置属在商场较隐蔽的 角落,几乎没有顾客办理业务,于是小

3
小王在走访过程中随手记录自身及竞 争对手的户外宣传及现场活动情况上 传回系统。

王把原因上报系统。
渠道监控 渠道走访

渠道信息采集

渠道网格
引入GIS工具,整合渠道管理相关信息, 在渠道网格中集中展示,并有预警I提示

渠道走访
提供渠道基础信息的有效补充, 加强内部渠道管理

渠道信息采集
通过移动终端,随时随地收集渠道信息,信息即时上 传。

01 前期建设情况综述
02 本期大数据总体建设方案

03 本期重点应用建设
大数据微营销 客户星级评定 渠道运营分析 企业管理营改增

转售商分析

04 本期本地应用建设 05 工程实施计划

企业管理营改增:建设背景
“营改增”涉及市场、采购、财务、税务及IT建设等运营商生产经营各环节,影响重大。

? 价税分离后收 入、成本、利 润均下降

? 会计核算、预 算分析、运营 分析、内部控 制等受到影响

? 涉及纳税申报 操作、申报纳 税层级、发票 领用

增值税特点
价外税 差额征税 视同销售 以票控税

经营状况

财务管理

税务管理

……

“营改增”内容涉及公司方方面面,影响重大

特有征管模式

市场经营
? 定价、营销方 案、促销方式 等受影响

采购管理
? 供应商资质、 发票取得的要 求及流程受到 影响

IT系统
? BOSS、经分、 报帐等系统需 满足增值税需 要

……

企业管理营改增:支撑现状
省级BASS系统普遍仅支撑营业税模式,在“营改增”模式下,目前系统尚缺失相关的功能支持。目前主要存在以下7个 方面的问题。

无法将混业资费按不 同业务进行拆分计算 并在账单中体现

无法满足“营改 增”模式下客户 账单查询要求

缺少对增值税发票相 关的开具、打印、控 制等相关支持 不能体现价税信息, 无法实现价税分离及 相关的应税统计

4
在账

单层未体现 价税分离的税费 信息

3 2

5 6

1
缺失对业务适用 税率配置管理的 支持

7
缺少对税率配置、税费 计算、费用拆分等方面 正确性、平衡性的检查

企业管理营改增:建设方案
“营改增”改造不涉及架构调整,但目前电信行业计税标准存在统一税率应税和不同业务不同税率应税两种模式,基于 长远考虑,为避免二次改造,节约建设成本,建议从底层接口和模型开始改造。

“营改增”主要改造内容
?企业管理域应用支撑中,修订多维成本分 析和营改增支撑 ?产品分析及运营,新增营改增分析及运营 ?资源分析及运营,增强电子优惠卷营销资 源效益分析 ?企业管理,修订营改增分析 功 能 层
客户分析及 运营

暂不涉及改造

规范要求改造

建议改造

应 用 层

客户域应用 支撑

产品域应用 支撑

资源域应用 支撑

供应链/合作 伙伴域应用 支撑 供应链/合作 伙伴分析运 营

企业管理域 应用支撑

产品分析及 运营

资源分析及 运营 基础功能管理

企业管理

?修订多维成本分析模型,支撑价税分离 ?新增和修订调整帐务主题域、参与人主题 域、事件主题域

模 型 层 数 据 层

客户分析及 运营

产品分析及 运营

资源分析及 运营

供应链/合作 伙伴分析运 营

企业管理

?增加支撑价税分离的字段

客户管理类

产品管理类

资源管理类

供应链/合作 伙伴管理类

企业管理类

?修订综合账单、明细账单数据接口单元

接口层

企业管理营改增:建设内容
“营改增”改造不涉及架构调整,但目前电信行业计税标准存在统一税率应税和不同业务不同税率应税两种模式,基于 长远考虑,为避免二次改造,节约建设成本,建议从底层接口和模型开始改造。

?设计产品时其成本、 预演要考虑各业务涉及 ?对于个人、集团、家庭客户的贡 献度、价值分析要依据其未含税 收入、贡献来考虑 的销项税、进项税的税 率、税金

?社会渠道的预警监控、健康度 评估、客户发展质量分析等专 题,需考虑实物赠送等政策调 整带来的影响和改造

?SP合作伙伴价值 评估和分析,需 考虑抵税政策变 化的影响 ?修订多维成本分析和营改增支撑 ?结合新政策改造运营成本收入分 析、企业投入产出分析等专题

?新增营改增分析及运营功

应 用

客户域应用支撑

产品域应用支撑

资源域应用支撑

供应链/合作伙伴 域应用支撑

企业管理域应用 支撑

?修订多维成本分析和营改增分析功

能,为营改增工作提供分
析支撑 功 能 ?增强电子优惠卷营销资源 效益分析,以应对营改增 实施后营销活动中电子优 惠卷的广泛使用带来的分 析支撑 数 据
客户管理类

产品管理类 资源管理类 供应链/合作伙伴 管理类 企业管理类 客户分析及运营 产品分析及运营 资源分析及运营 供应链/合作伙伴 分析运营 企业管理

能,包括营改增收入整体情况和营改
增业务收入变化预测

基础功能管理

?改造多维成本分析模型,增加对营 改增后收入价税分离的支撑能力,涉
供应链/合作伙伴 分析运营 企业管理

模 型

客户分析及运营

产品分析及运营

资源分析及运营

及具体模型包括:产品业务量分摊模 型、受益客户分摊模型、直接挂钩分 摊模型

?新增字段,支撑价税分离: 结合BOSS/CRM侧对于用户消费数据科目

?新增字段,支撑价税分离:结 合BOSS/CRM侧对于SP结算类

?新增字段,支撑价税分离:按 照财务部要求,对于财务报表

的变化,在客户统一视图的收入信息、成本
信息等类别中新增税率、税额等相关字段的 描述

数据的调整,对结算类型、结
算标准、结算费用等字段进行 改造

中涉及收入费用的项目进行相
应调整,增加税率、税额等字 段

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设
大数据微营销 客户星级评定 渠道运营分析 企业管理营改增 转售商分析

04 本期本地应用建设
05 工程实施计划

转售商分析:国内监管政策不断完善,促进竞争格局优化
在民资进入基础电信的大背景下,工信部发布了《移动通信转手业务试点方案》,标志着民资进入电信行业的窗户被打 开,2013年5月移动业务转售政策出台,电信业国营和民营双模式的时代正式开启。

电信政策大事记

共享共建

225号文

三网融合

规范校园竞争

发放广电经营许 可

08年10月

5月

10年1月

11年6月

9月

09年1月

12月

11月

12年6月

13年5月

3G发牌

668号文调整 网间结算办 法

携号转网

加快对民营 资本开放的 决定

开放移动转售业务

转售商分析:虚拟运营商业务模式-整合、包装、渠道
在业务模式上看,虚拟运营商将涉及虚拟运营商、网络运营商(基础运营商)、业务提供商、设备提供商、终端提供商 、分销代理商和最终用户。

设备制造商
建设投资和 维护费用 系统建设和设备

网络运营商
业务批发 费用

业务提供商(SP/CP)
业务平台和内容 业务分成

网络维护和运作

虚拟运营商
用户发展 移动通信服务 入网合约/月消费

销售分成

分销代理商

最终用户
服务流向

资金流向

转售商分析:虚拟运营商商业模式-经营情况的细分
虚拟运营商分工比较细化,从其经营状况来看,目前主要有三种模式:完整MVNO模式、MVNE模式和MVNA模式。

MVNO分类
品牌&销售 业务开发 手机定制 移动数据平台 支撑管理系统

完整MVNO

模式
仅仅租借MNO需要使 用无线频率的设备,即 基站系统,其他全部由 自己的网络资源提供, 称为纯“MNVO”,通 过和单个的支撑管理系 统提供商、移动数据平 台提供商合作,自己建 设和管理所有室内的非 网络元素,这种模式的 风险、技术门槛在所有 MVNO模式中是最高 的,经营规模和潜在收 益也是最大的;

MVNE模式
这种模式采用自己的计 费系统和用户管理系 统,拥有业务平台。因 为MVNE需要一个智能 平台来提供自己的增值 业务,而不需要依赖; 但是,MVNE没有自己 的交换设备,而是尽可 能的使用移动网络者的 交换设备以便使投资最 低,这种模式降低了提 供移动业务的复杂性和 风险;

MVNA模式
这种模式仅仅租用网络 容量,自己采用独立计 费系统和用户管理系统 提供业务,实际上可以 认为是比较高级的转售 或者业务提供者,这种 模式对没有电信网络运 营经验的其他行业加入 者来说比较简单,他们 可以把注意力集中在提 供特色的业务上,因此 其定位往往是特殊用户 群,在MVNA模式下, MVNA称为向MVNO提 供一站式购齐的综合提 供商;

网络

MVNO规模

MVNO专业技 术

MVNO风险

MVNO利润率

转售商分析:虚拟运营商凭借其本职行业优势,冲击传统运营商
以阿里通信为代表的虚拟运营商在用户数、产品、渠道(线上)、营销、服务(线上)等方面具备强大的优势,尤其是 线上运营能力甚至强于传统运营商。

我 们 收 到 了 这 些 有 趣 好 玩 ? 充 满 创 造 力 的 主 要

话费宝:剩余话 费有利息

我们要怀 揣梦想, 万一要实 现了呢!

购物特权:淘宝天猫 免流量、170特权

阿里云:一张卡联通你 的 所有数字设备

阿里合约机

转售商分析:虚拟运营商凭借其本职行业优势,冲击传统运营商
面对极具竞争力的转售商,运营商要借助自身已有的庞大数据对其进行深入分析,分析转售商的用户特征、业务特征、 网络占用等各域数据,融合客户流量特征与传统业务特征,综合分析转售商特征,准确刻画转售商及用户,挖掘现网中 潜在流失的客户,为后续与转售商竞争提供有力的数据参考。

转售商用户挖掘
客户身份标签 地理位置标签 时间偏好标签 内容偏好标签 上网需求标签 上网方式标签

面向转售商用户的分析
基站占用分析 用户转网分析 用户特征分析 高价值用户分析 业务量分析 客户发展分析

网络利用率

转网

业务特征

价值分布

使用情况

在网

离网

新增

网络使用情况

交往圈

业务量

账务

用户资料

用户状态

转售商统一视图 转售商用户

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本

地应用建设
终端营销专题
CMOP 微区域网业财融合平台

终端APP应用

05 工程实施计划

本地应用建设总体目标
广西经分基于大数据运营的需要,融合三域数据,建立完善的终端营销需要,本期应用建设终端营销专题,CMOP 三期,微区域网业财融合分析,移动APP应用四个本地应用,完善对大数据运营的支撑能力。

终端营销

?打通OA系统、经分系统、预算管理系统、大供应链系统、BOMC和BOSS六大系统,对产 品营销的全程进行精细化管理,提升市场营销精细化管理水平

CMOP

?引入GIS平台地图服务,绘制地图网格,计算网格内小区覆盖占比。

?融合B/M/O三域数据,基于大财务精细化管理要求,以现网的“基站小区”为监控对象,

微区域网业 财融合分析

贯通业务、财务、网络多维数据进行融合分析,构建以企业管理、成本控制、风险管控为目 标的服务体系,全面提高公司的财务分析水平,加强财务管控力度,强化财务风险管理,提 高公司财务信息总体价值

终端APP 应用

?结合完整的客户统一视图和数据业务产品信息,通过客户价值评估和业务价值评估,实现 客户与流量管控策略的适配,为流量差异化服务提供数据支撑。

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设
终端营销专题 渠道统一运营平台 微区域网业财融合平台 终端APP应用

05 工程实施计划

终端营销专题:建设背景-终端运营发展面临挑战
? 终端业务面临从“规模发展”向“精细运营”的转变,面临着 “专业化、智能化”的终端销售管理及监控挑战。 ? 终端营销面临保证销售量的增长,又要有效监控实体渠道发展。

存在问题一:传统数据库的负载情况和处理 能力,已进入瓶颈,无法有效适时的支撑终 端运营分析。

存在问题二:BOSS、CRM、ESOP等终端数 据分布分散,缺乏统一数据管理,急需基于终 端销售全生命周期闭环管理体系,建立的全流 程支撑模型。

A
解决思路一:引入分布式技术架构,基于 MPP数据库实现分析效率提速。

终端运营 支撑 B

解决思路二:通过引入不同平台的终端数据源, 建立统一数据管理模型。

终端营销专题:建设思路
基于终端全流程构建以终端为核心的分析体系,完善关键指标分析视图;建立有效的终端全渠道管理体系,提升有效销 售终端占比;建立销售全程指导体系,针对潜在客户和互联网用户的发展建立闭环识别系统。

KPI监控
? 销售监控指标 ? 热销机型销量指标 ? 渠道商详细指标 大数据计算架构

终端营销“售前、售 中、售后”全程支撑
? 售前:市场分析、客户终 端需求洞察;

? 售中:销售辅助,促进销 售达成; ? 售后:客户使用行为跟踪, 终端品质保障等

终 端 运 营 管 理 平 台

构建管理系统

营销渠道管理
? 营销成效分析:出货量,渠 道-热销机型匹配分析等 ? 渠道销售行为监控:如拆包 监控、套机/窜货行为监控 等

41 精准客户识别
? 自助统计筛选目标客户群进 行营销 ? 获取由挖掘模型得到的潜在 用户群进行营销

终端销售电子商 务活动平台

业务运营支撑系 统

渠道系统

经营分析管理系 统

终端营销专题:本期建设方案
本期建设方案主要包括关键指标监控、终端销售指导、终端进销存管理、终端综合应用分析四大模块。

监 控 销 售 指 导 进 销 存 管 理 综 合 分 析

终端销售

波动率 存量预警 积压预警

终端效益

波动率 结酬率

终端质量

拆包率 返修率 退货率

由面到点对终端销售、酬金以及质量 等方面的关键指标进行监控

KPI

单机型综合分析

单机型销量分析

单机型价值分析

为代理商提供单机型的终端价值、销 量等方面的数据分析、统计和共享

资源统一视图 代理商进销存分析

终端销售综合分析 平台商供货分析

终端库存预警 进销存管理(分局向)

为代理商、平台商提供串号的粒度分 析,包括进销存及预警分析

代理商酬金分析 终端成本分析

终端拆包分析
终端生命周期管理

潜在目标客户识别
自助式潜在客户筛选

综合分析包括酬金、质量、成本等方面 的分析,潜在目标客户识别主要为营销 支撑进行服务。

数据到信息的转换

大数据

终端营销专题: KPI监控-指标量化,酬金细化,实时、动态更新
从各平台系统获取终端、酬金、IMEI资源和用户通信消费行为等数据信息,从终端销售、效益和质量等维度进行指标监 控,使平台商、代理商及时全面的了解当前的终端发展情况,制定相应的政策。

功能视图
KPI监控

销售指导

进销存管理

销售指数

1、分销量及库 存两种不同的 模型思路,监 控终端销售市 场销量发展情 况;

综合分析

质量监控
3、全面分析拆包及 串货客户,及时发 现拆包率过高或串 货率过高的渠道、 终端。迅速发现产 生的原因

效应分析

2、全面掌握换机 前后语音、流量等 重点业务的变化; 针对销售商酬金难 以定位,阶段性展 现酬金结算清算, 使酬金结算透明 化;

终端销售专题:终端销售指导代理商、平台商不断调整产品结构
通过单机型的价格、销量、酬金等综合分析,使代理商、平台商能够及时掌握大众的偏好,不断调优各自的产品结构, 能够更大限度的提升终端销量,达到共赢的目标。

功能视图
KPI监控

功能视图
销售指导

进销存

管理

综合分析

终端选型

酬金

价格

行为分析

购机渠道

单终端

……

单客户 购机行为 分析

产品偏好

销售情况

使用情况

终端销售指导

信息接收

分析现状

调整结构

实现共赢

终端营销专题:进销存管理-实时监控,及时预警,有效跟踪,实 现终端闭环管理
为保证市场的健康、持续性发展,终端运营管理平台为代理商提供进销存实时监控预警,防止积压和断货,并跟踪终端 行为状态。

功能视图
KPI监控

功能视图
销售指导

进销存管理

综合分析
平台商 销售商

进销存管理
销售用户

了解各渠道进销存情况及周转 率,迅速调整销售策略

了解自身销售情况,库存积压 率及销库存时间,及时更改产 品结构

分析机型关注程度,分析营销 策略效果

终端营销专题:终端综合分析-质量为根,服务为本,量化考核, 提升客户体验
总体上遵循“谁销售,谁负责”的原则,按照集团统一管理标准,从酬金激励、销售质量、服务考核以及违规监控等方 面建立相对完善的售后服务体系。

功能视图
KPI监控

销售指导

进销存管理

代理商酬金分析
综合分析

理论酬金

终端拆包串货分析 终端业务活跃分析 重点业务 产品及售后服务质量 退货数量 营销资源分析 折扣折让 补贴成本

实际酬金 拆包用户 结酬率

拆包率

串货用户 语音 串货率

上网流量 退货率
活动办理 使用时长 维修时长

应用场景:优化产品结构
通过终端销售全景图,协助代销商及各门店优化终端结构,调整酬金政策,充分发挥协同效应,开创“商家愿卖,客户 愿买”的多方共赢新局面。

终端性能 终端补贴 终端销量 终端质量

代销商

终端满意度
终端库存量 终端在网时长

构 建 终 端 销 售 全 景 图

渠道商 销售商

终端营销专题:应用场景:终端精准营销
通过分析客户的业务特征及查找过相关手机的讯息,对客户制定相应营销策略,推荐相匹配的营销终端产品,提高终端销 售成功率。

潜在客户
爬取方式
HTTP WAP

好想要换 手机!

这些就是我需要的客户

……
关键词 消费层次

在网终端客户

查询网站

通信次数层次

词条热烈程度

客户偏爱渠道

渠道习惯 每月平均流量

是否智能终端

潜在客户= ARPU+流量+终端…加权的综合指标法判明

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设
终端营销专题 渠道统一运营平台 微区域网业财融合平台 终端APP应用

05 工程实施计划

渠道统一运营平台—项目背景
根据集团公司“集中化运营、扁平化管理”的指导思想,区公司推行渠道集中化运营管理战略目标,实现“市—厅” 两级的

直接支撑、管理、监控和双向沟直接面向营业厅、社会渠道管理的信息化支撑平台,强化信息化支撑

扁平化 管理

网点布局规划

业务销售考核

渠道集中 化运营
网格化 看护 精细化 运营

渠 道 网 点 监 管

资源良好配置

客户优质服务

客户发展质量

*

渠道统一运营平台—建设目标
依托现有业务支撑体系,搭建一站式渠道统一运营平台,实现系统集中化、标准化、支撑信息化、运营精细化

一.渠道运营管理缺乏基于GIS地图应用的直观、可 视化应用 二.渠道管理功能离散在各系统中,功能缺乏整合, 需要建立渠道管理统一平台; 三.渠道数据分散在各系统,无法及时全面对业务进 行监控,分析 四.渠道末端支撑不足,支撑无法到达渠道一线人员 以及代理商: ① 公文流转、指标下达无法直接到达一线人员; ② 缺少代理商对督导人员的信息反馈; ③ 厅外渠道物资分配无法形成闭环。 实现 四化 目标

1、系统集中化

物理分散、逻辑 统一的渠道系统 功能集中 渠道基础资料完 整准确录入、及 时上传 渠道交互平台, 为渠道支撑和服 务提供信息化支 撑手段 省市县片区一体 化分析体系,助 力渠道精细化运 营

2、资料标准化

3、支撑信息化

4、运营精细化

渠道统一运营平台—建设思路
遵循“功能集中,数据集中,管控集中“原则,基于企业服务总线ESB,打通平台与各系统的接口,完善各系统的相关 功能,建立渠道统一运营管理平台,实现对渠道的可视化运营监控、基础信息管理、营业厅综合管理、社会渠道运营管 理和电子渠道运营管理

管理人员

决策人员

渠道经理

代理商

渠道统一运营管理平台 可视化运营监控 渠道基础管理 自营渠道综合管理 社会渠道运营分析 电子渠道运营分析

企业服务总线ESB

渠道系统

酬金系统

资源系统

计酬系统

经分

OA

渠道督导系统

供应链

GIS



渠道统一运营平台—功能架构
引入渠道管理、酬金管理、公文管理等现有功能,新增可视化运营、指标监控预警等功能,实现对渠道的综合支撑

渠道基础信息管理 渠道管理
业 务 应 用

可视化运营 物资管理 资产管理 资产管理 渠道督导管理 渠道基本信息 渠道运营监控 渠道资源监控 渠道效益评估 决策人员首页

营业厅综合支撑 公文公告查看 绩效考核情况 指标监控预警

酬金管理 绩效管理 积分管理

知识学习培训
活动及物资申请 厅内物资管理

数 据 模 型

窜卡预警模型

业务量异动 预警模型 渠道离网 预警模型

养卡预警模型

客户发展质量预警模型

。。。。。

数 据 处 理

实体渠道视图

电子渠道视图

渠道终端视图

。。。。。


道统一运营平台—技术架构
通过界面集成、服务集成、流程集成等方式,渠道统一运营管理平台对已有系统功能的能力进行封装与引用, 形成面向业务部门的专业化运营平台

渠道统一运营平台—方案关键点1:一次登陆可访问多套 外部系统,将渠道运营相关系统统一在同一平台下
渠道运营平台集成了多套外部系统,每套系统有自己账号,通过建立统一的认证中心,完成登陆资格认证,用户映射关 系,访问外部系统系统不需要再输入用户名、密码,一次登陆随处使用。

跨系统访问技术原理
经分系统 访问 渠道系统 访问 访问 渠道统一运营 平台 酬金系统

系统A (CMOP)
系统A 用户登录

认证中 心

系统B(对端系 统)

请求令牌

返回令 牌
验证令牌

访问
访问 登陆

督导系统 跳转系统 B 供应链.OA
返回B系统用

访问 计件积分



登陆操作

跳转 目标系统

,如渠道系统、 酬金系统、 OA等

渠道统一运营平台—方案关键点2:基于soa架构,打通多 系统信息通道,终结信息孤岛
打通经分、渠道系统、酬金系统、渠道督导系统、OA、社会化网厅等系统,系统间数据畅通无阻,有效支持业务流程 的执行

物资申领
webservice

主管审批
webservice

领导审批
webservice

申领反馈

营业员

营业员
社会化网厅

经分

OA

社会化网厅

上线试应用

正式推广

正式推广

渠道统一运营平台—方案关键点3:基于GIS地图实现可视 化运营能力
基于GIS融合经分数据;立足本部,全面、宏观、可视化的鸟瞰渠道业务运行全貌;直观掌控资源布局(渠道、资源 等)、销售、物流、仓储等各业务环节,运筹帷幄,决胜千里

渠道布局指挥

渠道业务发展指挥

?将分析结果与GIS地图融合、联动定位,形成“市—县—运营中心”的可视化运营指挥的综合平台,提高 “发现问题、分析问题、解决问题”的时效性。 ?直观展示渠道网点分布、周边覆盖客户量、竞争对手分布、环境情况、资源情况

渠道统一运营平台—应用场景
通过数据集中,功能集中,管控集中向渠道各级人员提供“一站式”的运营、管理、服务能力:避免了由于渠道相关 各功能、数据等的分散、割裂造成对渠道工作支撑效率低下和渠道末端人员支撑不足等问题。 ? 示例:渠道经理小王需要查找收益波动最超30%的网点

原 有 工 作 模


逐个 网点 查看

小王

统计 网点 渠道系统

邮件 核实 无系统支撑

统计 酬金 酬金系统

统计 销量 经分系统

手工 整理 无系统支撑

需通过:经分系统查看波动范围和统计分析、邮件手工发布核实确认、渠道系统信息维护、酬金系统统计酬金、供应链统计资 源、最后手工

汇总各系统数据进行分析,OA走流程进行各个系统任务安排和下发,共5个系统8个步骤,总耗时至少一个星期,效 率极其低下
可视化运营模块 数据自助服务

建 设 C M O P 后

小王

根据 短信 预警 提醒 , 针对 性查 看

? ? ? ? ? ?

查看波动范围 统计分析 酬金统计 资源统计 信息维护 ……

? ? ? ?

自助取数 自助分析 自助报表 ……

直接通过CMOP平台“一 站式”获取渠道相关数据, 进行收益分析,并对自己 所负责网点结合GIS地图数 据直观可视。

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设
终端营销专题 渠道统一运营平台 微区域网业财融合平台 终端APP应用

05 工程实施计划

微区域网业财融合平台:项目背景
目前财务侧、网络侧、市场侧之间存在系统壁垒,财务、网络及市场服务单边化,相互脱节,财务数据无法服务于生产, 生产效能不能有效评估,无法达到成本控制、风险管控,最终无法为各级经营决策者提供全面有效分析和支撑。

单边服务

客户发展 业务发展 收入贡献

市场侧
服务体系
效益分析 健康度评估 综合预警 关联分析 网络优化 ……

市场侧
成本收入 预算审批 资源投放

财务侧
网络侧
基站属性 无线性能 网络投诉

财务侧

网络侧

结 基于大财务精细化管理要求,以现网的“基站小区”为监控对象,贯通业务、财务、网络多维数据进 论 行融合分析,强化微区域客户、收支、业务量及资源投入异动判断,实现基本面波动与竞争形势预警。

微区域网业财融合平台:项目现状

每基站新增客户有多少?过网客户 有多少?常驻客户有多少,我们为 其投入的成本和取得的收入有多 少?

每基站的业务承载量是多少?投 诉率是多少?网络拥塞率是多 少?工单处理是否及时?哪些 性能指标是影响基站收入的重 要因素?

市场部/财务部 想知道

市场部 想知道

财务部 想知道
13年我们的基站规模增长近 14.56%,某市、某县基站建设成 本是多少?运营成本、维护成本是 多少?某基站发电时长有多长,与 其发电费用是否匹配?基站成本与 其收益是否匹配?

网络部/市场部 想知道
其他关注点: ? 竞争对手在基站过网客户份额能否及时跟 踪,实现市场预警? ? 某市、县基站的退服数、新增数情况是? ……

微区域网业财融合平台:总体建设方案
基于大数据技术,实现B/M/O域数据融合,构建指标神经网络和分析矩阵,支撑数据追溯及关联分析,构建财务微单元 评价体系,从业财角度实现微区域预警,建立基站业务运营闭环管理机制,辅助财务规划决策,实现大财务精细

化管理 体系,提升财务信息总体价值。

1

引入大数据技术,实 现B/M/O三域数据

2

构建指标体系及微单 元评价体系

3

建立基站业务运营闭 环管理

4

实现大财务精细化管 理体系,提升财务信

融合

息总体价值

数 据 管 理 中 心

运营
主数据仓库 MPP数据库

B/M/O域指标数据
基站

财务分析人员 市场运营人员 网络运维人员

统一云化ETL预处理平台

MODEL

规划

评估

B域数据 源

M域数据 源

O域数据 源

互联网 数据

基站全效益评价模型 基站星级评定模型

微区域网业财融合平台:关键技术点1-基于大数据技术,实 现B/M/O域数据融合
引入MPP,云化ETL等技术,实现B/M/O三域数据融合,以基站小区为核心,构建成本收益分摊数据模型,支撑上层应 用。

基站业务承载 基站预警

网业财融合分析应用

基站效益 基站客户承载

按基站容量分摊
?基站类别 ?设备型号 ?所属区域 ?是否共享共 建 ?运行状态 ?…… ?时期 ?会计科目

数 据 管 理 中 心

主数据仓库
B域数 据 M域数 据

MPP数据库
O域数 据 互联网 数据

按基站 容量分 摊

基站 360°
按基 站话 务量 分摊
?资产大类 ?资产小类 ?所属部门 ?资产帐户 ?……

?成本中心 ?工程项目 ?物料编码 ?会计期间 ?……

?用户 ?渠道 ?通话类型 ?漫游类型 ?账单明细 ?……

按基站容量分摊

统一云化ETL预处理平台

?报账大类 ?报账小类 ?预算业务活 动 ?预算项目 ?预算责任中 心 ?会计科目 ?……

B域 数据源

M域 数据源

O域 数据源

互联网 数据

微区域网业财融合平台:关键技术点2-构建指标分析矩阵, 实现数据溯源及关联分析
统一定义基础指标和计算指标,构建统一指标体系,保证指标定义口径和取数来源的一致性,通过指标选取,以及对标 杆指标的对比分析,满足公司管理层对企业整体绩效与日常运营状况的监控和管理,为管理决策提供准确及时的信息支 撑。

现有指标
无线属性 收入属性 成本属性

统一口径 性

全面覆盖

可扩展
基站性能

分析体系
二级功能点
关键指标分析

功能描述
从时间、地域、频段、基站类型、基站小类 等维度分析不同地域各类基站的性能情况, 包括无线利用率、码资源利用率、断站率、 掉线率、拥塞率等;

维度 XX个

分析包括商务写字楼、中小学、交通枢纽等 分场景基站性能分析 不同场景下各类基站的性能情况,涵盖客户 分布、话务分析以及流量分析等; 基站效益总体分析 从时间、地域、频段、基站类型、基站小类 等维度分析不同地域各类基站的收益情况, 包括基站的收入、成本、利润等相关指标以 及关联标杆指标和排名; 以

基站为分析单元,分析单个基站的本期平 均每客户收益、本期平均每分钟收入、本期 平均每客户成本、本期平均每客户流量、近3 个月平均效益等指标,并统计全网基站的相 关平均指标; 分析各地市、区县基站的综合平均效益,支 持排名分析、趋势分析以及同比环比等; 按地域、频段、基站类型、基站小类等维度 分析各地域的基站星级分布情况; 将网络类投诉归集到基站粒度,实现对基站 投诉频率的有效监控,作为评估基站健康度 的补充; 不仅可以从总体上分析基站的故障原因分布 情况,还可以分析单基站的故障原因分布情 况,协助网优有针对性的进行优化改进; 基站市场波动预警、基站话务预警、市场份 额预警、基站数据业务流量预警 参考基站微区域预警模型 包括基站的物理属性、无线属性和维护属性 等信息 从建设基站后续的收入成本预测是否需要规 划

资产属性
……

统需 一求 整指 理标
基础指标库 约XX个 应用指标库 约XX个

有新应用需 求,则新加入 指标

分 析 体 系

基站效益

单基站效益分析

基站效益排名分析 基站星级综合分析 基站客户投诉分析

基站健康度

业务模型 财务数据/业务数据/网络数据
基站预警 基站规划

基站故障原因分布

基站市场波动预警 基站星级异动分析 基站基本信息查询 补点预评估分析

微区域网业财融合平台:关键点技术3-强化微区域异动识别 ,实现基本面波动与竞争形势预警
财务微单元的评价模型主要包括全效益评价模型和星级评定模型,全效益评价模型以多维价值分摊为核心评估基站效 益,星级评定模型统一从基站执行度、基站贡献度、基站健康度等三个维度进行对基站星级进行评定。从业务侧、财务 侧综合分析,实现网络侧微区域预警。

1
维度 指标
接通率 码资源利用率

权重
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10 w11 w12

基站全效益
评价模型
本模型以基站微单元为计算 单位,结合基站的业务承载情况, 解析以客户和产品为核心的多维价 值分摊模型,实现对基站价值的有效 评估,评估步骤如下:
第一步:获取统计周期内在基站Bs上发生通话行为 的用户群,记为A;

基站 执行度 无线利用率 掉话率 断站率 通话客户数 基站 总收入 贡献度 总成本

通过PCA分析, 确定各属性的 权重,选择主 要因子,进行 降维处理

2 3
逻辑回归算法

总流量 故障率 基站 投诉率 健康度 工单处理及时 率

第二步:根据以产品和客户为核心的多维分摊模 型,统计A用户群单用户的成本和收入;

基站星级 评定模型
以性能、故障、投诉和业务承载为基础,通过熵值法或特征 值选择算法确定关键指标,利用主成

分算法得到分析因子,并以 此作为逻辑回归算法的输入,实现对基站星级的评定

第三步:根据单用户业务在基站的分布情况把成本 和收入按比例分摊到相应基站; 第四步:把单用户分摊到Bs基站上的收入和成本进 行汇总,剔除Bs基站的运维成本和折旧成本,即得

基站的效益。

微区域网业财融合平台:方案关键点4-建立网络规划/基站运 营/价值评估的闭环管理机制
从基站小区角度,分析业务发展及策略,基于微单元评价体系进行基站运营监控、评估的全方位诊断,整体监控网络规 划和发展情况,从流量均衡度,网络关键指标,终端使用、场景分布等角度进行分析,支撑财务预算和整体规划,循环 优化。

运营

评估

规划

以基站小区为核心,监控 并分析其收入、成本、效 益、客户承载、业务承 载、终端分布、基站质 量、基站性能,提出针对 性的业务运营和终端营销 建议,支撑业务和市场发 展策略

构建微单元评估体系,基于直 接分摊和间接分摊的基站全效 益评估模型,基于逻辑回归算 法的基站星级评定模型监控微 单元的效益和健康度情况,为 规避资源风险、重复建设提供 参考。

整体监控网络规划和发 展情况,从流量均衡度, 网络关键指标,终端使 用、场景分布等角度进 行分析,支撑财务预算 和整体规划。

微区域网业财融合平台:应用场景-基于GIS,精准定位预警 基站,制定策略,强化监控维护
以GIS地图为承载,从基站效益预警、市场监控预警、常驻客户预警、基站性能预警等角度精准定位预警基站,关联基站 看护负责人,通过短信策略,及时监控处理。

1.通过GIS地图监控各类预警总体情况

2. 地图下钻定位具体预警基站信息、业务负载

4. 维护人员及时处理,分析人员及时监控

3. 配置预警短信角色及模板,制定预警策略

维护人员

分析人员

微区域网业财融合平台:应用场景-分析微区域业务下滑动因 ,制定营销策略,实现客户保有
基于基站小区收入、成本、业务、周边基站建设情况等内容,针对业务量下降严重或客户流失率较高的区域,分析原因, 制定对应策略,实现客户保有及业务提升。

1

问题展现 ?业务量本月突然下降
本地话务 移动通信客户

?客户流失率较高

客户/业务 承载

长途话务

2

联通过网客户

漫游话务

原因分析 ?联通4G网络覆盖 ?电信展开XX营销活动

电信过网客户 常驻客户数

上网流量

3

制定应对策略 ?市场部:制定对应策略,加强客户保有

?网络部:规划4G网络,增强用户体验
?财务部:加强资源投入

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建

设 04 本期本地应用建设
终端营销专题 渠道统一运营平台 微区域网业财融合平台 终端APP应用

05 工程实施计划

终端APP应用-项目背景
当前经分日常营销工作主要是基于固态地点开展,互联网时代随着移动通信与移动互联网迅猛发展,移动通信与移动互 联网相结合的工作及营销方式显得非常重要,积极推动经营分析系统应用向移动终端的拓展,支撑移动APP业务应用。

个性APP 使用者

终端APP特征: ?手机永远开机,讯息 即时抵达 ?行动上网,不受空间 与时间限制。 ?手机定位,精准掌握 消费资讯。
年龄分布 操作系统分布
2% 1%
24岁以下

上网时段偏好
3% 8% 8% 2% 19% 26% 15% 8%

广西公司 一线员工 APP使用 调研(问 卷)

?服务咨询一手掌握。
11%
8-12 12-14 14-17 17-19 19-22 22-24 0-6 6-8

7% 2%
12% 1%
25-34以下 35-40岁以下 其他

45%

46%

84%

android ios symbian windows 其他

?数据信息,即时分 享。

经分向终端APP应用发展, 助力一线日常经营分析。

终端APP应用-建设目标
本期建设目标,新增一线营销小助手、指标跟踪小助手、客户特征小助手、一线量酬小助手,四个经分移动APP应用, 为一线员工提供服务支撑。

目标人员关注APP调研数据
1、重点关于“指标跟踪小助手” 使用目标人员(按部门)调研数据 ?

指标跟踪小助手
方便一线员工快 速的掌握考核指标 完成情况与总体波 动情况;

客户特征小助手
?借助标签库功能, 辅助一线员工对客户 进行多维度、多视角 的全面了解分析,提 升一线员工营销的准 确率和成功率;

建设目标
2、重点关于“营销小助手”使用 目标人员(按部门)调研数据

一线营销小助手
? 协助一线员工高 效、快捷地锁定营销 目标用户,及时进行 客户维系和营销工 作, 提升客户满意度;

一线量酬小助手
? 释放一线员工队 伍潜能,方便一线员 工随时随地了解量化 绩效薪酬,更好的激 励一线员工。

终端APP应用-本期建设方案
本期建设一线营销小助手,标跟踪小助手,客户特征小助手,一线量酬小助手四个功能点,支撑经分移动APP应用开发支 撑及运营管理,推动经营分析系统应用向移动终端的拓展。

手机端

平板端

?本期APP应用建设: ?一线营销小助手 iOS Android ?指标跟踪小助手 ?客户特征小助手

应 用 商 城

客户特征小助手 指标跟踪小助手

一线量酬小助手 一线营销小助手

?一线量酬小助手

移动APP生命周期管理
开发 测试 上架申请 上架 活跃度监控 预下架 下架

业 务 类 功 能 类

指标跟踪类

客户特征类 一线营销类 一线量酬类

服务下线

服务调用
服务变更 申请使用 服务发布

用户信息类

基础支持类

Open API

分类

Open API生命周期管理

Open API

本期新增

终端APP应用-功能架构
移动APP应用的建设要求:界面友好,操作简单,功能层次简洁。本期规范主要包含:新增指标跟踪小助手、客户特征 小助手、一线营销小助手和一线量酬小助手,共四个移动APP应用。

指标跟踪 小助手 移 动 APP 应 用 功 能 架 构 图 客户特征 小助手

指标查询

指标总览

指标预警

指标跟踪小助手: APP应用功能包括:指标查 询、指标总览和指标预警; 客户特征小助手: APP应用功能包括:标签定 制、标签查询和标签分析; 一线营销小助手: APP应用功能包括:精准营销 目标查询、精准营销目标筛 选、营销活动执行和营销成功 率统计; 一线量酬小助手: APP应用功能包括:量酬目录 查询、当月日累计进度查询、 当月量酬明细查询、历史未计 酬明细查询、历史计酬明细查 询和历史量酬汇总查询。

标签定制

标签查询

标签分析

一线营销 小助手

精准营销目标查询 精准营销目标筛选
量酬目录查询

营销活动执行 营销成功率统计
历史未计酬明细查询

一线量酬 小助手

当月日累计进度查询 当月量酬明细查询

历史计酬明细查询
历史量酬汇总查询

终端APP应用-总体建设方案
本期移动APP应用建设方案:通过调用应用层的数据封装获取数据,应用层的封装数据来源于经分数据仓库,再到地市 数据集市,通过应用层对APP应用进行相关管理。

终端APP应用-整体业务场景
一线员工使用移动APP应用时,移动APP平台实时请求地市数据集市,地市数据集市通过BI Store将请求结果反馈给移 动APP平台,同时也可通过移动APP平台进行营销活动的执行。

客户特征小助手
群体客户构成分析-标签分析 用户号码: 139051808XX 高流量 高费用

年龄小于30岁

针对移动APP应 用中的指标跟 踪、客户特征、 一线量酬小助手

查询结果

一线员工
标签定制 标签定制 标签查询 标签分析

通过 终端 展示 请求 信息
3 实时查询请求

7

2

通过 App 查看 信息
8

针对移动APP 应用中的一线 营销小助手

4 实时数据请求

地市数据集市

5 反馈数据结果

BI Store平台

6 实时反馈结果

移动APP平台
1

目标客户群

通过后台配置数据 权限及营销信息等

后台管理员

终端APP应用-指标跟踪小助手
渠道经理、VIP客户经理等一线员工登录移动APP应用,利用指标跟踪小助手查看自己权限内的指标及指标总览,以及 设置指标预警。

指标查询:

指标总览:

指标预警:

终端APP应用-客户特征小助手
一线员工登录移动APP应用,利用客户特征小助手查看自己权限内的标签、标签分析、标签定制。

标签查询
客户特征小助手
个人客户标签查询

用户号码

13905180876

查询

客户标签和内容标签

客户 标签

标签定制

标签查询

标签分析

标签分析
客户特征小助手
群体客户构成分析-标签分析 用户号码: 139051808XX 高流量 高费用

年龄小于30岁

查询结果

标签定制

标签定制 标签查询 标签分析

终端APP应用-一线营销小助手
一线员工登录移动APP应用,利用一线营销小助手对自己权限内的营销目标客户群进行查询、筛选、可以选择合适的营 销方式进行营销执行,查看营销成功率统计。

(一)营销目标查询

(二)营销目标筛选

(三)营销执行及统计

终端APP应用-一线量酬小助手
一线员工登录移动APP应用,利用一线量酬小助手对自己权限内的量酬目录、当月日累计进度、当月量酬明细、历史未 计酬明细、历史计酬明细、历史量酬汇总等信息进行查询。

一线量酬小助手
查看当前本帐期参与量酬计算的计件单范围

3月

当月量酬计件单明细查询

一线量酬小助手

当月量酬计件单明细查询
一线人员查看本月量酬终端业务计件单累计情况

03

一线量酬小助手
查询一线人员某一帐期纳入量酬目录计酬的计件单明 细记录

量酬计件单累计汇总查询

当月量酬计件单明细查询

终端APP应用-移动应用安全保障策略
应用下载
存储数据加密:存储在移动终端 本地的配置信息或缓存信息进行 加密 应用数据清理:卸载时将清理移 动终端本地存储的数据及加密信 息,避免应用数据残留 防止篡改:运行的时候检测签名 信息或者校验程序信息 防止调试:检测应用应用运行状 态,发现为调测器接入则断开服务 数字水印:移动终端展示内容增 加水印进行信息保护 安装包完整性校验:安装前比对 安装包的摘要信息,防止被恶意 篡改或植入木马程序。 移动终端权限验证:根据用户角 色分配应用下载权限,通过I MEI/IMSI管控应用安装/使用 代码安全:代码混淆,防止发布 的应用安装包被破译 应用发布管控:通过BI Store来发 布移动APP应用,提供完整性校验

应用终 止阶段
应用离线

?终端缓存数据受到侵犯 ?机密信息泄露

应用使用

应用更新

应用使用
应用打开

?恶意篡改、调试,植入恶意代码 ? 机密信息泄露 ? 木马入侵 ? 终端设备丢失

下载更新

应用安装

应用下载 安全阶段
应用下载

安装更新

?APP植入恶意代码 ?终端设备丢失

应用开发 发布阶段

应用发布

? APP被反编译 ? APP植入恶意代码

应用开发

APP生命周期管理

安全隐患

应对措施

终端APP应用-移动终端安全保障策略
针对移动设备本身可能存在丢失、被窃取的问题,如果没有相应的防护措施,一旦丢失不法用户就有可能冒充移

动终端 APP的合法用户来操作APP,最终导致信息泄露。

针对手机远程擦 除,使用人通过终 端管理系统申请擦 除指定终端 (IMEI/IMSI)的登 录信息及应用数据

远程擦除

1

通过将IMEI/IMSI与 应用系统的用户账号 进行关联、统一管理 ,提供与账户绑定的 IMEI/IMSI列表查询 及维护功能,有效控 制和管理移动终端的 使用接入

用户认证

2

用户登录APP系统 后,在锁屏或者桌 面切换时采用移动 系统后台详细记录 终端的手势密码进 用户每次的登录时 行二次确认。手势 间、登录IP、登录 密码与APP登录账 地址、IMEI、 号(4A账号)绑定 IMSI、访问的应用 统一管理 等信息

手势密码

3

日志审计

4

01 前期建设情况综述 02 本期大数据总体建设方案 03 本期重点应用建设 04 本期本地应用建设 05 工程实施计划
项目进度计划

项目组织及人力资源保障
项目实施难点及应对措施

项目进度计划

ID

阶段

2014年 12月

2015年 1月

2015年 2月

2015年 3月

2015年 4月

2015年 5月

2015年 6月

2015年 7月

1 2 3 4 5 6 7 8

项目准备 需求调研 概要设计 详细设计 编码 系统测试 系统上线 系统优化

项目组织及人力资源保障

项目领导小组

组长:顾雄 副组长:何志力、陈涛

计划部 总经理

财务部 总经理

市场经营部 总经理

集高部 总经理

网信公司 总经理

信息系统部 总经理

工程建设中心 总经理

客户服务中心 总经理

项目建设小组

组长:甘雯

项目管理:王睿

业务部门及支撑中心 人员:18人

集成商现场实施组 人员:35人

集成商研发支撑组 人员:38人

项目实施难点及应对措施
风险1:运维经验风险
?Hadoop、MPP等新技术的引入,对运 维管理、设备资源的有效利用,都提出了 很高的要求,容易发生设备故障风险及数 据质量风险

应对措施
1、储备技术人才,建立自有人员、厂家 本地人员、厂家常备支持人员组成的联 合运维团队 2、新技术的使用采用逐步推进策略,并 不断总结,积累经验 3、完善数据质量管理机制,及时发现问 题隐患

风险2:大数据运营平台推广风险
?大数据运营涉及到较多新概念和新规则, 运营人员一开始可能会不适应,从而造 成抵触心理,影响应用推广

应对措施
1、加强培训和经验分享工作 2、优化组织架构和考核机制,迁引运营 人员使用新平台 3、不断优化平台功能易用性

风险3:隐私数据泄露风险
?数据越来越多,尤其客户隐私数据越来 越多,隐私数据保护是后续重点考虑的 内容。

应对措施
1、从数据采集和传输就开始考虑隐私数 据的管理,如数据入库前就对客户隐私 数据去隐私化; 2、加强4A、金库等安全机制的支撑。

谢谢!

谢谢 Th

ank You


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